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Die Entwicklung der Dokumentenverarbeitung: Von OCR zu IDP

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Maschinen Handschriften besser lesen als Menschen, in der Daten Daten im Handumdrehen aus Dokumenten extrahiert werden und unstrukturierte Informationen zu einer Quelle von Geschäftseinblicken werden. Dies ist keine Science-Fiction, sondern die die wahre Geschichte der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP).

Thomas Kingsley

Betriebsleiter, USA

Heute werden wir gemeinsam mit Sergey Jermakov, COO von Graip.AI, erkunden, wie aus einem Traum der Klügsten zum Alltag wird, und wir werden die Entwicklung der Dokumenten verarbeitung.

Die Ursprünge verstehen: OCR-Technologie

Stellen Sie sich vor, Sie sind auf einer Konferenz und jemand gibt Ihnen seine Visitenkarte. Anstatt die Kontaktinformationen manuell in Ihr Telefon einzugeben, verwenden Sie Google Linse. Richten Sie einfach die Kamera Ihres Telefons auf die Visitenkarte und voilà! Der Text wird auf magische Weise in eine digitale Form umgewandelt. So sparen Sie nicht nur Zeit, sondern verringern auch sondern verringert auch die Gefahr von manuellen Eingabefehlern. Um dies zu ermöglichen, verwendet Google Lens Technologie zur optischen Zeichenerkennung.

OCR hat eine faszinierende Geschichte, die bis ins Jahr 1914 zurückreicht, als Emanuel Goldberg eine bahnbrechende Erfindung vorstellte. Er entwickelte eine Maschine, die Zeichen lesen Zeichen lesen und in einen Telegrafencode übersetzen konnte. Diese Innovation nutzte die Film Film-Projektor-Technologie, um Mikrofilme zu verarbeiten, und setzte eine fotoelektrische Zelle zur Mustererkennung, um die richtigen Aufzeichnungen zu identifizieren.

Goldbergs Engagement für die Verbesserung der OCR-Technologie setzte sich im Laufe der Jahre fort, was zur Entwicklung dessen führte, was man als die erste Suchmaschine der Welt bezeichnen kann. Suchmaschine betrachtet werden kann. Dieses bahnbrechende Gerät nutzte OCR zum Durchkämmen von Mikrofilmarchiven Mikrofilmarchive auf der Suche nach bestimmten Zeichenmustern zu durchkämmen. Bemerkenswert ist, dass das U.S.-Patent für diese "statistische Maschine" schließlich den Weg in die Hände von IBM, was die nachhaltige Wirkung von Goldbergs Pionierarbeit auf dem Gebiet der der OCR.

OCR war ein bahnbrechender Fortschritt, der es Maschinen ermöglichte, gedruckte Zeichen zu erkennen und sie in maschinell kodierten Text umzuwandeln. Diese Innovation legte den Grundlage für die Digitalisierung schriftlicher Inhalte und die Automatisierung grundlegender Dateneingabe Aufgaben.

Heutzutage ist die OCR-Technologie vielseitig und wird in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt, vom Bank- und Finanzwesen bis hin zum Bildungs- und Gesundheitswesen. Ihre Fähigkeit, gedruckten Text in Text in maschinell kodierte Zeichen umzuwandeln, hat zahlreiche Aspekte unseres Lebens vereinfacht, Das macht sie zu einem wesentlichen Bestandteil des digitalen Wandels, den wir heute erleben.

Die OCR hatte jedoch trotz ihrer Bedeutung mit gewissen Einschränkungen zu kämpfen. Während mit strukturierten Dokumenten in einheitlichen Formaten hervorragend zurechtkam, hatte OCR bei mit handgeschriebenem Text und unstrukturierten Daten.

Robotergestützte Prozessautomatisierung: Automatisierung von Routineaufgaben

Größe des RPA-Marktes

13,86 Mrd. $

Ein weiterer entscheidender Moment auf dem Weg zur Automatisierung war Anfang der 2000er Jahre die mit dem Aufkommen der Robotic Process Automation. RPA brachte die Idee von Software Software-Robotern, oft als "Bots" bezeichnet, die die menschliche Interaktion mit mit Computersystemen nachahmen. Das Hauptziel von RPA bestand darin, Aufgaben zu automatisieren, die durch Wiederholung und die Einhaltung vordefinierter Regeln gekennzeichnet sind, die sich über verschiedene Funktionen.

Ähnlich wie ihre menschlichen Gegenstücke sind Softwareroboter in der Lage, Bildschirminformationen zu verstehen Informationen auf dem Bildschirm zu verstehen, präzise Tastenanschläge auszuführen, durch komplexe Systeme zu navigieren, Daten zu erkennen Daten zu erkennen und zu extrahieren und eine Vielzahl von vordefinierten Aufgaben auszuführen. Der Hauptunterschied liegt in ihrer Effizienz und Konsistenz; Software-Roboter übertreffen den Menschen in Bezug auf Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit und arbeiten dabei ohne Pausen oder Erfrischungspausen.

"Trotz der Effizienzsteigerungen, die RPA mit sich brachte, hatte sie ihre Grenzen. RPA Lösungen waren auf vorgegebene Regeln und Vorlagen angewiesen, was sie weniger mit unstrukturierten Daten und Dokumentendiskrepanzen zu tun haben. Diese Einschränkung löste die Suche nach vielseitigeren und anpassungsfähigeren Automatisierungslösungen Lösungen."

Sergey Jermakov

COO of Graip.AI

Die Einführung von RPA nimmt in Unternehmen aller Größenordnungen rapide zu, um eine um eine höhere Investitionsrendite zu erzielen und die Produktivität zu steigern. Der Markt für robotergestützte Prozessautomatisierung Markt wurde im Jahr 2022 auf 10,01 Milliarden USD geschätzt. Nach Angaben von Fortune Business Insights wird der globale Markt für robotergestützte Prozessautomatisierung voraussichtlich von 13,86 Mrd. USD im Jahr 2023 auf 50,50 Mrd. USD im Jahr 2030 wachsen.

Inmitten dieses exponentiellen Wachstums auf dem Markt für robotergestützte Prozessautomatisierung ist es ist es faszinierend zu sehen, wie RPA in verschiedenen Branchen greifbare Vorteile schafft. Für zum Beispiel in der Gesundheitsindustrie RPA verbessert die Patientenversorgung erheblich. RPA-Bots übernehmen die Terminplanung, Bearbeitung von Forderungen und sogar die Verwaltung von Patientendaten. Dies reduziert nicht nur Verwaltungsaufwand, sondern minimiert auch Fehler, was zu besseren Ergebnissen Ergebnisse führt.

Intelligente Dokumentenverarbeitung: Der Paradigmenwechsel

Im Gegensatz zu OCR und herkömmlicher RPA löste sich IDP von der Beschränkung auf strukturierte Daten. Es verfügt über die bemerkenswerte Fähigkeit, Informationen aus unstrukturierten unstrukturierten Dokumenten wie Rechnungen, Verträgen, E-Mails und mehr. IDP-Systeme gingen über die reine Automatisierung hinaus; sie lernten aus den Daten, passten sich den sich verändernden Dokumentenlayouts an und verbesserten kontinuierlich ihre Genauigkeit durch maschinelles Lernen. Diese Anpassungsfähigkeit und die Lernfähigkeit waren wegweisend und unterschieden IDP von seinen Vorgängern.

Der wahre Wandel kam in den späten 2010er Jahren, als künstliche Intelligenz und Automatisierung zusammenkamen und die Intelligente Dokumentenverarbeitung ins Leben riefen. IDP nutzte fortschrittliche Technologien wie maschinelles Lernen (ML) und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) um Dokumente unabhängig von ihrem Format oder ihrer Komplexität auf intelligente Weise zu verarbeiten.

Die Macht der IDP heute

Laut einem Bericht von MarketsandMarkets wird der Wert des IDP-Marktes bis 2027 voraussichtlich 5,2 Milliarden Dollar bis 2027 erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 37,5 %. Während wir der IDP und die beeindruckenden Marktprognosen zeigen, dass Unternehmen ist es offensichtlich, dass Unternehmen innovative Lösungen nutzen, um ihre Bedürfnisse zu erfüllen. Der Erfolg dieser Lösungen hängt jedoch nicht allein von der der Einführung von IDP ab.

Aufstrebende Technologien wie KI und ML haben bei führenden Unternehmen führenden Unternehmen in der digitalen Landschaft von heute. Diese Organisationen sind suchen aktiv nach Unterscheidungsmerkmalen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, indem sie erstklassige Kundenerlebnisse, die Echtzeit-Updates beinhalten. Der Fokus liegt nun auf die Steigerung der Kundenzufriedenheit durch erhöhte Produktivität und verbesserte Kommunikationskanäle.

Wenn es um Datenextraktion geht, verlangen die Kunden zunehmend bessere Ergebnisse. Die intelligente Dokumentenverarbeitung entwickelt sich zu einer überlegenen Alternative zu OCR und RPA . Die Herausforderungen, die sich aus der manuellen Bearbeitung von Dokumenten ergaben, förderten die Nachfrage nach digitalen Lösungen und führten zur Entwicklung automatisierter Werkzeuge. Die breite IDP steht im Einklang mit der Vision von AI', die auf eine allgegenwärtige Nutzung abzielt, da sie zahlreiche Probleme, mit denen Berufstätige in verschiedenen Branchen konfrontiert sind.

"Wir haben einen langen Weg von OCR zu RPA und IDP zurückgelegt, und das Neueste bedeutet eine monumentale Entwicklung in der Dokumentenverarbeitung. Es geht um Intelligenz und Anpassungsfähigkeit. Unternehmen, die IDP einsetzen, erleben eine erhebliche Effizienzsteigerung, weniger Fehler und erhalten Zugang zu wertvollen Erkenntnissen, die zuvor in ihren in ihren Dokumenten verborgen waren."

Sergey Jermakov

COO of Graip.AI

Moderne IDP-Lösungen mit KI bieten ein umfassendes Spektrum an Funktionalitäten, darunter automatische Datenextraktion, Dokumentenklassifizierung, Datenvalidierung und sogar Generierung. Branchenübergreifend profitieren sie von weniger manueller Arbeit, erhöhter Genauigkeit und dem Potenzial, wertvolle Erkenntnisse aus ihren Dokumenten zu gewinnen Dokumenten.

Parallel dazu hat die Zeit, die für die Bearbeitung von Dokumenten aufgewendet wird, stetig zugenommen, während Digitalisierungsinitiativen bei diesen Prozessen hinterherhinken. Inzwischen erwarten die Kunden Kunden erwarten inzwischen schnellere und fehlerfreie Ergebnisse. Folglich hat die Nachfrage nach IDP Lösungen einen erheblichen Anstieg erlebt.