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L'evoluzione dell'elaborazione dei documenti: dall'OCR all'IDP

Immagina un mondo in cui le macchine leggono la scrittura a mano meglio degli esseri umani, in cui i dati vengono estratti dai documenti in un batter d'occhio e in cui le informazioni non strutturate diventano una fonte di conoscenze aziendali. Questa non è fantascienza, ma la storia vera dell'elaborazione intelligente dei documenti (IDP).

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Thomas Kingsley
Direttore operativo, USA

Oggi, insieme a Sergey Jermakov, COO di Graip.AI, esploreremo come il sogno di tanto tempo fa degli esperti più lungimiranti sia oggi diventato realtà e tracceremo l'evoluzione dell'elaborazione dei documenti.

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Capire le origini: La tecnologia OCR

Immagina di essere a una conferenza e che qualcuno ti porga il suo biglietto da visita. Invece di digitare manualmente le informazioni di contatto sul telefono, usi Google Lens. Basta puntare la fotocamera del telefono sul biglietto da visita e voilà! Il testo viene magicamente convertito in forma digitale. In questo modo non solo si risparmia tempo, ma si riducono le possibilità di errori di inserimento manuale. Per fare questo Google Lens impiega la tecnologia di riconoscimento ottico dei caratteri.

L'OCR ha una storia affascinante che risale al 1914 quando Emanuel Goldberg introdusse un'invenzione rivoluzionaria. Ideò una macchina in grado di leggere i caratteri e di tradurli in codice telegrafico. Questa innovazione utilizzava la tecnologia cinematografica per gestire i microfilm e utilizzava una cellula fotoelettrica per il riconoscimento dei modelli per identificare i documenti corretti.

La dedizione di Goldberg al miglioramento della tecnologia OCR è proseguita negli anni, e ha portato allo sviluppo di quello che può essere considerato il motore di ricerca più usato al mondo. Questo dispositivo pionieristico utilizzava la tecnologia OCR per setacciare gli archivi di microfilm, alla ricerca di specifici modelli di caratteri. È sorprendente che il brevetto statunitense di questa "macchina statistica" finì nelle mani di IBM, a dimostrazione dell'impatto duraturo del lavoro pionieristico di Goldberg del campo dell'OCR.

L'OCR ha segnato un progresso rivoluzionario, consentendo alle macchine di riconoscere i caratteri stampati e di trasformarli in testo codificato. Questa innovazione ha posto le basi per la digitalizzazione dei contenuti scritti e per l'automatizzazione delle operazioni fondamentali di inserimento dei dati.

Emanuel Goldberg

Oggi la tecnologia OCR è versatile e ampiamente utilizzata in diverse applicazioni, dal settore bancario e finanziario a quello dell'istruzione e della sanità. La sua capacità di convertire il testo stampato in in caratteri codificati dalla macchina ha semplificato numerosi aspetti della nostra vita, e ha reso la tecnologia OCR parte integrante della trasformazione digitale che viviamo oggi.

Tuttavia, nonostante la sua importanza, l'OCR ha dovuto affrontare alcuni limiti. Pur eccellendo con i documenti strutturati e i formati coerenti, l'OCR si è trovato in difficoltà con testo scritto a mano e dati non strutturati.

Automazione robotica dei processi: Automazione delle attività di routine

Dimensioni del mercato RPA

13,86 miliardi di dollari

Un altro momento cruciale nel percorso dell'automazione si è verificato nei primi anni 2000 con l'emergere dell'automazione robotica dei processi. L'RPA ha dato vita all'idea di robot software, spesso chiamati "bot", progettati per imitare le interazioni umane con i sistemi informatici. L'obiettivo principale della RPA era quello di automatizzare le attività caratterizzate da ripetizione e dall'aderenza a regole predefinite, che si estendono a diverse funzioni aziendali.

Proprio come le loro controparti umane, i robot software sono in grado di comprendere le informazioni sullo schermo, eseguire precise sequenze di tasti, di navigare in sistemi complessi, di riconoscere e di estrarre dati ed eseguire una serie di compiti predefiniti. La differenza fondamentale sta nella loro efficienza e coerenza; i robot software superano gli esseri umani in termini di velocità e affidabilità, il tutto operando senza bisogno di pause.

""Nonostante i miglioramenti dell'efficienza apportati dalla RPA, essa presenta dei limiti. LE SOLUZIONI RPA si affidavano a regole e modelli predeterminati, rendendole meno efficienti quando si tratta di dati non strutturati e di discrepanze tra i documenti. Questo vincolo ha fatto nascere la ricerca di soluzioni di automazione più versatili e adattabili."
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Sergey Jermakov
COO of Graip.AI

L'adozione della RPA sta rapidamente aumentando nelle organizzazioni di tutte le dimensioni per generare maggiori ritorni sugli investimenti e aumentare la produttività. Il mercato dell'automazione robotica dei processi è stato valutato a 10,01 miliardi di dollari nel 2022. Secondo Fortune Business Insights, il mercato globale dell'automazione robotizzata dei processi è destinato a crescere da 13,86 miliardi di dollari nel 2023 a 50,50 miliardi di dollari nel 2030.

In questo contesto di crescita esponenziale del mercato dell'automazione dei processi robotici, è affascinante vedere come la RPA stia creando vantaggi tangibili in vari settori. Per esempio, nel industria sanitaria La RPA sta migliorando in modo significativo l'assistenza ai pazienti. I bot RPA gestiscono la programmazione degli appuntamenti, l'elaborazione delle richieste di rimborso e persino la gestione dei dati dei pazienti. In questo modo non solo si riducono gli oneri amministrativi, ma anche gli errori, con conseguente miglioramento dell'assistenza sanitaria.

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Elaborazione intelligente dei documenti: Il cambio di paradigma

A differenza dell'OCR e dell'RPA tradizionale, l'IDP si è liberato dai confini dei dati strutturati. Possiede la notevole capacità di comprendere ed estrarre informazioni da documenti non strutturati come fatture, contratti, e-mail e altro ancora. I sistemi IDP sono andati oltre la semplice automazione; imparano dai dati, si adattano all'evoluzione del layout dei documenti e migliorano continuamente la loro precisione grazie all'apprendimento automatico. Questa adattabilità e la capacità di apprendimento hanno cambiato le carte in tavola, distinguendo IDP dai suoi predecessori.

La vera trasformazione è avvenuta alla fine degli anni 2010, quando l'Intelligenza Artificiale e l'automazione si sono unite per dare vita all'Intelligent Document Processing. L'IDP ha sfruttato tecnologie avanzate come l'apprendimento automatico (ML) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per elaborare in modo intelligente i documenti, indipendentemente dal loro formato o dalla loro complessità.

Il potere dell'IDP oggi

Secondo un rapporto di MarketsandMarkets, il valore del mercato IDP è destinato a raggiungere 5,2 miliardi di dollari entro il 2027, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 37,5%. Con la rapida crescita dell'adozione dell'IDP e le impressionanti proiezioni di mercato, è evidente che le aziende stanno abbracciando soluzioni innovative per rispondere alle loro esigenze in continua evoluzione. Tuttavia, il successo di queste soluzioni non dipende solo dall'adozione dell'IDP.

Le tecnologie emergenti, come l'IA e il ML, hanno guadagnato una posizione significativa tra le organizzazioni leader nell'attuale panorama digitale. Queste organizzazioni stanno attivamente cercando fattori distintivi per ottenere un vantaggio competitivo, offrendo esperienze di alto livello ai clienti che includono aggiornamenti in tempo reale. L'attenzione si concentra ora su soddisfazione dei clienti attraverso una maggiore produttività aziendale e il miglioramento dei canali di comunicazione.

Quando si tratta di estrazione di dati, i clienti chiedono sempre più spesso risultati migliori. L'elaborazione intelligente dei documenti si sta affermando come un'alternativa superiore a OCR e RPA . Le sfide derivanti dalla gestione manuale dei documenti hanno alimentato la domanda di soluzioni digitali, portando allo sviluppo di strumenti automatizzati. L'adozione diffusa dell'IDP è in linea con la visione di AI', che ne prevede l'utilizzo universale, in quanto risolve numerosi problemi che i professionisti di vari settori si trovano ad affrontare.

""Abbiamo fatto molta strada dall'OCR all'RPA e all'IDP, e l'ultima novità rappresenta un'evoluzione monumentale nell'elaborazione dei documenti. Si tratta di intelligenza e adattabilità. Le aziende che adottano l'IDP vedono un sostanziale aumento dell'efficienza, riduzione degli errori e l'accesso a informazioni preziose che prima erano nascoste nei documenti". "
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Sergey Jermakov
COO of Graip.AI

Le moderne soluzioni IDP con AI offrono una gamma completa di funzionalità, tra cui estrazione automatizzata dei dati, classificazione dei documenti, convalida dei dati e persino la generazione. I settori più disparati beneficiano di una riduzione del lavoro manuale, accuratezza e la possibilità di estrarre preziose informazioni dai loro documenti.

Parallelamente, il tempo dedicato all'elaborazione dei documenti è aumentato costantemente, mentre le iniziative di digitalizzazione di questi processi sono in ritardo. Nel frattempo, i clienti si aspettano risultati più rapidi e privi di errori. Di conseguenza, la domanda di soluzioni IDP ha registrato un'impennata sostanziale.