Mi az intelligens dokumentumfeldolgozás?

Az intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP) a strukturálatlan dokumentumokból történő adatkinyerés automatizálására utal. Kiküszöböli a kézi adatbevitel szükségességét, csökkenti a hibákat és növeli a dokumentumkezelés hatékonyságát.

Az információs korszak hatodik évtizedébe lépve az adatok az üzleti világ fizetőeszközévé váltak. A becslések szerint azonban a vállalatok adatainak túlnyomó többsége strukturálatlan marad, különböző formákban, például jelentésekben, szerződésekben és e-mailekben található írott szöveg formájában.

Ezen információk manuális összegyűjtése jelentős időt és erőforrást igényel, ami végső soron alulhasznosítja vagy megterheli a vállalat legértékesebb eszközét – emberi tehetségét.

Az IDP-t egyre gyakrabban használják különféle iparágakban, például a pénzügyekben, az egészségügyben és a kormányzatban, számos dokumentum-igényes feladat automatizálására, mint például a számlafeldolgozás, a szerződéskezelés és a megfelelőségi jelentéskészítés.

Az IDP-t arra is használják, hogy betekintést nyerjenek számos dokumentum strukturálatlan adataiból, ezáltal növelve az üzleti műveletek stratégiai értékét.

Szerint Straits ResearchAz intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP) világpiacának értéke 1,035.81-ben 2021 6,382.52 millió USD volt, és 2027-re várhatóan eléri a 35.4 2021 millió USD-t, 2027 és XNUMX között XNUMX%-os összetett éves növekedési rátával (CAGR). időszakban várhatóan az észak-amerikai régió fogja birtokolni a legnagyobb piaci részesedést globálisan.

Mi az intelligens dokumentumfeldolgozás?

Az IDP vagy intelligens dokumentumfeldolgozás egy olyan szoftver, amely automatizálja az üzleti műveletek szempontjából kulcsfontosságú dokumentumadatok kinyerésének, feldolgozásának és elemzésének folyamatát. Az ilyen megoldások kulcsfontosságúak a dokumentumfeldolgozáshoz kapcsolódó, gyakran elavult, manuális és lassú folyamatok korszerűsítése és egyszerűsítése szempontjából.

Az IDP „intelligenciája” a mesterséges intelligencia (AI) eszközeinek adatkinyerésre való használatából származik. Az AI képes az ismétlődő feladatok feldolgozására az emberek kognitív korlátai nélkül; Valójában az AI pontosabb eredményeket tud produkálni, miközben folytatja a feldolgozást és a tanulást.

Hogyan működik az intelligens dokumentumfeldolgozás?

Az intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP) jellemzően az optikai karakterfelismerés (OCR), a gépi tanulás (ML) és a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) technikák kombinációját foglalja magában, hogy strukturált adatokat nyerjenek ki a strukturálatlan dokumentumokból. Íme egy általános áttekintés az IDP működéséről:

• Az OCR a képek vagy a beolvasott dokumentumok szövegének felismerésére és kivonására szolgál, és géppel olvasható szöveggé alakítja azokat.
• A kivont szöveget ezután NLP technikák segítségével dolgozzák fel a releváns adatok, például nevek, címek, dátumok és számok azonosítására és kinyerésére.
• A gépi tanulási algoritmusok címkézett dokumentumok nagy adathalmazára vannak kiképezve, hogy felismerjék és kivonják a számlákból, űrlapokból vagy szerződésekből meghatározott információkat/mezőket.
• A strukturált adatokat ezt követően érvényesítik és megtisztítják, a hiányzó vagy hibás adatokat pedig kijavítják vagy megjelölik kézi ellenőrzés céljából.
• A végső kimenet egy strukturált adatformátum, amely könnyen integrálható más rendszerekbe, például adatbázisokba vagy üzleti intelligencia eszközökbe további elemzés és jelentéskészítés céljából.

Az IDP képes tanulni és alkalmazkodni a különböző típusú dokumentumok és iparágak speciális követelményeihez, ami rugalmassá és sokoldalúvá teszi. Az IDP nagy mennyiségű strukturálatlan adat kezelését is lehetővé teszi, így hatékony megoldást jelent az olyan adatigényes feladatok automatizálására, mint a számlafeldolgozás, a szerződéskezelés és a megfelelőségi jelentés.

Mi a különbség az IDP és az automatizált dokumentumfeldolgozás között?

Az intelligens dokumentumfeldolgozás (IDP) és az automatizált dokumentumfeldolgozás (ADP) jelentőségét nem lehet túlbecsülni a mai üzleti környezetben.

Ahogy a bejövő adatok mennyisége, összetettsége és sebessége folyamatosan növekszik, a kézi feldolgozás egyre hatástalanabbá és költségesebbé válik. Mind az IDP, mind az ADP automatizálja a dokumentumfeldolgozáshoz kapcsolódó ismétlődő és időigényes feladatokat, mint például a kézi adatbevitel, a hibák csökkentése és a hatékonyság növelése. Ezenkívül jobb betekintést és döntéshozatalt biztosítanak azáltal, hogy strukturálatlan adatokból nyernek betekintést.

Bár az IDP és az ADP olyan technológia, amely automatizálja az adatok strukturálatlan dokumentumokból történő kinyerésének folyamatát, van néhány alapvető különbség a kettő között:

• Az IDP olyan fejlett technológiákat használ, mint a gépi tanulás (ML) és a természetes nyelvi feldolgozás (NLP), hogy kinyerje az adatokat a strukturálatlan dokumentumokból, míg az ADP elsősorban az optikai karakterfelismerő (OCR) technológiára támaszkodik.
• Az IDP kifinomultabb abban, hogy képes megérteni és kinyerni az összetett adatokat, például szöveget, számokat és dátumokat, és különböző típusú dokumentumokat és iparágakat is képes kezelni, míg az ADP inkább a képekből vagy a beolvasott dokumentumokból szövegek felismerésére és kinyerésére összpontosít.
• Az IDP képes tanulni és alkalmazkodni a különböző típusú dokumentumok és iparágak speciális követelményeihez, és pontosabb eredményeket tud produkálni a feldolgozás és a tanulás során, míg az ADP korlátozottabb a különböző típusú dokumentumokhoz és iparágakhoz való alkalmazkodásban.
• Az IDP rugalmasabb és sokoldalúbb, mint az ADP, amely lehetővé teszi nagy mennyiségű strukturálatlan adat kezelését, így hatékony megoldást jelent az olyan adatigényes feladatok automatizálására, mint a számlafeldolgozás, a szerződéskezelés és a megfelelőségi jelentés. Az ADP jobban összpontosít a szöveg felismerésére és kivonására a képekből vagy a beolvasott dokumentumokból.

Az intelligens dokumentumfeldolgozás előnyei

Az IDP egy hatékony technológia, amely segítheti a vállalkozásokat működésük egyszerűsítésében az adatok jobb kezelésével, javíthatja eredményüket, és jobban versenyezhet a mai gyors ütemű és adatvezérelt üzleti környezetben. Az IDP előnyei számosak és messzemenőek, és minden típusú és méretű vállalkozás gyorsan felismeri ennek a technológiának az értékét működésük egyszerűsítésében és eredményük javításában.

Íme néhány az IDP legfontosabb előnyei:

• Megnövelt hatékonyság: Az IDP kiküszöböli a kézi adatbevitel szükségességét, amely lassú, költséges és hibás lehet. A strukturálatlan dokumentumokból történő adatkinyerés folyamatának automatizálásával az IDP jelentősen növelheti az üzleti műveletek hatékonyságát. Ez költségmegtakarításhoz, valamint gyorsabb feldolgozási időhöz vezethet, ami különösen előnyös lehet a nagy mennyiségű strukturálatlan adattal foglalkozó vállalkozások számára.
• Megnövelt pontosság: A 2008-es kutatási cikk elemezte az adatfeldolgozás során előforduló emberi hibákat. E kutatás szerint az egyszerű táblázatokba való manuális adatbevitel során az emberi hiba valószínűsége 18% és 40% között van. Összetett táblázatokban ez a valószínűség 100%-ra nő. A hiba nem azért van, mert az emberek alkalmatlanok, hanem azért, mert még az illetékes adatfeldolgozó is ember, ami a mondás szerint a „tévedés” előfeltétele. Az IDP-megoldások legalább 95%-ban pontosak, és kiküszöbölhetik a kézi dokumentumfeldolgozáshoz kapcsolódó költséges és súlyos hibákat.
• Költségmegtakarítás: Az ismétlődő és időigényes feladatok automatizálásával az IDP jelentősen csökkentheti a munkaerőköltségeket. Ezenkívül az IDP segíthet a kézi adatbevitel során előforduló hibák és pontatlanságok költségeinek csökkentésében.
• Adatbiztonság: Az IDP biztonságos és megfelelő módon tudja kinyerni az adatokat, betartva az olyan szabályozásokat, mint az Általános Adatvédelmi Rendelet (GDPR) és az Egészségbiztosítási hordozhatóságról és elszámoltathatóságról szóló törvény (HIPAA). Ez biztosítja az érzékeny információk védelmét, és azt, hogy a vállalkozások betartsák a vonatkozó előírásokat.
• Jobb döntéshozatal: Az IDP lehetővé teszi a betekintések egyszerű kinyerését a strukturálatlan adatokból, megkönnyítve és pontosabbá téve a döntéshozatali folyamatot. Ez különösen előnyös lehet azoknak a vállalkozásoknak, amelyeknek adatvezérelt döntéseket kell hozniuk, mint például a pénzügy, az egészségügy és a kormányzat.
• Skálázhatóság: Az IDP nagy mennyiségű strukturálatlan adatot tud kezelni, ami sok vállalkozás számára egyre nagyobb gondot okoz. A technológia bármilyen méretű szervezet igényeihez skálázható, így hatékony megoldást jelent az olyan adatigényes feladatok automatizálására, mint a számlafeldolgozás, a szerződéskezelés és a megfelelőségi jelentés.
• Alkalmazkodóképesség: Az IDP képes tanulni és alkalmazkodni a különböző típusú dokumentumok és iparágak speciális követelményeihez, így sokoldalú és rugalmas megoldást jelent a vállalkozások számára. Ez segíthet abban, hogy a technológia hatékonyan tudjon adatokat kinyerni a legkülönfélébb strukturálatlan dokumentumokból.
• Integráció: Az IDP könnyen integrálható más rendszerekkel, például adatbázisokkal vagy üzleti intelligencia eszközökkel, további elemzés és jelentéskészítés céljából. Ez lehetővé teszi a vállalkozások számára, hogy egyszerűen hozzáférjenek és felhasználják a kinyert adatokat anélkül, hogy manuálisan kellene bevinniük azokat egy másik rendszerbe.

Az IDP javíthatja az alkalmazottak és az ügyfelek élményét azáltal, hogy kiküszöböli a kézi javítások szükségességét, ami gyorsabb jóváhagyást és csökkenti a feldolgozási időt. Emellett növeli a működési skálázhatóságot azáltal, hogy lehetővé teszi az értékes emberi erőforrások számára, hogy több kognitív feladatra összpontosítsanak a kézi korrekciók helyett. A több mint 95%-os dokumentumpontossággal a vállalkozások több ügyfelet tudnak bevonni anélkül, hogy növelnék a létszámot, illetve nem kellene képzésre és átképzésre költeni. A megoldás a megbízhatóságot is biztosítja azáltal, hogy tiszta, hibamentes adatokat állít elő, amelyekre a csapatok támaszkodhatnak. Ezenkívül az IDP csökkenti a dokumentumonkénti feldolgozási költségeket azáltal, hogy kiküszöböli a kézi adatbevitel költségeit, és csak az IDP-megoldás költségeit igényli, lehetővé téve az erőforrásköltségek optimalizálását.

Használati esetek intelligens dokumentumfeldolgozáshoz

Az IDP használata nem korlátozódik egy adott szektorra, számos iparágban alkalmazható, és számos különböző típusú feladat automatizálására használható. Az adatkinyerési feladatok automatizálásával a folyamatok felgyorsíthatók, mind objektív feladat-végrehajtási időskálán, mind pedig a kézi adatkinyerési folyamatoknál gyakran előforduló hibák elkerülésével. Például IDP rendszer nélkül napi 10,000 10,000 adatpont kézi kinyerése 95 500 percet vesz igénybe. Egy akár 5,000%-os pontosságú IDP rendszernél azonban csak 50 értéket kellene kijavítani, így a teljes idő XNUMX percre csökkenne. Ez XNUMX%-kal csökkenti az erőfeszítést.

• Számlafeldolgozás: Az IDP segítségével automatizálható a számlákból származó adatok, például szállítói információk, beszerzési rendelésszámok és sorrészletek kinyerésének folyamata. Ez segíthet a számviteli és pénzügyi műveletek hatékonyságának és pontosságának javításában, valamint a szállítói kötelezettségek folyamatának egyszerűsítésében.
• Szerződéskezelés: Az IDP felhasználható a jogi szerződésekből származó adatok kinyerésére, például szerződési feltételekre, lejárati dátumokra és fő teljesítménymutatókra. Ez segíthet automatizálni a szerződéskezelés folyamatát, és segíthet csökkenteni a hibák és a meg nem felelés kockázatát.
• Megfelelőségi jelentés: Az IDP felhasználható adatok kinyerésére a szabályozó dokumentumokból, például adóbevallásokból, biztonsági jelentésekből és egyéb megfelelőségi dokumentumokból. Ez segíthet automatizálni a megfelelőségi jelentési folyamatot, és segíthet csökkenteni a hibák és a meg nem felelés kockázatát.
• Önéletrajz/önéletrajz feldolgozása: Az IDP felhasználható adatok kinyerésére az önéletrajzokból és önéletrajzokból, mint például a jelölt elérhetőségei, végzettsége és munkatapasztalata, készségek és képesítések. Ez segíthet automatizálni az önéletrajzok szűrésének és a jelöltek kiválasztásának folyamatát, felgyorsítva a toborzási folyamatot.
• Jogi dokumentumok elemzése: Az IDP felhasználható adatok kinyerésére jogi dokumentumokból, például szerződésekből, megállapodásokból és bírósági végzésekből. Ez segíthet automatizálni az adatok kinyerését a szakzsargonokkal teli, strukturálatlan jogi kéziratokból.
• Biztosítási igények feldolgozása: Az IDP felhasználható adatok kinyerésére a biztosítási kárigényekből, mint például a kötvénytulajdonosok adatai, a követelés részletei és az orvosi dokumentumok. Ez segíthet az igények feldolgozásának automatizálásában, valamint csökkentheti a hibák és pontatlanságok kockázatát.
• Supply Chain Management: Az IDP használható adatok kinyerésére a szállítási dokumentumokból, beszerzési rendelésekből és egyéb, az ellátási lánchoz kapcsolódó dokumentumokból. Ez segíthet a logisztikai műveletek hatékonyságának javításában, valamint a hibák és pontatlanságok kockázatának csökkentésében.
• Emberi erőforrás menedzsment: Az IDP felhasználható adatok kinyerésére alkalmazotti dokumentumokból, például önéletrajzokból, szerződésekből és teljesítményértékelésekből. Ez segíthet automatizálni a munkavállalói irányítás folyamatát, valamint csökkenteni a hibák és pontatlanságok kockázatát.
• Pénzügyi elemzés: Az IDP felhasználható adatok kinyerésére olyan pénzügyi dokumentumokból, mint a bankkivonatok, hiteljelentések és hitelkérelmek. Ez segíthet automatizálni a pénzügyi elemzés folyamatát, valamint csökkenteni a hibák és pontatlanságok kockázatát.
• Kutatás és fejlesztés: Az IDP felhasználható adatok kinyerésére tudományos közleményekből, kutatási cikkekből és műszaki dokumentumokból. Ez segíthet a kutatási folyamat automatizálásában, valamint a hibák és pontatlanságok kockázatának csökkentésében.

Az IDP fenti alkalmazásai sokoldalú és értékes technológiává teszik minden típusú és méretű vállalkozás számára. Íme néhány példa arra, hogy a különböző ágazatok hogyan profitálnának az IDP-ből:

• Pénzügy: Az IDP automatizálhatja az adatok kinyerésének folyamatát a pénzügyi dokumentumokból, például számlákból, bankszámlakivonatokból és szerződésekből. Ez segíthet a számviteli és pénzügyi műveletek pontosságának és hatékonyságának javításában, valamint segíthet csökkenteni a hibák és a csalás kockázatát.
• Egészségügyi ellátás: Az IDP felhasználható adatok kinyerésére orvosi feljegyzésekből és egyéb egészségügyi dokumentumokból, például biztosítási igényekből, laboreredményekből és betegadatokból. Ez segíthet az ellátás minőségének javításában, és a költségek csökkentésében is segíthet a strukturálatlan dokumentumokból történő adatkinyerés folyamatának automatizálásával.
• Kormányzat: Az IDP felhasználható adatok kinyerésére kormányzati dokumentumokból, például adóbevallásokból, engedélyekből és engedélyekből. Ez hozzájárulhat a kormányzati működés hatékonyságának javításához, valamint a hibák és csalások kockázatának csökkentéséhez.
• Kiskereskedelem és logisztika: Az IDP segítségével automatizálható a kiskereskedelmi és logisztikai műveletekhez kapcsolódó számlákból és egyéb dokumentumokból történő adatkinyerés folyamata. Ez segíthet a készletkezelés hatékonyságának javításában, valamint a hibákkal és pontatlanságokkal kapcsolatos költségek csökkentésében.
• Jogi: Az IDP felhasználható adatok kinyerésére jogi dokumentumokból, például szerződésekből, megállapodásokból és bírósági végzésekből. Ez segíthet automatizálni az adatok strukturálatlan dokumentumokból történő kinyerésének folyamatát, és segíthet csökkenteni a hibákkal és pontatlanságokkal kapcsolatos költségeket.
• Ingatlan: Az IDP használható adatok kinyerésére ingatlandokumentumokból, például ingatlanjogokból, adásvételi szerződésekből és bérleti szerződésekből. Ez segíthet automatizálni az adatok strukturálatlan dokumentumokból történő kinyerésének folyamatát, és segíthet csökkenteni a hibákkal és pontatlanságokkal kapcsolatos költségeket.
• K+F: Az IDP felhasználható adatok kinyerésére tudományos közleményekből, kutatási cikkekből és műszaki dokumentumokból. Ez segíthet a kutatási folyamat automatizálásában, mivel megkönnyíti a nagy mennyiségű információ összegyűjtését és elemzését. Az IDP például felhasználható adatok kinyerésére egy adott tanulmányi területről szóló cikkekből és közleményekből, megkönnyítve ezzel a trendek, minták és összefüggések azonosítását. Az IDP felhasználható adatok kinyerésére is tudományos folyóiratokból, lehetővé téve a kutatóknak, hogy gyorsan és egyszerűen azonosítsák a szakterületükhöz tartozó releváns irodalmat.
• Academia: Az IDP segítségével adatok kinyerhetők a hallgatói önéletrajzokból és jelentkezési lapokból, megkönnyítve a jelentkezések feldolgozását és a potenciális jelöltek azonosítását. Az IDP arra is használható, hogy adatokat nyerjen ki a tanulói nyilvántartásokból, például az osztályzatokat és a jelenlétet, így könnyebben nyomon követhető a tanulók előrehaladása, és azonosíthatók azok a területek, ahol a tanulóknak további támogatásra lehet szükségük.

Hogyan válasszuk ki a megfelelő IDP-megoldást vállalkozása számára?

Az IDP-megoldás kiválasztásakor több tényezőt is figyelembe kell venni annak biztosítására, hogy a megoldás megfeleljen szervezete speciális igényeinek. Először is, a pontosság kulcsfontosságú tényező, amelyet figyelembe kell venni. Keressen olyan megoldást, amely nagy pontosságú, ideális esetben 95% feletti.

Ezután vegye fontolóra a méretezhetőséget, és győződjön meg arról, hogy a megoldás képes kezelni a szervezet által feldolgozott adatmennyiséget. Az is fontos, hogy olyan megoldást keress, amely könnyen integrálható a meglévő rendszerekkel és munkafolyamatokkal.

A rugalmasság szintén kulcsfontosságú tényező, mivel a megoldást testre kell szabni, hogy megfeleljen a szervezet speciális igényeinek. Ezenkívül fontos annak biztosítása, hogy a szállító megfelelő támogatást nyújtson, beleértve a rendszeres frissítéseket és karbantartást.

Az IDP-megoldás kiválasztásakor nem szabad figyelmen kívül hagyni a biztonságot; olyan megoldást kell keresnie, amely megfelel az iparági biztonsági és adatvédelmi szabványoknak. Végül hasonlítsa össze a különböző megoldások árait, hogy a legjobb ár-érték arányt kapja. Az is fontos, hogy olyan megoldást keress, amelyet sikeresen bevezettek az Ön iparágához vagy vállalkozásához hasonló felhasználási esetekben.

Az IDP-megoldás értékelésekor fontos figyelembe venni a következő négy alapvető szükségletet:

1. alapvető szükséglet: A megoldás alapvető képességei, beleértve az olvashatatlan dokumentumok vagy mezők emberi beavatkozás céljából történő megjelölésének képességét, csökkentve az emberi minőség-ellenőrzési folyamat munkaterhelését.

2. alapvető szükséglet: a szállító technológiai ökoszisztémája, amelynek lehetővé kell tennie az automatizálásban rejlő teljes potenciál kiaknázását, valamint a jövőbeni frissítések és hibaelhárítások támogatását.

3. alapvető szükséglet: Értékesítés utáni támogatás és technológiai tudásátadás az eladótól, ami azért fontos, mert az IDP piac még korai szakaszában van.

4. alapvető szükséglet: A megoldás ár- és költségcsökkentési lehetősége, mivel különböző árazási modellek állnak rendelkezésre, mint például fix ár, mennyiség és összetettség alapú árképzés, valamint a kibocsátás pontosságán alapuló árképzés.

Nanonets IDP

A Nanonets egy intelligens dokumentumfeldolgozó eszköz, amely gépi tanulást használ az adatok dokumentumokból történő kinyerésének automatizálására. Az optikai karakterfelismerés (OCR) és a mélytanulási algoritmusok kombinációját használja, hogy pontosan kinyerje az adatokat különféle típusú dokumentumokból, például számlákból, nyugtákból és szerződésekből. A felhasználó a Nanonets modellt betaníthatja, ha mintadokumentumokkal és a belőlük kinyerhető megfelelő adatokkal látja el. A modell betanítása után automatikusan nagy pontossággal kinyerhető adatok új dokumentumokból. Ezenkívül a Nanonets egy felhasználóbarát felületet is biztosít, amely segít a felhasználóknak a kinyert adatok hibáinak áttekintésében és kijavításában.

• OCR: A Nanonets fejlett OCR technológiát használ a szöveg, a számok és egyéb karakterek pontos felismerésére a dokumentumokból, beleértve a kézírást és a géppel nyomtatott szöveget.
• Mélytanulás: A Nanonets mélytanulási algoritmusokat használ az adatok kontextusának megértéséhez és az adatok pontos kinyeréséhez, még összetett és strukturálatlan dokumentumokból is.
• Testreszabható: A Nanonets lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy betanítsák saját modelleiket, mintadokumentumokkal és a belőlük kinyerhető megfelelő adatokkal. A felhasználó testreszabhatja a modellt a kinyerési szabályok módosításával.
• Felhasználóbarát felület: A Nanonets olyan felhasználóbarát felületet biztosít, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy könnyen áttekintsék és kijavítsák a kivont adatok hibáit. A felhasználók a kinyert adatokat különféle formátumokba is exportálhatják, például CSV, JSON és Excel formátumba.
• Többnyelvű támogatás: A Nanonets több nyelvet is támogat, ami lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy adatokat nyerjenek ki különböző nyelveken írt dokumentumokból.
• API-integráció: A Nanonets olyan API-t biztosít, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy integrálják az IDP-megoldást más eszközökkel és rendszerekkel, például könyvelési szoftverekkel, vállalati erőforrás-tervezési (ERP) rendszerekkel és ügyfélkapcsolat-kezelési (CRM) platformokkal.
• Skálázhatóság: A Nanonets egy méretezhető megoldás, amely nagy mennyiségű dokumentumot és adatot képes kezelni, így bármilyen méretű vállalkozás számára alkalmas.

A Nanonets IDP-megoldásként számos előnnyel jár, mint például a dokumentumtípusok széles skálájának kezelésére való képessége, nagyfokú pontossága és könnyű kezelhetősége. A nanonetekkel a felhasználók gyorsan és egyszerűen kinyerhetnek adatokat a dokumentumokból, amivel jelentős időt és erőfeszítést takaríthatnak meg.

Elvitel

A mesterséges intelligencia forradalmasítja a vállalkozások működését, csakúgy, mint a gőzerő az iparban a 18. században. Azok a vállalkozások, amelyek hatékonyan tudják használni az élvonalbeli technológiákat, például az IDP-t, jelentős előnyökkel járnak a hatékonyság és eredményesség tekintetében. Ezek a technológiák automatizálják a folyamatokat, csökkentik a hibákat és növelik a hatékonyságot. Fontos szem előtt tartani, hogy a mesterséges intelligencia alapú automatizálási platformok nem varázslatos megoldások, hanem gondos tervezés és szakértők közötti együttműködés eredménye a valós problémák megoldásában.

Az automatizálás iránti növekvő kereslet és az adatok növekvő jelentősége miatt az IDP létfontosságú szerepet játszik az üzleti élet jövőjének alakításában. Itt az ideje, hogy befektessenek az IDP-be, mert hosszú távon azok profitálnak majd az előnyökből, akik megteszik.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://nanonets.com/blog/intelligent-document-processing/