Mencari solusi otomatisasi perusahaan? Tidak terlihat lagi!
.cta-first-blue{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: #546ffff; warna putih; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; latar belakang:putih; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-second-black{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: putih; warna: #333; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .cta-second-black:hover{ color:white; latar belakang:#333; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .column1{ lebar minimum: 240 piksel; max-width: fit-konten; padding-kanan: 4%; } .column2{ lebar minimum: 200 piksel; max-width: fit-konten; } .cta-main{ tampilan: fleksibel; }
Akses ke data yang relevan dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi organisasi mana pun. Namun, era informasi juga telah meningkatkan data digital yang dihasilkan dengan perkiraan 2.5 triliun byte data yang dihasilkan setiap hari. Format data yang dihasilkan juga berkembang seiring dengan kemajuan teknologi. Organisasi kesulitan untuk memproses volume data yang beragam ini dan mengarahkannya ke saluran yang diperlukan. Di sinilah pengambilan data cerdas masuk.
Pengambilan data yang cerdas telah membuat perolehan dan pemrosesan semua data yang masuk ke dalam organisasi menjadi lebih mudah dan lebih efisien. Ini juga merupakan langkah pertama untuk menciptakan proses bisnis yang benar-benar otomatis.
Berikut adalah melihat apa yang sebenarnya mencakup penangkapan cerdas dan bagaimana hal itu dapat membantu Anda meningkatkan efisiensi organisasi Anda.
var contentTitle = “Daftar Isi”; // Tetapkan judul Anda di sini, untuk menghindari membuat judul nanti var ToC = “
“+isiJudul+”
“; Daftar Isi += “
“; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;
Apa itu Pengambilan Data Cerdas?
Pengambilan data cerdas melibatkan penggunaan alat digital untuk secara otomatis membaca dan menangkap informasi penting dari sumber data yang masuk. Dengan menggunakan berbagai alat pengambilan data, Anda dapat mengekstrak informasi yang relevan dari dokumen cetak atau tulisan tangan, serta dokumen elektronik.
Penangkapan cerdas menggunakan alat seperti pengenalan karakter optik untuk membuat proses ekstraksi data hampir seketika tanpa intervensi manual. Algoritme pembelajaran mesin yang dibangun ke dalam alat juga memungkinkan pengembangan kecerdasan buatan yang dapat meningkatkan kapasitas pemrosesan, akurasi, dan kecepatan dari waktu ke waktu.
Informasi yang diekstraksi kemudian dirutekan melalui saluran yang tepat di mana informasi tersebut dapat divalidasi dan dikirim ke pengguna atau alur kerja yang relevan.
Ingin mengikis data dari PDF dokumen, konversi PDF ke XML or mengotomatiskan ekstraksi tabel? Jelajahi Nanonet Pengikis PDF or Pengurai PDF untuk mengubah PDF ke database entri!
.cta-first-blue{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: #546ffff; warna putih; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; latar belakang:putih; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-second-black{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: putih; warna: #333; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .cta-second-black:hover{ color:white; latar belakang:#333; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .column1{ lebar minimum: 240 piksel; max-width: fit-konten; padding-kanan: 4%; } .column2{ lebar minimum: 200 piksel; max-width: fit-konten; } .cta-main{ tampilan: fleksibel; }
Cara Kerja Pengambilan Data Cerdas
Mitra pengambilan data yang cerdas dapat memberi organisasi Anda berbagai solusi untuk dipilih tergantung pada kebutuhan dan skala operasi Anda. Data yang diekstraksi kemudian akan dirutekan melalui saluran yang telah ditentukan sebelumnya sehingga dapat digunakan oleh perangkat lunak otomatisasi proses bisnis cerdas lainnya.
Beberapa Toolset Menangkap Data yang Relevan
Perangkat yang menggunakan teknologi seperti pengenalan data cerdas, pengenalan data optik, pengenalan Barcode, dll. dapat menangkap data dari cetakan fisik, dokumen dan kode elektronik, atau bahkan dokumen tulisan tangan. Penggunaan beberapa set alat memungkinkan proses cerdas untuk memahami jenis data yang sedang diproses dan konteks penggunaannya.
Misalnya, algoritme pembelajaran mesin dari penangkapan cerdas dapat memanfaatkan proses bahasa alami untuk membedakan dengan benar antara data berbasis gambar, berbasis teks, atau hibrida. Seiring waktu, perangkat lunak dapat mempelajari di mana data yang relevan dapat ditemukan dalam dokumen yang memiliki struktur serupa dan menghemat waktu pemrosesan.
Validasi Data dengan Otoritas yang Tepat
Setelah proses pengambilan selesai, data divalidasi sehingga setiap perbedaan atau inkonsistensi dapat diatasi pada tahap pengambilan itu sendiri.
Perutean Informasi
Informasi yang ditangkap secara otomatis dialihkan ke sistem prospek yang relevan tanpa perlu input manual. Alur kerja disederhanakan karena semua informasi yang diserap secara otomatis diklasifikasikan dan terhubung dengan sistem manajemen bisnis dan konten sebagai lawan dari sistem tradisional di mana proses integrasi manual dan karenanya lebih kompleks.
Menggunakan Algoritma Pembelajaran Mesin untuk Meningkatkan Akurasi Secara Konstan
Perangkat lunak ini dapat mempelajari cara mendefinisikan dan mengidentifikasi berbagai format data baru menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang disematkan. Arahan ekstraksi bawaan juga dapat mempelajari di mana informasi penting dapat ditemukan dalam berbagai jenis dokumen. Proses pembelajaran akan, seiring waktu, meningkatkan akurasi dan kecepatan penangkapan cerdas.
Penyimpanan Data untuk Digunakan Kembali
Fitur klasifikasi cerdas dari perangkat lunak penangkapan cerdas memastikan bahwa semua data yang masuk diidentifikasi dan diberi tag dengan tepat sehingga dapat diakses dengan mudah di masa mendatang.
Ingin mengotomatiskan tugas manual yang berulang? Periksa perangkat lunak pemrosesan dokumen berbasis alur kerja Nanonets kami. Ekstrak data dari faktur, kartu identitas, atau dokumen apa pun dengan autopilot!
.cta-first-blue{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: #546ffff; warna putih; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; latar belakang:putih; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-second-black{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: putih; warna: #333; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .cta-second-black:hover{ color:white; latar belakang:#333; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .column1{ lebar minimum: 240 piksel; max-width: fit-konten; padding-kanan: 4%; } .column2{ lebar minimum: 200 piksel; max-width: fit-konten; } .cta-main{ tampilan: fleksibel; }
Apa Manfaat Pengambilan Data Cerdas?
Seperti yang Anda lihat, pengambilan data cerdas meningkatkan efisiensi proses pengambilan dan pemanfaatan data organisasi Anda sejak awal. Ini dilakukan dengan mengekstraksi data secara real-time, mengirimkannya ke sistem utama dan membuat informasi yang relevan tersedia bagi pengguna akhir hampir secara instan.
Berikut adalah beberapa cara penangkapan cerdas dapat bermanfaat bagi organisasi Anda.
Menghilangkan Tugas yang Membosankan dan Memakan Waktu
Tugas manual yang memakan waktu tanpa menambahkan banyak nilai pada keseluruhan proses dapat diotomatisasi menggunakan penangkapan cerdas. Ini akan membebaskan waktu bagi karyawan untuk fokus pada tugas yang lebih bernilai dan penting.
Mengurangi Biaya Overhead
Penyerapan data dan metode pemrosesan tradisional meningkatkan biaya operasional dan menciptakan kebutuhan untuk pengeluaran sumber daya manusia tambahan seiring dengan peningkatan data yang masuk. Mencetak data untuk pemrosesan dan penyimpanan menambah biaya overhead organisasi. Mendigitalkan semua data yang masuk baik melalui email, dokumentasi fisik, atau bahkan melalui ponsel membantu memotong biaya overhead ini. Karena lebih sedikit sumber daya manusia yang memasukkan dan memverifikasi kumpulan data besar secara manual, waktu dapat dialihkan ke tugas yang lebih penting yang mengarah pada pertumbuhan organisasi yang lebih baik tanpa pengeluaran untuk mendapatkan sumber daya manusia tambahan.
Tangkapan satu titik
Penangkapan cerdas menawarkan satu titik penangkapan di mana kecerdasan buatan dapat mengajarkan dirinya sendiri untuk mengidentifikasi berbagai jenis dokumen dan di mana data penting dapat ditemukan di dalamnya. Proses menjadi mulus dan efisiensi proses tersebut meningkat karena lebih banyak data yang diproses.
Meningkatkan Sinergi di Seluruh Organisasi
Karena semakin banyak organisasi beralih ke model kerja jarak jauh, penangkapan cerdas membantu memfasilitasi interaksi dinamis melalui kumpulan data bersama tanpa perlu berada di lokasi geografis yang sama. Sehingga membuat talenta jarak jauh lebih mudah diakses dan meningkatkan sinergi dalam berbagai tim dan departemen.
Pengambilan cerdas membantu memfasilitasi interaksi dinamis melalui kumpulan data bersama tanpa perlu berada di lokasi geografis yang sama. Sehingga membuat talenta jarak jauh lebih mudah diakses dan meningkatkan sinergi dalam berbagai tim dan departemen.
Keamanan yang Ditingkatkan
Perutean konten hanya mengizinkan pengguna yang berwenang mengakses data tertentu untuk melihat dan memverifikasinya. Ini melindungi terhadap pelanggaran data dengan mengenkripsi data yang masuk dan juga terhadap kehilangan data dengan mencatat semua data yang masuk ke dalam organisasi dengan aman dan menyimpannya di satu tempat. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mematuhi standar keamanan dan juga meyakinkan pelanggan bahwa semua data mereka aman. Jejak audit sepenuhnya transparan dan mudah diakses di masa mendatang oleh otoritas terkait.
Membuat Kepatuhan Lebih Sederhana
Klasifikasi dan definisi data masuk yang bebas kesalahan memungkinkan perangkat lunak pengambilan data yang cerdas untuk menyediakan data dengan kualitas yang lebih baik. Data juga terkait dengan jejak audit, memastikan tidak ada kebijakan kepatuhan yang dilanggar terkait data tersebut. Digitalisasi dokumen meningkatkan keamanan dan memungkinkan pelacakan tanpa kerumitan, membuat kepatuhan menjadi mudah.
Solusi Platform Tunggal
Pengambilan cerdas memungkinkan satu platform untuk mendukung pengguna dan proses dari berbagai departemen. Proses pengambilan data, verifikasi, dan perutean dengan demikian disederhanakan dan kurva pembelajaran untuk perangkat lunak yang berbeda dalam organisasi yang sama dihilangkan.
Peningkatan Efisiensi
Penyederhanaan pengambilan data menghasilkan penyerapan konten yang lebih cepat dan bebas kesalahan menggunakan otomatisasi. Menghilangkan kesalahan manusia dari proses, memiliki algoritme pembelajaran mesin yang konstan untuk membuat proses lebih lancar dan siap untuk evolusi data masuk, dan memberikan waktu kepada sumber daya manusia untuk fokus pada tugas-tugas penting daripada tugas manual, meningkatkan tingkat efisiensi keseluruhan organisasi.
Ingin menggunakan otomatisasi proses robotik? Lihat perangkat lunak pemrosesan dokumen berbasis alur kerja Nanonets. Tidak ada kode. Tidak ada platform yang merepotkan.
.cta-first-blue{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: #546ffff; warna putih; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; latar belakang:putih; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; perbatasan: padat #546fff !penting; } .cta-second-black{ transisi: semua 0.1s cubic-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; batas-radius: 0px; font-berat: tebal; ukuran font: 16px; tinggi garis: 24px; bantalan: 12px 24px; latar belakang: putih; warna: #333; tinggi: 56px; perataan teks: kiri; tampilan: inline-flex; arah fleksibel: baris; -moz-box-align: tengah; align-item: tengah; spasi huruf: 0px; ukuran kotak: kotak perbatasan; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .cta-second-black:hover{ color:white; latar belakang:#333; transisi: semua 0.1s kubik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; border-width:2px !penting; batas: solid #333 !penting; } .column1{ lebar minimum: 240 piksel; max-width: fit-konten; padding-kanan: 4%; } .column2{ lebar minimum: 200 piksel; max-width: fit-konten; } .cta-main{ tampilan: fleksibel; }
Kesimpulan
Pengambilan data yang cerdas memungkinkan organisasi untuk mengambil langkah pertama yang tepat untuk menciptakan proses manajemen data yang lebih baik. Ini juga merupakan pendahulu untuk menciptakan proses otomatisasi cerdas secara keseluruhan untuk bisnis Anda.
Menggunakan beberapa perangkat, penangkapan cerdas membaca dan memproses data untuk mengekstrak informasi penting darinya dan mengarahkannya ke sistem utama. Pembelajaran mesin juga membantu perangkat lunak pengambilan data cerdas untuk belajar membedakan antara berbagai jenis data dan mengklasifikasikan data standar dan baru dengan tepat sehingga prosesnya menjadi lebih cepat dan efisien dalam jangka panjang.
Karena data menjadi cawan suci keunggulan kompetitif bagi organisasi, penggunaan sistem pengambilan data cerdas menjadi semakin penting di dunia saat ini.
var contentTitle = “Daftar Isi”; // Tetapkan judul Anda di sini, untuk menghindari membuat judul nanti var ToC = “
“+isiJudul+”
“; Daftar Isi += “
“; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;
Nanonet OCR & OCR API online punya banyak yang menarik gunakan kasing tHal ini dapat mengoptimalkan kinerja bisnis Anda, menghemat biaya, dan meningkatkan pertumbuhan. Temukan bagaimana kasus penggunaan Nanonet dapat diterapkan pada produk Anda.
- "
- &
- a
- Tentang Kami
- mengakses
- dapat diakses
- perolehan
- Tambahan
- kemajuan
- keuntungan
- terhadap
- algoritma
- algoritma
- Semua
- Membiarkan
- memungkinkan
- Mendaftar
- tepat
- buatan
- kecerdasan buatan
- Audit
- mengotomatisasikan
- Otomatis
- secara otomatis
- Otomatisasi
- tersedia
- latar belakang
- menjadi
- makhluk
- manfaat
- Manfaat
- antara
- batas
- pelanggaran
- built-in
- bisnis
- Kapasitas
- menangkap
- Kartu-kartu
- kasus
- saluran
- Pilih
- klasifikasi
- kode
- kedatangan
- perusahaan
- kompetitif
- lengkap
- sama sekali
- kompleks
- pemenuhan
- terhubung
- terus-menerus
- Konten
- isi
- Biaya
- bisa
- membuat
- membuat
- kritis
- melengkung
- pelanggan
- data
- Pelanggaran Data
- manajemen data
- kumpulan data
- hari
- Tergantung
- Pengembangan
- berbeda
- membedakan
- digital
- digitalisasi
- Display
- dokumen
- dinamis
- mudah
- Tepi
- efisiensi
- efisien
- Elektronik
- tertanam
- karyawan
- meliputi
- memastikan
- Enterprise
- penting
- diperkirakan
- dll
- segala sesuatu
- evolusi
- berkembang
- persis
- contoh
- lebih cepat
- Fitur
- Pertama
- Fokus
- ditemukan
- Gratis
- dari
- masa depan
- geografis
- mendapatkan
- akan
- Pertumbuhan
- memiliki
- tinggi
- membantu
- membantu
- di sini
- High
- Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan
- How To
- Namun
- HTTPS
- manusia
- Sumber Daya Manusia
- Hibrida
- mengenali
- identitas
- penting
- memperbaiki
- meningkatkan
- Meningkatkan
- Pada meningkat
- meningkatkan
- makin
- indeks
- informasi
- Informasi usia
- memasukkan
- integrasi
- Intelijen
- Cerdas
- interaksi
- IT
- Diri
- Tahu
- bahasa
- besar
- memimpin
- terkemuka
- Memimpin
- BELAJAR
- pengetahuan
- Tingkat
- LINK
- tempat
- Panjang
- melihat
- mesin
- Mesin belajar
- terbuat
- membuat
- Membuat
- pengelolaan
- panduan
- manual
- metode
- mobil
- ponsel
- model
- Bulan
- lebih
- pindah
- beberapa
- Alam
- Navigasi
- perlu
- Penawaran
- operasi
- Optimize
- organisasi
- organisatoris
- organisasi
- Lainnya
- secara keseluruhan
- tertentu
- pasangan
- prestasi
- ponsel
- fisik
- Platform
- Titik
- Kebijakan
- prekursor
- proses
- Otomatisasi proses
- proses
- pengolahan
- Diproduksi
- Produk
- memberikan
- kualitas
- jarak
- real-time
- relevan
- terpencil
- kerja jarak jauh
- Sumber
- Otomatisasi Proses Robot
- Rute
- Run
- aman
- aman
- sama
- Skala
- mulus
- keamanan
- set
- berbagi
- mirip
- sejak
- tunggal
- pintar
- So
- Perangkat lunak
- padat
- larutan
- Solusi
- beberapa
- kecepatan
- Pengeluaran
- Tahap
- standar
- standar
- penyimpanan
- efisien
- mendukung
- sistem
- Bakat
- tugas
- teknologi
- Teknologi
- Grafik
- Melalui
- waktu
- membuang-buang waktu
- Judul
- alat
- alat
- terhadap
- Pelacakan
- tradisional
- transisi
- jelas
- jenis
- memahami
- menggunakan
- Pengguna
- Penggunaan
- divalidasi
- pengesahan
- nilai
- berbagai
- Verifikasi
- memeriksa
- memverifikasi
- View
- volume
- cara
- Apa
- apakah
- SIAPA
- dalam
- tanpa
- Alur kerja
- kerja
- dunia
- Anda
