Cos'è l'elaborazione intelligente dei documenti?

Intelligent Document Processing (IDP) si riferisce all'automazione dell'estrazione dei dati da documenti non strutturati. Elimina la necessità di inserire manualmente i dati, riduce gli errori e aumenta l'efficienza nella gestione dei documenti.

Mentre entriamo nel sesto decennio dell'era dell'informazione, i dati sono diventati una valuta del mondo degli affari. Tuttavia, si stima che la stragrande maggioranza dei dati di un'azienda rimanga non strutturata, assumendo la forma di testo scritto che si trova in varie forme come report, contratti ed e-mail.

Il processo manuale di raccolta di queste informazioni richiede una notevole quantità di tempo e risorse, che alla fine sottoutilizzano o appesantiscono il bene più prezioso di un'azienda: il suo talento umano.

IDP viene sempre più utilizzato in vari settori come finanza, sanità e governo, per automatizzare molte attività ad alta intensità di documenti come l'elaborazione delle fatture, la gestione dei contratti e la reportistica di conformità, tra le altre.

IDP viene utilizzato anche per estrarre approfondimenti da dati non strutturati in molti documenti, aggiungendo così valore strategico alle operazioni aziendali.

Secondo Ricerca sullo stretto, il mercato mondiale dell'elaborazione intelligente dei documenti (IDP) è stato valutato a 1,035.81 milioni di USD nel 2021 e si prevede che raggiungerà i 6,382.52 milioni di USD entro il 2027, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 35.4% dal 2021 al 2027. Durante questo periodo previsto periodo, la regione nordamericana dovrebbe detenere la quota di mercato più ampia a livello globale.

Cos'è l'elaborazione intelligente dei documenti?

IDP o elaborazione intelligente dei documenti è un software che automatizza il processo di estrazione, elaborazione e analisi dei dati dei documenti cruciali per le operazioni aziendali. Tali soluzioni sono fondamentali per modernizzare e razionalizzare i processi spesso obsoleti, manuali e lenti associati all'elaborazione dei documenti.

L '"intelligenza" in IDP deriva dall'uso di strumenti di intelligenza artificiale (AI) per l'estrazione dei dati. L'intelligenza artificiale ha la capacità di elaborare compiti ripetitivi senza i limiti cognitivi degli esseri umani; infatti, l'IA può produrre risultati più accurati mentre continua a elaborare e apprendere.

Come funziona l'elaborazione intelligente dei documenti?

L'Intelligent Document Processing (IDP) in genere comporta una combinazione di tecniche di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), apprendimento automatico (ML) e elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per estrarre dati strutturati da documenti non strutturati. Ecco una panoramica generale di come funziona IDP:

• L'OCR viene utilizzato per riconoscere ed estrarre testo da immagini o documenti scansionati, convertendoli in testo leggibile dalla macchina.
• Il testo estratto viene quindi elaborato utilizzando tecniche di PNL per identificare ed estrarre dati rilevanti come nomi, indirizzi, date e numeri.
• Gli algoritmi di Machine Learning vengono addestrati su un ampio set di dati di documenti etichettati per riconoscere ed estrarre informazioni/campi specifici da fatture, moduli o contratti.
• I dati strutturati vengono quindi convalidati e puliti e tutti i dati mancanti o errati vengono corretti o contrassegnati per la revisione manuale.
• L'output finale è un formato dati strutturato che può essere facilmente integrato in altri sistemi, come database o strumenti di business intelligence, per ulteriori analisi e report.

IDP può apprendere e adattarsi ai requisiti specifici di diversi tipi di documenti e settori, il che lo rende flessibile e versatile. IDP consente inoltre di gestire grandi volumi di dati non strutturati, rendendolo una soluzione efficiente per automatizzare attività ad alta intensità di dati come l'elaborazione delle fatture, la gestione dei contratti e la reportistica di conformità.

Qual è la differenza tra IDP e l'elaborazione automatizzata dei documenti?

L'importanza dell'elaborazione intelligente dei documenti (IDP) e dell'elaborazione automatizzata dei documenti (ADP) non può essere sopravvalutata nell'ambiente aziendale odierno.

Poiché il volume, la complessità e la velocità dei dati in entrata continuano ad aumentare, l'elaborazione manuale diventa sempre più inefficiente e costosa. Sia IDP che ADP automatizzano le attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo associate all'elaborazione dei documenti, come l'inserimento manuale dei dati, riducendo gli errori e aumentando l'efficienza. Forniscono inoltre approfondimenti e processi decisionali migliori estraendo approfondimenti da dati non strutturati.

Mentre IDP e ADP sono entrambe tecnologie che automatizzano il processo di estrazione dei dati da documenti non strutturati, ci sono alcune differenze fondamentali tra i due:

• IDP utilizza tecnologie avanzate come l'apprendimento automatico (ML) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per estrarre dati da documenti non strutturati, mentre ADP si basa principalmente sulla tecnologia di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR).
• IDP è più sofisticato nella sua capacità di comprendere ed estrarre dati complessi, come testo, numeri e date, e può anche gestire diversi tipi di documenti e settori, mentre ADP è più focalizzato sul riconoscimento e l'estrazione di testo da immagini o documenti scansionati.
• IDP può apprendere e adattarsi ai requisiti specifici di diversi tipi di documenti e settori e può produrre risultati più accurati mentre continua a elaborare e apprendere, mentre ADP è più limitato nella sua capacità di adattarsi a diversi tipi di documenti e settori.
• IDP è più flessibile e versatile di ADP, consentendo la gestione di grandi volumi di dati non strutturati, rendendolo una soluzione efficiente per l'automazione di attività a uso intensivo di dati come l'elaborazione delle fatture, la gestione dei contratti e la reportistica di conformità. ADP è più focalizzato sul riconoscimento e l'estrazione di testo da immagini o documenti scansionati.

Vantaggi dell'elaborazione intelligente dei documenti

IDP è una potente tecnologia che può aiutare le aziende a semplificare le proprie operazioni attraverso una migliore gestione dei dati, migliorare i profitti e competere meglio nell'ambiente aziendale frenetico e basato sui dati di oggi. I vantaggi di IDP sono numerosi e di vasta portata e le aziende di ogni tipo e dimensione stanno rapidamente realizzando il valore di questa tecnologia per semplificare le loro operazioni e migliorare i profitti.

Ecco alcuni dei principali vantaggi dell'IDP:

• Maggiore efficienza: IDP elimina la necessità di immissione manuale dei dati, che può essere lenta, costosa e soggetta a errori. Automatizzando il processo di estrazione dei dati da documenti non strutturati, IDP può aumentare significativamente l'efficienza delle operazioni aziendali. Ciò può portare a risparmi sui costi, nonché a tempi di elaborazione più rapidi, il che può essere particolarmente vantaggioso per le aziende che gestiscono volumi elevati di dati non strutturati.
• Precisione migliorata: A Carta di ricerca 2008 ha analizzato il verificarsi di errori umani nell'elaborazione dei dati. Secondo questa ricerca, la probabilità di errore umano durante l'inserimento manuale dei dati in semplici fogli di calcolo è compresa tra il 18% e il 40%. In fogli di calcolo complessi, tale probabilità aumenta al 100%. L'errore non nasce perché le persone sono incompetenti ma perché anche il responsabile del trattamento dei dati competente è umano, che è un prerequisito per "errare" come dice il proverbio. Le soluzioni IDP sono accurate almeno al 95% e possono eliminare errori costosi e gravi associati all'elaborazione manuale dei documenti.
• Risparmio sui costi: automatizzando le attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo, IDP può ridurre significativamente i costi di manodopera. Inoltre, IDP può aiutare a ridurre i costi associati a errori e imprecisioni che possono verificarsi con l'inserimento manuale dei dati.
• Sicurezza dei dati: IDP può estrarre i dati in modo sicuro e conforme, aderendo a normative come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e l'Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). Ciò garantisce che le informazioni sensibili siano protette e che le aziende rispettino le normative pertinenti.
• Migliore processo decisionale: IDP consente la facile estrazione di informazioni da dati non strutturati, rendendo il processo decisionale più semplice e accurato. Ciò può essere particolarmente vantaggioso per le aziende che devono prendere decisioni basate sui dati, come finanza, assistenza sanitaria e governo.
• Scalabilità: IDP può gestire grandi volumi di dati non strutturati, che è una preoccupazione crescente per molte aziende. La tecnologia è in grado di scalare per soddisfare le esigenze di organizzazioni di tutte le dimensioni, rendendola una soluzione efficiente per l'automazione di attività a uso intensivo di dati come l'elaborazione delle fatture, la gestione dei contratti e la reportistica di conformità.
• Adattabilità: IDP può apprendere e adattarsi ai requisiti specifici di diversi tipi di documenti e settori, rendendolo una soluzione versatile e flessibile per le aziende. Questo può aiutare a garantire che la tecnologia sia in grado di estrarre efficacemente i dati da un'ampia varietà di documenti non strutturati.
• Integrazione: IDP può integrarsi facilmente con altri sistemi, come database o strumenti di business intelligence, per ulteriori analisi e reportistica. Ciò consente alle aziende di accedere e utilizzare facilmente i dati estratti, senza doverli inserire manualmente in un altro sistema.

IDP può migliorare l'esperienza dei dipendenti e dei clienti eliminando la necessità di correzioni manuali, portando a approvazioni più rapide e riducendo i tempi di elaborazione. Aumenta inoltre la scalabilità operativa consentendo a preziose risorse umane di concentrarsi su compiti più cognitivi invece che su correzioni manuali. Con una precisione dei documenti superiore al 95%, le aziende possono assumere più clienti senza aumentare l'organico o spendere per la formazione e la riqualificazione. La soluzione garantisce inoltre affidabilità producendo dati puliti e privi di errori su cui i team possono fare affidamento. Inoltre, IDP riduce i costi di elaborazione per documento eliminando il costo dell'immissione manuale dei dati e richiedendo solo il costo della soluzione IDP, consentendo l'ottimizzazione dei costi delle risorse.

Casi d'uso per l'elaborazione intelligente dei documenti

L'uso di IDP non è limitato a un settore specifico, può essere applicato a vari settori e può essere utilizzato per automatizzare molti tipi diversi di attività. Automatizzando le attività di estrazione dei dati, i processi possono essere accelerati, sia su una scala temporale oggettiva delle prestazioni delle attività, sia evitando gli errori che sono comunemente associati ai processi di estrazione manuale dei dati. Ad esempio, senza un sistema IDP, l'estrazione manuale di 10,000 punti dati al giorno richiederebbe 10,000 minuti. Tuttavia, con un sistema IDP con una precisione anche del 95%, sarebbe necessario correggere solo 500 valori, riducendo il tempo totale a 5,000 minuti. Ciò si traduce in una riduzione del 50% dello sforzo.

• Elaborazione della fattura: IDP può essere utilizzato per automatizzare il processo di estrazione dei dati dalle fatture, come le informazioni sul fornitore, i numeri degli ordini di acquisto e i dettagli delle voci. Ciò può aiutare a migliorare l'efficienza e l'accuratezza delle operazioni contabili e finanziarie e aiuta anche a semplificare il processo di contabilità fornitori.
• Gestione dei contratti: IDP può essere utilizzato per estrarre dati da contratti legali, come termini e condizioni, date di scadenza e indicatori chiave di prestazione. Questo può aiutare ad automatizzare il processo di gestione dei contratti e può anche aiutare a ridurre il rischio di errori e non conformità.
• Rapporti di conformità: IDP può essere utilizzato per estrarre dati da documenti normativi, come dichiarazioni dei redditi, rapporti sulla sicurezza e altri documenti relativi alla conformità. Questo può aiutare ad automatizzare il processo di segnalazione della conformità e può anche aiutare a ridurre il rischio di errori e non conformità.
• Elaborazione curriculum/CV: IDP può essere utilizzato per estrarre dati da curriculum e CV, come le informazioni di contatto del candidato, l'istruzione e l'esperienza lavorativa, le competenze e le qualifiche. Ciò può aiutare ad automatizzare il processo di screening dei curriculum e selezione dei candidati, accelerando il processo di reclutamento.
• Analisi dei documenti legali: IDP può essere utilizzato per estrarre dati da documenti legali come contratti, accordi e ordinanze del tribunale. Questo può aiutare ad automatizzare il processo di estrazione dei dati da manoscritti legali non strutturati che sono pieni di gerghi.
• Elaborazione di reclami assicurativi: IDP può essere utilizzato per estrarre dati da reclami assicurativi, come informazioni sugli assicurati, dettagli sui reclami e documenti medici. Questo può aiutare ad automatizzare l'elaborazione dei reclami e anche a ridurre il rischio di errori e imprecisioni.
• Supply Chain Management: IDP può essere utilizzato per estrarre dati da documenti di spedizione, ordini di acquisto e altri documenti relativi alla supply chain. Ciò può aiutare a migliorare l'efficienza delle operazioni logistiche e anche a ridurre il rischio di errori e imprecisioni.
• Gestione delle risorse umane: IDP può essere utilizzato per estrarre dati dai documenti dei dipendenti come curriculum, contratti e valutazioni delle prestazioni. Questo può aiutare ad automatizzare il processo di gestione dei dipendenti e anche a ridurre il rischio di errori e imprecisioni.
• Analisi finanziaria: IDP può essere utilizzato per estrarre dati da documenti finanziari come estratti conto bancari, rapporti di credito e richieste di prestito. Questo può aiutare ad automatizzare il processo di analisi finanziaria e anche a ridurre il rischio di errori e imprecisioni.
• Ricerca e sviluppo: IDP può essere utilizzato per estrarre dati da articoli scientifici, articoli di ricerca e documenti tecnici. Questo può aiutare ad automatizzare il processo di ricerca e anche a ridurre il rischio di errori e imprecisioni.

Le suddette applicazioni di IDP ne fanno una tecnologia versatile e preziosa per aziende di ogni tipo e dimensione. Ecco alcuni esempi di come diversi settori trarrebbero vantaggio dall'IDP:

• Finanza: IDP può automatizzare il processo di estrazione dei dati da documenti finanziari, come fatture, estratti conto bancari e contratti. Ciò può contribuire a migliorare l'accuratezza e l'efficienza delle operazioni contabili e finanziarie e può contribuire a ridurre il rischio di errori e frodi.
• Sanità: IDP può essere utilizzato per estrarre dati da cartelle cliniche e altri documenti sanitari, come richieste di risarcimento assicurativo, risultati di laboratorio e informazioni sui pazienti. Questo può aiutare a migliorare la qualità dell'assistenza e può anche aiutare a ridurre i costi automatizzando il processo di estrazione dei dati da documenti non strutturati.
• Governo: IDP può essere utilizzato per estrarre dati da documenti governativi, come dichiarazioni dei redditi, licenze e permessi. Ciò può contribuire a migliorare l'efficienza delle operazioni del governo e può anche contribuire a ridurre il rischio di errori e frodi.
• Vendita al dettaglio e logistica: IDP può essere utilizzato per automatizzare il processo di estrazione dei dati da fatture e altri documenti associati alle operazioni di vendita al dettaglio e logistica. Ciò può aiutare a migliorare l'efficienza della gestione dell'inventario e può anche aiutare a ridurre i costi associati a errori e imprecisioni.
• Legale: IDP può essere utilizzato per estrarre dati da documenti legali come contratti, accordi e ordinanze del tribunale. Questo può aiutare ad automatizzare il processo di estrazione dei dati da documenti non strutturati e può anche aiutare a ridurre i costi associati a errori e imprecisioni.
• Immobiliare: IDP può essere utilizzato per estrarre dati da documenti immobiliari come titoli di proprietà, contratti di acquisto e contratti di locazione. Questo può aiutare ad automatizzare il processo di estrazione dei dati da documenti non strutturati e può anche aiutare a ridurre i costi associati a errori e imprecisioni.
• R&S: IDP può essere utilizzato per estrarre dati da articoli scientifici, articoli di ricerca e documenti tecnici. Questo può aiutare ad automatizzare il processo di ricerca rendendo più facile la raccolta e l'analisi di grandi quantità di informazioni. Ad esempio, IDP può essere utilizzato per estrarre dati da articoli e documenti in uno specifico campo di studio, facilitando l'identificazione di tendenze, modelli e connessioni. IDP può anche essere utilizzato per estrarre dati da riviste accademiche, consentendo ai ricercatori di identificare rapidamente e facilmente la letteratura pertinente nel loro campo.
• Academia: IDP può essere utilizzato per estrarre i dati dai curriculum degli studenti e dai moduli di domanda, semplificando l'elaborazione delle domande e l'identificazione di potenziali candidati. IDP può anche essere utilizzato per estrarre i dati dai registri degli studenti, come i voti e le presenze, semplificando il monitoraggio dei progressi degli studenti e l'identificazione delle aree in cui gli studenti potrebbero aver bisogno di ulteriore supporto.

Come scegliere la giusta soluzione IDP per la tua azienda?

Quando si sceglie una soluzione IDP, è importante considerare diversi fattori per garantire che la soluzione soddisfi le esigenze specifiche della propria organizzazione. Innanzitutto, la precisione è un fattore cruciale da considerare. Cerca una soluzione con un alto livello di precisione, idealmente superiore al 95%.

Successivamente, considera la scalabilità e assicurati che la soluzione sia in grado di gestire il volume di dati elaborati dalla tua organizzazione. È anche importante cercare una soluzione che possa integrarsi facilmente con i sistemi e il flusso di lavoro esistenti.

Anche la flessibilità è un fattore chiave, poiché la soluzione dovrebbe poter essere personalizzata per soddisfare le esigenze specifiche della tua organizzazione. Inoltre, è importante garantire che il fornitore fornisca un buon supporto, inclusi aggiornamenti e manutenzione regolari.

La sicurezza non deve essere trascurata nella scelta di una soluzione IDP; dovresti cercare una soluzione che segua gli standard del settore per la sicurezza e la protezione dei dati. Infine, confronta i prezzi di diverse soluzioni per assicurarti di ottenere il miglior rapporto qualità-prezzo. È anche importante cercare una soluzione che sia stata implementata con successo in casi d'uso simili al proprio settore o azienda.

Quando si valuta una soluzione IDP, è importante considerare le seguenti quattro esigenze fondamentali:

Necessità principale 1: le funzionalità principali della soluzione, inclusa la possibilità di contrassegnare documenti o campi illeggibili per l'intervento umano, riducendo il carico di lavoro per il processo di controllo qualità umano.

Necessità principale 2: l'ecosistema tecnologico del fornitore, che dovrebbe consentire di realizzare il pieno potenziale dell'automazione e del supporto per aggiornamenti futuri e mitigazione dei guasti.

Necessità fondamentale 3: supporto post-vendita e trasferimento di conoscenze tecnologiche dal fornitore, che è importante in quanto il mercato IDP è ancora nelle sue fasi iniziali.

Necessità principale 4: il potenziale di riduzione dei prezzi e dei costi della soluzione, in quanto sono disponibili diversi modelli di prezzi come prezzo fisso, prezzi basati su volume e complessità e prezzi basati sull'accuratezza dell'output.

Nanonet IDP

Nanonets è uno strumento di elaborazione dei documenti intelligente che utilizza l'apprendimento automatico per automatizzare il processo di estrazione dei dati dai documenti. Utilizza una combinazione di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e algoritmi di deep learning per estrarre con precisione i dati da vari tipi di documenti, come fatture, ricevute e contratti. L'utente può addestrare il modello Nanonets fornendogli documenti di esempio e i dati corrispondenti che dovrebbero essere estratti da essi. Una volta che il modello è stato addestrato, può essere utilizzato per estrarre automaticamente i dati da nuovi documenti con elevata precisione. Inoltre, Nanonets fornisce anche un'interfaccia user-friendly per aiutare gli utenti a rivedere e correggere eventuali errori nei dati estratti.

• OCR: Nanonets utilizza la tecnologia OCR avanzata per riconoscere con precisione testo, numeri e altri caratteri dai documenti, inclusa la scrittura a mano e il testo stampato a macchina.
• Deep Learning: Nanonets utilizza algoritmi di deep learning per comprendere il contesto dei dati ed estrarli accuratamente, anche da documenti complessi e non strutturati.
• Personalizzabile: Nanonet consente agli utenti di addestrare i propri modelli fornendo documenti di esempio e i dati corrispondenti che dovrebbero essere estratti da essi. L'utente può anche personalizzare il modello regolando le regole di estrazione.
• Interfaccia user-friendly: Nanonets fornisce un'interfaccia user-friendly che consente agli utenti di rivedere e correggere facilmente eventuali errori nei dati estratti. Gli utenti possono anche esportare i dati estratti in vari formati, come CSV, JSON ed Excel.
• Supporto multilingue: Nanonets supporta più lingue, il che consente agli utenti di estrarre dati da documenti scritti in lingue diverse.
• Integrazione API: Nanonets fornisce un'API che consente agli utenti di integrare la soluzione IDP con altri strumenti e sistemi, come software di contabilità, sistemi ERP (Enterprise Resource Planning) e piattaforme CRM (Customer Relationship Management).
• Scalabilità: Nanonets è una soluzione scalabile in grado di gestire grandi volumi di documenti e dati, rendendola adatta ad aziende di tutte le dimensioni.

Nanonets offre diversi vantaggi come soluzione IDP, come la sua capacità di gestire un'ampia gamma di tipi di documenti, il suo alto livello di accuratezza e la sua facilità d'uso. Con Nanonet, gli utenti possono estrarre rapidamente e facilmente i dati dai documenti, il che può far risparmiare loro una notevole quantità di tempo e fatica.

Takeaway

L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui operano le aziende, proprio come l'energia a vapore ha fatto per le industrie nel XVIII secolo. Le aziende che possono utilizzare efficacemente tecnologie all'avanguardia come IDP avranno vantaggi significativi in ​​termini di efficienza ed efficacia. Queste tecnologie hanno il potere di automatizzare i processi, riducendo gli errori e aumentando l'efficienza. È importante tenere presente che le piattaforme di automazione basate sull'intelligenza artificiale non sono soluzioni magiche, sono il risultato di un'attenta pianificazione e collaborazione tra esperti per risolvere problemi del mondo reale.

Con la crescente domanda di automazione e la crescente importanza dei dati, IDP è pronta a svolgere un ruolo fondamentale nel plasmare il futuro del business. Il momento di investire in IDP è ora, perché coloro che lo faranno saranno quelli che raccoglieranno i frutti nel lungo periodo.

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• Fonte: https://nanonets.com/blog/intelligent-document-processing/