Akıllı Veri Yakalama Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey PlatoBlockchain Veri Zekası. Dikey Arama. Ai.

Akıllı Veri Yakalama Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey

Zaman Damgası: 6 Haziran 2022 11:25

Akıllı Veri Yakalama Hakkında Bilmeniz Gereken Her Şey

Kurumsal bir otomasyon çözümü mü arıyorsunuz? Başka yerde arama!

Nanonets'i Ücretsiz Deneyin

.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }

İlgili verilere erişim, herhangi bir kuruluşa rekabet avantajı sağlayabilir. Bununla birlikte, bilgi çağı, her gün üretilen tahmini 2.5 kentilyon bayt veri ile üretilen dijital verileri de artırdı. Üretilen verilerin biçimleri de teknolojik gelişmelerle birlikte gelişmektedir. Kuruluşlar, bu çeşitli veri hacmini işlemek ve gerekli kanallara yönlendirmek konusunda zorlanıyor. Akıllı veri yakalamanın devreye girdiği yer burasıdır.

Akıllı veri yakalama, bir kuruluşa gelen tüm verilerin alınmasını ve işlenmesini çok daha kolay ve daha akıcı hale getirdi. Aynı zamanda gerçek anlamda otomatikleştirilmiş bir iş süreci yaratmanın ilk adımıdır.

İşte tam olarak akıllı yakalamanın neleri kapsadığına ve kurumsal verimliliğinizi artırmanıza nasıl yardımcı olabileceğine bir bakış.

var contentTitle = “İçindekiler”; // Daha sonra başlık açmamak için başlığınızı buraya ayarlayın var ToC = “

“+içerikBaşlık+”

“; İçindekiler += “

“; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

Akıllı Veri Yakalama Nedir?

Akıllı veri yakalama, gelen veri kaynaklarından kritik bilgileri otomatik olarak okumak ve yakalamak için dijital araçların kullanılmasını içerir. Çeşitli veri yakalama araçlarını kullanarak, basılı veya elle yazılmış belgelerden ve elektronik belgelerden ilgili bilgileri çıkarabilirsiniz.

Akıllı yakalama, herhangi bir manuel müdahale olmaksızın veri çıkarma sürecini neredeyse anında yapmak için optik karakter tanıma gibi araçlar kullanır. Araçlarda yerleşik olarak bulunan makine öğrenimi algoritmaları, zaman içinde işleme kapasitesini, doğruluğu ve hızı artırabilen yapay zekanın geliştirilmesine de olanak tanır.

Çıkarılan bilgiler daha sonra doğrulanabileceği ve ilgili kullanıcılara veya iş akışlarına gönderilebileceği uygun kanallardan yönlendirilir.

Ister verileri PDF'den kazıyın belgeler, dönüştürmek PDF'den XML'e or tablo çıkarmayı otomatikleştir? Nanonets'e göz atın PDF kazıyıcı or PDF ayrıştırıcı dönüştürmek Veritabanına PDF'ler girdileri!

Nanonets'i Ücretsiz Deneyin

.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }

Akıllı Veri Yakalama Nasıl Çalışır?

Akıllı bir veri yakalama ortağı, kuruluşunuza operasyonunuzun ihtiyacına ve ölçeğine bağlı olarak aralarından seçim yapabileceğiniz bir dizi çözüm sağlayabilir. Çıkarılan veriler daha sonra diğer akıllı iş süreci otomasyon yazılımları tarafından kullanılabilecek şekilde önceden tanımlanmış kanallar aracılığıyla yönlendirilecektir.

Birden Fazla Araç Seti İlgili Verileri Yakalar

Akıllı veri tanıma, optik veri tanıma, Barkod tanıma vb. teknolojileri kullanan araç setleri, fiziksel olarak basılı, elektronik belgeler ve kodlardan ve hatta elle yazılmış belgelerden veri yakalayabilir. Birden çok araç setinin kullanılması, akıllı süreçlerin işlenen veri türünü ve bunların kullanıldığı bağlamı anlamasını sağlar.

Örneğin, akıllı yakalamanın makine öğrenimi algoritmaları, görüntü tabanlı, metin tabanlı veya hibrit veriler arasında doğru bir şekilde ayrım yapmak için doğal dil süreçlerini kullanabilir. Zamanla yazılım, benzer yapıya sahip belgelerde ilgili verilerin nerede bulunabileceğini öğrenebilir ve işlem süresinden tasarruf edebilir.

Doğru Yetkili ile Veri Doğrulama

Yakalama işlemi tamamlandıktan sonra, veriler doğrulanır, böylece herhangi bir tutarsızlık veya tutarsızlık, yakalama aşamasının kendisinde ele alınabilir.

Bilgi Yönlendirme

Yakalanan bilgiler, manuel girişe gerek kalmadan ilgili lider sistemlere otomatik olarak yönlendirilir. Entegrasyon sürecinin manuel ve dolayısıyla daha karmaşık olduğu geleneksel sistemlerin aksine, alınan tüm bilgiler otomatik olarak sınıflandırıldığından ve iş ve içerik yönetim sistemleriyle bağlantılı olduğundan iş akışı basitleştirilmiştir.

Doğruluğu Sürekli İyileştirmek için Makine Öğrenimi Algoritmalarını Kullanma

Yazılım, gömülü makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak farklı yeni veri biçimlerinin nasıl tanımlanacağını ve tanımlanacağını öğrenebilir. Yerleşik çıkarma yönergeleri, farklı belge türlerinde kritik bilgilerin nerede bulunabileceğini de öğrenebilir. Öğrenme süreci, zamanla akıllı yakalamanın doğruluğunu ve hızını artıracaktır.

Yeniden Kullanım için Verilerin Saklanması

Akıllı yakalama yazılımının akıllı sınıflandırma özellikleri, gelecekte kolayca erişilebilmesi için gelen tüm verilerin uygun şekilde tanımlanmasını ve etiketlenmesini sağlar.

Tekrarlayan manuel görevleri otomatikleştirmek mi istiyorsunuz? Nanonets iş akışı tabanlı belge işleme yazılımımızı kontrol edin. Otomatik pilotta faturalardan, kimlik kartlarından veya herhangi bir belgeden veri çıkarın!

Nanonets'i Ücretsiz Deneyin

.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }

Akıllı Veri Yakalamanın Faydaları Nelerdir?

Gördüğünüz gibi, akıllı veri yakalama, kuruluşunuzun veri yakalama ve kullanım sürecinin verimliliğini en başından itibaren artırır. Bunu, verileri gerçek zamanlı olarak çıkararak, öncü sistemlere göndererek ve ilgili bilgileri neredeyse anında son kullanıcıya sunarak yapar.

Akıllı yakalamanın kuruluşunuza fayda sağlayabileceği bazı yollar aşağıda verilmiştir.

Sıkıcı ve Zaman Alan Görevleri Ortadan Kaldırır

Genel sürece fazla değer katmadan zaman alan manuel görevler, akıllı yakalama kullanılarak otomatikleştirilebilir. Bu, çalışanların daha yüksek değerli ve önemli görevlere odaklanması için zaman kazandıracaktır.

Genel Maliyetleri Düşürür

Geleneksel veri alma ve işleme yöntemleri, operasyonel maliyetleri artırmakta ve gelen veriler arttıkça ek insan kaynağı harcamalarına ihtiyaç duyulmaktadır. İşleme ve depolama için verilerin yazdırılması, bir kuruluşun genel giderlerini artırır. E-posta, fiziksel belgeler veya hatta cep telefonları aracılığıyla gelen tüm verilerin dijitalleştirilmesi, bu genel masrafların azaltılmasına yardımcı olur. Büyük veri kümelerini manuel olarak girmek ve doğrulamak için daha az insan kaynağı kullanıldığından, zaman daha kritik görevlere yönlendirilebilir ve bu da ek insan kaynakları harcaması olmadan daha iyi kurumsal büyümeye yol açabilir.

Tek Noktadan Yakalama

Akıllı yakalama, yapay zekanın kendi kendine farklı belge türlerini tanımlamayı öğretebileceği ve bunlarda önemli verilerin bulunabileceği tek bir yakalama noktası sunar. Süreç sorunsuz hale gelir ve daha fazla veri işlenirken bu tür süreçlerin verimliliği artar.

Kuruluş Genelinde Sinerjiyi İyileştirir

Gittikçe daha fazla kuruluş uzaktan çalışma modeline geçtikçe, akıllı yakalama, aynı coğrafi konumda bulunmaya gerek kalmadan paylaşılan bir veri seti aracılığıyla dinamik etkileşimi kolaylaştırmaya yardımcı olur. Böylece, uzaktan yetenekleri daha erişilebilir hale getirmek ve çeşitli ekipler ve departmanlar arasındaki sinerjiyi artırmak.

Akıllı yakalama, aynı coğrafi konumda bulunmaya gerek kalmadan paylaşılan bir veri seti aracılığıyla dinamik etkileşimi kolaylaştırmaya yardımcı olur. Böylece uzaktan yetenekleri daha erişilebilir hale getirmek ve çeşitli ekipler ve departmanlar arasındaki sinerjiyi artırmak.

Geliştirilmiş Güvenlik

İçerik yönlendirme, yalnızca belirli verilere erişme yetkisi olan kullanıcıların verileri görüntülemesine ve doğrulamasına izin verir. Gelen verileri şifreleyerek veri ihlallerine ve ayrıca kuruluşa gelen tüm verileri güvenli bir şekilde günlüğe kaydedip tek bir yerde saklayarak veri kaybına karşı koruma sağlar. Bu, bir şirketin güvenlik standartlarına uymasını sağlar ve ayrıca müşterilere tüm verilerinin güvende olduğunu garanti eder. Denetim izleri tamamen şeffaftır ve gelecekte ilgili makamlar tarafından kolayca erişilebilir.

Uyumluluğu Basitleştirir

Gelen verilerin hatasız sınıflandırılması ve tanımlanması, akıllı veri yakalama yazılımının daha kaliteli veriler sağlamasına olanak tanır. Veriler ayrıca bir denetim iziyle bağlantılıdır ve verilerle ilgili olarak hiçbir uyumluluk ilkesinin ihlal edilmemesini sağlar. Belgelerin dijitalleştirilmesi güvenliği artırır ve sorunsuz izlemeye olanak tanıyarak uyumluluğu kolaylaştırır.

Tek Platform Çözümü

Akıllı yakalama, tek bir platformun çeşitli departmanlardan kullanıcıları ve süreçleri desteklemesine olanak tanır. Böylece veri yakalama, doğrulama ve yönlendirme süreci basitleştirilir ve aynı organizasyon içindeki farklı yazılımlar için öğrenme eğrisi ortadan kalkar.

Verimliliği arttırmak

Veri yakalamayı kolaylaştırma, otomasyon kullanarak her türlü içeriğin daha hızlı ve hatasız alınmasını sağlar. Süreçten insan hatasını ortadan kaldırmak, süreci daha sorunsuz ve gelen verilerin evrimine hazır hale getirmek için ayarlanmış sabit bir makine öğrenimi algoritmasına sahip olmak ve insan kaynaklarına manuel görevler yerine kritik görevlere odaklanması için zaman tanımak, genel verimlilik seviyesini artırır. organizasyon.

Robotik süreç otomasyonunu kullanmak ister misiniz? Nanonets iş akışı tabanlı belge işleme yazılımına göz atın. Kod yok. Zorluk platformu yok.

Nanonets'i Ücretsiz Deneyin

.cta-first-mavi{ geçişi: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: #546fff; Beyaz renk; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-first-blue:hover{ color:#546fff; arka plan:beyaz; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #546fff !important; } .cta-saniye-siyah{ geçiş: tümü 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; sınır yarıçapı: 0px; yazı tipi ağırlığı: kalın; yazı tipi boyutu: 16 piksel; satır yüksekliği: 24 piksel; dolgu: 12 piksel 24 piksel; arka plan: beyaz; renk: #333; yükseklik: 56 piksel; metin hizalama: sola; ekran: satır içi esnek; esnek yön: satır; -moz-box-align: merkez; hizalama öğeleri: merkez; harf aralığı: 0px; kutu boyutlandırma: kenarlık kutusu; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .cta-saniye-siyah:hover{ renk:beyaz; arka plan:#333; geçiş: tüm 0.1s kübik-bezier(0.4, 0, 0.2, 1) 0s; kenarlık genişliği:2 piksel !önemli; kenarlık: düz #333 !önemli; } .column1{ min-width: 240px; maksimum genişlik: uygun içerik; dolgu-sağ: %4; } .column2{ min-width: 200px; maksimum genişlik: uygun içerik; } .cta-main{ ekran: esnek; }

Sonuç

Akıllı veri yakalama, kuruluşların daha iyi bir veri yönetimi süreci oluşturmaya yönelik doğru ilk adımı atmalarını sağlar. Ayrıca işletmeniz için genel bir akıllı otomasyon süreci yaratmanın da öncüsüdür.

Birden çok araç seti kullanarak, akıllı yakalama, verileri ondan kritik bilgileri çıkarmak ve önde gelen sistemlere yönlendirmek için okur ve işler. Makine öğrenimi ayrıca, akıllı veri yakalama yazılımının, farklı veri türleri arasında ayrım yapmayı ve standart ve yeni verileri uygun şekilde sınıflandırmayı öğretmesine yardımcı olur, böylece süreç uzun vadede daha hızlı ve daha verimli hale gelir.

Veriler, kuruluşlar için rekabet avantajlarının kutsal kâsesi haline geldiğinden, akıllı veri yakalama sistemlerinin kullanımı günümüz dünyasında giderek daha önemli hale geliyor.

var contentTitle = “İçindekiler”; // Daha sonra başlık açmamak için başlığınızı buraya ayarlayın var ToC = “

“+içerikBaşlık+”

“; İçindekiler += “

“; var tocDiv = document.getElementById('dynamictocnative'); tocDiv.outerHTML = ToC;

Nanonetler çevrimiçi OCR ve OCR API çok ilginç kullanım durumları tBu, iş performansınızı optimize edebilir, maliyetleri azaltabilir ve büyümeyi artırabilir. Bulmak Nanonets'in kullanım örnekleri ürününüz için nasıl geçerli olabilir.

Zaman Damgası:

Den fazla AI ve Makine Öğrenimi