1. IDP este acronimul pentru Intelligent Document Processing, adică Procesare Inteligentă de Documente, o tehnologie care utilizează Artificial Intelligence și Machine Learning pentru a automatiza extragerea, clasificarea și interpretarea datelor din diverse documente, cum ar fi facturi, bonuri fiscale, comenzi de transport, contracte sau formulare.
O soluție IDP transformă datele nestructurate și semi-structurate în informații potrivite pentru prelucrarea de către computer, prin înțelegerea și extragerea informațiilor din acele date. Mai simplu spus, tehnologia înțelege despre ce este documentul și ce informații conține, extrage acele informații, le verifică și le transferă către destinația setată de clientul beneficiar.
Primul nostru produs dezvoltat, Apollo, este platforma de Procesare Inteligentă de Documente care deservește TOATE departamentele, ceea ce înseamnă că nu se limitează la facturi și nici nu folosește templates sau șabloane.
„Ce fel de documente procesează compania dumneavoastră: structurate, semistructurate sau nestructurate?” este o întrebare pe care o vei primi de la orice furnizor de soluții IDP. Iată ce încearcă ei, de fapt, să afle despre documentele procesate de compania ta.
2. Documentele structurate, cum ar fi chestionare, teste sau formulare, au date fixe în locații fixe – asta înseamnă că, de exemplu, data este întotdeauna situată în colțul din dreapta sus, numele companiei ocupă aceeași locație fixă etc. Soluția IDP știe și merge exact în aceeași locație pentru a extrage anumite date.
Problema cu documentele structurate este că va trebui să creezi câte un șablon pentru fiecare furnizor și pentru fiecare dintre tipurile lor de documente. Cu cât mai mulți furnizori, cu atât mai multe șabloane trebuie făcute. În plus, aceste șabloane se modifică în timp, prin reproiectarea sau schimbarea software-ului de emitere a documentelor, ceea ce înseamnă noi șabloane care trebuie învățate de soluția IDP.
3. Documentele semi-structurate, cum ar fi facturi, comenzi de achiziție, avize de însoțire sau CV-uri, utilizează un set fix de date, dar nu într-un format fix. De exemplu, data poate fi găsită în colțul din dreapta sus sau în colțul din stânga sus sau în colțul din stânga jos. Numele câmpului poate fi, de asemenea, diferit, chiar dacă câmpurile sunt aceleași. Numărul comenzii de achiziție este același cu numărul PO sau PON. Din cauza acestor variații, nu pot fi utilizate șabloane.
Procesarea inteligentă a acestor documente semi-structurate necesită capabilități de Machine Learning și funcții de procesare a limbajului natural (NLP) pentru a înțelege contextul fiecărui câmp din document.
4. Documentele nestructurate, cum ar fi contracte, articole, memorii sau scrisori, nu folosesc date fixe și nici format fix.
Procesarea inteligentă a acestor documente necesită acțiuni avansate de configurare și personalizare, care permit platformei IDP să învețe pe baza antrenamentului cu Machine Learning, a fluxurilor personalizate de pre-procesare sau a recunoașterii bazate pe viziune computerizată pentru componentele vizuale.
5. Machine Learning se referă la un domeniu al Artificial Intelligence care se concentrează pe dezvoltarea de algoritmi și modele statistice care permit sistemelor informatice să învețe și să facă predicții sau să ia decizii fără a fi programate în mod explicit. Machine Learning implică antrenarea unui computer sau a unui sistem pentru a recunoaște tipare și a extrage informații semnificative din date, permițându-i să-și îmbunătățească performanța în timp, prin experiență. Algoritmii de învățare automată pot analiza și interpreta cantități mari de date, pot identifica tipare și pot face predicții sau pot lua acțiuni pe baza informațiilor pe care le-au învățat.
6. NLP sau Procesarea Limbajului Natural este un domeniu al Inteligenței Artificiale care se concentrează pe a permite computerelor să înțeleagă și să interpreteze limbajul uman, atât vorbit, cât și scris. În Intelligent Document Processing, tehnicile NLP sunt folosite pentru a analiza și extrage semnificația din documentele bazate pe text.
7. OCR sau Optical Character Recognition înseamnă Recunoașterea Optică a Caracterelor, o tehnologie care convertește textul tipărit sau scris de mână din documente în text care poate fi citit de un computer. OCR-urile tradiționale extrag text dintr-un document scanat anterior și îl transformă într-o structură care poate fi citită de computer (text), dar nu pot înțelege datele în sine. Soluțiile IDP înțeleg datele în context folosind tehnici avansate de învățare continuă și inteligență artificială, care permit extragerea precisă și rapidă a datelor relevante.
8. Captarea sau ingestia documentelor este o funcție a soluțiilor IDP, prin care sunt importate documente din diverse surse. De exemplu, Apollo captează fișiere prin API, e-mail, Google Drive, MS OneDrive etc, iar documentele pot avea diverse formate, cum ar fi pdf, imagini, docx etc. Software-ul IDP poate importa fișiere din resursele clientului sau acestea pot fi trimise printr-un gateway, cum ar fi PORTALUL SMART, un punct de intrare pentru documentele care urmează să fie procesate inteligent de către Apollo, platforma noastră IDP.
10. Clasificarea documentelor este procesul de clasificare a documentelor în diferite tipuri sau clase, în funcție de conținutul sau scopul lor. Sistemele IDP pot clasifica automat documentele, făcând mai ușoară procesarea eficientă a acestora. Apollo clasifică documentele primite pe baza modelelor de clasificare a secvenței pre-antrenate.
11. Splitter-ul este funcția care separă sau împarte automat un document în componente sau secțiuni mai mici, prin identificarea și extragerea secțiunilor specifice de interes, cum ar fi pagini, paragrafe sau câmpuri individuale. Această funcționalitate permite o procesare eficientă prin împărțirea unui document în unități gestionabile, permițând analiza, extragerea și procesarea ulterioară mai ușoară a informațiilor relevante.
De exemplu, Splitter-ul Apollo identifică automat structura paginii și împarte documentele distincte pe baza marginilor paginilor din fișierele scanate mari, folosind viziunea computerizată.
12. Gruparea documentelor se referă la gruparea acelor documente care ar trebui procesate împreună, conform regulilor stabilite de client.
13. Validarea datelor este procesul de verificare și validare a datelor extrase în raport cu reguli sau baze de date predefinite pentru a asigura acuratețea, fiabilitatea și minimizarea erorilor. Apollo validează automat datele extrase prin funcția sa SmartFlow.
14. SmartFlows, unul dintre diferențiatorii Apollo, sunt fluxuri 100% personalizabile care replică în întregime procesele, fluxurile interne de afaceri sau procedurile interne ale companiei, de la extragerea datelor până la transferul acestora către terți. Un SmartFlow se realizează prin simple acțiuni Drag & Drop, de glisare și eliberare.
Un utilizator poate construi câte SmartFlow-uri dorește, le poate folosi pe cele predefinite sau poate alege din marketplace dintre cele construite deja de alți utilizatori.
15. SmartBites sunt bucăți ale unui SmartFlow, cunoscute și sub numele de fragmente de flux personalizabil bazat pe reguli. La fel ca și cărămizile Lego, Smartbites sunt folosite pentru a construi SmartFlow-uri, care sunt procesele personalizate 100% ale lui Apollo, de la extragerea datelor până la transferul către aplicații terțe, pe baza nevoilor unice ale fiecărei companii. SmartFlows vor replica orice flux de afaceri existent în cadrul unei organizații.
Construirea unui SmartFlow se face prin simpla glisare și eliberare a SmartBites-urilor. O companie poate avea mai multe SmartFlow-uri, pentru fiecare tip de document și pentru fiecare utilizator. Acțiunile Human In The Loop sunt declanșate de excepții în cadrul ciclului de prelucrare a datelor.
16. Expresia Human In The Loop, sau HITL, se referă la implicarea sau intervenția umană într-un sistem, într-un ciclu de luare a deciziilor sau de prelucrare a datelor. Aceasta combină capacitățile oamenilor cu cele ale computerelor pentru a obține rezultate mai precise și mai fiabile. Ca rezultat, obținem un ciclu continuu de feedback.
Prin feedback constant, algoritmii învață și produc rezultate mai bune de fiecare dată.
În cadrul Apollo, aceste acțiuni sunt declanșate de excepții în cadrul ciclului de prelucrare a datelor. Recomandăm clienților noștri SMART să mențină procesul fără întreruperi, deoarece adăugarea prea multor HITL poate afecta viteza și fluiditatea procesării documentelor. În orice caz, Apollo se descurcă.
17. Managementul excepțiilor se referă, în IDP, la procesul de gestionare a documentelor sau a datelor care necesită intervenție manuală din cauza ambiguității, a erorilor sau în cazurile speciale. Sistemele IDP pot semnala excepții pentru revizuire sau pot declanșa implicarea umană, Human In The Loop, atunci când este necesar.
18. IWR înseamnă Intelligent Word Recognition, adică Recunoașterea Inteligentă a Cuvintelor, este o tehnologie care implică recunoașterea și interpretarea automată a textului scris de mână din documente. IWR utilizează algoritmi avansați de învățare automată și tehnici de recunoaștere optică a caracterelor (OCR) pentru a analiza și a converti cuvinte sau fraze scrise de mână în text digital. Prin aplicarea recunoașterii modelelor și a analizei contextuale, IWR permite extragerea și înțelegerea conținutului scris de mână, făcându-l căutabil și editabil într-un format digital. Această capacitate îmbunătățește eficiența și acuratețea generală a IDP, în special atunci când ai de-a face cu documente sau formulare scrise de mână.
19. Tehnologia Intelligent Character Recognition (ICR), sau Recunoașterea Inteligentă a Caracterelor, permite automatizarea recunoașterii și conversiei caracterelor scrise de mână sau tipărite în text digital. ICR utilizează algoritmi avansați și tehnici de învățare automată Machine Learning pentru a analiza formele, modelele și caracteristicile caracterelor și pentru a le recunoaște și interpreta cu acuratețe. Este deosebit de util pentru extragerea de informații din formulare scrise de mână, documente sau alte surse în care este prezent text tipărit sau cursiv. Prin conversia textului scris de mână sau tipărit în format digital, ICR îmbunătățește eficiența și acuratețea procesării documentelor, permițând analize suplimentare, posibilitatea de căutare și integrarea cu alte sisteme digitale.
Principala diferență dintre IWR și ICR constă în domeniul de recunoaștere și nivelul de analiză pe care le efectuează pe textul scris de mână: IWR se concentrează pe recunoașterea cuvintelor sau frazelor complete scrise de mână, în timp ce ICR este o tehnologie mai cuprinzătoare care recunoaște și convertește atât caractere scrise de mână, cât și tipărite, inclusiv litere, cifre și simboluri.
Apollo, platforma noastră IDP, folosește ambele tehnologii.
20. Workflow Automation and Systems Integrator Platforms sau WASIP, adică Platformele de Automatizare a Fluxurilor de Lucru și de Integrare a Sistemelor, oferă un set mai larg de instrumente pentru automatizarea și optimizarea proceselor de afaceri end-to-end prin integrarea mai multor sisteme, sarcini și fluxuri de date, în timp ce IDP se concentrează pe automatizarea procesării documentelor și a extragerii datelor.
WASIP și IDP servesc unor scopuri diferite și se concentrează pe diferite aspecte ale automatizării.
21. Nu în ultimul rând, credem că este util să știi că Deep Tech este un termen folosit pentru modele de afaceri bazate pe inovații de înaltă tehnologie în inginerie sau progrese științifice majore. Revoluționări în industrie, care probabil vor utiliza Inteligența Artificială sau tehnici de Machine Learning, inovațiile Deep Tech sunt adesea radicale, creând piețe noi sau perturbându-le pe cele existente, abordând provocări majore ale societății și mediului înconjurător.
Opusul lui Deep Tech este Shallow Tech, care se referă la un avans tehnologic simplu, de exemplu, de la un model de afaceri non-digital la unul digital.
Vrei să știi mai multe? Trimite-ne întrebarea ta prin e-mail sau contul nostru LinkedIn și vom fi bucuroși să îți răspundem, cu SMARTitudinea care ne caracterizează.
SMARTitudine se referă la o anumită atitudine pe care am putea să o avem, deoarece suntem Smart Touch Technologies și întrebările inteligente necesită răspunsuri inteligente, prin urmare suntem ... SMART?! 🙃
