01
Dokumentu paraugi
Izvērtējam reālus dokumentu tipus, kvalitāti, valodas un obligāti izgūstamos laukus.
No faila līdz strukturētiem datiem
Dokumentu apstrāde ar MI un OCR
Pārvēršam PDF, skenētus dokumentus un attēlus strukturētos datos, kurus var pārbaudīt, salīdzināt un nodot tālāk biznesa sistēmām.
Kam tas ir piemērots
- Komandām, kas manuāli pārraksta laukus no PDF vai attēliem
- Organizācijām ar lielu līgumu, rēķinu, specifikāciju vai iepirkumu dokumentu apjomu
- Procesiem, kuros jāsalīdzina vairāki nestrukturēti avoti
Ko varam ieviest
- Dokumenta tipa noteikšana un lapu sadalīšana
- Teksta, tabulu, datumu un definētu lauku atpazīšana ar OCR
- LLM izmantošana konteksta, prasību un nestrukturētu lauku interpretācijai
- Informācijas normalizēšana vienotā datu struktūrā
- Dokumentu un specifikāciju salīdzināšana un neatbilstību atzīmēšana
- Cilvēka pārbaudes rinda neskaidriem vai kritiskiem rezultātiem
Kā notiek ieviešana
02
Apstrādes shēma
Definējam atpazīšanu, validācijas noteikumus, kļūdu scenārijus un rezultāta datu formātu.
03
Kvalitātes pārbaude
Testējam ar reprezentatīvu dokumentu kopu un mērām precizitāti katram būtiskajam laukam.
04
Integrācija
Nododam apstiprinātos datus datubāzei, CRM, ERP vai citai darba sistēmai.
Integrācijas
- PDF, attēli un skenējumi
- E-pasts un failu krātuves
- Datubāzes, CRM un ERP
- Validācijas API un iekšējie klasifikatori
Datu drošība
- Dokumentu glabāšanas un dzēšanas nosacījumi
- Piekļuves nodalīšana pēc lietotāju lomām
- Cilvēka pārbaude zemai pārliecībai vai kritiskiem laukiem
Sagaidāmā vērtība
- Mazāk manuālas datu pārrakstīšanas
- Strukturēti un meklējami dokumentu dati
- Ātrāka dokumentu pārbaude un salīdzināšana
- Izsekojama rīcība ar neskaidriem vai kļūdainiem laukiem
Termiņš un darba apjoms
Apjoms ir atkarīgs no dokumentu tipu, valodu, izkārtojumu un izgūstamo lauku skaita. Izpētes posmā izveidojam testa kopu un kvalitātes kritērijus.
Saistītie risinājumi un projekti
Biežāk uzdotie jautājumi
Kādus dokumentus var apstrādāt?
PDF, skenējumus un attēlus, tostarp līgumus, rēķinus, specifikācijas un iepirkumu dokumentus. Precizitāti nosaka dokumentu kvalitāte un izkārtojumu dažādība.
Vai OCR vienmēr ir pietiekams?
OCR nolasa tekstu, bet sarežģītā procesā papildus vajadzīga dokumentu klasifikācija, lauku validācija, biznesa noteikumi un dažkārt valodas modelis konteksta izpratnei.
Kā rīkojaties ar neskaidru rezultātu?
Definējam pārliecības sliekšņus un cilvēka pārbaudes rindu. Kritiski lauki netiek automātiski apstiprināti, ja kvalitāte nav pietiekama.
Pārrunāsim jūsu procesu
Aprakstiet procesu, datu avotus un vēlamo rezultātu. Atbildēsim ar piemērotāko nākamo soli.
Rakstīt Animas