پردازش هوشمند اسناد (IDP) خودکارسازی فرایند ورود داده‌های دستی از اسناد کاغذی یا تصاویر اسناد برای ادغام با سایر فرایندهای دیجیتال کسب‌وکار است. به عنوان مثال، در یک جریان کاری که سفارش‌هایی را خودکار به تأمین‌کنندگان صادر می‌کند زمانی که سطح موجودی کم است، تا زمان پرداخت هیچ سفارشی ارسال نمی‌شود. تأمین‌کننده فاکتور را ایمیل می‌کند و تیم حسابداری قبل از پرداخت داده‌ها را به صورت دستی وارد می‌کند و این مسئله باعث به‌وجودآمدن گلوگاه‌ها یا خطاها می‌شود. در عوض، سیستم‌های IDP داده‌های فاکتور را خودکار استخراج کرده و آن را در فرمت موردنیاز در سیستم حسابداری وارد می‌کنند. امکان استفاده از پردازش اسناد برای خودکارسازی مدیریت اسناد با استفاده از یادگیری ماشین (ML) و فناوری‌های مختلف هوش مصنوعی (AI) نیز هست.
مزایای پردازش هوشمند اسناد
IDP مزایای متعددی برای کسب‌وکارها دارد که در ادامه به برخی از کلیدی‌ترین آن‌ها اشاره می‌شود.
- مقیاس‌پذیری
پردازش دستی اسناد منجر به خطاهای انسانی می‌شود که کیفیت کسب‌وکار را تحت‌تأثیر قرار می‌دهند. محدودیت‌هایی نیز در تعداد اسنادی که می‌توان به طور هم‌زمان پردازش کرد، وجود دارد. با روش‌های IDP، می‌توان اسناد را بادقت بیشتری در مقیاس بزرگ اسکن کرد. روش ML/AI اسناد را بدون خطا پردازش می‌کنند و می‌توان به‌وسیله آن‌ها درخواست‌های عملیاتی سنگین را بادقت مدیریت کرد. - صرفه‌جویی در هزینه
خودکارسازی فرایند و تحلیل اسناد هزینه‌های سربار را کاهش می‌دهد و با کمک آن می‌توان وظایف تکراری مرکزی را خودکار کرده و هزینه‌های ناشی از ورود و پردازش دستی داده‌ها را حذف کرد. می‌توان بنابراین، می‌توان از IDP برای بهینه‌سازی جریان‌های کاری در سراسر عملیات کسب‌وکار استفاده کرد. - رضایت مشتری
با IDP، اسناد مشتریان سریع‌تر پردازش می‌شوند. از IDP برای خودکارسازی جذب مشتری، رزروها و پرداخت‌ها استفاده می‌شود. ربات‌های چت می‌توانند از داده‌های اسناد مشتری برای پاسخ شخصی‌سازی شده به سؤالات مشتریان استفاده کنند. ارائه پاسخ‌ها و خدمات سریع‌تر به مشتریان روابط با مشتری را تقویت می‌کند.
موارد استفاده از پردازش هوشمند اسناد
- بهداشت و درمان
IDP مدیریت سوابق بهداشتی را بهبود می‌بخشد. صنعت بهداشت و درمان باید سوابق بیماران را در هر تماس با بیمارستان یا مؤسسه پزشکی به‌دقت نگهداری کند. کسب‌وکارهای بهداشتی از IDP برای استخراج داده‌ها از سوابق بیماران و سازماندهی بهتر اسناد پزشکی استفاده می‌کنند. صنعت بیمه بهداشت و درمان نیز از IDP برای تأیید ادعاها و کاهش کاغذبازی دستی در این حوزه استفاده می‌کند. - مالی
بخش مالی از IDP برای خودکارسازی جنبه‌های متفاوت مدیریت هزینه و پردازش فاکتورها استفاده می‌کند. کسب‌وکارها می‌توانند با استخراج داده‌ها از هزینه‌ها، فرم‌ها و رسیدهای تجاری، تولید گزارش‌های هزینه را بهینه‌سازی کنند. بخش‌های مالی می‌توانند پرداخت‌های کارکنان و پیمانکاران را با سرعت و به‌درستی مدیریت کنند. برای مثال، روش IDP می‌تواند اعداد را از اسناد مالی استخراج کرده و داده‌ها را برای پرداخت‌های آینده پردازش کند. - حقوقی
کسب‌وکارهای فعال در بخش حقوقی می‌توانند از IDP برای تحلیل قراردادها استفاده کنند. تیم‌های حقوقی از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل شرایط و الزامات یک قرارداد قانونی استفاده می‌کنند. آن‌ها می‌توانند داده‌ها را از اسناد قانونی و سوابق دادگاه استخراج کنند تا موارد حقوقی قوی‌تری بسازند. - لجستیک
کسب‌وکارهایی که در حوزه لجستیک فعالیت می‌کنند، نیاز به پیگیری محموله‌ها، مجوزهای حمل‌ونقل و سایر اسناد مهم دارند. شرکت‌ها از IDP برای پردازش اسناد استفاده می‌کنند تا احتمال خطای انسانی و اشتباهات اساسی را کاهش دهند .IDP به استخراج، اعتبارسنجی و طبقه‌بندی داده‌ها کمک می‌کند، بنابراین شرکت‌های فعال در بخش لجستیک می‌توانند عملکردهای لجستیکی را سریع‌تر انجام دهند. - منابع انسانی
نمایندگان منابع انسانی (HR) از IDP برای استخراج اطلاعات مهم از رزومه‌های کاندیداها استفاده می‌کنند. سیستم IDP در زمان صرفه‌جویی کرده و اطمینان می‌دهد که تیم‌های HR تمرکزشان را بر انتخاب بهترین کاندیدا بگذارند. صنعت HR همچنین از IDP برای مدیریت حقوق، تخصیص مرخصی و سایر وظایف منابع انسانی استفاده می‌کند.
فناوری‌های مورداستفاده در پردازش هوشمند اسناد
IDP از مجموعه‌ای از فناوری‌ها برای پردازش انواع مختلف اسناد استفاده می‌کند:
- تشخیص کاراکتر نوری
تشخیص کاراکتر نوری (OCR) تصویر متن را به فرمت متنی قابل خواندن توسط ماشین تبدیل می‌کند. از OCR می‌توان برای اسکن اسناد کاغذی و تبدیل آن‌ها به تصاویر با داده‌های متنی قابل‌جستجو استفاده کرد. OCR برای پردازش اسناد ضروری است؛ زیرا فرم‌های کاغذی، رسیدها، فاکتورها، قراردادها، اسناد قانونی و غیره را به اسناد دیجیتالی تبدیل می‌کند.
چند نوع OCR با کاربردهای متفاوت وجود دارد:
۱. نرم‌افزار OCR ساده از الگوریتم‌های تطبیق برای مقایسه تصاویر متن با الگوهای متن و فونت استفاده می‌کند.
۲. نرم‌افزار تشخیص کاراکتر هوشمند (ICR) از نرم‌افزار ML برای پردازش ویژگی‌های مختلف تصویر، مانند منحنی‌ها و خطوط، برای پردازش متن استفاده می‌کند.
۳. تشخیص کلمات هوشمند از اصولی مشابه ICR استفاده می‌کند، با این تفاوت که تمرکزش بر پردازش کل کلمات است و نه کاراکترهای فردی.
۴. تشخیص علامت نوری از یک الگوریتم تطبیق برای شناسایی سیستم‌های متنی، لوگوها و واترمارک‌ها استفاده می‌کند.
- پردازش زبان طبیعی
NLP یک فناوری ML است که به کامپیوترها امکان می‌دهد زبان انسانی را تحلیل، تفسیر و درک کنند. نرم‌افزار NLP داده‌های متنی و صوتی را پردازش می‌کند تا احساسات، محتوا یا منظور را تحلیل کند. NLP از مجموعه‌ای از فناوری‌ها شامل ML، زبان‌شناسی محاسباتی و مدل‌های یادگیری عمیق برای پردازش زبان انسانی استفاده می‌کند. برخی از این فناوری‌ها عبارت‌اند از:
۱. زبان‌شناسی محاسباتی شامل تحلیل معنایی و نحوی برای ایجاد چارچوب‌هایی است که ماهیت زبان انسانی را به تصویر می‌کشد.
۲. فناوری ML به مدل‌های NLP اجازه می‌دهد تا درک بهتری از استعاره‌ها، تغییرات ساختار جملات، گرامر، اصطلاحات محاوره‌ای، کنایه و سایر عناصر گفتار داشته باشند.
۳. شبکه‌های عصبی یادگیری عمیق به کامپیوترها این امکان را می‌دهند که الگوهای پیچیده را در داده‌های نمونه شناسایی و طبقه‌بندی کنند.
۴. NLP به‌ویژه زمانی که با اسناد و داده‌های غیرساختاری، مانند ضبط زنده یا گفتار کار می‌کند، بسیار مفید است.
- خودکارسازی فرایند رباتیک
خودکارسازی فرایند رباتیک (RPA) نوعی فناوری است که ساخت و استقرار نرم‌افزاری را که اقدامات انسانی را خودکار می‌کند، ساده‌تر می‌کند. می‌توان با نرم‌افزار RPA جریان‌های کاری کسب‌وکار را خودکار کرد. مثلاً، یک کاربر می‌تواند نحوه پردازش یک سند را ضبط کند. سپس نرم‌افزار RPA همان مراحل را تکرار می‌کند و دیگر نیاز به پردازش دستی اسناد نیست. RPA برای خودکارسازی هر فرایندی، از استخراج داده‌ها تا ضبط داده‌ها قابل‌استفاده است.
طرز کار پردازش هوشمند اسناد
IDP می‌تواند داده‌ها را از انواع مختلف اسناد تفسیر، طبقه‌بندی و استخراج کند، از داده‌های ساختاریافته تا متون غیرساختاری مانند ایمیل‌ها یا گزارش‌ها. توضیح کلی از این فرایند در ادامه ارائه شده است:
- طبقه‌بندی اسناد
اولین مرحله در IDP، ضبط و طبقه‌بندی اسناد است که شامل واردکردن اسناد کاغذی و دیجیتال به سیستم است. ابزارهای پردازش اسناد از AI برای شناسایی و دسته‌بندی انواع مختلف اسناد اسکن شده، مانند فاکتورها، سفارش‌ها خرید یا قراردادهای قانونی استفاده می‌کنند. این طبقه‌بندی برای تعیین مراحل پردازش بعدی برای هر نوع سند بسیار مهم است. - استخراج داده‌ها
پس از طبقه‌بندی، سیستم داده‌های مرتبط را از اسناد استخراج می‌کند. با استفاده از OCR و NLP، سیستم‌های IDP به‌دقت اطلاعات خاصی مانند تاریخ‌ها، مقادیر یا نام‌ها را شناسایی می‌کنند. پس از استخراج، سیستم همچنین اعتبارسنجی داده‌ها را برای اطمینان از دقت انجام می‌دهد. مثلاً، سیستم ممکن است داده‌های استخراج‌شده را با پایگاه‌های داده موجود مقایسه کند یا از قوانین تعریف‌شده برای بررسی خطاها استفاده کند. - پردازش داده‌ها
پس از اعتبارسنجی، داده‌های استخراج‌شده بر اساس هدف پردازش می‌شوند. به عنوان مثال، داده‌های فاکتور ممکن است به بخش پرداخت هدایت شوند و جزئیات قرارداد ممکن است به یک پلتفرم حقوقی ارسال شوند. سیستم IDP با سایر سیستم‌های کسب‌وکار، مانند ERP و CRM، ادغام می‌شود تا جریان داده‌ها یکپارچه شده و اقدامات لازم انجام شوند. - یادگیری مداوم
یک ویژگی کلیدی سیستم‌های IDP، توانایی آن‌ها در یادگیری و بهبود در طول زمان است. با استفاده از الگوریتم‌های ML، سیستم از خطاهای قبلی یاد می‌گیرند و به تغییرات در فرمت‌های اسناد سازگار می‌شوند تا دقیق‌تر عمل کنند. فرایند یادگیری مداوم اطمینان می‌دهد که سیستم حتی با تغییر نیازهای کسب‌وکار و انواع اسناد، همچنان کارایی خود را حفظ کند. - گزارش‌دهی و تحلیل
سیستم‌های IDP می‌توانند معیارهایی مانند زمان پردازش، نرخ خطا و حجم پردازش را ردیابی کنند. این داده‌ها می‌توانند توسط تحلیل‌های کسب‌وکار پردازش شوند تا بینش‌هایی استخراج کنند که به شناسایی گلوگاه‌ها، بهبود جریان‌های کاری و اتخاذ تصمیمات داده‌محور برای افزایش کارایی کمک کنند.
