Memanfaatkan Dokumen Memahami Ekosistem

Pemahaman dokumen bertujuan untuk melepaskan data yang terperangkap dalam dokumen untuk memberi organisasi Anda akurasi yang jauh lebih tinggi dari data yang diekstraksi, peningkatan produktivitas, dan pertumbuhan ROI dari Robotic Process Automation (RPA). Itu terletak di persimpangan pemrosesan dokumen dan kecerdasan buatan (AI) yang bersama-sama berkontribusi pada masa depan di mana hampir semuanya dapat diotomatisasi.

Ekosistem pemahaman dokumen mencakup teknologi yang dapat menafsirkan informasi dan makna dari berbagai jenis dokumen—bahkan tulisan tangan, kotak centang, dan perangko. Pembelajaran mesin (ML) memacu inovasi berkelanjutan dalam pemahaman dokumen yang merupakan salah satu bidang otomatisasi yang tumbuh paling cepat.

Organisasi mungkin sudah bekerja dengan solusi atau penyedia tertentu. Namun, mereka mungkin memerlukan teknologi lain atau keahlian baru untuk memperluas pemahaman dokumen ke fungsi bisnis lainnya. Mungkin sulit untuk menemukan vendor yang memiliki solusi universal yang bekerja dengan semua jenis dokumen. Mereka biasanya fokus pada jenis dokumen atau industri tertentu, seperti asuransi, keuangan, dan perawatan kesehatan. Ada juga vendor yang menawarkan solusi berbasis ML seperti model terlatih untuk dokumen tertentu. Namun, model tersebut tidak dapat dengan mudah dimodifikasi agar sesuai dengan dokumen di luar domain tersebut.

Saat ini sulit untuk menemukan vendor yang menawarkan solusi universal yang akan bekerja dengan dokumen apa pun yang bisa dibayangkan. Pada gilirannya, UiPath menawarkan bisnis cara untuk mengatasi tantangan dan kemungkinan pemrosesan dokumen otomatis. Pertama-tama, ada kemampuan AI asli kami yang dapat Anda coba melalui uji coba UiPath Enterprise.

Kemampuan UiPath Enterprise RPA Platform ditingkatkan dengan penawaran mitra pelengkap yang memungkinkan pemrosesan dokumen ujung-ke-ujung yang lancar – yang tersedia di UiPath Marketplace. Marketplace menawarkan ekosistem terbuka dengan solusi mitra yang, dikombinasikan dengan Platform RPA UiPath, dapat menangani berbagai kasus penggunaan.

Mari kita lihat lebih dekat teknologi ekosistem ini dan vendor teratas yang menyediakannya.

Beberapa teknologi dapat membuka kekuatan pemahaman dokumen

Ini adalah beberapa teknologi yang paling umum digunakan dalam pemahaman dokumen, bersama dengan mitra UiPath yang membangun solusi di sekitarnya:

Pengenalan karakter optik (OCR)

OCR mengonversi gambar teks yang diketik, ditulis tangan, atau dicetak menjadi teks yang disandikan oleh mesin yang dapat diproses lebih lanjut untuk mengekstrak data yang diinginkan. Teknologi biasanya mengekstrak informasi tentang tata letak dan struktur konten juga. Anda mungkin kadang-kadang diperlambat dengan bekerja dengan dokumen PDF di mana Anda tidak dapat menyalin teks atau menerapkan pencarian karena halaman PDF pada dasarnya adalah gambar. Demikian pula, Anda mungkin memiliki pindaian, foto, atau tangkapan layar tanda terima, misalnya, dalam format grafik biasa seperti JPEG atau TIFF. OCR dapat dengan mudah mengumpulkan semua informasi yang dibutuhkan dari file-file ini tanpa perlu manusia untuk membaca semua dokumen sendiri.

Banyak mesin OCR paling terkenal di pasar terintegrasi dengan UiPath. Ini termasuk ABBYY FineReader, Tesseract (OCR open source yang disediakan oleh Google), Kofax OmniPage, Microsoft OCR, dan Google OCR. Selain itu, UiPath Document OCR baru-baru ini dirilis sebagai pilihan hebat lainnya bagi pelanggan.

Ekstraktor berbasis template (TBE)

TBE mengekstrak data menggunakan aturan tetap yang diterapkan pada template yang dibuat oleh pengguna atau mesin. TBE mungkin tidak berfungsi untuk dokumen yang strukturnya sering berubah atau memerlukan variasi templat yang berbeda. Ini berarti ini bukan pilihan ketika Anda bekerja dengan banyak organisasi berbeda dan menangani berbagai templat faktur atau tanda terima yang mereka kirim. Pada saat yang sama, teknologi ini cocok untuk mengelola sejumlah kecil template untuk dokumen yang stabil. Jangan ragu untuk melakukannya ketika Anda memiliki seperangkat templat tetap yang telah ditentukan sebelumnya dan tidak ada pengecualian yang diharapkan. Saat perubahan format dokumen diperlukan, mudah untuk mengubah template secara manual.

Ada banyak vendor yang menawarkan TBE. Saat mengevaluasi solusi mana yang harus dipilih, Anda harus memperhatikan betapa mudahnya menyiapkan template, dan bagaimana hasil ekstraksi bergantung pada kualitas gambar. Beberapa perusahaan terbaik menawarkan teknologi yang membuat template dengan cara semi-otomatis menggunakan proses manusia dalam lingkaran yang hanya mengonfirmasi pilihan.

Contoh TBE yang bagus adalah ABBYY FlexiCapture, yang terintegrasi ke dalam UiPath Studio. Ada juga pengekstrak template UiPath yang tersedia sebagai bagian dari Pemahaman Dokumen UiPath.

Ekstraktor pembelajaran mesin (SMLE) berbasis pembelajaran yang diawasi

SMLE dapat digunakan untuk dokumen terstruktur dan semi terstruktur. Yang terakhir mungkin tidak memiliki tata letak yang ketat seperti dokumen terstruktur tetapi dapat mencakup konten serupa. Contoh yang baik adalah faktur dan pesanan pembelian. SMLE bekerja dengan memberi label pada sekumpulan dokumen sampel, yaitu mengaitkan elemen data yang akan diekstraksi dengan area dalam dokumen tempat data diekstraksi.

Saat ini, UiPath memiliki ekstraktor berbasis ML untuk faktur, tanda terima, dan pesanan pembelian. Model pra-pelatihan lainnya akan segera tersedia. UiPath juga terintegrasi dengan ABBYY Flexicapture Distributed dan Flexicapture untuk Faktur yang memanfaatkan model ML yang telah dilatih sebelumnya untuk faktur dan dokumen serupa. Selanjutnya, UiPath terintegrasi dengan Hyperscience, Ephesoft, Vidado, Rossum, Omnius, Microsoft Form Recognizer, dan Amazon Textract. Semua integrasi menawarkan teknik untuk dokumen terstruktur dan semi terstruktur.

Saat mempertimbangkan opsi SMLE, tanyakan vendor berapa banyak sampel yang diperlukan untuk melatih para model. Jika jumlahnya besar, prosesnya dapat memerlukan biaya tinggi karena tugas pelabelan dan kebutuhan akan banyak sampel.

Pembelajaran tanpa pengawasan (USL)

Teknik ini terdiri dari menganalisis kumpulan data tanpa memerlukan data pra-pelabelan. USL menggunakan model pra-terlatih atau representasi pengetahuan ramah komputer yang berbeda untuk memproses dokumen tidak terstruktur. Kasus penggunaan umum termasuk menganalisis laporan keuangan, kontrak, dan email.

UiPath memiliki beberapa mitra yang menawarkan solusi USL, termasuk Indico, SortSpoke, Botminds AI Technologies, dan Xtracta. Indico, misalnya, menawarkan alat pelabelan berbantuan komputer yang menyarankan label yang terkait dengan data dalam dokumen. Yang perlu dilakukan pengguna hanyalah menyetujui atau menimpanya.

Pemrosesan bahasa alami (NLP)

Teknologi NLP membantu komputer memahami bahasa manusia. NLP sering dikombinasikan dengan teknologi lain untuk melakukan berbagai tugas. Ini memungkinkan organisasi untuk menjalankan analisis teks, ekstraksi entitas, dan proses otomatisasi dengan mendefinisikan maksud dalam dokumen tidak terstruktur seperti email. Jika Anda ingin mengekstrak Tanggal Mulai dan Tanggal Selesai dari dokumen yang tidak terstruktur, Anda harus dapat memetakan garis waktu pekerjaan karena banyak tanggal yang sinonim. NLP membantu Anda melakukan ini karena dapat menentukan dan menganalisis sinonim. Selain itu, mungkin menganalisis sentimen dari sebuah teks—dengan kata lain, menentukan apakah itu positif, negatif, atau netral. Ini mungkin sangat berharga untuk menafsirkan konten dalam berita, media sosial, atau korespondensi. Mitra dan teknologi NLP yang terintegrasi dengan UiPath termasuk Sistem Pakar, Amazon Comprehend, dan Stanford NLP Group.

Alternatif yang muncul—outsourcing proses bisnis dan manusia dalam lingkaran

Seiring dengan teknologi dan perusahaan mapan yang tercantum di atas, bermunculan vendor yang menawarkan proses bisnis outsourcing (BPO) dan proses human-in-the-loop (HITL) untuk meningkatkan pemahaman dokumen.

Misalnya, Ocrolus dan Contract Wrangler memiliki teknologi berbasis ML yang kuat untuk pemahaman dokumen. Namun, mereka melibatkan tenaga manusia crowdsourced yang membantu mengoreksi hasil ekstraksi dokumen yang tidak memenuhi ambang akurasi yang diinginkan. Kedua perusahaan tersebut mengganggu karena mereka menjamin akurasi hingga 99,99% dan komitmen waktu untuk pengiriman. Tentu saja, akurasi yang lebih tinggi dan persyaratan waktu yang lebih singkat mungkin memerlukan biaya yang lebih tinggi bagi pelanggan.

Selain itu, solusi Pemahaman Dokumen UiPath menyediakan Stasiun Validasi. Alat ini memungkinkan pengguna meninjau dan, jika perlu, memperbaiki klasifikasi dokumen dan hasil ekstraksi data otomatis.

Pemikiran terakhir dalam memilih solusi

Memilih solusi yang memenuhi semua kebutuhan bisnis Anda untuk pemahaman dokumen dapat menimbulkan tantangan besar. Biasanya mengarah pada evaluasi opsi untuk mengimplementasikan beberapa solusi secara bersamaan dan mencari cara terbaik untuk mengintegrasikannya. Inilah sebabnya mengapa UiPath bekerja dan terintegrasi dengan berbagai vendor terkemuka di industri. Kami telah membangun ekosistem pemahaman dokumen yang kaya yang melengkapi Platform RPA UiPath.

Untuk informasi lebih mendalam, bergabunglah dengan webinar kami "Sorotan Produk:Otomatisasi yang Disempurnakan AI – Menggabungkan Kemampuan Transformatif". Anda akan melihat bagaimana UiPath Document Understanding dan solusi berbasis ML lainnya dapat membantu membawa otomatisasi Anda ke tingkat yang sama sekali baru—diberdayakan oleh AI. Anda juga dapat mencoba kemampuan ini untuk membantu mengotomatiskan proses bisnis Anda dengan mendaftar untuk uji coba UiPath Enterprise.