Menggabungkan Pendekatan Berbasis Aturan dan Berbasis Model untuk Pemrosesan Dokumen yang Lebih Baik

Informasi adalah kekuatan. Bagi kebanyakan perusahaan, banyak informasi bisnis yang berharga terperangkap dalam dokumen. Mengingat beragamnya jenis, ukuran, dan format dokumen yang sering dikelola perusahaan, memproses dokumen secara efisien untuk mendapatkan wawasan dapat menjadi tantangan.

Di UiPath, kami memahami tantangan ini. Karena kerangka pemahaman dokumen terbaru kami, pelanggan kami dapat dengan mudah mengotomatiskan ekstraksi dan pemrosesan data untuk berbagai dokumen terlepas dari jenis, format, atau volumenya. Ini membantu Anda mendekati pemrosesan dokumen dengan fleksibilitas, menggunakan proses apa pun yang paling sesuai untuk kebutuhan unik Anda.

Untuk tampilan tingkat yang lebih tinggi tentang manfaat pemahaman dokumen, lihat buku putih kami Meningkatkan Efisiensi Operasional dan Mengurangi Risiko dengan Pemahaman Dokumen .

Dalam artikel ini, kami akan:

• Tinjau jenis dan klasifikasi dokumen umum

• Memeriksa metode ekstraksi data berbasis aturan dan model

• Lihat tantangan umum yang dihadapi perusahaan saat menerapkan setiap pendekatan standar ini untuk pemrosesan dokumen

• Tinjau manfaat yang dapat diperoleh perusahaan jika kedua pendekatan pemrosesan dokumen digabungkan sebagai metode ekstraksi data multi-pendekatan

Mari kita mulai.

Lanskap dokumen

Tergantung pada struktur dan formatnya, dokumen dapat diklasifikasikan menjadi tiga jenis.

1. Banyak dokumen, seperti formulir pajak, tetap dalam format — ini disebut dokumen terstruktur .

2. Lainnya, seperti kontrak, tidak memiliki struktur standar—ini disebut sebagai dokumen tidak terstruktur .

3. Terakhir, dokumen yang memiliki kualitas berbeda, seperti tata letak atau desain yang bervariasi, tetapi menyertakan jenis informasi yang serupa disebut dokumen semi-terstruktur . Tanda terima, faktur, dan pesanan pembelian adalah contoh umum dari dokumen dalam kategori ini.

Berdasarkan klasifikasi dokumen, ada dua jenis metodologi ekstraksi data yang umum. Ekstraksi data berbasis aturan menargetkan dokumen terstruktur, sedangkan ekstraksi data berbasis model digunakan untuk memproses dokumen semi-terstruktur dan tidak terstruktur.

Manfaat dan batasan metode ekstraksi data berbasis aturan

Ekstraksi data berbasis aturan bergantung pada seperangkat aturan untuk mengekstrak data dari dokumen. Misalnya, Anda dapat membuat templat dokumen dan menerapkan aturan berdasarkan posisi data tertentu. Atau, tanpa harus membuat template, Anda cukup menerapkan aturan berdasarkan seberapa sering beberapa kumpulan data digunakan dalam dokumen (pola kemunculan) atau bagaimana variabel data tersebut biasanya terlihat dalam urutan karakter (ekspresi reguler atau regex).

Yang pertama berguna ketika berhadapan dengan formulir yang dapat ditemplat, dan yang terakhir digunakan jika memungkinkan dan mudah untuk membuat aturan seperti itu. Kami menemukan bahwa metode berbasis aturan mudah diatur dan dipahami, dan mereka bekerja sangat efisien dalam pemrosesan dokumen. Namun, mereka terbatas pada dokumen terstruktur dan hanya dalam beberapa kasus sederhana untuk dokumen semi-terstruktur.

Jadi, sementara teknik ekstraksi data berbasis aturan bermanfaat dalam banyak konteks, mereka memiliki batasan aplikasi yang jelas. Karena ekstraksi berbasis template terkait erat dengan tata letak dokumen tetap, setiap perubahan dalam tata letak dapat melanggar aturan dan memerlukan konfigurasi ulang aturan.

Demikian pula, teknik berbasis regex dapat menjadi tantangan untuk diterapkan, memecahkan masalah, dan rumit karena situasi menjadi lebih kompleks. Namun, ada pendekatan alternatif untuk solusi ekstraksi berbasis aturan—pendekatan berbasis model.

Manfaat dan batasan metode ekstraksi data berbasis model

Metodologi ekstraksi data berbasis model didasarkan pada machine learning (ML). Metode ini sangat kuat karena kemampuan mereka untuk belajar dari kumpulan dokumen yang beragam. Kami menggunakan metode ini dengan menggunakan teknik canggih seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran statistik.

Stasiun Validasi UiPath mempersenjatai pengguna dengan kemampuan human-in-the-loop sehingga model dapat belajar sambil berjalan dan menyesuaikan diri dengan perubahan data. Teknologi berbasis kecerdasan buatan (AI) biasanya digunakan untuk ekstraksi data dari dokumen semi-terstruktur dan tidak terstruktur. Kami telah, misalnya, membuat model ML untuk digunakan dalam kerangka pemahaman dokumen kami untuk menangani skenario seperti penerimaan dan pemrosesan faktur.

Baca selengkapnya :Menggunakan AI untuk Mengotomatiskan Pemrosesan Faktur dan Tanda Terima

Tantangan dalam menggunakan teknik ekstraksi berbasis model adalah waktu dan keahlian yang dapat mereka ambil untuk membuat dan mengimplementasikan model ML. Namun, dalam banyak skenario, teknik berbasis model lebih unggul dalam kemampuannya untuk belajar dan beradaptasi dengan struktur dan inklusi dokumen yang berbeda.

Merangkul ekstraksi data multi-pendekatan

Tidak ada peluru perak untuk mengatasi semua kebutuhan pemrosesan dokumen. Pendekatan berbasis aturan dan berbasis model untuk ekstraksi data adalah alat yang ampuh tetapi kemampuannya terbatas untuk secara optimal memproses berbagai dokumen yang dikelola perusahaan.

Beberapa dokumen terstruktur mungkin memerlukan lebih dari sekedar metodologi berbasis aturan karena beberapa data tidak dapat diekstraksi dengan bantuan aturan atau template. Demikian juga, hanya metode berbasis model tidak berfungsi untuk semua dokumen tidak terstruktur dan semi-terstruktur.

Kami ingin pengguna dapat dengan mudah menggabungkan berbagai pendekatan untuk mengekstrak informasi dari satu dokumen. Jadi, kami telah merancang kerangka pemahaman dokumen kami untuk memberi Anda kekuatan untuk mengatasi batasan yang dipaksakan oleh pendekatan individual apa pun. Kami sangat menyarankan penggunaan ekstraksi data multi-pendekatan saat Anda berurusan dengan dokumen yang rumit dan ingin mencapai tingkat akurasi tertinggi selama proses ekstraksi data.

Ekstraksi data multi-pendekatan yang cepat dan akurat

Dengan menggunakan kerangka kerja fleksibel kami, Anda dapat mencampur dan mencocokkan pendekatan pemrosesan dokumen hanya dengan menjatuhkan beberapa teknik ekstraksi data langsung dalam alur kerja Anda di UiPath Studio.

Anda dapat dengan mudah mengonfigurasi ekstraktor untuk pemrosesan data, mengatur urutan preferensi untuk eksekusi ekstraksi, dan menetapkan nilai sebagai ambang batas agar hasil ekstraktor tertentu dapat diterima sebagai valid. Dengan cara ini, baik struktur dokumen variabel maupun aturan rumit untuk ekstraksi data tidak akan menimbulkan tantangan lagi. Pada saat yang sama, dalam otomatisasi menyeluruh, Anda mendapatkan pemrosesan dokumen yang lebih cepat dan lebih akurat dengan teknologi AI terbaru.

Tertarik?

Memiliki kemampuan ekstraksi dan pemrosesan dokumen yang efisien dan akurat sangat penting. Melalui penekanan kami pada ekstraksi data multi-pendekatan, kami ingin membuat pemrosesan dan analisis dokumen semudah mungkin bagi pelanggan UiPath.

Saat ini, kemampuan dan fungsionalitas Pemahaman Dokumen yang diperluas tersedia sebagai Software-as-a-Service (SaaS) dalam versi beta untuk pengguna yang terlibat dalam uji coba sebelumnya. Anda dapat mengharapkan fitur ini dan alat Pemahaman Dokumen lanjutan lainnya akan segera tersedia. Sementara itu, sebaiknya Anda mendaftar ke uji coba perusahaan UiPath untuk mendapatkan akses ke solusi Pemahaman Dokumen UiPath.