Menggabungkan OCR Dengan AI dan RPA untuk Analisis Data Tingkat Lanjut
Pos ini ditulis bersama oleh Cosmin Nicolae. Nicolae adalah Manajer Produk di UiPath.
Data tidak terstruktur ada di mana-mana, bersembunyi di tempat-tempat seperti dokumen, file audio, video, email, gambar, dan file log — daftarnya terus bertambah. Faktanya, data tidak terstruktur sekarang menyumbang sekitar 80 hingga 90% dari semua data. Namun, terlepas dari kelimpahan dan nilainya, data tidak terstruktur tetap menjadi salah satu sumber daya perusahaan yang paling terbuang karena perusahaan tidak memiliki alat yang diperlukan untuk mengekstrak dan menganalisisnya.
Ini berubah, karena permintaan yang meningkat untuk analitik data besar dan otomatisasi alur kerja — keduanya memerlukan data terstruktur. Semakin banyak bisnis yang memanfaatkan teknologi yang disebut optical character recognition (OCR), yang memungkinkan untuk mengubah teks cetak atau tulisan tangan menjadi teks yang dikodekan oleh mesin. Sebagai teknologi yang berdiri sendiri, OCR agak terbatas (lebih lanjut tentang itu di bawah). Namun, melalui trifecta OCR, Robotic Process Automation (RPA), dan artificial intelligence (AI), bisnis dapat mengaktifkan pemrosesan dan otomatisasi data tingkat yang sangat tinggi.
OCR adalah salah satu komponen kunci dalam dua solusi UiPath:
-
Pemahaman Dokumen UiPath memungkinkan pemrosesan otomatis berbagai dokumen
-
UiPath AI Computer Vision yang memungkinkan pengembang mengotomatisasi desktop virtual dan antarmuka dinamis
Blog ini akan memberikan ikhtisar OCR sambil menjelajahi bagaimana UiPath menggunakan teknologi untuk memungkinkan pemrosesan dan analisis data generasi berikutnya.
Pertama, ini adalah panduan singkat tentang OCR.
OCR:Ikhtisar
Dalam istilah awam, OCR adalah proses yang mengubah teks dari gambar menjadi dokumen yang dapat diedit.
OCR dapat mengurangi dan bahkan menghilangkan tenaga kerja manual untuk tugas-tugas tertentu. Akibatnya, ini dapat mempercepat alur kerja backend sekaligus membebaskan pekerja untuk mengambil tanggung jawab yang lebih penting.
Berikut adalah beberapa cara umum bisnis menggunakan OCR.
1. Mengotomatiskan entri data
Entri data manual memakan waktu dan rawan kesalahan. Dengan menggunakan OCR, bisnis dapat mendigitalkan dokumen sambil meminimalkan kebutuhan akan campur tangan manusia dan meningkatkan integritas data mereka.
2. Mengedit dokumen (pindaian atau PDF)
Karyawan sering menerima dokumen yang dipindai dan pemberitahuan faks yang tidak dalam format yang dapat diedit. Ini adalah kasus umum di departemen seperti keuangan, manajemen pasokan, sumber daya manusia, hukum, dan kepatuhan. Pemindai tradisional hanya dapat mengekspor dokumen sebagai gambar atau PDF. Misalnya, Anda tidak dapat memindai kontrak atau pesanan pembelian lalu mengeditnya di Microsoft Word atau Google Documents. Namun, dengan menggunakan mesin OCR, dimungkinkan untuk mengenali teks dan mengekspornya ke format yang dapat dibaca mesin untuk pengeditan dan pemrosesan lebih lanjut.
3. Mengaktifkan karyawan dengan gangguan penglihatan
Karyawan tunanetra sering kali perlu mengubah dokumen kertas menjadi format digital. OCR dapat membantu dengan mengubah teks tertulis menjadi text-to-speech, menyederhanakan prosesnya.
4. Mengatur dokumen
OCR dapat secara otomatis menyortir berbagai tumpukan dokumen dan mengaturnya menurut aturan tertentu. Contoh klasik adalah mengatur faktur berdasarkan jenis atau vendor. Atau dalam proses kritis seperti memanfaatkan multiline OCR (MLOCR) di mesin sortir surat yang memindai alamat dan menentukan cara merutekan surat melalui sistem pos.
5. Memahami teks melalui antarmuka
OCR memungkinkan pemrosesan data melalui antarmuka jarak jauh, sehingga lebih cepat dan lebih mudah bagi tim jarak jauh untuk berkolaborasi.
Keterbatasan OCR
Meskipun OCR sangat kuat, OCR memiliki beberapa keterbatasan saat digunakan sebagai teknologi mandiri.
Berikut adalah beberapa batasan utama OCR.
1. OCR tidak dapat memahami data sendiri
Pertama dan terpenting, OCR hanya dapat mendigitalkan teks dari dokumen dan membuatnya dapat dibaca oleh mesin. OCR tidak dapat memahami atau menafsirkan data tanpa mekanisme pelengkap. Dengan demikian, OCR sering digunakan sebagai komponen dalam solusi yang lebih besar dan lebih cerdas. Untuk mengaktifkan otomatisasi proses yang sebenarnya dalam skala besar, OCR dan RPA digabungkan dengan AI.
2. OCR tidak memiliki konteks
Sistem OCR juga kurang konteks. Misalnya, sistem OCR dapat menyalin kata sebagai jaminan ketika kata sebenarnya adalah bola. Mesin OCR dengan sendirinya tidak akan memiliki kemampuan kognitif yang diperlukan untuk memindai sisa kalimat untuk melihat kata mana yang harus digunakan. Untuk alasan ini, OCR sebagai teknologi mandiri sangat rawan kesalahan. Hal ini membutuhkan komponen manusia-dalam-loop untuk memeriksa entri untuk akurasi. Akibatnya, OCR dengan sendirinya tidak memiliki nilai optimal sebagai alat otomatisasi.
3. OCR tidak dapat menangani variabilitas
Selain itu, OCR tidak dapat menangani variabilitas dalam teks atau tata letak dokumen, yang merupakan masalah besar saat memproses dokumen yang strukturnya bervariasi.
4. OCR tidak dapat memisahkan dokumen
Masalah lebih lanjut dapat muncul jika file perlu dipisahkan menjadi dokumen sebelum dimasukkan ke dalam proses otomatisasi atau jika ada pengulangan di bidang indeks atau nilai kunci dari alur kerja.
5. OCR tidak akurat atau skalabel
Pada akhirnya, OCR murni tidak akurat atau cukup terukur untuk proses yang kompleks dan kognitif. Perusahaan membutuhkan solusi yang matang dan fleksibel dibandingkan dengan komponen yang terbatas dan rawan kesalahan.
Seperti yang Anda lihat, OCR sebagai teknologi mandiri tidak cukup canggih untuk mendukung alur kerja perusahaan yang canggih saat ini. Namun, ketika dikombinasikan dengan perangkat lunak RPA dan AI, OCR bisa menjadi alat yang sangat berguna. Bagian selanjutnya akan mengeksplorasi bagaimana UiPath menggunakan OCR untuk mengaktifkan otomatisasi yang sangat akurat.
Kasus Penggunaan:OCR dalam Pemahaman Dokumen UiPath
Pemahaman Dokumen UiPath menggunakan RPA dan AI untuk mendigitalkan data dari dokumen sehingga dapat diproses dan dianalisis. Pemahaman Dokumen dapat menangani data terstruktur dan tidak terstruktur, dan berfungsi dengan berbagai objek — seperti tulisan tangan, tabel, kotak centang, dan tanda tangan.
Pemahaman Dokumen memberikan banyak manfaat, seperti pemrosesan dokumen yang akurat dan fleksibel, peningkatan efisiensi operasional, pengurangan risiko kesalahan manusia, serta otomatisasi menyeluruh dari proses kompleks.
Perlu dicatat bahwa teknologi pemahaman dokumen bukanlah OCR. Fakta bahwa keduanya adalah satu sama adalah kesalahpahaman umum. Sebaliknya, pemahaman dokumen adalah teknologi canggih yang memanfaatkan OCR untuk mendigitalkan teks dalam dokumen non-digital.
Satu perbedaan penting adalah bahwa UiPath memisahkan OCR dari ekstraksi data. Banyak perusahaan di bidang ini memasukkan OCR dengan ekstraksi. Dengan memisahkan keduanya, UiPath memberikan pilihan, fleksibilitas, dan akurasi yang lebih besar karena memungkinkan untuk memilih mesin OCR yang berbeda jika diperlukan tanpa mengganggu apa yang terjadi di sisi ekstraksi. Anda juga dapat menggunakan kontrak publik UiPath OCR untuk menerapkan mesin OCR Anda sendiri jika diinginkan.
Bagaimana Pemahaman Dokumen menggunakan OCR
OCR berperan di awal proses Pemahaman Dokumen — segera setelah taksonomi dimuat ke dalam alur kerja dan semua file serta data ditentukan untuk ekstraksi.
Pemahaman Dokumen menggunakan mesin OCR untuk mendeteksi dan mendigitalkan teks, sehingga dapat dibaca oleh robot. Dari sana, dokumen diklasifikasikan dari daftar tertentu, data diekstraksi, dan — jika diperlukan — manusia dapat mengonfirmasi data yang diekstraksi sebelum diekspor ke repositori yang relevan.
Pemahaman Dokumen UiPath dapat memanfaatkan OCR Dokumen UiPath, serta mesin OCR pihak ketiga untuk mendigitalkan teks. Pelanggan dapat memilih mesin yang bekerja paling akurat untuk kasus penggunaan mereka.
Seperti yang ditunjukkan gambar ini, OCR adalah bagian dari kerangka Pemahaman Dokumen UiPath. Satu-satunya tujuan adalah membuat mesin teks dapat dibaca.
Kasus penggunaan:OCR di UiPath AI Computer Vision
UiPath AI Computer Vision memecahkan salah satu tantangan utama dalam RPA, yaitu mengotomatisasi infrastruktur desktop virtual (VDI) seperti Citrix, VMware, dan Microsoft Windows Remote Desktop.
AI Computer Vision memungkinkan robot perangkat lunak untuk melihat dan memahami semua elemen di layar komputer, alih-alih mengandalkan properti tersembunyi untuk membuat keputusan. Menggunakan AI Computer Vision, bisnis dan pengembang RPA dapat mengaktifkan otomatisasi untuk VDI - terlepas dari kerangka kerja atau sistem operasinya.
AI Computer Vision memungkinkan otomatisasi yang menyertakan elemen antarmuka pengguna (UI) dinamis seperti menu tarik-turun dan kotak centang; mendukung berbagai jenis antarmuka. Solusi ini dapat mengurangi waktu implementasi saat mengotomatisasi mesin virtual sekaligus meningkatkan ketahanan dan keandalan otomatisasi.
Sementara AI Computer Vision menggunakan OCR, itu tidak digunakan untuk mendigitalkan dokumen. Ini adalah kesalahpahaman yang halus, tetapi umum terjadi.
Bagaimana UiPath AI Computer Vision menggunakan OCR
Tidak mungkin untuk mengotomatisasi di lingkungan virtual menggunakan OCR dan RPA standar karena desktop jarak jauh pada akhirnya hanya umpan video. Solusi tingkat lanjut diperlukan untuk menafsirkan teks, dan yang lebih penting lagi, memahami jenis dan tujuannya dalam sebuah antarmuka.
AI Computer Vision menggunakan jaringan saraf canggih dengan OCR layar khusus yang dikembangkan di UiPath selama beberapa tahun terakhir untuk menganalisis UI melalui umpan desktop virtual dan memahaminya, seperti yang dilakukan manusia. Solusi ini dapat dengan mudah menavigasi antarmuka yang tersedia, mengklik tombol, tetapi juga melakukan interaksi kompleks seperti mengekstrak seluruh tabel dan berinteraksi dengan menu tarik-turun.
Untuk identifikasi elemen, AI Computer Vision menggunakan teknik interpretasi teks yang disebut pencocokan fuzzy. Teknik ini memungkinkan Robot UiPath mengidentifikasi elemen yang benar setiap kali memberikan hasil OCR yang tidak konsisten, sehingga meningkatkan keandalan otomatisasi yang dihasilkan dan mempersingkat waktu pengembangan secara bersamaan.
Bawa OCR ke level berikutnya dengan UiPath
Seperti yang Anda lihat, ada nilai luar biasa dalam menggunakan solusi berbasis AI yang menggabungkan OCR. Alat UiPath Document Understanding dan UiPath Computer Vision jauh melampaui OCR dasar, memungkinkan otomatisasi yang cepat dan andal dengan skalabilitas perusahaan—yang memungkinkan Anda membuka nilai penuh data Anda, termasuk apa yang tidak terstruktur atau terkunci di balik VDI.
Berikut adalah bagan untuk membantu Anda memutuskan apakah Pemahaman Dokumen atau Visi Komputer tepat untuk kebutuhan Anda:
Siap untuk mulai menggunakan data dokumen dan sistem VDI Anda?
Untuk memulai, daftar ke UiPath Automation Cloud di mana Anda dapat mulai menggunakan UiPath Document Understanding dan UiPath AI Computer Vision hari ini.
Mulai uji coba UiPath Automation Cloud gratis untuk mengetahui betapa mudahnya memanfaatkan data tidak terstruktur Anda untuk menghadirkan lebih banyak struktur dan efisiensi pada proses bisnis Anda.
