Memanfaatkan OCR, AI, dan RPA untuk Membuka Wawasan Data Tingkat Lanjut
Pos ini ditulis bersama oleh Cosmin Nicolae. Nicolae adalah Manajer Produk di UiPath.
Data tidak terstruktur ada di mana-mana, tersembunyi di tempat seperti dokumen, file audio, video, email, gambar, dan file log — daftarnya berlanjut. Faktanya, data tidak terstruktur sekarang mencakup sekitar 80 hingga 90% dari semua data. Namun, meskipun melimpah dan bernilai, data tidak terstruktur tetap menjadi salah satu sumber daya perusahaan yang paling sia-sia karena perusahaan tidak memiliki alat yang diperlukan untuk mengekstrak dan menganalikannya.
Ini berubah, seiring meningkatnya permintaan untuk analitik big data dan otomatisasi alur kerja — keduanya memerlukan data terstruktur. Sebanyak lebih banyak bisnis memanfaatkan teknologi yang disebut pengakuan karakter optik (OCR), yang memungkinkan untuk mengonversi teks cetak atau tulisan tangan menjadi teks yang dienkode mesin. Sebagai teknologi mandiri, OCR terbilang terbatas (selengkapnya di bawah). Namun, melalui tiga unsur OCR, Otomatisasi Proses Robotik (RPA) dan kecerdasan buatan (AI), bisnis dapat mengaktifkan tingkat pemrosesan data dan otomatisasi yang sangat canggih.
OCR adalah salah satu komponen kunci dalam dua solusi UiPath:
UiPath Document Understanding yang memungkinkan pemrosesan otomatis berbagai macam dokumen
UiPath AI Computer Vision yang memungkinkan pengembang untuk mengotomatisasi melalui desktop virtual dan dalam antarmuka dinamis
Blog ini akan memberikan gambaran umum tentang OCR sambil menjelajahi bagaimana UiPath menggunakan teknologi ini untuk mengaktifkan pemrosesan dan analisis data generasi berikutnya.
Pertama, inilah prasarana cepat tentang OCR.
OCR: Gambaran Umum
Dalam bahasa lekas, OCR adalah proses yang mengonversi teks dari gambar menjadi dokumen yang dapat diedit.
OCR dapat mengurangi dan bahkan menghilangkan tenaga kerja manual untuk tugas tertentu. Akibatnya, itu dapat mempercepat alur kerja backend sambil membebaskan pekerja untuk mengambil tanggung jawab yang lebih penting.
Berikut adalah beberapa cara umum bisnis menggunakan OCR.
1. Mengotomatisasi entri data
Entri data manual memakan waktu dan rentan kesalahan. Dengan menggunakan OCR, bisnis dapat mengkertasikan kertas sambil meminimalkan kebutuhan untuk intervensi manusia dan meningkatkan integritas data mereka.
2. Mengedit dokumen (dindaikan atau PDF)
Pegawai sering menerima dokumen yang diindaikan dan notifikasi faks yang tidak dalam format yang dapat diedit. Ini adalah kasus umum di departemen seperti keuangan, manajemen persediaan, sumber daya manusia, hukum, dan kepatuhan. Pemindai tradisional hanya dapat mengekspor dokumen sebagai gambar atau PDF. Misalnya, Anda tidak dapat memindaikan kontrak atau pesanan pembelian dan kemudian mengeditnya di Microsoft Word atau Google Docs. Namun, dengan memanfaatkan mesin OCR, mungkin untuk mengenali teks dan mengekspornya ke dalam format yang dapat dibaca mesin untuk pengeditan dan pemrosesan lebih lanjut.
3. Membekali pegawai dengan gangguan penglihatan
Pegawai dengan gangguan penglihatan sering perlu mengonversi dokumen kertas menjadi format digital. OCR dapat membantu dengan mengonversi teks tertulis menjadi teks-ke-ucapan, menyederhanakan proses.
4. Mengorganisir dokumen
OCR dapat secara otomatis menyortir tumpukan dokumen yang bervariasi dan mengorganisirnya sesuai aturan tertentu. Contoh klasik adalah mengorganisir faktur berdasarkan tipe atau vendor. Atau dalam proses kritis seperti menggunakan OCR multibaris (MLOCR) dalam mesin pengiriman surat yang memindaikan alamat dan menentukan cara merute surat melalui sistem pos.
5. Memahami teks melalui antarmuka
OCR memungkinkan untuk memproses data melalui antarmuka jarak jauh, membuatnya lebih cepat dan lebih mudah untuk tim jarak jauh untuk berkolaborasi.
Keterbatasan OCR
Meskipun OCR sangat kuat, itu memiliki beberapa keterbatasan saat digunakan sebagai teknologi mandiri.
Berikut adalah beberapa keterbatasan teratas OCR.
1. OCR tidak dapat memahami data sendiri
Pertama dan terpenting, OCR hanya dapat mengkertasikan teks dari dokumen dan membuatnya dapat dibaca mesin. OCR tidak dapat memahami atau menafsirkan data tanpa mekanisme pelengkap. Karena itu, OCR sering digunakan sebagai komponen dalam solusi yang lebih besar dan lebih cerdas. Untuk mengaktifkan otomatisasi proses yang benar secara skala, OCR dan RPA digabungkan dengan AI.
2. OCR kurang konteks
Sistem OCR juga kurang konteks. Misalnya, sistem OCR mungkin mentranskripsi kata sebagai bail ketika kata sebenarnya adalah ball. Mesin OCR sendiri tidak akan memiliki kemampuan kognitif yang diperlukan untuk memindai sisa kalimat untuk melihat kata mana yang harus digunakan. Karena alasan ini, OCR sebagai teknologi mandiri sangat rentan kesalahan. Ini memerlukan komponen manusia-dalam-lingkaran untuk memeriksa entri untuk akurasi. Akibatnya, OCR sendiri kurang 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 bervariasi dalam struktur.
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 repetisi dalam bidang indeks atau nilai kunci dari alur kerja.
5. OCR tidak akurat atau dapat diskala
Pada akhirnya, OCR murni tidak cukup akurat atau dapat diskala untuk proses yang kompleks dan kognitif. Perusahaan memerlukan solusi yang matang dan fleksibel sebagai komponen yang terbatas dan rentan kesalahan.
Seperti yang Anda lihat, OCR sebagai teknologi mandiri tidak cukup canggih untuk mendukung alur kerja perusahaan canggih saat ini. Namun, saat digabungkan dengan perangkat lunak RPA dan AI, OCR dapat menjadi alat yang sangat berguna. Bagian berikutnya akan menjelajahi bagaimana UiPath menggunakan OCR untuk mengaktifkan otomatisasi yang sangat akurat.
Kasus Penggunaan: OCR dalam UiPath Document Understanding
UiPath Document Understanding menggunakan RPA dan AI untuk mengkertasikan data dari dokumen sehingga dapat diproses dan dianalisis. Document Understanding dapat menangani data terstruktur dan tidak terstruktur, dan bekerja dengan berbagai objek — seperti tulisan tangan, tabel, kotak centang, dan tanda tangan.
Document Understanding memberikan banyak manfaat, seperti pemrosesan dokumen yang akurat dan fleksibel, peningkatan efisiensi operasional, risiko kesalahan manusia yang berkurang, serta otomatisasi end-to-end dari proses yang kompleks.
Harus diperhatikan bahwa teknologi pemahaman dokumen bukanlah OCR. Fakta bahwa keduanya sama adalah kesalahpahaman umum. Sebaliknya, pemahaman dokumen adalah teknologi canggih yang memanfaatkan OCR untuk mengkertasikan teks dalam dokumen non-digital.
Salah satu perbedaan yang patut diperhatikan adalah bahwa UiPath memisahkan OCR dari ekstraksi data. Banyak perusahaan di ruang ini menyertakan OCR dengan ekstraksi. Dengan memisahkan keduanya, UiPath memberikan pilihan, fleksibilitas, dan akurasi yang lebih besar karena menjadi mungkin untuk memilih mesin OCR yang berbeda jika diperlukan tanpa mengganggu apa yang terjadi di sisi ekstraksi. Ini juga mungkin untuk menggunakan kontrak OCR publik UiPath untuk men-deploy mesin OCR Anda sendiri jika diinginkan.
Bagaimana Document Understanding Menggunakan OCR
OCR masuk dalam proses Document Understanding awal — segera setelah taksonomi dimuat ke dalam alur kerja dan semua file dan data didefinisikan untuk ekstraksi.
Document Understanding menggunakan mesin OCR untuk mendeteksi dan mengkertasikan teks, membuatnya dapat dibaca oleh robot. Dari sana, dokumen diklasifikasikan dari daftar yang ditentukan, data diekstrak, dan — jika diperlukan — manusia dapat mengonfirmasi data yang diekstrak sebelum diekspor ke repositori yang relevan.
UiPath Document Understanding dapat menggunakan OCR Dokumen milik UiPath sendiri, serta mesin OCR pihak ketiga untuk mengkertasikan teks. Pelanggan dapat memilih mesin yang paling akurat untuk kasus penggunaan mereka.
Seperti yang digambarkan oleh gambar ini, OCR adalah bagian dari kerangka kerja UiPath Document Understanding. Tujuan utamanya adalah untuk membuat teks dapat dibaca mesin.
Kasus Penggunaan: OCR dalam UiPath AI Computer Vision
UiPath AI Computer Vision memecahkan salah satu tantangan teratas 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 pada layar komputer, alih-alih bergantung pada properti tersembunyi untuk membuat keputusan. Dengan menggunakan AI Computer Vision, bisnis dan pengembang RPA dapat mengaktifkan otomatisasi untuk VDI - terlepas dari kerangka kerja atau sistem operasi.
AI Computer Vision memungkinkan otomatisasi yang mencakup elemen antarmuka pengguna (UI) dinamis seperti menu dropdown dan kotak centang; mendukung berbagai macam tipe antarmuka. Solusi ini dapat mengurangi waktu penerapan saat mengotomatisasi mesin virtual sambil meningkatkan ketahanan dan keandalan otomatisasi.
Meskipun AI Computer Vision memanfaatkan OCR, ini tidak digunakan untuk mengkertasikan dokumen. Ini adalah kesalahpahaman yang halus, tetapi umum.
Bagaimana UiPath AI Computer Vision Menggunakan OCR
Tidak mungkin untuk mengotomatisasi dalam lingkungan virtual menggunakan OCR dan RPA standar karena desktop jarak jauh pada akhirnya hanya adalah umpan video. Solusi canggih diperlukan untuk menafsirkan teks, dan yang lebih penting lagi, memahami jenis dan tujuannya dalam antarmuka.
AI Computer Vision menggunakan jaringan saraf canggih dengan OCR layar kustom 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 dropdown.
Untuk identifikasi elemen, AI Computer Vision menggunakan teknik interpretasi teks yang disebut fuzzy matching. Teknik ini memungkinkan Robot UiPath untuk mengidentifikasi elemen yang benar setiap kali meskipun hasil OCR tidak konsisten, sehingga meningkatkan keandalan otomatisasi yang dihasilkan dan memperpendek waktu pengembangan secara keseluruhan.
Bawa OCR ke Tingkat Berikutnya dengan UiPath
Seperti yang Anda lihat, ada nilai besar dalam menggunakan solusi berbasis AI yang mengintegrasikan OCR. Alat UiPath Document Understanding dan UiPath Computer Vision jauh melampaui OCR dasar, mengaktifkan otomatisasi yang cepat dan andal dengan skalabilitas perusahaan—which allows you to unlock the full value of your data, including what’s unstructured or locked behind a VDI.
Berikut adalah tabel untuk membantu Anda memutuskan apakah Document Understanding atau Computer Vision yang tepat untuk kebutuhan Anda:
Siap untuk mulai memanfaatkan data dokumen dan sistem VDI Anda?
Untuk memulai, daftar untuk UiPath Automation Cloud di mana Anda dapat mulai menggunakan UiPath Document Understanding dan UiPath AI Computer Vision hari ini.
Mulai uji coba gratis UiPath Automation Cloud Anda untuk menemukan betapa mudahnya memanfaatkan data tidak terstruktur Anda untuk membawa lebih banyak struktur dan efisiensi ke dalam proses bisnis Anda.
