Memanfaatkan AI untuk Revolusi Document Understanding: Percepat Kecepatan dan Akurasi
Memproses data dokumen dengan cepat dan akurat adalah kunci untuk bersaing di era digital yang berubah. Untuk perusahaan saat ini, keberadaan tergantung pada kemampuan untuk dengan mudah menemukan, mengakses, dan memahami data dokumen. Pemrosesan dokumen adalah kasus penggunaan yang kritis bagi bisnis yang mempengaruhi produktivitas untuk setiap perusahaan, terlepas dari ukuran, industri, atau fokus.
Dalam blog ini, saya akan menjelajahi evolusi pemrosesan dokumen. Saya mulai dengan membahas digitalisasi dan pengakuan karakter optik (OCR). Saya kemudian membahas bagaimana perusahaan dapat memperluas OCR menggunakan pengenalan dokumen yang didukung kecerdasan buatan (AI) untuk menciptakan nilai melalui kemampuan pemahaman dokumen yang lebih baik.
Mari kita langsung mulai.
Fase satu: Mengubah data offline menjadi data online dengan OCR
Praktik pemrosesan dokumen tradisional menyakitkan. Banyak perusahaan masih menghadapi tantangan seperti pelabelan yang salah dan waktu yang sia-sia untuk ekstraksi data manual yang timbul dari pemrosesan dokumen yang tidak digital.
Perusahaan beralih ke digitalisasi untuk mengatasi tantangan tersebut. Menurut survei M-Files 2019, 41% responden berencana untuk fokus pada penggantian formulir kertas dengan formulir elektronik; 70% responden berencana untuk memperluas pemrosesan dokumen ke lebih banyak dokumen digital asli—dibandingkan hanya 39% pada 2018.
Bisnis yang spesialis dalam pemrosesan dokumen telah mengadopsi digitalisasi untuk membantu perusahaan mengonversi dokumen fisik menjadi format digital. Inti dari proses ini adalah OCR. Teknologi OCR mengenali teks dalam materi fisik dan gambar. OCR kemudian mengubah teks menjadi file digital seperti PDF.
Solusi yang menggunakan OCR sangat penting untuk membantu mengatasi kesulitan pemrosesan dokumen. Namun, teknologi OCR tradisional memiliki keterbatasan.
Fase dua: Bergerak melebihi data online ke dalam 'intelligent OCR'
Katakanlah Anda mengambil gambar dokumen atau memindaikan dokumen ke sistem pilihan Anda. Sekarang, mengklasifikasikan dan mengekstrak data bergantung pada kualitas gambar yang Anda pindaikan. Mengapa ini penting untuk solusi pemrosesan dokumen yang menggunakan OCR?
Solusi OCR hanya seefektif kualitas dokumen yang diproses di baliknya. Tantangan timbul saat perangkat lunak OCR tidak dapat membedakan antara karakter, seperti '3' versus '8,' atau 'O' versus 'D.' Kesalahan yang ingin Anda hindari dengan menggunakan perangkat lunak OCR dapat menjadi sakit kepala baru saat teknologi OCR tidak mampu menganalisis nuansa dokumen berdasarkan kualitas atau bentuk aslinya.
Itulah tempat pengenalan dokumen yang didukung AI masuk.
Seiring kemampuan AI berkembang, perusahaan telah mulai menciptakan dan melatih model pembelajaran mesin (ML) untuk diterapkan pada OCR. Mesin OCR berbasis model, atau yang kita sebut intelligent OCR, menghasilkan peningkatan signifikan untuk mengkertasikan dokumen dan teks secara skala sambil mengurangi kesalahan.
Intelligent OCR membantu perusahaan mengkertasikan dokumen dan gambar yang sebelumnya menjadi tantangan untuk sistem OCR generasi lama, seperti huruf tulisan tangan, kotak centang, dan pencoran.
Kami baru saja mulai menemukan apa yang mungkin saat kita memperluas OCR dengan AI. Mari kita berjalan melalui beberapa kemungkinan dan hasil yang dapat Anda realisasikan saat Anda mulai menggunakan solusi berbasis model untuk digitalisasi dan pemrosesan dokumen.
Fase tiga: Menggunakan AI untuk ekstraksi data dan klasifikasi dokumen yang lebih baik
Mengembalikan dokumen ke dalam format digital adalah langkah pertama dari banyak langkah untuk mendapatkan nilai dari dokumen itu sendiri. Setelah digital, perangkat lunak OCR harus memahami jenis dokumen yang sedang dikerjakannya dan apa yang relevan.
Perusahaan yang menggunakan perangkat lunak OCR tradisional dapat kesulitan untuk menskala upaya klasifikasi dokumen. Mesin OCR tradisional menggunakan pendekatan sederhana, seperti identifikasi header, untuk mengklasifikasikan tipe dokumen. Pendekatan jenis ini dapat membatasi kemampuan perusahaan untuk mengklasifikasikan dokumen secara terperinci.
Setelah dokumen diklasifikasikan menggunakan solusi OCR tradisional, perusahaan seringkali terbatas pada templat dokumen, atau “resep” yang telah ditentukan untuk teks digital yang digunakan untuk menentukan bidang yang relevan untuk diekstrak, dan “aturan” untuk menemukan bidang tersebut dalam dokumen. Anda dapat membuat aturan berdasarkan pola berulang dalam data, posisi dalam dokumen, atau posisi relatif terhadap sesuatu yang mudah ditemukan dalam dokumen, seperti logo. Sementara templat adalah titik awal yang alami, mereka statis.
Saat upaya pemrosesan dokumen berkembang, perusahaan akhirnya berinvestasi dalam manajemen templat dan pembuatan templat baru untuk menangani varian dokumen yang tidak relevan dalam implementasi awal.
Memanfaatkan keuntungan AI dalam klasifikasi dokumen dan ekstraksi data mengubah dinamika ini untuk membuat proses menjadi lebih mudah.
Setelah Anda memiliki data Anda dalam format digital, Anda dapat menggunakan model yang telah dilatih untuk melihat lebih dalam ke dalam dokumen untuk mengklasifikasikan tipe dokumen dan mengekstrak informasi yang relevan secara terstruktur.
Solusi OCR berbasis model dapat mengidentifikasi tipe dokumen dan mencocokkannya dengan tipe dokumen yang dikenal yang digunakan oleh bisnis Anda. Mereka juga dapat mengurai dan memahami blok teks dalam dokumen tidak terstruktur. Setelah solusi mengetahui lebih banyak tentang dokumen itu sendiri, dapat mulai mengekstrak informasi yang relevan berdasarkan niat dan makna. Dan, dapat menangani perubahan dan varian dalam dokumen Anda.
Alih-alih membuat templat, Anda dapat menentukan bidang yang Anda inginkan—taksonomi dokumen—dan kemudian mengajari model ML bagaimana menemukan bidang-bidang ini. Model kemudian dapat menyesuaikan dirinya berdasarkan dokumen yang masuk dan belajar dari validasi manusia dari dokumen yang diproses.
Memiliki kemampuan ini menciptakan fleksibilitas dan skalabilitas yang lebih besar dalam solusi pemrosesan dokumen Anda. Outputnya juga membuka pintu baru untuk apa yang dapat Anda lakukan dengan data itu sendiri.
Fase empat: Memberdayakan wawasan dan tindakan baru menggunakan AI
Menggunakan AI untuk klasifikasi dokumen dan ekstraksi data adalah langkah besar dalam perjalanan untuk memberdayakan organisasi Anda dengan kemampuan pemrosesan dokumen yang terotomatisasi dan akurat. Saat Anda memandang jangka panjang, Anda dapat mulai membangun peta jalan untuk memanfaatkan kemampuan AI dan melakukan lebih banyak dengan teks yang Anda ekstraksi.
Dengan AI, Anda dapat memvalidasi kesalahan dengan merujuk ke data dari berbagai dokumen atau dari sistem backend yang berbeda. Misalnya, katakanlah jumlah faktur tidak benar, tetapi bukan kesalahan dalam proses OCR. Untuk menemukan akar masalahnya, Anda dapat menggunakan kombinasi robot untuk mengekstrak data di banyak tipe dokumen dan sistem. Ini membantu mencerminkan data dan menampilkan pengecualian dan kesalahan yang biasanya di luar domain proses OCR itu sendiri.
Anda juga dapat mulai menerapkan kemampuan AI ke kumpulan data seiring waktu dan dengan konteks historis untuk membuat prediksi dan mengidentifikasi anomali potensial yang mungkin menunjukkan penipuan. Mari kita melalui contoh pemrosesan klaim asuransi. Langkah pertama adalah mengkertasikan klaim masuk. Anda kemudian mengekstrak informasi yang relevan (seperti tanggal klaim, sifat, dan jumlah) dari klaim. Selanjutnya, Anda dapat melihat titik data ini dan menggunakan model ML untuk mengidentifikasi klaim tertentu yang mungkin penipuan dengan variabel seperti kejadian berulang dan jumlah yang mencurigakan.
AI membuat eksekusi tugas-tugas jenis ini menjadi mungkin.
Membuat langkah berikutnya menuju ketenangan pemrosesan dokumen
Pemrosesan dokumen tidak perlu menyakitkan. Memulai dengan OCR dan memperluas OCR dengan AI dapat membuat pemrosesan dokumen menjadi bagian yang lebih berharga—dan kurang membosankan—dari proses Anda.
Kami sangat antusias untuk membantu klien menggunakan AI untuk menyederhanakan proses dan membuat kehidupan lebih mudah.
Apakah Anda ingin mempelajari lebih lanjut bagaimana kami dapat membantu perusahaan Anda menyederhanakan dan meningkatkan praktik pemrosesan dokumen dan mengoptimalkan pemahaman dokumen dengan AI?
Klaim salinan gratis putih naskah kami Increase Operational Efficiency and Mitigate Risks with Document Understanding.
Ingin melihat kemampuan ini dalam tindakan? Mulai uji coba gratis Anda dari Automation Cloud™ untuk enterprise.
