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在瞬息萬(wàn)變的數(shù)字化時(shí)代，快速準(zhǔn)確地處理文檔數(shù)據(jù)是保持競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。在今天的文章中，我們先來(lái)討論數(shù)字化和光學(xué)字符識(shí)別（OCR）。然后再分析公司如何使用AI支持的文檔識(shí)別來(lái)擴(kuò)展OCR，從而通過(guò)更好的文檔理解功能來(lái)推動(dòng)價(jià)值。

第一階段：使用OCR將離線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為在線數(shù)據(jù)

傳統(tǒng)的文檔處理實(shí)踐很繁瑣。許多公司仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)，比如不正確的標(biāo)簽以及由于非數(shù)字化文檔處理而導(dǎo)致的手動(dòng)數(shù)據(jù)提取會(huì)浪費(fèi)大量時(shí)間。

現(xiàn)在，很多公司正在借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型來(lái)應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。2019年M-Files的調(diào)查顯示，41％的受訪者計(jì)劃用電子表格替換紙質(zhì)表格; 70％的受訪者計(jì)劃將文檔處理擴(kuò)展到更多的數(shù)字文檔，而2018年這個(gè)比例只有39％。

很多文檔處理的專(zhuān)業(yè)企業(yè)已借助數(shù)字化技術(shù)來(lái)將物理文檔轉(zhuǎn)換為數(shù)字格式。而這些過(guò)程的核心就是OCR。OCR技術(shù)可識(shí)別物理材料和圖像中的文本，然后將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字文件，例如PDF。

使用OCR的解決方案對(duì)于幫助減輕文檔處理的麻煩至關(guān)重要。但是，傳統(tǒng)的OCR技術(shù)有其局限性的。

第二階段：從在線數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到“智能OCR”

在以前的處理中，我們都是先給文檔拍照或?qū)⑽臋n掃描到選擇的系統(tǒng)中?，F(xiàn)在，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和提取取決于所掃描圖像的質(zhì)量。為什么這對(duì)于使用OCR的文檔處理解決方案很重要呢？

OCR解決方案與處理的基礎(chǔ)文檔的質(zhì)量緊密相關(guān)。當(dāng)OCR軟件無(wú)法區(qū)分字符時(shí)就會(huì)帶來(lái)挑戰(zhàn)，例如'3'與'8'或'O'與'D'。當(dāng)OCR技術(shù)無(wú)法根據(jù)文檔的質(zhì)量或原始格式來(lái)分析文檔的細(xì)微差別時(shí)，使用OCR軟件可能會(huì)成為新的難題。

此時(shí)，AI驅(qū)動(dòng)的文檔識(shí)別將發(fā)揮關(guān)鍵作用。

隨著AI功能的發(fā)展，很多公司已開(kāi)始創(chuàng)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型以應(yīng)用于OCR?；谀Ｐ偷腛CR引擎或者所謂的智能OCR引擎，能在將文檔和文本大規(guī)模數(shù)字化的同時(shí)，減少錯(cuò)誤。

智能OCR可幫助公司數(shù)字化文檔和圖像，而這些文檔和圖像以前被證明是傳統(tǒng)OCR系統(tǒng)所面臨的挑戰(zhàn)，例如手寫(xiě)字母，復(fù)選框和劃線。

第三階段：使用AI進(jìn)行更好的數(shù)據(jù)提取和文檔分類(lèi)

將文檔轉(zhuǎn)換為數(shù)字格式是從文檔本身獲取價(jià)值的諸多步驟中的第一步。如果進(jìn)行數(shù)字化，OCR軟件必須了解所使用文檔的類(lèi)型以及相關(guān)內(nèi)容。

使用傳統(tǒng)OCR軟件的公司可能難以擴(kuò)展文檔分類(lèi)工作。傳統(tǒng)的OCR引擎使用簡(jiǎn)單的方法（例如標(biāo)頭識(shí)別）對(duì)文檔類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)。這種方法可能會(huì)限制公司在粒度級(jí)別上對(duì)文檔進(jìn)行分類(lèi)的能力。

一旦使用傳統(tǒng)的OCR解決方案對(duì)文檔進(jìn)行分類(lèi)，公司通常僅限于文檔模板、預(yù)定義的“配方”，或者用于在文檔中查找該字段的“規(guī)則”。客戶可以基于數(shù)據(jù)中的重復(fù)模式、文檔中的位置以及相對(duì)于文檔中易于找到的其他內(nèi)容（例如徽標(biāo)）的位置來(lái)創(chuàng)建規(guī)則。雖然模板是一個(gè)自然的起點(diǎn)，但它們是靜態(tài)的。

隨著文檔處理工作規(guī)模的擴(kuò)大，公司就需要投資于模板管理和新模板創(chuàng)建，來(lái)處理最初實(shí)施中不相關(guān)的文檔變體。

但在文檔分類(lèi)和數(shù)據(jù)提取中利用AI的優(yōu)勢(shì)改變了這一狀態(tài)，讓整個(gè)過(guò)程變得更加容易。

如果想要獲得數(shù)字格式的數(shù)據(jù)，就可以使用經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型來(lái)更深入地研究文檔，以對(duì)文檔類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)并以結(jié)構(gòu)化方式提取相關(guān)信息。

基于模型的OCR解決方案可以識(shí)別文檔類(lèi)型，然后與企業(yè)使用的已知文檔類(lèi)型進(jìn)行匹配。他們還可以解析和理解非結(jié)構(gòu)化文檔中的文本塊。一旦解決方案對(duì)文檔本身有了更多了解，它就可以開(kāi)始根據(jù)意圖和含義提取相關(guān)信息。

客戶不需要?jiǎng)?chuàng)建模板就可以定義所需的字段（文檔的分類(lèi)法），然后教ML模型查找這些字段。該模型還能夠根據(jù)傳入的文檔進(jìn)行自我調(diào)整，并從人工驗(yàn)證的已處理文檔中學(xué)習(xí)。

這些功能賦予了文檔處理解決方案更大的靈活性、伸縮性。這些輸出還為數(shù)據(jù)使用開(kāi)啟了新的大門(mén)。

第四階段：使用AI賦予新的洞察力和行動(dòng)

使用AI進(jìn)行文檔分類(lèi)和數(shù)據(jù)提取是整個(gè)過(guò)程中邁出的重要一步，可為組織提供自動(dòng)化和準(zhǔn)確的文檔處理功能。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，客戶可以開(kāi)始制定路線圖的方式來(lái)利用AI功能，然后對(duì)提取的文本進(jìn)行更多處理。

使用AI，客戶可以通過(guò)引用來(lái)自多個(gè)文檔或來(lái)自各種后端系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證錯(cuò)誤。例如，假設(shè)發(fā)票金額不正確（該錯(cuò)誤不是OCR流程中的錯(cuò)誤）。要找到問(wèn)題的根源，可以借助機(jī)器人組合來(lái)提取許多文檔類(lèi)型和系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。這有助于交叉檢查那些在OCR流程本身范圍之外的數(shù)據(jù)、表面異常和錯(cuò)誤。

客戶還可以開(kāi)始將人工智能功能隨著時(shí)間的推移和歷史背景應(yīng)用于數(shù)據(jù)集，以做出預(yù)測(cè)并識(shí)別可能指示欺詐的潛在異常。以保險(xiǎn)索賠處理為例子，該過(guò)程的第一步是將索賠數(shù)字化。然后，從索賠中提取相關(guān)信息（例如索賠日期，性質(zhì)和金額）。接下來(lái)查看這些數(shù)據(jù)點(diǎn)，并使用ML模型來(lái)識(shí)別特定的索賠，這些索賠對(duì)于給定的變量（如重復(fù)發(fā)生和可疑金額）可能是欺詐性的。

借助AI執(zhí)行上述類(lèi)型的任務(wù)是完全可能的，使用AI擴(kuò)展OCR，可以使文檔處理成為流程中更有價(jià)值且不那么乏味的部分。

特別聲明：

文章來(lái)源：UiPath RPA社區(qū)（UiPathChina）

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/EGZ18OWrHVmfLFnueCIzBQ

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