如何使用人工智能优化文档理解

快速准确地处理文档数据对于在不断变化的数字时代进行竞争至关重要。对于当今的公司而言，成功取决于轻松定位、访问和理解文档数据的能力。文档处理是一个关键业务用例，影响每家公司的生产力，无论其规模、行业或重点如何。

在这篇博客中，我将介绍文档处理的演变。我首先讨论数字化和光学字符识别 (OCR)。然后，我将讨论公司如何使用人工智能 (AI) 驱动的文档识别来扩展 OCR，以通过更好的文档理解能力来推动价值。

让我们跳进去。

第一阶段：使用 OCR 将离线数据转化为在线数据

传统的文档处理实践是痛苦的。许多公司仍然面临诸如标签不正确和因非数字化文档处理而导致手动数据提取浪费时间等挑战。

公司正在转向数字化来应对这些挑战。根据 2019 年 M-Files 调查，41% 的受访者计划专注于用电子表格替代纸质表格； 70% 的受访者计划将文档处理扩展到更多原生数字文档，而 2018 年这一比例仅为 39%。

专门从事文档处理的企业已经接受了数字化，以帮助公司将物理文档转换为数字格式。这些流程的核心是 OCR。 OCR 技术可识别物理材料和图像中的文本。然后 OCR 将文本转换为 PDF 等数字文件。

使用 OCR 的解决方案对于帮助缓解文档处理问题至关重要。然而，传统的 OCR 技术也有其局限性。

第二阶段：超越在线数据进入“智能 OCR”

假设您为文档拍照或将文档扫描到您选择的系统中。现在，分类和提取数据取决于您扫描的图像的质量。为什么这对于使用 OCR 的文档处理解决方案很重要？

OCR 解决方案的有效性取决于所处理的基础文档的质量。当 OCR 软件无法区分字符（例如“3”与“8”或“O”与“D”时，就会出现挑战。当 OCR 技术无法根据文档的质量或原始形式分析文档的细微差别时，您希望通过使用 OCR 软件避免的错误可能会成为新的难题。

这就是人工智能驱动的文档识别发挥作用的地方。

随着人工智能能力的进步，公司已经开始创建和训练机器学习 (ML) 模型以应用于 OCR。基于模型的 OCR 引擎，或者我们所说的智能 OCR，可以显着改进大规模数字化文档和文本，同时减少错误。

智能 OCR 可帮助公司将以前证明对传统 OCR 系统（例如手写字母、复选框和划掉）构成挑战的文档和图像数字化。

当我们用 AI 扩展 OCR 时，我们才刚刚开始发现什么是可能的。让我们来看看您开始使用基于模型的解决方案进行数字化和文档处理时可以实现的一些可能性和结果。

第三阶段：使用 AI 进行更好的数据提取和文档分类

将文档转换为数字格式是从文档本身获取价值的众多步骤中的第一步。数字化后，OCR 软件必须了解它所处理的文档类型以及相关内容。

使用传统 OCR 软件的公司可能难以扩展文档分类工作。传统的 OCR 引擎使用简单的方法（如标题识别）对文档类型进行分类。这种方法可能会限制公司对文档进行细粒度分类的能力。

一旦使用传统的 OCR 解决方案对文档进行分类，公司通常会受限于文档模板，或用于指定要提取的相关字段的数字化文本的预定义“配方”，以及在文档中查找该字段的“规则”。您可以根据数据中的重复模式、文档中的位置或相对于文档中易于找到的其他内容（例如徽标）的位置来创建规则。虽然模板是一个自然的起点，但它们是静态的。

随着文档处理工作的扩展，公司最终会投资于模板管理和新模板创建，以处理与初始实施无关的文档变体。

在文档分类和数据提取中利用 AI 可以改变这种动态，使流程变得更容易。

获得数字格式的数据后，您可以使用经过训练的模型来深入研究文档，从而对文档类型进行分类并以结构化的方式提取相关信息。

基于模型的 OCR 解决方案可以识别文档类型并将其与您的企业使用的已知文档类型进行匹配。他们还可以解析和理解非结构化文档中的文本块。一旦解决方案对文档本身有了更多了解，它就可以开始根据意图和含义提取相关信息。而且，它可以处理文档中的变化和变体。

您可以定义所需的字段（文档的分类），而不是创建模板，然后教 ML 模型如何查找这些字段。然后，该模型能够根据传入的文档进行自我调整，并从已处理文档的人工验证中学习。

拥有这些功能可为您的文档处理解决方案带来更大的灵活性和可扩展性。输出还为您可以对数据本身做些什么打开了新的大门。

第四阶段：利用 AI 赋予新的见解和行动

使用 AI 进行文档分类和数据提取是在为您的组织提供自动化和准确的文档处理能力的过程中迈出的重要一步。从长远来看，您可以开始制定路线图，以利用 AI 功能并利用提取的文本做更多事情。

借助 AI，您可以通过引用来自多个文档或各种后端系统的数据来验证错误。例如，假设发票金额不正确，但不是 OCR 流程中的错误。要找到问题的根源，您可以使用机器人组合来跨多种文档类型和系统提取数据。这有助于交叉检查数据并发现通常在 OCR 流程本身之外的异常和错误。

随着时间的推移，您还可以开始将 AI 功能应用于数据集，并结合历史背景进行预测并识别可能表明存在欺诈的潜在异常。让我们来看一个保险索赔处理示例。第一步是将收到的索赔数字化。然后，您从索赔中提取相关信息（例如索赔日期、性质和金额）。接下来，您可以查看这些数据点并使用 ML 模型来识别特定的索赔，这些索赔在给定重复次数和可疑金额等变量的情况下可能是欺诈性的。

AI 使执行这些类型的任务成为可能。

朝着文档处理的幸福迈出下一步

文档处理不需要痛苦。从 OCR 入手并通过 AI 扩展 OCR 可以使文档处理成为您流程中更有价值且不那么乏味的部分。

我们热衷于帮助客户使用 AI 来简化流程并让生活更轻松。

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