用AI革新文档理解：加速与精准并进

快速准确处理文档数据是数字化时代竞争制高点。对当今企业，成功取决于轻松定位、访问、理解文档数据的能力。文档处理是影响每家公司生产力的关键业务用例，无论规模、行业、聚焦点。

本文梳理文档处理演进。从数字化与光学字符识别（OCR）起步，探讨企业如何用AI驱动的文档识别延伸OCR，通过更强文档理解能力创造价值。

开始吧。

第一阶段：用OCR将离线数据转为在线数据

传统文档处理痛苦。许多公司仍面临非数字化文档处理带来的错误标签、人工提取耗时等挑战。

企业转向数字化应对。据2019年M-Files调查，41%受访者计划聚焦电子表单替代纸质表单；70%计划扩展面向原生数字文档的处理——2018年仅39%。

文档处理专业公司拥抱数字化助企业转换物理文档为数字格式。核心是OCR。OCR技术识别物理材料与图像内文本，转为PDF等数字文件。

基于OCR的方案对缓解文档处理痛点至关重要。但传统OCR技术有局限。

假设您拍照或扫描文档入系统。现在分类提取取决于扫描图像质量。这为何对用OCR的文档处理方案重要？

OCR方案效力仅取决于底层文档处理质量。当OCR软件无法区分字符（如'3'vs'8'、'O'vs'D'）时挑战产生。您想用OCR避免的错误，因OCR技术无法基于文档质量或原始形式分析细微差别，反成新烦恼。

这就是AI驱动文档识别登场之处。

随AI能力进阶，企业开始创建训练ML模型应用于OCR。基于模型的OCR引擎，即我们称的智能OCR，在规模化数字化文档文本、减少错误上显著提升。

智能OCR助企业数字化遗留OCR系统难搞的手写字母、复选框、划掉内容。

我们才刚开始发现用AI延伸OCR的可能。让我们走过一些可能性与成果，随您开始用基于模型的方案做数字化与文档处理。

将文档转为数字格式是从文档本身获取价值的诸多步骤之首。数字化后，OCR软件须知文档类型与相关内容。

用传统OCR软件的公司难规模化文档分类。传统OCR引擎用简单方法如标题识别分类文档类型。此法限制公司细粒度分类能力。

用传统OCR方案分类后，公司常受限于文档模板、预定义"配方"（指定提取相关字段的数字化文本）与"规则"（在文档中寻找字段的规则）。可基于数据重复模式、文档内位置、相对易找到物体（如Logo）位置创建规则。模板是自然起点，但静态。

随文档处理规模化，公司最终投入模板管理与新模板创建应对初始实施未覆盖的文档变体。

利用AI做文档分类与数据提取改变此动态，让流程更简捷。

数据数字化后，可用训练模型深入文档分类类型、结构化提取相关信息。

基于模型OCR方案能识别文档类型并匹配业务用已知类型。也能解析理解非结构化文档文本块。方案越懂文档，即可基于意图与含义提取相关信息。并能应对文档变化与变体。

而非创建模板，可定义想要字段——文档分类法——再教ML模型如何找到这些字段。模型随到来文档自我调整、从人工验证处理文档中学习。

这些能力创造文档处理方案更大灵活性与可扩展性。输出也为数据用途打开新门。

用AI做文档分类与数据提取是迈向赋能组织自动化精准文档处理能力旅程的巨大一步。放眼长远，可开始构建路线图利用AI能力对提取文本做更多事。

用AI可跨多文档或多后端系统引用数据验证错误。例：发票金额错误，但非OCR过程错误。为寻根溯源，可用机器人组合跨多文档类型与系统提取数据。这有助于交叉核对数据、浮现OCR过程领域外的异常与错误。

也可随时间对历史数据应用AI能力做预测、识别潜在异常指示欺诈。走过保险理赔处理例。第一步数字化来单。提取相关信息（理赔日期、性质、金额）。接着用ML模型基于重复出现、可疑金额等变量识别可能欺诈的特定理赔。

AI使此类任务执行成为可能。

文档处理无需痛苦。从OCR起步、用AI延伸OCR，可让文档处理成为流程中更有价值、更不枯燥的部分。

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