Technologie przetwarzania dokumentów

Automatyczne przetwarzanie dokumentów to dziedzina technologii, która skupia się na analizie i zarządzaniu dokumentami w formie elektronicznej lub papierowej. Głównym celem tej technologii jest usprawnienie efektywności pracy w organizacjach poprzez optymalizację procesów związanych z dokumentacją. Przetwarzanie dokumentów opiera się na zaawansowanych algorytmach, które umożliwiają rozpoznawanie, klasyfikację i ekstrakcję informacji oraz przekształcanie danych z dokumentów papierowych do formy cyfrowej. 

Istnieje kilka  technologii przetwarzania dokumentów, które są wykorzystywane do różnych celów i zadań. Wśród nich możemy wyróżnić dwa kluczowe podejścia do przetwarzania danych w dokumentach:  OCR (Optical Character Recognition) i IDR (Intelligent Document Recognition). Obie technologie ewoluowały wraz z postępem technologicznym i zmieniającymi się potrzebami przedsiębiorstw, stając się integralną częścią wielu systemów do zarządzania dokumentami.

W tym artykule przyjrzymy się zarówno cechom wspólnym, jak i głównym różnicom między dostępnymi technologiami. Postaramy się również odpowiedzieć na pytanie, jakie są praktyczne zastosowania tych technologii w poszczególnych procesach zachodzących w organizacji. 

Czym jest OCR?

OCR (Optical Character Recognition) to technologia służąca do rozpoznawania i konwertowania tekstów z obrazów lub zeskanowanych dokumentów na tekst cyfrowy. System OCR jest w stanie rozpoznawać drukowane, a często nawet i odręcznie napisane litery, a następnie konwertować je na edytowalny tekst. To przydatne narzędzie do automatycznego przetwarzania dokumentów i ułatwiania ich indeksowania oraz archiwizacji.

Czym jest IDR?

IDR (Intelligent Document Recognition) to bardziej zaawansowana technologia niż OCR. IDR wykorzystuje zarówno OCR, jak i sztuczną inteligencję do rozpoznawania treści dokumentów, w tym tekstu, jak i danych pól, a także semantycznych zależności między nimi. Oznacza to, że system IDR może analizować i rozumieć treść dokumentów, a nie tylko przekształcać ją na tekst. IDR jest szczególnie przydatny w przypadku zaawansowanych procesów biznesowych, gdzie konieczne jest bardziej zaawansowane przetwarzanie dokumentów, takie jak analiza faktur, formularzy itp.

Wspólne Cechy OCR i IDR:

• Rozpoznawanie Tekstu

Obie technologie pozwalają na konwersję drukowanego lub odręcznego tekstu z dokumentów na cyfrowy.

• Automatyzacja Procesów

Zarówno OCR, jak i IDR, pomagają w automatyzacji procesów biznesowych. Poprzez konwersję danych z dokumentów papierowych na cyfrowe, pomagają oszczędzić czas i zasoby.

• Redukcja Błędów

Oba systemy przetwarzania dokumentów pomagają w redukcji ludzkich błędów. Eliminując konieczność ręcznego przepisywania danych z dokumentów.

Różnice między OCR a IDR:

• Rozumienie kontekstu

Największą różnicą między OCR a IDR jest zdolność do zrozumienia kontekstu. IDR wykorzystuje zaawansowaną analizę treści i sztuczną inteligencję do rozpoznawania semantycznych zależności między danymi na dokumencie. System wykorzystujący IDR może rozpoznać typ dokumentu i znaczenie różnych pól danych.

• Zaawansowane Przetwarzanie Danych

IDR jest bardziej zaawansowany, jeśli chodzi o przetwarzanie danych. Technologia może rozpoznawać i klasyfikować różne rodzaje dokumentów oraz przypisywać znaczenie danym na tych dokumentach. Na przykład, w przypadku faktury, IDR jest w stanie zidentyfikować numer faktury, datę, kwoty i przypisać im odpowiednie znaczenia.

• Automatyczne podejmowanie decyzji

IDR pozwala na podejmowanie automatycznych decyzji na podstawie treści dokumentów. Na przykład, system może automatycznie rozpoznać, czy faktura jest prawidłowa i zatwierdzić płatność.

• Zastosowanie w zaawansowanych procesach biznesowych

IDR jest często wykorzystywany w bardziej zaawansowanych procesach biznesowych, takich jak analiza faktur, zarządzanie umowami lub przetwarzanie wniosków. Ma zastosowanie w przypadkach, gdzie potrzebne jest bardziej zaawansowane przetwarzanie dokumentów i rozumienie ich treści.

Podsumowując, zarówno OCR, jak i IDR są ważnymi narzędziami do przetwarzania dokumentów, ale różnią się w swoim poziomie zaawansowania i zdolnościach. OCR koncentruje się na podstawowej konwersji tekstu, podczas gdy IDR wykorzystuje sztuczną inteligencję do bardziej zaawansowanego przetwarzania danych i zrozumienia kontekstu dokumentów. Ostatecznie, wybór między OCR a IDR zależy od potrzeb i kompleksowości procesów biznesowych organizacji.

Zastosowanie w procesach biznesowych

Zarówno technologia OCR (Optical Character Recognition) jak i technologia IDR (Intelligent Document Recognition) znajdują szerokie zastosowanie w różnych procesach biznesowych. Oto przykłady zastosowań obu technologii.

Przypadki zastosowania OCR w procesach biznesowych:

• Składanie dokumentów

OCR może być wykorzystywany w procesie konwersji dokumentów papierowych na wersje cyfrowe. Jest to szczególnie przydatne w firmach, które przechowują dużą ilość dokumentów w formie papierowej i chcą je uporządkować.

• Archiwizacja i indeksowanie

W procesie archiwizacji i indeksowania dokumentów OCR pomaga w przekształcaniu papierowych dokumentów na cyfrowe i automatycznym indeksowaniu treści, co ułatwia późniejsze wyszukiwanie i dostęp do dokumentów.

• Przetwarzanie faktur

W działach finansowych OCR jest wykorzystywane do automatycznego rozpoznawania i przetwarzania danych z faktur, takich jak numery faktur, kwoty i daty. Przyspiesza to proces płatności i pomaga zredukować ryzyko błędów ludzkich. 

W praktyce OCR może być wykorzystywany w każdej branży, w naszym doświadczeniu OCR szczególnie sprawdza się w sektorze:

• Finansowym

Wspierając procesy przetwarzania faktur i rozpoznając dane na dokumentach finansowych. OCR pozwala zaoszczędzić czas poświęcany na manualne przepisywanie danych do systemów.

• Edukacyjnym

OCR może pomóc w przekształcaniu materiałów drukowanych na formę cyfrową, co ułatwia dostęp do treści edukacyjnych i ich wyszukiwanie.

• Ochrony zdrowia

Technologia jest wykorzystywana do przekształcania dokumentacji medycznej na postać cyfrową. Może pomóc w indeksowaniu i przechowywaniu danych pacjentów oraz w tworzeniu bazy danych medycznych.

Przypadki zastosowania IDR w procesach biznesowych

• Analiza faktur

IDR jest wykorzystywane do automatycznego rozpoznawania i analizy faktur. System rozumie kontekst faktur, identyfikuje kluczowe informacje, takie jak numery faktur, daty i kwoty oraz automatycznie podejmuje decyzje dotyczące płatności.

• Zarządzanie umowami

W procesach związanych z zarządzaniem umowami, IDR pomaga m.in. w rozpoznawaniu i przetwarzaniu treści umów, identyfikacji ważnych warunków i terminów.

• Przetwarzanie wniosków

W sektorze bankowym i ubezpieczeniowym, IDR może być wykorzystywany do przetwarzania wniosków klientów. Technologia rozpoznaje dane z formularzy wnioskowych i automatycznie wprowadza je do systemów, co przyspiesza procesy decyzyjne.

• Klasyfikacja i indeksowanie dokumentów

IDR pomaga w automatycznej klasyfikacji różnych rodzajów dokumentów oraz indeksowaniu ich treści, umożliwiając pełnotekstowe wyszukiwanie informacji.

• Analiza opinii klientów

W sektorze obsługi klienta, IDR może być wykorzystywane do analizy treści opinii klientów i automatycznego wyciągania informacji zwrotnych, co pomaga firmom zrozumieć preferencje klientów.

Tak naprawdę IDR ma zastosowanie w każdym sektorze. IDR znacznie przekracza możliwości OCR, dlatego również znajdzie zastosowanie w procesach logistycznych, transportowych, produkcyjnych itp.

Aczkolwiek, zależnie od potrzeb firmy obie technologie mogą znacząco usprawnić przetwarzanie dokumentów oraz automatyzację procesów. Wybór między nimi zależy od kompleksowości procesu, w tym, od poziomu zaawansowania przetwarzania danych wymaganego w danym procesie.

Podsumowując, różnica między OCR a IDR polega na poziomie zaawansowania i możliwościach przetwarzania dokumentów. OCR jest bardziej podstawową technologią, która służy do przekształcania obrazów z tekstem na tekst cyfrowy, podczas gdy IDR wykorzystuje zarówno OCR, jak i zaawansowaną analizę treści dokumentów oraz sztuczną inteligencję do bardziej zaawansowanego przetwarzania i zrozumienia treści dokumentów.

Obie technologie są często łączone w systemy przetwarzania dokumentów, aby osiągnąć pełną automatyzację procesów związanych z dokumentacją i poprawić efektywność pracy w organizacjach.