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使用AI自动化文档处理时会得到什么结果

  • 发布时间:2020-10-16
  • 来源:中培教育网

  如今,人工智能涵盖了越来越多的领域。它检查比萨饼的准备情况,搜索罪犯并分析大爆炸的起源。在本文中,我们将讨论更多日常用例:如何使用人工智能自动执行文档流程并将处理时间减少到几秒钟,以及为什么几乎所有公司的增长都可能停止。OCR是什么,为什么文书工作自动化是很少使用,我们已经在开发我们自己的RPA解决方案的过程中学习。

  OCR作为RPA的一部分-那是什么?

  随着文书工作的增多(无休止的文件准备,合同,填充,协议和表格),后台的成本也随之增加。反过来,该部门不仅需要管理,而且要花很多钱。机器人流程自动化(RPA)可以通过优化所有流程而无需更改其结构来大大降低您的费用。简单地说,基于RPA的技术的核心是光学字符识别-OCR。

  假设您要贷款。快速检查您的护照,自动检查数据,几分钟后,您的申请被批准了。如果我们不再需要执行员工的日常操作(例如将数据手动输入到系统中),这将成为可能。这正是OCR技术的工作原理。它识别图片,在一秒钟之内将其划分为单独的字段,提取必要的数据,然后自动将其输入表格,合同,CRM,应用程序等。这样,在使与文档处理有关的所有过程都大大加快的同时,将手工工作量降到了最低。

  结果,该技术降低了整个部门完全关闭后的办公成本,同时提高了操作员的满意度:现在,他们可以将更多的时间投入到客户身上。

  用例

  在日常生活中,OCR用于多种情况。这里是其中的一些:

  · 自动读取银行卡;

  · 即时护照识别;

  · 自动填充您在线帐户中的付款数据;

  · 快速将数据输入合同;

  · 核对来自不同来源的客户数据;

  · 自动完成CRM;

  · 以及更多。稍后,我们将回到这一点。

  现在,让我们谈谈技术的弊端。

  文字识别精度

  OCR的第一个变体是1950年在美国发明的。到今天,它已经由不同的市场参与者代表,但是在我们自己的技术开发和客户开发过程中,我们意识到现有的解决方案并不适合每个客户。这就是为什么。

  例如,当前,ID中的文本识别质量不超过85%。当处理模糊,浅色或褶皱的图片时,该算法仍然可以处理错误。所有这些因素都会影响质量,并干扰系统正确识别文本。为了改进它,我们在该技术中实现了两个新功能。

  · 上下文分析。接收到的文本结果还通过神经网络运行,该网络经过训练可以考虑上下文并自动纠正错误。这与您在Google上搜索内容时搜索引擎纠正错字的方式非常相似。

  · 人在环。系统提取的文本将传输给船上合格的群众工进行验证。它们补充了AI的工作并消除了可能的错误。该算法与人工的结合在任何文本中都将识别准确率从85%提高到了99%。可喜的是,手动验证解决了手写文本的问题:它教导了算法来查找和纠正错误,并且随着时间的流逝,识别的质量不断提高,而成本却保持不变。

  数据安全

  当我们使用“人在循环中”的概念并且以我们的能力识别文本时,就会出现数据传输及其正确存储的问题。如何保证客户的数据安全?我们使用匿名化,避免数据存储在服务器上。这也可以使用客户端的服务器和员工来完成。

  这是一个例子。该算法对图片进行模糊处理,并在客户端将护照分为几个字段。信息以匿名形式到达我们的服务器:无法确定哪个字段属于特定人员。这些字段被单独识别,并使用HTTPS加密发送回客户端。整个过程不到一秒钟。

  您可以通过REST API连接该技术-这非常简单,因为几乎所有系统都支持该技术。

  简而言之

  作为RPA的一部分,OCR可以减少后台的成本,并可以大大提高公司的绩效。即使AI处理个人数据,您也不必担心结果,因为有些解决方案可以保证高达99%的数据安全性和文本识别质量。

  通过上述介绍,使用AI自动化文档处理时会得到什么结果相信大家已经清楚了吧,想了解更多关于人工智能的信息,请继续关注中培教育。

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