Як скористатись усіма перевагами інтелектуального зчитування даних з документів
Як правильно підібрати рішення для зчитування даних з документів, що дозволило б бізнесові миттєво прискорити цифрові трансформації та давало б можливість масштабувати автоматизацію без обмежень?
Документообіг сьогодні скрізь і повсюди. Багато організацій по всьому світу щодня випускають та отримують величезні обсяги документів для здійснення найрізноманітніших бізнес-операцій. Обробка цих документів вручну нерідко викликає помилки й пов’язана зі значними та постійно зростаючими операційними витратами для підприємств. Організації змушені шукати альтернативні шляхи роботи з документами та впроваджувати рішення з інтелектуальної обробки документів, які дозволяли б значно пришвидшити цей процес, а відтак – забезпечити конкурентні переваги бізнесу на ринку та стимулювати його подальше зростання.
Як же правильно підібрати рішення для зчитування даних з документів, що дозволило б бізнесові прискорити цифрові трансформації з найпершого дня та давало б можливість масштабувати автоматизацію без обмежень? Спробуймо перерахувати основні критерії, які є надзвичайно важливими при виборі відповідного до сучасних потреб автоматизованого рішення для інтелектуального зчитування даних.
Що таке інтелектуальне зчитування даних?
Це інтегровані автоматизовані можливості, засновані на когнітивних технологіях, що дозволяють виявляти та зчитувати необхідну інформацію / дані з відсканованих та цифрових документів будь-якого типу та характеру з можливістю подальшої постобробки, перехресної перевірки даних та можливістю централізованого управління ними.
З яких типів документів можна зчитувати дані?
Асортимент таких типів документів – найрізноманітніший. Рішення для інтелектуального зчитування даних не повинні обмежуватися лише можливістю зчитування даних з рахунків (хоч це один з найрозповсюдженіших типів документів). Щоб забезпечити реальну цінність справжньої автоматизації, організаціям варто розглянути можливість вибору такого автоматизованого рішення для обробки документів, яке не залежало б від типу та формату документів та дозволяло б бізнесу масштабувати автоматизацію для різних функцій і процесів.
Нижче наведемо найпоширеніші типи документів. Однак із застереженням, що перелік не обмежуватиметься лише ними і може бути розширений. Справжнє інтелектуальне рішення для обробки документів здатне обробляти та зчитувати дані з: банківських виписок, фінансових звітів, документів, що посвідчують особу, аплікаційних форм, сертифікатів та дипломів про освіту, реєстраційних документів компанії, декларацій, каталогів продукції, бланків скарг, форм бронювання, документів про результати успішності, проїзних документів, податкових форм, комунальних рахунків, квитанцій, рахунків-фактур тощо.
Які ключові можливості інтелектуального зчитування даних?
В інтелектуальному рішенні для обробки документів одразу ж за замовчуванням повинні бути доступні найрізноманітніші автоматизовані можливості, зокрема: покращення якості зображень, автоматизована класифікація документів, пакетна обробка документів, верифікація документів, можливості управління документами, no code автоматизація документообігу, аналітика, моніторинг, контроль доступу, архівування документів тощо. Зокрема, для інтелектуального зчитування даних існують такі ключові субавтоматизовані можливості, які вважаються надзвичайно важливими, якщо метою організації є масштабування автоматизації для різних функцій і процесів:
Обробка багатосторінкових файлів, що містять кілька типів документів
Автоматизована можливість, яка дозволяє зчитувати цільові дані навіть з консолідованих файлів, що містять різні типи документів та охоплюють сотні сторінок (у т. ч. з табличними даними, які динамічно розташовуються на декількох десятках сторінок).
Підтримка різноманітних типів документів
Зчитування даних не обмежується отриманням даних лише з рахунків. Рішення для інтелектуальної обробки документів має бути здатним зчитувати дані з різних, навіть найскладніших типів і форм документів.
Очистка та постобробка отриманих даних
У деяких випадках зчитані дані можуть не приносити бізнесу особливої користі для виконання ключових операцій, а тому ці дані повинні бути уніфіковані, очищені та синхронізовані перед подальшою обробкою. Очистка і постобробка даних дозволяють досягти вищої швидкості комплексної обробки документів за рахунок виключення людського втручання.
Перехресна перевірка та верифікація отриманих даних
Для досягнення більшої цілісності отриманих даних зчитані дані також мають пройти перехресну перевірку та верифікацію зі значеннями, критично важливими для прийняття рішень. Автоматизована перехресна перевірка та верифікація даних дозволяє бізнесу краще управляти цифровими трансформаціями.
Однак перераховані вище можливості – це лише верхівка айсберга. Організації, які прагнуть впровадити інноваційні рішення для інтелектуальної обробки документів, мають обрати таке автоматизоване рішення, яке з найпершого дня надає готові можливості інтелектуальної обробки документів, що дозволить скерувати розвиток бізнесу в правильному напрямку без накладання обмежень. Правильне автоматизоване рішення для інтелектуальної обробки документів допоможе організаціям здійснити більшість технологічних змін, підвищити операційну ефективність та прискорити зростання. Справжня інтелектуальна автоматизація допоможе вирішити найбільш критичні проблеми бізнесу.
- Як ефективно подати скаргу до УДАБК: кейс забудови в прибережній смузі Дніпра Павло Васильєв вчора о 13:54
- На росії існує лише одна церква – це терор Володимир Горковенко 30.05.2025 22:44
- Чому в Україні судять військових так, ніби війни немає? Валерій Карпунцов 30.05.2025 14:32
- Ритейл уже не про полиці: нова екосистема бізнесу Олег Вишняков 30.05.2025 13:13
- Про обопільну вину у справах ДТП та страховку Світлана Приймак 30.05.2025 11:48
- Чому досі немає легших бронежилетів для ЗСУ: історія марнотратства та байдужості Дана Ярова 30.05.2025 11:46
- Чому водень потребує політики, а не лише технологічного прориву? Олексій Гнатенко 30.05.2025 11:13
- Як аграрний бізнес стає жертвою рейдерства і як цьому запобігти Сергій Пагер 30.05.2025 09:08
- Відсутність доходу як підстава для звільнення від сплати судового збору: судова практика Арсен Маринушкін 30.05.2025 08:39
- Мінфін проігнорував вимоги громадськості підвищити акциз на ТВЕН Артур Парушевскі 29.05.2025 18:58
- Підроблені документи: правовий компас Дмитро Зенкін 29.05.2025 16:47
- Хрестоматія винахідництва. Системно-синергетична методика Вільям Задорський 29.05.2025 14:43
- Кібербезпека: до яких викликів готуватися у 2025 році Андрій Михайленко 29.05.2025 14:12
- Як реалізувати переважне право купівлі частки ТОВ? Альона Пагер 29.05.2025 11:36
- Кенселінг як штучний контроль Михайло Зборовський 28.05.2025 13:21
- Рівність у регламентах, асиметрія на практиці: дебютні уроки конкурсу в апеляцію 1199
- Чому в Україні судять військових так, ніби війни немає? 313
- Оцінка доказів в аудиті та кримінальному процесі: точки дотику з точки зору ШІ 146
- Експертне дослідження шахрайських схем: практичні аспекти для адвокатів 140
- Промптинг як нова необхідна навичка: чому вона важлива для кожного 93
-
Україна оголосила, що не виплатить понад $665 млн власникам ВВП-варантів
Фінанси 13081
-
Фахівці назвали доступний і недорогий продукт, що знижує рівень холестерину
Життя 12272
-
Польща обирає президента. Хто з кандидатів кращий для України – Тшасковський чи Навроцький
8534
-
"Росія хоче все. Це визнав навіть Венс". Кащюнас – про гроші на зброю та плани Кремля
8093
-
Тест на дорослість: щоб кожна дитина була бажаною. Розвінчуємо міфи про планування сім'ї
Спецпроєкт 6846