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.
- Факапнули грант? ТОП-5 причин, чому заявка «провалилась» Олександра Смілянець 20:33
- Чому українські спортсмени змінюють громадянство Тарас Самборський 16:04
- Неправильні бджоли на ринку золота Володимир Стус 03:29
- Аналіз ситуації з Ольгою Харлан під час Чемпіонату світу у серпні 2023 року Тарас Самборський вчора о 15:01
- "Водна армія": як хвиля фейків знищує репутацію за ніч Михайло Зборовський вчора о 13:39
- Нерухомість під час війни: чому інвестиції в Київ та область стають "новою класикою" Антон Мирончук вчора о 10:43
- Багатолике зло: якою буває корупція Анна Макаренко 16.10.2025 17:21
- Матриця Ейзенхауера: як відрізняти термінове від важливого та не вигорати Олександр Скнар 16.10.2025 12:00
- Енергостандарти-2025: спільна мова з ЄС Олексій Гнатенко 15.10.2025 18:47
- Штатні заявники у справах про хабарництво: між викриттям та провокацією Іван Костюк 15.10.2025 16:49
- Звільнення після закінчення контракту: як діяти та що каже судова практика Світлана Половна 15.10.2025 13:29
- Правовий статус ембріона: законодавчі прогалини та етичні виклики Леся Дубчак 14.10.2025 18:51
- Як уникнути конфліктів за бренд: основні уроки з кейсу "Галя Балувана" vs "Балувана Галя" Андрій Лотиш 14.10.2025 17:01
- Дзеркало брехні: чому пластичний скальпель не зцілить тріщини у свідомості Дмитро Березовський 14.10.2025 16:09
- Охорона спадкового майна безвісно відсутніх осіб: ключові правові нюанси Юлія Кабриль 13.10.2025 15:45
- Як уникнути конфліктів за бренд: основні уроки з кейсу "Галя Балувана" vs "Балувана Галя" 115
- Як ШІ трансформує грантрайтинг – і чи професійні грантрайтери ще нам потрібні 94
- Звільнення після закінчення контракту: як діяти та що каже судова практика 87
- Українська національна велика мовна модель – шанс для цифрового суверенітету 63
- Як встановити цифрові правила в сім’ї та навчити дитину керувати гаджетами 54
-
У Києві приватизують офіс компанії, яка проєктувала майже всі станції метро
Бізнес 7404
-
Православні країни приречені жити гірше? Клімкін питає Грицака: великий подкаст
5475
-
Росія програла 20-річний судовий процес проти ексакціонерів ЮКОСу: має заплатити $65 млрд
Бізнес 4809
-
В Україну заходить новий фонд, який хоче інвестувати $500 млн. Які галузі його цікавлять
Технології 3757
-
Apple викупила право на трансляцію Формули-1 у США за $750 млн
Бізнес 2670