Cos'è l'elaborazione intelligente dei documenti (IDP)?

L'elaborazione intelligente dei documenti (IDP) automatizza l’estrazione, la convalida e l’instradamento dei dati da documenti come fatture, email e PDF.

Punti chiave:

• L’Intelligent Document Processing (IDP) automatizza l’estrazione, la convalida e la consegna dei dati dai documenti, riducendo il carico manuale.
• Strumenti basati su AI automatizzano la gestione di dati non strutturati e migliorano la precisione sui vari flussi aziendali.
• Parseur aiuta i team ad automatizzare l’intero ciclo di elaborazione documentale, risparmiando tempo ed eliminando le attività ripetitive.

In termini semplici, lo scopo principale dell'IDP (nota anche come automazione intelligente dei documenti) è quello di ridurre al minimo l'intervento umano grazie alla tecnologia. Nota anche come assemblaggio di documenti, consente di estrarre dati da diverse fonti e layout.

L’elaborazione intelligente dei documenti (IDP) combina intelligenza artificiale (AI), analisi predittiva ed elaborazione del linguaggio naturale per automatizzare il modo in cui le organizzazioni gestiscono i dati. Va oltre la semplice estrazione di dati per digitalizzare e semplificare i workflow basati su documenti.

Secondo un rapporto di ThinkAutomation, il mercato dell'automazione digitale attualmente vale 6,76 miliardi di dollari e crescerà fino a 12,61 miliardi di dollari entro il 2023.

Abbiamo preparato una guida completa per spiegare cos'è l'elaborazione intelligente dei documenti e come le aziende possono sfruttarla per scalare il proprio business.

Cos'è l'IDP?

Wikipedia definisce l'automazione dell'elaborazione dei documenti come la progettazione di sistemi e flussi di lavoro che assistono nella creazione di documenti elettronici.

"Raccogliere automaticamente i dati richiesti da diversi tipi di documenti, approvarne la validità e utilizzare i dati estratti aggiungendo funzionalità pertinenti e aumentandone il valore" - definizione di AI Multiple, maggio 2020

Secondo uno studio recente di Fact.MR, il mercato globale dell'automazione del flusso di lavoro aziendale è destinato a crescere fortemente. Le soluzioni tecnologiche dovrebbero superare i 2.100 milioni di dollari di ricavi entro la fine del 2026.

Entro la fine del 2026, il mercato globale dell'automazione del flusso di lavoro aziendale dovrebbe raggiungere i 5.247,2 milioni di dollari di ricavi.

• Fact.MR

Si prevede che il Nord America dominerà il mercato globale dell'automazione dei flussi di lavoro aziendali per tutto il periodo previsto. L'automazione dell'elaborazione dei documenti sta ricevendo sempre più attenzione a livello globale poiché offre soluzioni innovative e dirompenti per l'estrazione dati.

Come funziona l'elaborazione intelligente dei documenti?

L'estrazione dei dati consiste nel convertire dati non strutturati in dati strutturati e ha un ruolo fondamentale nell’automazione dell’elaborazione dei documenti. Un report pubblicato da Forbes nel 2019 ha affermato che il 95% delle aziende gestisce regolarmente dati non strutturati.

L'estrazione dei dati si basa su 3 tipi di documenti:

1. Dati non strutturati: dati che non hanno una struttura predefinita e non possono essere letti dai computer. Esempi sono libri, riviste, cartelle cliniche o file di testo.
2. Dati semi-strutturati: una tipologia di dato non strutturato che non può essere organizzato. Fotografie digitali, orari/timestamp, immagini e fatture sono considerati semi-strutturati.
3. Dati strutturati: informazioni trasformate in un modello di dati ben definito.

Approfondisci dati strutturati vs non strutturati

Le 7 fasi dell'automazione dell'elaborazione dei documenti

Gestire manualmente l’elaborazione dei documenti è soggetto a errori e richiede molto tempo. Passando a strumenti automatizzati, le aziende possono generare molti più documenti automaticamente in pochi secondi.

1. Acquisizione dei dati
2. Cattura dei dati
3. Classificazione dei dati
4. Estrazione dei dati
5. Validazione dei dati
6. Trasformazione dei dati
7. Esportazione dei dati

Abbiamo evidenziato le fasi fondamentali dell'automazione dell'elaborazione dei documenti che richiedono intervento umano pari a zero.

Fase 1: Acquisizione dei dati

L’acquisizione dei documenti è il primo step dell’elaborazione intelligente dei documenti. È il modo in cui i documenti entrano nel sistema, tramite email, caricamento file, cartelle condivise o connessione API.

• Le fonti più comuni includono PDF, immagini, fogli di calcolo e documenti scannerizzati.
• Esempio: fatture o ricevute arrivano automaticamente via email oppure vengono caricate in blocco sulla piattaforma IDP.

Fase 2: Cattura dei dati

Prima di estrarre dati, documenti scannerizzati e immagini devono essere puliti e convertiti in testo leggibile dalle macchine. Questo step garantisce l’accuratezza dell’OCR e un formato uniforme.

• Le tecniche includono miglioramento dell’immagine, deskewing e riduzione del rumore.
• Esempio: l’OCR estrae testo leggibile da una fattura scannerizzata o una ricevuta scritta a mano.

Fase 3: Classificazione dei dati

La classificazione organizza e identifica le informazioni chiave dei documenti. Usando AI e riconoscimento di pattern, il sistema riconosce i campi strutturati ed estrae i dati automaticamente per diversi casi d'uso in svariati settori, da fatture e ordini di acquisto a contratti e moduli.

• I campi possono includere numeri di fattura, fornitori, totali e date.
• Esempio: cattura automatica di “numero fattura” e “importo dovuto” per contabilità, report o analisi.

Fase 4: Estrazione dei dati

Una volta estratti, i dati vengono validati per garantire precisione e conformità a regole predefinite. Il sistema verifica eventuali campi mancanti, errori di formattazione e duplicati.

• Controlli logici assicurano che i dati rispettino gli standard aziendali e contabili.
• Esempio: vengono segnalate fatture senza partita IVA fornitore o con totali errati.

Approfondisci cos’è l’estrazione dei dati

Fase 5: Trasformazione dei dati

Questa fase affina i dati estratti per garantirne coerenza e usabilità. I dati vengono standardizzati, mappati su formati interni e arricchiti con dettagli esterni pertinenti.

• Formati come date, valute o nomi venditori vengono normalizzati per accuratezza.
• Esempio: convertire le date in formato AAAA-MM-GG e uniformare i fornitori al database aziendale.

Fase 6: Validazione dei dati

Quando il sistema incontra dati incerti, li indirizza per la verifica umana. Questo garantisce la qualità dei dati e un miglioramento continuo dell’analisi produttiva.

• Gli utenti possono revisionare e correggere i campi segnalati direttamente in dashboard.
• Esempio: un allegato illeggibile o un nuovo layout documentale vengono inviati a un revisore.

Fase 7: Esportazione dei dati

L’ultimo step è l’esportazione dei dati puliti e verificati verso altri sistemi aziendali. Grazie a integrazioni e API, i dati estratti finiscono direttamente su CRM, ERP o fogli di calcolo.

• La consegna è spesso in tempo reale, rendendo i dati subito disponibili sui workflow.
• Esempio: esportare i campi di una fattura direttamente nel gestionale contabile o in Google Sheets.

Vantaggi dell'utilizzo dell'elaborazione intelligente dei documenti in azienda

L'IDP può essere applicata a qualsiasi settore e per diversi casi d'uso, come finanza, immobiliare, food industry e molto altro. I vantaggi nell’adottare questa automazione documentale sono:

Risparmio di tempo e risorse

Secondo il rapporto di McKinsey, per quanto riguarda i processi aziendali, il 60% delle professioni potrebbe risparmiare il 30% del tempo grazie all'automazione. Automatizzare compiti ripetitivi può far risparmiare tempo e risorse considerevoli.

Tuttavia, il vero valore dell'automazione va oltre l’efficienza: dipende dall’accuratezza. Molte organizzazioni automatizzano i workflow solo per scoprire che dati incompleti o incoerenti rallentano tutto. Se l’automazione parte da dati di scarsa qualità, i team finiscono per correggere errori invece di ricavare insight. Dati di alta qualità e standardizzati trasformano invece l’automazione in un vero vantaggio strategico.

Allo stesso tempo, l’automazione valorizza anche le persone: eliminando l’inserimento manuale di dati, i team si dedicano ad attività più rilevanti come analisi, decision making e innovazione. Questo non solo migliora la produttività ma aumenta anche la soddisfazione e l’engagement. Meno tempo a correggere errori, più risorse sulle iniziative strategiche che fanno crescere il business.

Il 90% dei dipendenti è sovraccaricato da attività noiose e ripetitive che potrebbero essere facilmente automatizzate - Statistiche ThinkAutomation.

Un benchmark condotto da Parseur nel giugno 2024, ha concluso che in media un cliente che utilizza lo strumento di elaborazione documentale Parseur risparmia circa 150 ore di inserimento dati manuale e circa 6.413 dollari ogni mese. - Statistiche Parseur, giugno 2024

Zero errori umani

Esaminare manualmente centinaia di documenti ogni giorno espone a errori umani. Grazie all'automazione dell'elaborazione dei documenti, questi errori sono ridotti quasi a zero.

Backup automatico dei dati

Utilizzare strumenti automatizzati implica anche il salvataggio automatico dei dati. Le soluzioni di elaborazione documentale sono normalmente applicazioni cloud in cui i dati sono archiviati in sicurezza e accessibili in qualsiasi momento.

Modelli preaddestrati e template pronti

Esistono soluzioni automatizzate con template pronti per numerosi settori. Ad esempio, Parseur supporta molte piattaforme immobiliari in cui i tuoi documenti vengono estratti e processati in automatico (dati di contatto, informazioni sulle proprietà, fonte del lead).

Efficienza dei processi

Le aziende possono concentrarsi su aspetti core come l’esperienza cliente, aumentando così produttività e fatturato. Implementare l’automazione in ufficio genera un ROI tra il 30% e il 200% nel primo anno, principalmente grazie al risparmio sul lavoro manuale. Poiché il personale non deve più gestire attività ripetitive e dispendiose, può utilizzare la propria creatività a vantaggio dell’azienda.

Caratteristiche di uno strumento di elaborazione intelligente dei documenti

Quando si sceglie uno strumento di automazione dell'elaborazione dei documenti, è importante valutare quali funzioni servono davvero alla tua azienda. Ecco le principali:

Interfaccia intuitiva e workflow fluido

È consigliabile optare per uno strumento automatizzato semplice da usare, soprattutto se non sei tecnico. Una soluzione no-code, senza necessità di programmazione, che offra workflow fluidi tra processi diversi, è ciò che fa per te!

Integrazione con altre applicazioni

Poter collegare lo strumento di elaborazione con le applicazioni che già usi consente ulteriore risparmio di tempo. Ad esempio, se usi la soluzione per la generazione lead, è fondamentale connetterla a piattaforme come Mailchimp o Intercom per sincronizzare i dati automaticamente.

Tipi di soluzioni IDP

Con la crescita dei big data e della tecnologia, oggi l’estrazione dei dati si può realizzare in vari modi, a seconda di quanti documenti occorre processare e del tipo di struttura.

AI builder di Power Automate

AI builder è il nuovo strumento automatizzato di Microsoft che permette di aggiungere intelligenza artificiale alle tue applicazioni e integrazioni. Con un'esperienza semplice point-and-click, puoi creare diversi modelli di IA personalizzabili per la tua organizzazione.

OCR

L’OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) trasforma immagini (PDF scannerizzati, foto, screenshot) in testo semplice leggibile dai computer. L’OCR è il primo passo fondamentale per estrarre dati da immagini, ma di per sé produce solo testo grezzo; non comprende la struttura del documento né quali voci siano campi significativi.

Le reti neurali (un tipo di modello di machine learning) sono solitamente addestrate su un grande corpus di documenti (dataset pubblici o concessi in licenza, mai file privati dei clienti). Questo addestramento insegna al modello i pattern generali: com’è fatta una fattura, come sono di solito scritte date e totali, layout comuni con etichette/campi e così via.

Grazie a questo pre-addestramento, i modelli possono essere applicati a nuovi documenti ed estrarre e classificare campi in modo affidabile su molti layout e lingue, per un’estrazione più accurata e robusta rispetto al solo OCR o a regole fisse. Da notare che Parseur non utilizza i documenti dei clienti per riaddestrare questi modelli: il modello AI viene applicato ai file del cliente senza utilizzarli per la formazione del sistema.

Il Natural Language Processing (NLP) fa un passo in avanti aiutando i sistemi di automazione a interpretare il significato e il contesto, non solo il testo. Con il NLP, gli strumenti riescono a distinguere tra termini simili (come “numero fattura” e “ID riferimento”), comprendere la struttura delle frasi ed estrarre dati anche da documenti non strutturati come email o contratti.

Infine, la Robotic Process Automation (RPA) collega l’estrazione dati con le azioni operative. Una volta che OCR, ML e NLP hanno individuato il dato giusto, l’RPA usa queste informazioni per attivare workflow automatici, come aggiornare un gestionale ERP, inviare notifiche o registrare pagamenti. Queste tecnologie insieme creano un’automazione senza interruzioni: OCR legge, ML apprende, NLP interpreta e RPA agisce, garantendo velocità, uniformità e affidabilità nei processi basati su documenti.

Casi d’uso dell’elaborazione intelligente dei documenti

L’Intelligent Document Processing (IDP) può automatizzare workflow tra reparti e settori diversi, trasformando dati non strutturati in insight strutturati e utilizzabili. Combinando OCR, machine learning e NLP, l’IDP colma il divario tra documenti grezzi e dati pronti per il business. Questo accelera le operazioni e aumenta precisione, compliance e scalabilità, priorità chiave nell’automazione ISO 8000-ready.

Ecco alcuni esempi pratici:

Contabilità fornitori

L’IDP semplifica la gestione delle fatture estraendo automaticamente i campi chiave (fornitore, totali, codici IVA, etc.) da documenti in oltre 160 lingue. Secondo Ascend, il costo medio di elaborazione di una fattura cartacea è di circa 15 dollari, mentre scende a soli 2,36 dollari con l’automazione. I dati estratti confluiscono direttamente in ERP o gestionali come QuickBooks o Zoho Invoice, tagliando inserimenti manuali, errori e migliorando la visibilità sui flussi di cassa.

Gestione ordini

L’IDP snellisce il workflow degli ordini estraendo automaticamente linee prodotto, numeri ordine, fornitore, quantità e totali dagli ordini di acquisto. Secondo Reuters, il 57% dei team acquisti si affida ancora a inserimenti manuali, e la piattaforma raggiunge un’accuratezza fino al 99,9% nel parsing dei PO. I dati strutturati vengono poi passati direttamente ai sistemi di gestione ordini/ERP, riducendo le attività manuali e accelerando fulfillment e compliance.

HR/Onboarding

Parseur estrae i campi chiave dai CV come contatti, formazione e esperienza lavorativa, supportando anche flussi di lavoro anonimizzati rimuovendo dati personali. I dati strutturati vengono poi inviati al gestionale HR o ad ATS come BambooHR o Monday via API o integrazioni, così il team HR può concentrarsi sull’analisi dei candidati invece che sull’inserimento dati.

Parseur: il miglior software di elaborazione intelligente dei documenti del 2025

Parseur è uno strumento di elaborazione documentale basato su AI che estrae dati da email e PDF. Con un tool di parsing AI come Parseur puoi risparmiare innumerevoli ore di lavoro manuale e attivare workflow automatici end-to-end.

Il software AI di Parseur è il motore di parsing più avanzato e brillante sul mercato per processare documenti in dati strutturati. E si adatta a qualsiasi layout.

Parseur può anche essere integrato con migliaia di applicazioni come Zapier, Power Automate e Integromat.

Integrando l’automazione dell’elaborazione dei documenti nella tua organizzazione, abiliterai processi aziendali automatici end-to-end. L’introduzione dell’automazione documentale offre numerosi vantaggi che aiutano a snellire le operazioni e ottenere risultati più rapidi.

Domande frequenti

Sempre più aziende scelgono l’automazione per ottimizzare le operazioni e nascono spesso domande su cosa possa fare l’elaborazione intelligente dei documenti (IDP) e su come inserirla nei processi esistenti. Qui sotto trovi alcune delle domande più comuni, con risposte che ti aiuteranno a capire meglio come funziona l’IDP, i suoi vantaggi e come strumenti come Parseur possano rendere l'automazione davvero semplice.

Qual è lo scopo principale dell'Intelligent Document Processing (IDP)?

L'obiettivo primario dell’IDP è automatizzare l’estrazione, la convalida e l’organizzazione dei dati da diversi tipi di documenti. Aiuta le aziende a risparmiare tempo, ridurre gli errori umani e garantire un’elaborazione dati accurata e uniforme su tutti i workflow.

In cosa l’IDP è diverso dall’OCR tradizionale?

Mentre l’OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) trasforma immagini e documenti scannerizzati in testo leggibile, l’IDP va ben oltre. Utilizza intelligenza artificiale, machine learning ed elaborazione del linguaggio naturale per comprendere il contesto del documento, estrarre dati strutturati e instradarli automaticamente verso altri sistemi aziendali.

Quali tipi di documenti può elaborare l’IDP?

L’IDP può gestire praticamente ogni tipo di documento: fatture, ricevute, ordini di acquisto, contratti, moduli e email. Che tu abbia dati strutturati, semi-strutturati o non strutturati, i sistemi intelligenti possono imparare a trattare formati di documento molto diversi.

In che modo Parseur può aiutare ad automatizzare l’elaborazione dei documenti?

Parseur automatizza l'intero workflow documentale dall’estrazione da email fino all’esportazione dei dati. Con template pronti e configurazione no-code, puoi estrarre subito le informazioni chiave e inviarle automaticamente ad app come Google Sheets, Power Automate o Zapier, senza intervento manuale.

Quali sono i vantaggi di implementare l’IDP in azienda?

I vantaggi principali includono la riduzione del carico manuale, tempi di elaborazione più rapidi, maggiore precisione dei dati e un elevato risparmio sui costi. Molte aziende ottengono anche una maggiore soddisfazione dei dipendenti, che possono dedicarsi di più ad attività strategiche invece che a mansioni ripetitive.

L’IDP è adatto alle piccole imprese?

Certamente! L’elaborazione intelligente dei documenti può crescere con le esigenze aziendali ed è adattabile. Anche una piccola impresa può iniziare automatizzando pochi processi documentali ripetitivi ed espandersi gradualmente. Strumenti cloud come Parseur rendono la transizione semplice ed economica.

Quanto è sicura l’automazione dell’elaborazione dei documenti?

La maggior parte dei moderni strumenti IDP, incluso Parseur, sono basati su cloud e rispettano rigorosi standard di protezione dei dati. I dati sono crittografati, archiviati in modo sicuro e accessibili solo agli utenti autorizzati, garantendo la conformità a regolamenti come il GDPR.

Ultimo aggiornamento il 7 novembre 2025