Czym jest inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP)?

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) automatyzuje ekstrakcję, walidację i przekierowanie danych z dokumentów, takich jak faktury, e-maile czy pliki PDF.

Kluczowe informacje:

• Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) automatyzuje ekstrakcję, walidację i dostarczanie danych z dokumentów, ograniczając pracę ręczną.
• Narzędzia oparte na AI automatyzują obsługę danych niestrukturalnych i zwiększają precyzję procesów biznesowych.
• Parseur pomaga zespołom automatyzować przetwarzanie dokumentów od A do Z, oszczędzając czas i eliminując powtarzalne zadania.

W uproszczeniu, głównym celem IDP (znanego także jako inteligentna automatyzacja dokumentów) jest maksymalne ograniczenie udziału człowieka dzięki technologii. Nazywane także „assembly dokumentów”, rozwiązanie to pomaga wydobywać dane z różnych źródeł i układów.

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) łączy sztuczną inteligencję (AI), analitykę predykcyjną i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), by zautomatyzować obsługę danych w organizacji. To coś więcej niż ekstrakcja danych — pozwala w pełni zdigitalizować i uprościć przepływy pracy oparte na dokumentach.

Według raportu ThinkAutomation rynek globalnej automatyzacji cyfrowej wart jest obecnie 6,76 mld dolarów, a do 2023 roku wzrośnie do 12,61 mld dolarów.

Przygotowaliśmy pełny przewodnik pokazujący, czym jest inteligentne przetwarzanie dokumentów i jak firmy mogą je wykorzystać do rozwoju swojego biznesu.

Czym jest IDP?

Wikipedia definiuje automatyzację przetwarzania dokumentów jako projektowanie systemów i przepływów, które wspierają tworzenie dokumentów elektronicznych.

"Automatyczne zbieranie wymaganych danych z różnych rodzajów dokumentów, weryfikacja ich poprawności i wykorzystywanie wydobytych danych poprzez dodanie istotnych funkcji i zwiększenie ich wartości" — definicja według AI Multiple, maj 2020

Zgodnie z najnowszym badaniem Fact.MR, światowy rynek automatyzacji procesów biznesowych będzie dynamicznie rósł. Rozwiązania technologiczne mają do końca 2026 roku przekroczyć 2,1 mld dolarów przychodów.

Do końca 2026 roku globalny rynek automatyzacji procesów biznesowych ma przynieść 5,247.2 mln dolarów przychodu.

• Fact.MR

Ameryka Północna ma dominować w światowym rynku automatyzacji procesów biznesowych w całym okresie prognozy. Automatyzacja przetwarzania dokumentów zyskuje uwagę globalnie, oferując przełomowe rozwiązania do ekstrakcji danych.

Jak działa inteligentne przetwarzanie dokumentów?

Ekstrakcja danych, czyli przekształcanie danych niestrukturalnych w strukturalne, odgrywa kluczową rolę w automatyzacji przetwarzania dokumentów. W raporcie opublikowanym na Forbes w 2019 roku wskazano, że 95% firm regularnie musi zarządzać danymi niestrukturalnymi.

Ekstrakcja danych zależy od trzech typów dokumentów:

1. Dane niestrukturalne nie mają zdefiniowanej struktury i nie są czytelne dla komputerów. Przykładami są książki, artykuły, dokumentacja medyczna, pliki tekstowe.
2. Dane półstrukturalne to informacje trudne do pełnej organizacji. Zaliczają się do nich zdjęcia cyfrowe, stemple dat, obrazy oraz faktury.
3. Dane strukturalne to informacje przekształcone do jasno określonego modelu danych.

Przeczytaj więcej o danych strukturalnych i niestrukturalnych

7 kroków automatyzacji przetwarzania dokumentów

Ręczna obsługa dokumentów jest podatna na błędy i czasochłonna. Dzięki automatycznym narzędziom firmy mogą generować i obsługiwać dokumenty w kilka sekund.

1. Pobieranie danych
2. Przechwytywanie danych
3. Klasyfikacja danych
4. Ekstrakcja danych
5. Walidacja danych
6. Transformacja danych
7. Eksport danych

Poniżej opisaliśmy kroki automatyzacji przetwarzania dokumentów — wszystko bez udziału człowieka.

Krok 1: Pobieranie danych

Ingestia dokumentów to pierwszy etap inteligentnego przetwarzania. To sposób, w jaki dokumenty trafiają do systemu: e-mailem, przez przesyłanie plików, wspólne foldery lub API.

• Najczęstsze źródła to PDF, obrazy, arkusze kalkulacyjne i dokumenty zeskanowane.
• Przykład: faktury lub paragony trafiają automatycznie na platformę IDP przez e-mail lub zbiorczy upload.

Krok 2: Przechwytywanie danych

Przed ekstrakcją danych zeskanowane dokumenty i obrazy należy oczyścić i przekonwertować na tekst możliwy do odczytu przez maszynę. Ten etap zapewnia poprawność OCR i spójność formatowania.

• Stosowane techniki to poprawa jakości obrazu, prostowanie, redukcja szumów.
• Przykład: OCR wydobywa czytelny tekst ze skanu faktury lub ręcznie wypisanego paragonu.

Krok 3: Klasyfikacja danych

Na tym etapie AI analizuje zawartość dokumentu i przypisuje go do właściwej kategorii, na przykład: faktura, zamówienie, CV lub umowa. To pozwala automatycznie wybrać odpowiedni model ekstrakcji danych dla danego typu dokumentu.

• Przykład: faktura rozpoznana przez system IDP kierowana jest do specjalistycznego szablonu dopasowanego do faktur.

Krok 4: Ekstrakcja danych

Ekstrakcja polega na wyodrębnieniu kluczowych informacji z dokumentu. Dzięki AI oraz rozpoznawaniu wzorców, system wydobywa pola dla różnych zastosowań — od branży finansowej po umowy i formularze.

• Przykładowe pola to numery faktur, nazwy dostawców, sumy, daty.
• Przykład: Automatyczne pobranie „numeru faktury” oraz „kwoty do zapłaty” na potrzeby księgowości.

Przeczytaj więcej o tym, czym jest ekstrakcja danych

Krok 5: Walidacja danych

Po wydobyciu danych następuje ich weryfikacja pod względem poprawności i zgodności ze zdefiniowanymi regułami. System kontroluje kompletność, błędy formatowania oraz duplikaty.

• Kontrole logiczne zapewniają zgodność z normami rachunkowymi i biznesowymi.
• Przykład: Oznaczanie faktur z brakującym NIP-em lub nieprawidłową sumą.

Krok 6: Transformacja danych

W tym etapie dane są standaryzowane — np. formaty dat czy walut są ujednolicane, a pola mapowane do wewnętrznych schematów systemu.

• Przykład: zamiana dat na format RRRR-MM-DD i przypisanie nazw dostawców do bazy kontrahentów.

Krok 7: Eksport danych

Ostatni etap to eksport wyczyszczonych, zweryfikowanych danych do innych systemów biznesowych. Dzięki integracjom i API dane trafiają automatycznie do CRM, ERP czy arkuszy kalkulacyjnych.

• Dostarczanie danych zazwyczaj odbywa się w czasie rzeczywistym, co zapewnia natychmiastową dostępność w procesach.
• Przykład: eksport pól faktury bezpośrednio do programu księgowego lub Google Sheets.

Korzyści z zastosowania inteligentnego przetwarzania dokumentów w firmie

IDP można wdrożyć praktycznie w każdej branży — od finansów, przez nieruchomości, po gastronomię. Korzyści z tego typu automatyzacji w firmie obejmują:

Oszczędność czasu i zasobów

Według raportu McKinsey nawet 60% zawodów mogłoby zaoszczędzić 30% czasu dzięki automatyzacji procesów. Automatyzacja powtarzalnych zadań pozwala znacząco ograniczyć straty czasu i kosztów.

Prawdziwą wartość automatyzacji buduje jednak nie tylko wydajność, ale precyzja danych. Wiele organizacji wdraża automatyczne procesy tylko po to, by potem odkryć, że niedokładne dane je spowalniają. Jeśli podstawą automatyzacji są dane o niskiej jakości, zespoły zamiast wyciągać wnioski — naprawiają błędy. To ustandaryzowane, rzetelne dane czynią z automatyzacji strategiczne narzędzie rozwoju.

Automatyzacja daje też większą swobodę pracownikom. Zamiast żmudnego przepisywania dokumentów, mogą możliwie szybko zacząć pracę analityczną, decyzyjną czy innowacyjną. To przekłada się nie tylko na wydajność, ale i na zadowolenie z pracy. Kiedy pracownicy nie ślęczą nad poprawianiem błędów czy rutynową obróbką papierów, mogą przyczynić się do strategicznych inicjatyw firmy.

90% pracowników jest obciążonych żmudną i powtarzalną pracą, którą można łatwo zautomatyzować — statystyki ThinkAutomation.

Testy Parseur z czerwca 2024 roku wykazały, że przeciętny klient tego narzędzia do przetwarzania dokumentów oszczędza około 150 godzin ręcznego wprowadzania danych i 6413 dolarów miesięcznie. – Statystyki Parseur, czerwiec 2024

Brak błędów ludzkich

Ręczne przeglądanie setek dokumentów każdego dnia niemal gwarantuje błędy. Dzięki automatyzacji przetwarzania dokumentów, liczba pomyłek spada praktycznie do zera.

Automatyczna kopia zapasowa

Automatyczne narzędzia same wykonują backup Twoich danych. Narzędzia do przetwarzania dokumentów najczęściej działają w chmurze — dane są bezpiecznie przechowywane oraz dostępne z każdego miejsca i w każdej chwili.

Gotowe modele i szablony branżowe

Dostępne są rozwiązania, które oferują gotowe szablony dla różnych branż. Przykładowo, Parseur obsługuje liczne platformy nieruchomości, automatycznie wydobywając dane (kontakt, informacje o nieruchomości, źródło leadu).

Wydajność procesów

Firmy mogą skupić się na kluczowych aspektach, takich jak obsługa klienta, podnosząc produktywność i sprzedaż. Wdrożenie automatyzacji przekłada się na ROI 30-200% w pierwszym roku, głównie dzięki redukcji kosztów pracy. Pracownicy mogą wykorzystać czas twórczy znacznie lepiej niż na żmudnych zadaniach.

Funkcje narzędzia do inteligentnego przetwarzania dokumentów

Wybierając narzędzie do automatycznego przetwarzania dokumentów, warto określić niezbędne funkcje. Oto te najważniejsze:

Przyjazność dla użytkownika i bezproblemowe przepływy pracy

Najlepiej, jeśli narzędzie jest proste w obsłudze, szczególnie gdy nie jesteś technicznym ekspertem. Rozwiązania „no-code”, pozwalające budować płynne procesy bez programowania, będą strzałem w dziesiątkę!

Integracja z innymi aplikacjami

Możliwość podłączenia narzędzia do dowolnej aplikacji znacząco skraca czas i upraszcza workflow. Jeśli używasz narzędzia np. do generowania leadów, musisz móc połączyć je z Mailchimp czy Intercom, aby dane przekazywały się automatycznie.

Rodzaje rozwiązań IDP

Dzięki rozwojowi technologii i big data ekstrakcję danych można przeprowadzić na wiele sposobów — w zależności od liczby i rodzaju dokumentów.

AI builder od Power Automate

AI builder to nowe zautomatyzowane narzędzie Microsoftu, pozwalające dodać sztuczną inteligencję do aplikacji i integracji. Dzięki prostemu interfejsowi „wskaż i kliknij” możesz tworzyć rozmaite modele AI, idealnie dopasowane do potrzeb Twojej organizacji.

OCR

Optical Character Recognition (OCR) zamienia obrazy (zeskanowane PDF, zdjęcia, zrzuty ekranów) w tekst czytelny dla maszyn. OCR to kluczowy pierwszy krok ekstrakcji danych z obrazów, ale samodzielnie generuje tylko surowy tekst — nie rozumie struktury ani znaczenia pól.

Sieci neuronowe (rodzaj modelu uczenia maszynowego) są trenowane na ogromnych zbiorach danych (publicznych lub licencjonowanych, nie na prywatnych danych klientów). Uczą się wtedy rozpoznawać wzorce, np. jak wygląda faktura, jak formatowane są daty i sumy, typowe układy etykieta/wartość itd.

Dzięki wstępnemu przeszkoleniu modele te można stosować do nowych dokumentów, gdzie niezawodnie rozpoznają i klasyfikują pola w różnych układach i językach — oferując większą precyzję niż sam OCR czy sztywne szablony. Ważne: Parseur nie trenuje tych bazowych modeli na dokumentach klientów — modele są stosowane do ich plików jedynie w trybie aplikacji, bez wpływu na rdzeń systemu.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) przechodzi krok dalej, pomagając systemom automatyzacji rozumieć nie tylko tekst, ale i kontekst oraz znaczenie. Dzięki NLP narzędzia rozróżniają podobne sformułowania (np. „numer faktury” i „ID referencyjne”), rozumieją strukturę zdań i potrafią wydobywać informacje nawet z niestrukturalnych e-maili czy umów.

Na końcu Robotyczna Automatyzacja Procesów (RPA) pozwala zamienić wydobyte i zrozumiane dane na konkretne działania biznesowe. Gdy OCR, ML i NLP wychwycą odpowiednie dane, RPA automatycznie wywołuje workflow — np. aktualizuje ERP, wysyła powiadomienia czy rozlicza płatności. Tak tworzony jest w pełni zautomatyzowany pipeline: OCR odczytuje, ML uczy się, NLP rozumie, RPA reaguje — a cały proces przetwarzania dokumentów staje się szybki, spójny i niezawodny.

Przykłady zastosowań inteligentnego przetwarzania dokumentów

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) automatyzuje procesy w różnych działach i branżach, zamieniając dane niestrukturalne w uporządkowane, wartościowe informacje. Łącząc OCR, uczenie maszynowe i NLP, IDP wypełnia lukę między surowymi dokumentami a gotowymi danymi biznesowymi. To nie tylko przyspiesza operacje, ale też zwiększa precyzję, zgodność i skalowalność — kluczowe w automatyzacji zgodnej z normą ISO 8000.

Kilka praktycznych scenariuszy:

Obsługa zobowiązań (Accounts Payable)

IDP upraszcza przetwarzanie faktur, automatycznie wydobywając kluczowe pola, takie jak nazwy dostawców, sumy czy kody podatkowe — nawet w ponad 160 językach. Według Ascend koszt przetworzenia papierowej faktury to średnio 15$, podczas gdy automatyzacja tej czynności obniża cenę do 2,36$. Wyodrębnione dane trafiają bezpośrednio do ERP lub narzędzi księgowych, jak QuickBooks czy Zoho Invoice, minimalizując ręczne wprowadzanie informacji oraz błędy i zwiększając przejrzystość finansów.

Obsługa zamówień

IDP upraszcza obsługę zamówień, automatycznie wydobywając elementy zamówienia, numery, dane dostawców, ilości i sumy ze zleceń. Jak podaje Reuters, 57% zespołów zakupowych nadal korzysta z ręcznego wprowadzania danych, a platforma uzyskuje aż 99,9% dokładności przy parsowaniu zamówień. Dane są przekazywane bezpośrednio do systemów do obsługi zamówień lub ERP, radykalnie redukując czynności manualne i umożliwiając szybszą realizację oraz zgodność z wymogami.

HR/Onboarding

Parseur wydobywa kluczowe dane z CV — takie jak dane kontaktowe, wykształcenie czy doświadczenie zawodowe — a także umożliwia anonimizację, usuwając dane osobowe. Ustrukturyzowane dane mogą być wysyłane do narzędzi HR lub systemów śledzenia aplikacji (ATS), jak BambooHR czy Monday, przez API lub gotowe integracje. Pozwala to działom HR skoncentrować się na ocenie kandydatów, zamiast na żmudnym przepisywaniu życiorysów.

Parseur: najlepsze oprogramowanie do inteligentnego przetwarzania dokumentów w 2026 roku

Parseur to narzędzie AI do przetwarzania dokumentów, które wydobywa dane z e-maili i plików PDF. Korzystając z narzędzia do parsowania dokumentów opartego na AI, takiego jak Parseur, możesz zaoszczędzić setki godzin manualnej pracy i w pełni zautomatyzować ścieżkę przetwarzania dokumentów.

Oprogramowanie Parseur AI to najnowocześniejszy i najbardziej inteligentny silnik parsujący do przekształcania dokumentów w ustrukturyzowane dane. Dostosowuje się do każdego układu dokumentu.

Parseur można zintegrować z tysiącami aplikacji, takich jak Zapier, Power Automate czy Integromat.

Wdrażając automatyzację przetwarzania dokumentów w firmie, zapewnisz sobie w pełni automatyczne procesy biznesowe end-to-end. Automatyzacja przetwarzania dokumentów niesie ze sobą liczne korzyści, usprawniając działania firmy i umożliwiając osiąganie szybszych rezultatów.

Najczęściej zadawane pytania

Coraz więcej firm sięga po automatyzację, aby usprawnić działania. Pojawiają się pytania o to, do czego służy inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) i jak wpisuje się w istniejące procesy. Poniżej odpowiadamy na najczęstsze pytania, aby lepiej wyjaśnić, jak działa IDP, jakie daje korzyści i jak narzędzia takie jak Parseur czynią automatyzację bezproblemową.

Jaki jest główny cel inteligentnego przetwarzania dokumentów (IDP)?

Głównym celem IDP jest automatyzacja ekstrakcji, walidacji i organizacji danych z różnych dokumentów. Pomaga firmom zaoszczędzić czas, ograniczyć błędy ludzkie i zapewnić spójne, precyzyjne przetwarzanie danych w całym cyklu pracy.

Jak IDP różni się od tradycyjnego OCR?

Chociaż OCR (optyczne rozpoznawanie znaków) zamienia obrazy i zeskanowane dokumenty w czytelny tekst, IDP idzie o kilka kroków dalej. Wykorzystuje sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, aby zrozumieć kontekst dokumentu, wyodrębnić dane strukturalne i automatycznie przekierować je do innych systemów biznesowych.

Jakie rodzaje dokumentów może przetwarzać IDP?

IDP może przetwarzać praktycznie każdy rodzaj dokumentu, od faktur, paragonów i zamówień, po umowy, formularze i e-maile. Niezależnie od tego, czy dokumenty są strukturalne, częściowo strukturalne czy niestrukturalne — inteligentne systemy uczą się obsługi różnorodnych formatów.

W jaki sposób Parseur pomaga zautomatyzować przetwarzanie dokumentów?

Parseur automatyzuje cały przepływ dokumentów: od odbioru e-maila, przez ekstrakcję danych, aż po eksport informacji. Dzięki gotowym szablonom i konfiguracji typu „no-code”, firmy mogą błyskawicznie wyciągać kluczowe informacje i przesyłać je do aplikacji, takich jak Google Sheets, Power Automate lub Zapier — bez udziału człowieka.

Jakie są korzyści z wdrożenia IDP w firmie?

Najważniejsze korzyści to: ograniczenie pracy ręcznej, przyspieszenie przetwarzania, poprawa dokładności danych i znaczne oszczędności kosztów. Większość firm obserwuje także większe zadowolenie pracowników, bo zespoły mogą koncentrować się na zadaniach wyższego szczebla.

Czy IDP nadaje się dla małych firm?

Tak! Inteligentne przetwarzanie dokumentów jest elastyczne i skalowalne. Małe firmy mogą zacząć od automatyzacji kilku powtarzających się zadań i rozszerzać zakres wraz z rozwojem. Narzędzia chmurowe, takie jak Parseur, czynią tę zmianę prostą i przystępną cenowo.

Jak bezpieczna jest automatyzacja przetwarzania dokumentów?

Większość nowoczesnych narzędzi IDP, w tym Parseur, działa w chmurze i przestrzega ścisłych standardów ochrony danych. Dane są szyfrowane, bezpiecznie przechowywane i dostępne tylko dla uprawnionych użytkowników, co zapewnia zgodność z przepisami, np. RODO.

Ostatnia aktualizacja 2 lutego 2026