Jak Automatycznie Wyodrębniać Dane z PDF-ów za Pomocą AI

AI dynamicznie zmienia sposób, w jaki firmy przetwarzają i zarządzają dokumentami. Zgodnie z The Business Research Company, światowy rynek oprogramowania do wyodrębniania danych ma rosnąć w tempie 15,9% CAGR do 2029 roku, osiągając wartość 3,64 miliarda dolarów. Wzrost ten napędzają narzędzia AI automatyzujące ręczne przetwarzanie PDF-ów, zmniejszenie liczby błędów i możliwość obsługi coraz większej liczby dokumentów.

Wyodrębnianie danych za pomocą AI z PDF-ów eliminuje te trudności, umożliwiając automatyczne analizowanie nieustrukturyzowanych treści — od faktur i umów, po dokumenty przewozowe czy raporty finansowe. W tym artykule przedstawiamy, czym jest wyodrębnianie danych za pomocą AI, dlaczego warto je stosować do PDF-ów, jak przebiega proces oraz z jakich parserów PDF możesz skorzystać, by zautomatyzować ten obszar.

Najważniejsze informacje

• Wyodrębnianie danych z PDF-ów za pomocą AI eliminuje ręczne wprowadzanie danych oraz ogranicza ryzyko ludzkich błędów
• Zastosowania obejmują: faktury, umowy, dokumentację medyczną i przewozową
• Rozwiązania takie jak Parseur oferują skalowalny, precyzyjny, zautomatyzowany proces wyodrębniania danych

Czym Jest Wyodrębnianie Danych za Pomocą AI?

Wyodrębnianie danych za pomocą AI polega na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do automatycznego pobierania informacji z dokumentów takich jak PDF-y, obrazy czy pliki zeskanowane. Łączy technologie, takie jak OCR (optyczne rozpoznawanie znaków), uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), aby odnaleźć i wyodrębnić dane strukturalne z nieustrukturyzowanych lub półstrukturalnych źródeł. Jest efektywne nawet przy dokumentach o różnych formatach: od paragonów i formularzy odręcznych po wielokolumnowe raporty, z którymi tradycyjne metody mogą sobie nie radzić.

Wyzwania Ręcznego Wyodrębniania Danych z PDF-ów

Ręczne wyodrębnianie danych z PDF-ów polega zwykle na kopiowaniu, przepisywaniu lub użyciu prostych narzędzi OCR. Takie podejście jest czasochłonne, mało elastyczne i problematyczne przy dużych wolumenach czy złożonych strukturach dokumentów.

Wyobraź sobie konieczność ręcznego przetwarzania 500 faktur PDF – każdorazowo musisz wyszukać i zanotować numer faktury, kwotę, datę czy nazwę kontrahenta. To nie tylko żmudne i nużące, ale także mocno narażone na błędy.

Najczęstsze bolączki ręcznego wyodrębniania PDF-ów:

• Brak możliwości kopiowania tekstu w zeskanowanych lub obrazowych PDF-ach
• Ryzyko pomyłek podczas ręcznego przepisywania
• Trudność w pracy z tabelami, wielokolumnowymi układami, dopiskami odręcznymi
• Niemożność szybkiego skalowania przy wzroście liczby dokumentów

Te wyzwania sprawiają, że ręczne wyodrębnianie PDF-ów jest po prostu nieopłacalne i trudne do utrzymania – zwłaszcza, gdy miesięcznie obsługujesz setki czy tysiące dokumentów.

Jak Działa Wyodrębnianie Danych za Pomocą AI

Tak wygląda proces wyodrębniania danych za pomocą AI krok po kroku:

1. Wczytanie dokumentu – Użytkownik przesyła PDF lub obraz do narzędzia korzystającego z AI. Jeśli dokument jest zeskanowany, OCR zamienia go w tekst maszynowy.
2. Analiza tekstu – Modele uczenia maszynowego i NLP analizują dokument, rozumiejąc nie tylko tekst, ale i jego kontekst (np. czy cyfra oznacza wartość faktury, datę czy numer podatkowy).
3. Ekstrakcja pól – AI pobiera wymagane pola według reguł, modeli lub dynamicznie poprzez rozpoznanie wzorców, słów kluczowych, nazwanych bytów.
4. Eksport wyników – Wyodrębnione dane są eksportowane do formatów takich jak Excel, CSV czy JSON lub trafiają bezpośrednio do bazy danych, CRM czy ERP dzięki integracjom.

Dzięki temu procesowi redukujesz ręczną pracę i zyskujesz błyskawiczne przetwarzanie nawet dużych zbiorów nieustrukturyzowanych dokumentów.

Korzyści z Wyodrębniania Danych z PDF-ów za Pomocą AI

Ręczne wyciąganie i przetwarzanie danych z dokumentów jest pracochłonne i obarczone ryzykiem błędów. Zautomatyzowane wyodrębnianie danych z PDF-ów przy wsparciu AI upraszcza ten proces i czyni go zdecydowanie wydajniejszym. Według Scoop Market, wdrożenie Intelligent Document Processing (IDP) może ograniczyć liczbę błędów nawet o ponad połowę, zmniejszając ryzyko o 52% lub więcej.

Większa precyzja

AI usuwa konieczność ręcznego wprowadzania danych i minimalizuje ludzkie pomyłki, oferując powtarzalne, spójne wyniki – nawet przy najbardziej złożonych układach dokumentów.

Lepsza szybkość i wydajność

Zautomatyzowane wyodrębnianie danych pozwala przetwarzać tysiące dokumentów w kilka minut, odciążając pracowników i pozwalając im skupić się na zadaniach o większej wartości.

Skalowalność

Wyodrębnianie danych za pomocą AI może być skalowane niemal dowolnie – od kilkunastu plików do milionów dokumentów – bez zatrudniania nowych osób. Niezbędne w branżach finansowych, medycznych i wszędzie tam, gdzie gromadzi się ogromne wolumeny dokumentacji.

Obsługa nieustrukturyzowanych danych

Nowoczesne narzędzia AI poradzą sobie z wieloma typami danych – od paragonów, faktur po formularze odręczne i raporty o nietypowych układach. To wykracza poza możliwości tradycyjnych rozwiązań.

Oszczędność kosztów

Automatyzacja procesu wyodrębniania danych z PDF-ów ogranicza koszty związane z żmudną, ręczną pracą, pozwalając firmom szybciej, dokładniej i taniej realizować procesy dokumentowe.

Przykłady Zastosowania i Aplikacje

Wyodrębnianie danych z PDF-ów za pomocą AI realnie zmienia sposób działania firm w wielu branżach – od finansów po medycynę. Organizacje stosują te rozwiązania, by oszczędzić czas, ograniczyć liczbę błędów i usprawnić kluczowe procesy.

Przetwarzanie faktur i rozliczeń

Zespoły finansowe i księgowe wykorzystują AI do automatycznego pobierania kluczowych danych z faktur, takich jak numer, data, kwota czy dane sprzedawcy.

Dokumentacja medyczna

Centra medyczne i kliniki wyciągają dane pacjentów, wyniki badań oraz kody rozliczeniowe z akt medycznych w PDF-ach, co poprawia czas reakcji i jakość obsługi pacjenta.

Apollo Hospitals w Indiach zainwestowały w AI do automatyzacji zadań związanych z dokumentacją medyczną. Dzięki temu personel medyczny zyskuje codziennie 2-3 godziny więcej na opiekę nad pacjentami.

Obsługa umów i dokumentów prawnych

Kancelarie prawne oraz zespoły zakupowe automatyzują wydobywanie klauzul, nazw stron czy terminów z umów, co pozwala na szybszą analizę i lepszą zgodność z regulacjami.

Logistyka i wysyłka

AI usprawnia łańcuch dostaw, pobierając daty wysyłek, miejsca doręczenia lub numery przesyłek z listów przewozowych, protokołów odbioru czy dokumentów celnych.

Najlepsze Narzędzia AI do Wyodrębniania Danych z PDF-ów

W dobie szerokiej automatyzacji wybór właściwego narzędzia AI często decyduje o efektywności procesu obsługi dokumentów. Oto przegląd czołowych platform do wyodrębniania danych z PDF-ów – łączą precyzję, skalowalność i intuicyjność.

Parseur

Parseur to wszechstronna platforma automatyzacji dokumentów, która wykorzystuje AI i zaawansowany OCR do ekstrakcji danych opartą na szablonach oraz modelach uczenia maszynowego. Parseur jest przeznaczony do obsługi nieustrukturyzowanych i półstrukturalnych dokumentów – pozwala szybko uzyskiwać czyste, ustrukturyzowane dane z PDF-ów, e‑maili, obrazów i wielu innych plików, bez ręcznej interwencji.

Kluczowy atut Parseur to intuicyjny interfejs „przeciągnij i upuść” połączony z setkami integracji. Dzięki temu rozwiązanie pozostaje dostępne dla każdego użytkownika – zarówno specjalistów IT, jak i osób nietechnicznych. Niezależnie, czy z dokumentów wyciągasz faktury, potwierdzenia dostaw, zamówienia czy e‑maile sprzedażowe, Parseur pozwala zbudować automatyczne procesy przetwarzania i zaoszczędzić dziesiątki godzin pracy.

Google Cloud Document AI

Chmurowe API wykorzystujące technologie OCR oraz NLP Google’a do masowej ekstrakcji uporządkowanych danych. Popularne wśród developerów oraz dużych firm.

Amazon Textract

Rozwiązanie w ekosystemie AWS czyta PDF-y i obrazy, wyodrębniając tabele, tekst, formularze. Idealne dla zespołów IT wymagających elastyczności i rozbudowanych integracji.

Docparser

Parser PDF zaprojektowany do wyodrębniania danych na podstawie reguł i AI. Wykorzystywany szczególnie przy powtarzalnych i przewidywalnych dokumentach biurowych.

Mindee

Platforma zorientowana na API, skierowana do programistów i firm technologicznych. Słynie z wysokiej prędkości OCR oraz dedykowanych modeli do paragonów i dokumentów identyfikacyjnych.

Przyszłość Wyodrębniania Danych przy Użyciu AI

Technologie wyodrębniania danych za pomocą AI ewoluują z każdym rokiem. Wraz z rozwojem modeli generatywnej AI (np. GPT-4 i nowszych), systemy AI coraz lepiej rozumieją sens i kontekst dokumentów, umożliwiając nie tylko wyciąganie surowych danych, ale także analizę oraz odpowiadanie na specyficzne pytania na podstawie treści. To przekłada się na rosnącą wartość wyodrębnianych danych dla biznesu.

Zgodnie z prognozami BytePlus, do 2026 roku predykcyjna AI będzie pozwalała przewidywać odejścia klientów z 85% skutecznością oraz analizować predyspozycje medyczne z precyzją przekraczającą 90%, dzięki rozwojowi algorytmów adaptacyjnych.

Najważniejsze trendy w wyodrębnianiu danych za pomocą AI:

• Ekstrakcja bez szablonów dzięki uczeniu adaptacyjnemu – Nowe modele AI będą wyodrębniały dane z dowolnych dokumentów bez konieczności ręcznego definiowania szablonów, automatycznie ucząc się struktury.
• Zaawansowane rozpoznawanie pisma odręcznego – AI nieustannie poprawia rozpoznawanie i interpretację tekstu odręcznego, znacznie rozszerzając zakres przetwarzanych dokumentów papierowych.
• Integracja z platformami RPA i IDP – Wyodrębnianie danych przez AI coraz szerzej integruje się z narzędziami automatyzacji procesów biznesowych (RPA) oraz przetwarzania inteligentnych dokumentów (IDP), co umożliwia pełną automatyzację przepływów dokumentów – od pobrania danych po ich analizę.

Te trendy napędzają rewolucję w kierunku bardziej inteligentnej, elastycznej i zautomatyzowanej obsługi dokumentów – zarówno cyfrowych, jak i papierowych. Wyodrębnianie danych za pomocą AI będzie coraz szybsze, skalowalne i dostępne, a firmy zyskają ogromną przewagę dzięki automatyzacji tego procesu.

Najczęściej zadawane pytania

Masz pytania dotyczące wyodrębniania danych z PDF-ów sterowanego AI? Oto odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania, które pomogą Ci lepiej zrozumieć, jak to działa i jak zacząć.

• Jak dokładne jest wyodrębnianie danych za pomocą AI?
  Dokładność zależy od narzędzia i jakości wejściowych dokumentów, ale często przekracza 90–95%. Dobrze wytrenowane systemy AI są znacznie bardziej spójne niż ręczne wprowadzanie danych.

• Czy AI potrafi wyodrębniać dane z odręcznych lub zeskanowanych PDF-ów?
  Tak. Zaawansowane narzędzia wykorzystują OCR z AI do odczytu zeskanowanych plików i trudnego do odczytania pisma odręcznego, choć pliki niskiej jakości mogą wymagać ręcznego sprawdzenia.

• Jaka jest różnica między OCR a wyodrębnianiem danych za pomocą AI?
  OCR przekształca tekst ze zeskanowanych dokumentów na format czytelny przez maszynę. Wyodrębnianie danych za pomocą AI idzie o krok dalej, rozumiejąc kontekst tekstu i pobierając konkretne pola, takie jak imiona, kwoty czy daty.

• Czy wyodrębnianie danych za pomocą AI jest bezpieczne?
  Tak, narzędzia AI, takie jak Parseur, wykorzystują szyfrowanie i przestrzegają ram zgodności (np. GDPR lub HIPAA), aby zapewnić bezpieczeństwo danych. Zawsze sprawdzaj standardy prywatności i zgodności dostawcy przed użyciem.

Najczęściej zadawane pytania

Masz pytania dotyczące wyodrębniania danych z PDF-ów sterowanego AI? Oto odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania, które pomogą Ci lepiej zrozumieć, jak to działa i jak zacząć.

Jak dokładne jest wyodrębnianie danych za pomocą AI?

Dokładność zależy od narzędzia i jakości wejściowych dokumentów, ale często przekracza 90–95%. Dobrze wytrenowane systemy AI są znacznie bardziej spójne niż ręczne wprowadzanie danych.

Czy AI potrafi wyodrębniać dane z odręcznych lub zeskanowanych PDF-ów?

Tak. Zaawansowane narzędzia wykorzystują OCR z AI do odczytu zeskanowanych plików i trudnego do odczytania pisma odręcznego, choć pliki niskiej jakości mogą wymagać ręcznego sprawdzenia.

Jaka jest różnica między OCR a wyodrębnianiem danych za pomocą AI?

OCR przekształca tekst ze zeskanowanych dokumentów na format czytelny przez maszynę. Wyodrębnianie danych za pomocą AI idzie o krok dalej, rozumiejąc kontekst tekstu i pobierając konkretne pola, takie jak imiona, kwoty czy daty.

Czy wyodrębnianie danych za pomocą AI jest bezpieczne?

Tak, narzędzia AI, takie jak Parseur, wykorzystują szyfrowanie i przestrzegają ram zgodności (np. GDPR lub HIPAA), aby zapewnić bezpieczeństwo danych. Zawsze sprawdzaj standardy prywatności i zgodności dostawcy przed użyciem.

Ostatnia aktualizacja 30 stycznia 2026