使用AI进行文档处理

文档处理是任何组织实现数字化转型的核心环节。人工智能的出现彻底改变了企业处理数据的方式。如今,借助AI,数据能够被轻松读取、分类、转换和处理,助力企业实现更高效的数据分析。

什么是文档处理?

简单来说,文档处理就是将非结构化数据转化为结构化数据。结构化数据随后可用于进一步分析。

每天产生的数据量已高达328.77百万TB,企业每天都在处理数据。不幸的是,纸质文档仍在使用,人工转换十分困难。最常见需要处理的文档包括:

  • 发票
  • 收据
  • 合同
  • 邮件
  • 身份证件

手动文档处理已不再可行

数据处理对任何企业都极为重要,因为它将影响关键决策并帮助理解客户。当手动处理文档时,容易出错,影响数据准确性。

这还是一个十分繁琐且消耗大量资源的过程,因此会增加企业成本。

为了缓解这些挑战,越来越多的企业开始采用智能文档处理工具来实现流程自动化。

AI在文档处理中的应用

智能文档处理(IDP)指通过人工智能从文档中提取文本。近年来,AI的应用普及率已提升到近60%

AI对光学字符识别(OCR)领域的影响尤为显著。OCR技术可以将印刷或手写文本转换为机器编码文本,从而实现检索和编辑。传统OCR系统存在局限,常常无法应对复杂的版式、手写体及低质量文档。

AI的加持,使得市面上出现了大量IDP工具,进一步加速了数字化转型。

AI文档处理的优势

将AI集成到文档处理流程中,将成为企业极具价值的资产,有助于提升效率与生产力。以下是文档AI的主要优势。

手动任务实现自动化

这可能是使用智能文档处理软件最大的优势之一。人工数据录入耗时且繁琐,自动化流程能让推进速度大幅提升。

员工可以专注于更有成效的工作

AI可以完成繁重的任务,通过自动化重复性流程,员工能有更多时间专注战略,例如,房地产经纪人能有更多时间促成交易及与潜在买家建立深入联系。

避免人为错误

手动处理文档不可避免会出错,而文档AI则能降低这些风险。借助深度学习和机器学习等算法,数据准确性大大提升。

Gartner研究表明,返工可能会耗费全职员工30%的时间

实现非结构化到结构化数据的转换

基于AI的软件可以轻松高精度地读取、识别多语言环境下的文本、字符及图片,并转为机器可读格式,便于后续分析。

了解非结构化、半结构化和结构化数据的区别

阅读如何将非结构化数据转换为结构化数据

基于AI的文档处理应用场景

随着越来越多企业迈向无纸化社会,AI文档自动化成为实现目标的利器。

金融服务

一些银行和金融机构在开户或贷款申请时依然使用纸质及PDF表单。下列任务都可自动化:

  • 客户开户
  • 财务报告
  • 支票图像处理
  • KYC验证

保险行业

理赔表单依然以纸质为主,且内容有时不准确。以下多项流程都能实现自动化和流程优化:

房地产行业

房产中介来源各异获取房源线索,格式不同。逐一筛查邮件并提取房产或买家数据十分耗时。

自动提取这些线索,再同步至房地产CRM,可大幅节省时间和成本。

Parseur:领先的AI文档处理工具

Parseur是一款智能文档处理平台,集成了AI OCR,处理更快更精准。Parseur采用模板化提取平台,无需任何编程基础。

内置模板覆盖外卖招聘搜索Google快讯等多行业场景。

对比Parseur与其他IDP工具

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AI文档处理如何实现?

仅需三步,您就能通过Parseur搭建自动化流程。IDP解决方案提供免费套餐,注册即可体验全部功能。

步骤1:创建Parseur邮箱

可按实际需求选择任意邮箱,也可自定义创建邮箱。

A screen capture of receipt ocr mailbox
Create an AI invoice mailbox

将文档拖拽至邮箱中。

步骤2:文档将被自动处理

如果选择自定义模板,只需高亮需要提取的数据并新建字段。Parseur同时集成了区域OCR动态OCR,保证高精度。

A screen capture of receipt template
Create a template for the receipt

步骤3:集成Parseur与其它应用

Parseur可以与数千款工具无缝集成,数据可自动发送到其它应用。可通过Zapier、Make或Power Automate将数据导出到任何目标平台。

未来趋势

AI的引入彻底改变了文档处理领域,大幅提升了准确性、效率与生产力。它帮助企业优化文档管理、减少人工操作,并更好地利用数据价值。

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常见问题解答

关于AI文档处理、其工作原理以及它可以实现哪些自动化的常见问题。

AI文档处理是指使用人工智能读取、分类文档,并将文档中的非结构化数据转换为机器可读的结构化数据。它结合了光学字符识别(OCR)、机器学习和深度学习等技术,从发票、收据、合同、电子邮件和身份证件中提取信息。输出的结构化数据随后可用于分析、报告和下游的自动化流程。

传统OCR系统往往难以处理复杂的排版、手写内容和低质量文档,而AI通过克服这些局限性改进了OCR技术。搭载AI的OCR利用机器学习技术,能以高精度识别不同语言的文本、字符和图像,并将其转换为机器可读格式。这使得印刷或手写内容变得可搜索、可编辑,并为进一步分析做好准备。

AI文档处理能够处理各种类型的文档,包括发票、收据、合同、电子邮件和身份证件。它支持纸质、扫描和数字格式,并将其转换为结构化数据。这种灵活性使其非常适用于金融服务、保险和房地产等行业。

对于大多数企业而言,手动文档处理已经不再可行,因为这个过程非常繁琐、耗费资源,而且容易出错从而影响数据准确性。每天产生的数据量超过3.28亿TB,手动转换纸质文档会增加成本并拖慢决策速度。正因如此,越来越多的公司开始采用智能文档处理工具来实现这项工作的自动化。

相比手动处理,AI文档处理利用机器学习和深度学习减少错误,并能以极高精度识别多种语言的文本,从而提高了准确性。Parseur通过可选的人工审核步骤进一步保障了这种准确性,用户可以在导出数据之前验证并纠正提取的数据。同时,Parseur符合GDPR标准,这有助于企业组织确保其文档数据的处理符合隐私保护的要求。

智能文档处理(IDP)是一个专用术语,指使用人工智能从文档中提取文本和数据,它是AI文档处理的核心部分。IDP工具结合了AI、OCR和机器学习,能够处理传统OCR系统难以应对的复杂排版、手写内容和低质量扫描件。在实际应用中,这两个术语通常可以互换使用,用来描述通过AI实现文档工作流的自动化。

AI文档处理的主要优势包括实现手动数据录入的自动化、减少人为错误,并让员工腾出时间专注于更具战略性的工作。AI以极高的准确率将非结构化数据转化为结构化数据,从而加快工作流程并提高数据质量。Gartner的研究指出,返工纠错可能占用全职员工高达30%的时间,因此减少这些错误将节省大量成本。

AI文档处理的常见应用场景涵盖金融服务、保险和房地产。在金融服务领域,它可以自动完成客户开户、财务报告、支票图像处理和KYC验证。在保险行业,它可以简化发票处理、理赔处理和合同审核流程;而在房地产行业,它可以从不同格式的电子邮件中提取销售线索,并自动发送至CRM系统。

Parseur是一款智能文档处理工具,利用内置的AI和AI OCR从任何文档排版中快速准确地提取数据,无需为每种格式单独创建模板。您只需创建一个邮箱,发送或拖入文档,AI就会自动提取所需字段,您还可以选择通过人工审核步骤来检查结果。随后,Parseur可通过Zapier、Make和Power Automate连接数千个应用程序,从而将结构化数据直接输入到您现有的工具中。