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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