数据采集是指将一叠发票、收据和表格转化为系统可用的清晰数据，且无需任何人重新输入一行代码或文字的过程。手动操作耗时耗力且容易出错；而一旦做好了自动化，您就再也不必为此操心了。
下文将介绍：数据采集的含义、其背后的方法、分为五步的流程，以及如何实现全流程自动化，使其在无人干预的情况下自主运行。
什么是数据采集？
数据采集是指从任何类型的文档或电子邮件中提取信息，并将其转换为计算机可读格式的过程。文档可以呈现为各种您能想到的形式：发票、收据、问卷、视频和图片。手动采集数据需要耗费时间、精力和人力，这也是为什么企业越来越依赖机器学习和人工智能来自动完成这项工作的原因。
这里需要稍作澄清，因为这个术语通常有三种用法。在本指南中，数据采集指的是读取业务文档并将其内容转换为结构化数据。这与“变更数据捕获”（Change Data Capture，一种用于跟踪行级更改的数据库工程技术）不同，也与物理或现场采集（使用条形码和 RFID 标签记录现实世界的物体）不同。如果您是想了解如何从文档中提取信息，那么您来对地方了。
需求并没有放缓。全球自动识别和数据采集市场在2024年的估值为698亿美元，预计到2030年将达到1369亿美元，复合年增长率为11.7%。
数据采集的方法
数据采集方法分为几种成熟的技术，每种技术专为不同类型的文档而设计。手动采集（即人工阅读和重新输入）仍然存在，但它速度慢且容易出错，因此当数据量增加时，团队通常会采用以下方法。
OCR
光学字符识别（OCR）是一项用于从图片、PDF和扫描文档中读取数据的技术。它消除了手动数据录入的需求，当公司必须批量处理收据或图片时，这一点尤为重要。
OCR的历史比大多数人想象的要久远。它于1975年首次投入使用，当时Ray Kurzweil为视障人士制造了一台阅读机。五十年后，它正在为您所在银行、医院和保险公司提供着幕后支持，从支票、X光报告和患者记录中提取数据。
常见的OCR软件包括 Parseur、Tesseract、Adobe Acrobat Pro、OmniPage Ultimate 和 Abbyy FineReader。
ICR
智能字符识别（ICR）是专为读取手写内容而构建的OCR进阶技术。它能够识别各种手写风格和字体，从而提升数据采集的准确性。为实现这一目标，ICR结合特征分析和基于像素的处理，识别线条、交叉点和封闭环。
ICR常见应用场景包括：
- 银行账单
- 工时表
- 发票
- 账单
- 客户调查问卷
OMR
光学标记识别（OMR）也称为光学标记读取，用于从考试试卷、答题卡、调查问卷和其他结构化表单中收集信息。该软件扫描文档并区分标记框和未标记框。学校和市场调研公司依靠它对成千上万份试卷进行评分，且完全不需要人工批阅。
条形码
条形码技术是您每天都会见到的方法，印在您购买的几乎所有产品上。您对它的认知可能来自于那些黑白平行线，这些线条对数字和数据进行编码，扫描仪能在瞬间读取。
条形码通过软件识别产品并跟踪包裹，这就是为什么它们支撑着超市运营、国际航运以及发票上的支付跟踪。
二维码
二维码是一种二维条形码，可存储更多信息，并可通过任何智能手机读取。二维码分为静态和动态两种，可以指向网站、社交资料、WIFI密码或电子邮件地址。餐厅采用二维码，彻底淘汰了纸质菜单。
网络抓取
网络抓取（有时称为数据抓取）使用机器人或网络爬虫从网站上提取内容。住宅代理可帮助这些机器人避免被检测拦截，抓取的HTML随后被写入数据库。
语音采集
Alexa、Siri 和 Google Assistant 等都是语音采集技术。它们使用语音识别功能将口头语言转换为计算机可以处理的数据。询问其中一个“明天的天气”，您就已经大声完成了数据采集。
自动化数据采集与AI（IDP）
自动化数据采集，也称为智能文档处理（IDP），使用AI来读取文档，找到您关心的字段，并将其作为结构化数据返回，完全无需构建模板。这是一种现代方法，并且能够大规模扩展。仅仅将图片转换为文本的传统OCR不同，智能文档处理能够理解布局，因此它可以从一千种不同的供应商格式中提取发票号、日期和行项目。
像 Parseur 这样的工具在底层运行着两个AI引擎：用于电子邮件和文本文档的文本AI引擎，以及用于PDF、扫描件和图片的视觉AI引擎。您只需描述一次字段，AI就会从后续的每一份文档中进行采集，可选的人工审核步骤会捕获任何关键问题，清洗后的数据将直接导入到您的电子表格、CRM、ERP、API或下游的AI代理中。这就是无需维护模板、也无需手动输入的数据采集。
数据采集流程
数据采集流程分为五个步骤运行，从导入文档到交付完成的数据。
- 文档导入
在采集任何内容之前，必须先获取文档。大多数数据采集软件都能接收任何格式的文件（如 PDF、JPEG 或 XML），无论是扫描、电子邮件发送还是上传的文件。
- 处理并转为可读格式
文档导入后，软件会将内容转换为机器可读格式。如果文件是低质量的图片，它会先进行清理，锐化分辨率，以便读取下面的文本。
- 数据验证
接下来，将根据预设规则检查采集到的数据，在进入下一步之前标记模糊字符或缺失字段。在此阶段确保数据的准确性，能够防止小错误在下游演变成昂贵的代价。
- 文档分类
然后，系统会按类型自动对文档进行整理和索引，从而让采购订单、收据和合同都落入正确的分类中。这种机器学习分类技术可避免您的团队手动整理不断增加的文件堆。
- 数据提取与交付
最后是数据提取本身，您所需的特定字段和元数据会被提取出来并发送。采集到的数据将移动到驱动器、文件夹或连接的应用程序中，随时准备为另一端等待的自动化工作流提供支持。
数据采集 vs 数据录入 vs 数据收集
数据采集（Data capture）、数据录入（Data entry）和数据收集（Data collection）是人们经常混淆的三件不同的事情。数据录入是指人工将信息手动输入到系统中，而数据采集则是使读取和转换步骤自动化，从而无需人工干预。数据收集是从任何来源收集信息的更广泛行为，数据采集则是将您收集的内容转换为结构化、机器可读数据的特定环节。简而言之：您“收集”文档，“采集”从中提取数据，而“录入”是采集所取代的缓慢手动操作。
数据采集的优势
自动化数据采集在五个方面能带来立竿见影的回报：效率、准确性、成本降低、安全性提升以及员工满意度提高。
- 数据效率
由于数据采集既快又准，内部流程得以加快，客户的等待时间也随之减少。随着手动工作大幅减少，您的文档处理端到端运行得更快。
- 数据准确性
手动处理总会不可避免地出现错误，无论是缺失字段还是输入了错误数字。数据采集解决方案通过验证步骤检查每条记录，因此它可以在任何人查看之前，验证发票是否与数据库中的供应商数据相匹配。
- 降低成本
文书工作积少成多。据 AI Multiple 报道，归档单份文档的成本约为20美元，而重制丢失文档的成本为220美元。自动化数据采集消除了这些不必要的开支，而您减少的纸张打印量也为地球做出了额外贡献。
- 提升安全性
数字化的文档保存在安全的在线存储中，仅限需要的人士访问，这使得丢失和欺诈的可能性远低于纸质文件柜。对每份文档更高的可见性，意味着可疑活动能更早被发现，而不是数月之后。
- 节省时间
手动检查文档非常缓慢，而当有人停下来纠正错误时，速度就更慢了。自动文档采集系统消除了这种延迟，为您的企业发展和扩展腾出空间。
- 提高员工满意度与健康水平
眼睛干涩疲劳、压力以及肌肉问题都与手动数据录入工作有关，单调乏味更是让人精疲力竭。将这项工作交给软件，您的团队便可将时间花在客户、合作伙伴以及工作中真正需要人工参与的环节上。
如何使用 Parseur 实现数据采集自动化
Parseur 是一款AI数据采集工具，它能自动从您的文档中提取结构化数据，无需模板，也不需要编写任何代码。它是专为那些被文书工作淹没的人打造的，而不是为工程师设计的，因此非技术用户在一个下午就能设置完成。
通过电子邮件发送或上传方式将您的文档传输至 Parseur，其AI引擎将从发票、收据、电子邮件以及扫描的PDF中采集您所需的字段。随后，清晰的数据会在每份文档到达的瞬间流入数百个互联应用程序、您的电子表格、您的CRM或您的自动化平台中。
结果很简单：您的文档在到达的瞬间即可被采集处理，而您找回了过去花在数据录入上的数小时光阴。这就是数据采集的全部意义所在，而且您再也不用为此费心了。
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