مساعد معالجة النماذج بالذكاء الاصطناعي

يتم تحويل النصوص والأرقام والتواريخ والعلامات والتحديدات الموجودة في مستند ممسوح ضوئيًا أو صورة لنموذج إلى بيانات رقمية. تُستخدم معالجة اللغة الطبيعية وقواعد العمل التنظيمية والبيانات المرجعية لتحديد الأخطاء الإملائية والقيم غير الصالحة والتناقضات بين الحقول. يتم نقل البيانات التي تم التحقق منها إلى إدارة علاقات العملاء (CRM) أو تخطيط موارد المؤسسات (ERP) أو أنظمة التشغيل الآلي أو قواعد البيانات، مما يقلل من الإدخال اليدوي ويسرع العمليات ويحسن دقة البيانات.

كيف يعمل النظام؟

استلام النماذج وإعداد الصور

يمكن استلام النماذج من خلال الماسحات الضوئية أو الكاميرات أو الهواتف المحمولة أو ملفات PDF أو البريد الإلكتروني أو بوابات المستخدم أو أنظمة المؤسسة الحالية. يتم فحص جودة الصورة. يتم تصحيح الزاوية والاتجاه والمنظور وإزالة التشويش وتحسين الوضوح وتحديد المستندات منخفضة الجودة. يؤدي هذا إلى إعداد النموذج لمعالجة الذكاء الاصطناعي.

التعرف على بنية النموذج

يحدد النظام نوع النموذج وبنيته، ويميز بين حقول النص والجداول وخانات الاختيار والتواريخ والأرقام ومناطق التوقيع والحقول الأخرى. يمكن تحديد مواضع الحقول مسبقًا للنماذج الثابتة، بينما يمكن إنشاء تكوينات منفصلة لتصميمات وإصدارات نماذج مختلفة.

قراءة الكتابة اليدوية

يقرأ نموذج الذكاء الاصطناعي أنواعًا مختلفة من المعلومات - بما في ذلك الأسماء والعناوين وتفاصيل الاتصال والهوية أو أرقام الحالات والتواريخ والأوقات والمبالغ والأوصاف والرموز ومحتويات الجدول والخيارات المحددة ووجود التوقيعات - ويحولها إلى بيانات رقمية منظمة.

NLP الشيكات والتحقق من الصحة

ويتم تحليل المعلومات المستخرجة من حيث التهجئة والمعنى والشكل والسياق. يمكن للنظام تحديد الأخطاء الإملائية واقتراح التصحيحات المحتملة ومقارنة الأسماء الشخصية أو أسماء المدن أو الشركات أو المنتجات مع البيانات المرجعية. يتم فحص أرقام الهاتف والتواريخ وأرقام الهوية والحقول المشابهة للتأكد من التنسيق الصحيح، بينما يتم تحديد القيم المفقودة أو غير المعقولة أو المتناقضة. يتم تنظيم البيانات وفقًا لمعايير المؤسسة، ويتم توحيد الاختصارات ويمكن إكمال الحقول المطلوبة باستخدام السياق.

عشرات الثقة ومراجعة المشغل

يتم حساب درجة الثقة لكل حقل. يتم حفظ النتائج عالية الثقة تلقائيًا وفقًا للقواعد، بينما يتم إرسال الحقول غير المؤكدة أو المشبوهة لمراجعة المشغل. وبالتالي يمكن للمشغلين التركيز على الحقول المعرضة للخطر بدلاً من فحص النموذج بأكمله.

تقديم البدائل الممكنة

عندما لا يتمكن النظام من قراءة حقل ما بشكل موثوق، فإنه يقدم بدائل محتملة بدلاً من نتيجة واحدة غير مؤكدة. يمكن للمشغلين رؤية النص المقترح ودرجات الثقة وصورة مكبرة للحقل وسجلات قاعدة البيانات المماثلة وتصحيحات NLP. ويمكنهم بعد ذلك الموافقة على أحد الخيارات أو تصحيحه، أو إدخال قيمة جديدة.

التعلم من تعليقات المشغل

يمكن استخدام الموافقات والتصحيحات كبيانات تدريب جديدة بعد فحوصات الجودة. وبمرور الوقت، يساعد ذلك النظام على التكيف مع هياكل أشكال المنظمة والمصطلحات المتخصصة وأنماط الكتابة اليدوية المختلفة. تمنع عملية التدريب الخاضعة للرقابة تمرير البيانات غير الصحيحة إلى النموذج.

الميزات الرئيسية

يمكن للنظام معالجة دفعات كبيرة من النماذج واستخدام قوالب منفصلة لأنواع النماذج المختلفة. يمكنه التعرف تلقائيًا على نوع المستند الوارد واختيار نموذج المعالجة المناسب. يمكنه اكتشاف الصفوف والأعمدة والخلايا في الجداول، بالإضافة إلى التحديدات التي تم إجراؤها باستخدام علامات التجزئة أو الصلبان أو الدوائر أو المربعات المملوءة أو التسطير.

يمكن مقارنة المعلومات المستخرجة من النماذج مع العملاء أو الموظفين أو المنتج أو المدينة أو الخدمة أو السجلات التنظيمية الأخرى. عند اكتشاف مرجع صالح للعميل أو الحالة أو الهوية، يمكن إكمال الحقول ذات الصلة تلقائيًا من قاعدة البيانات. يمكن للنظام أيضًا اكتشاف النماذج المكررة والتحقق من الحقول الإلزامية وإرسال المعلومات المفقودة أو غير القابلة للقراءة أو غير الصالحة إلى قائمة انتظار المراجعة.

يمكن فرز قائمة انتظار المشغل حسب درجة الثقة أو الأولوية أو نوع النموذج أو التاريخ أو القسم أو فئة العميل أو نوع الخطأ. من استلام النموذج إلى السجل النهائي، يمكن للنظام تسجيل تنبؤات الذكاء الاصطناعي والاقتراحات والتصحيحات والمستخدم الموافق ووقت المعالجة ونظام الوجهة.

الإدارة ومراقبة الجودة

يمكن للوحة تحكم الإدارة تتبع النماذج التي تمت معالجتها والمهام المكتملة والحقول المحالة لمراجعة المشغل ومتوسط وقت المعالجة ومعدلات الأتمتة والدقة والحقول الأكثر عرضة للأخطاء. تُظهر تقارير الجودة أنواع النماذج أو أنماط الكتابة اليدوية التي تتحدى النموذج، مما يساعد على تحسين بيانات التدريب وتصميمات النماذج والعمليات التشغيلية.

التكامل المؤسسي ونقل البيانات

ومن خلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو الاتصالات المباشرة، يمكن للنظام التكامل مع إدارة علاقات العملاء (CRM) وتخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة المستندات والرعاية الصحية والتأمين والخدمات المصرفية والموارد البشرية وبرامج المؤسسات المخصصة. يمكن نقل البيانات المعتمدة إلى النظام ذي الصلة دون إدخال يدوي أو تسليمها بتنسيقات JSON وExcel وCSV وXML.

الأمن والتحكم في الوصول

يمكن أن يدعم الحل الأذونات المستندة إلى المستخدم والأدوار، وقيود الوصول على مستوى القسم، والتشفير أثناء النقل وأثناء الراحة، وسجلات الأنشطة، وإخفاء البيانات الحساسة، وفترات الاحتفاظ، والحذف التلقائي للملفات، والنسخ الاحتياطية واستعادة البيانات. ويمكن تشغيله في سحابة خاصة، أو على خوادم المؤسسة الخاصة، أو على البنية التحتية المحلية التي تحتفظ بالبيانات داخل المؤسسة.

التطبيقات

يمكن استخدام هذا الحل في القطاعات التي تعالج كميات كبيرة من النماذج، بما في ذلك الرعاية الصحية والتأمين والخدمات المصرفية والحكومة والتعليم والتصنيع والموارد البشرية والخدمات اللوجستية والأبحاث والأرشفة وخدمات العملاء.

فوائد النظام

يقلل النظام من وقت إدخال البيانات وتكاليف التشغيل، ويحد من الأخطاء البشرية ويتيح المعالجة السريعة لكميات كبيرة من النماذج. تصبح البيانات موحدة وقابلة للبحث والتتبع. يواجه المشغلون عملاً أقل تكرارًا، ويتم منع السجلات غير الصالحة من الدخول إلى النظام وتتصل النماذج الورقية مباشرة بعمليات الأعمال الرقمية.

بنية مصممة خصيصا وقابلة للتوسيع

يمكن تصميم الحل حول أنواع نماذج المؤسسة واللغة وخصائص الكتابة اليدوية وقواعد العمل ومصادر البيانات والبنية التحتية للبرامج الحالية. ويمكنه التركيز في البداية على النماذج والحقول ذات الأولوية، ثم التوسع باستخدام قوالب ولغات وقواعد التحقق وعمليات التكامل الجديدة. وهذا يمنح المؤسسة نظامًا مخصصًا للذكاء الاصطناعي يفهم عملياتها ويتطور بمرور الوقت، بدلاً من أداة التعرف على النص للأغراض العامة.