ИИ-ассистент обработки форм

Текст, числа, даты, отметки и выделения в отсканированном документе или фотографии формы преобразуются в цифровые данные. Обработка естественного языка, организационные бизнес-правила и справочные данные используются для выявления орфографических ошибок, недопустимых значений и несоответствий между полями. Проверенные данные передаются в CRM, ERP, системы автоматизации или базы данных, что сокращает необходимость ручного ввода, ускоряет процессы и повышает точность данных.

Как работает система?

Получение форм и подготовка изображений

Формы можно получать через сканеры, камеры, мобильные телефоны, PDF-файлы, электронную почту, пользовательские порталы или существующие корпоративные системы. Качество изображения проверяется; корректируются угол, ориентация и перспектива, удаляются шумы, улучшается четкость и выявляются некачественные документы. Это подготавливает форму для обработки AI.

Распознавание структуры формы

Система определяет тип и структуру формы, различая текстовые поля, таблицы, флажки, даты, цифры, области для подписи и другие поля. Позиции полей можно заранее определить для фиксированных форм, а для разных дизайнов и версий форм можно создать отдельные конфигурации.

Чтение почерка

Модель ИИ считывает различные типы информации, включая имена, адреса, контактные данные, идентификационные номера или номера дел, даты, время, суммы, описания, коды, содержимое таблиц, выбранные параметры и наличие подписей, и преобразует их в структурированные цифровые данные.

NLP Проверки и валидация

Извлеченная информация анализируется на предмет орфографии, значения, формата и контекста. Система может выявлять орфографические ошибки, предлагать возможные исправления и сравнивать имена людей, городов, компаний или продуктов со справочными данными. Номера телефонов, даты, идентификационные номера и подобные поля проверяются на правильность форматирования, при этом выявляются отсутствующие, неправдоподобные или противоречивые значения. Данные организованы в соответствии со стандартами учреждения, сокращения стандартизированы, а обязательные поля можно заполнить с учетом контекста.

Оценки уверенности и обзор операторов

Показатель достоверности рассчитывается для каждого поля. Результаты высокой достоверности сохраняются автоматически в соответствии с правилами, а неопределенные или подозрительные поля отправляются на проверку оператору. Таким образом, операторы могут сосредоточиться на полях, подверженных риску, а не на проверке всей формы.

Представляем возможные альтернативы

Когда система не может надежно прочитать поле, она предлагает возможные альтернативы, а не один неопределенный результат. Операторы могут видеть предлагаемый текст, оценки достоверности, увеличенное изображение поля, аналогичные записи базы данных и исправления NLP. Затем они могут утвердить или исправить параметр или ввести новое значение.

Обучение на основе отзывов операторов

Утверждения и исправления можно использовать в качестве новых данных обучения после проверки качества. Со временем это помогает системе адаптироваться к организационной структуре, специальной терминологии и различным стилям почерка. Контролируемый процесс обучения предотвращает передачу в модель неверных данных.

Ключевые особенности

Система может обрабатывать большие партии форм и использовать отдельные шаблоны для разных типов форм. Он может автоматически распознавать тип входящего документа и выбирать подходящую модель обработки. Он может обнаруживать строки, столбцы и ячейки в таблицах, а также выборки, сделанные с помощью галочек, крестиков, кружков, заполненных полей или подчеркивания.

Информацию, извлеченную из форм, можно сравнить с записями клиентов, сотрудников, продуктов, городов, услуг или других организаций. При обнаружении действительного клиента, обращения или идентификационной информации связанные поля могут быть заполнены автоматически из базы данных. Система также может обнаруживать дубликаты форм, проверять обязательные поля и отправлять недостающую, нечитаемую или недействительную информацию в очередь на проверку.

Очередь оператора можно сортировать по показателю достоверности, приоритету, типу формы, дате, отделу, категории клиента или типу ошибки. От получения формы до окончательной записи система может регистрировать прогнозы ИИ, предложения, исправления, одобряющего пользователя, время обработки и систему назначения.

Управление и мониторинг качества

Панель управления может отслеживать обработанные формы, выполненные задачи, поля, отправленные на проверку оператору, среднее время обработки, степень автоматизации, точность и поля, наиболее подверженные ошибкам. Отчеты о качестве показывают, какие типы форм или стили почерка бросают вызов модели, что помогает улучшить данные обучения, дизайн форм и рабочие процессы.

Корпоративная интеграция и передача данных

Через API или прямое соединение система может интегрироваться с CRM, ERP, документооборотом, здравоохранением, страхованием, банковским делом, кадрами и специализированным корпоративным программным обеспечением. Утвержденные данные могут быть переданы в соответствующую систему без ручного ввода или доставлены в форматах JSON, Excel, CSV и XML.

Безопасность и контроль доступа

Решение может поддерживать разрешения на основе пользователей и ролей, ограничения доступа на уровне отдела, шифрование при передаче и хранении, журналы активности, маскирование конфиденциальных данных, периоды хранения, автоматическое удаление файлов, резервное копирование и восстановление данных. Он может работать в частном облаке, на собственных серверах организации или в локальной инфраструктуре, которая хранит данные внутри организации.

Приложения

Решение может использоваться в секторах, которые обрабатывают большие объемы форм, включая здравоохранение, страхование, банковское дело, правительство, образование, производство, человеческие ресурсы, логистику, исследования, архивирование и обслуживание клиентов.

Преимущества системы

Система сокращает время ввода данных и эксплуатационные расходы, ограничивает человеческие ошибки и обеспечивает быструю обработку больших объемов форм. Данные становятся стандартизированными, доступными для поиска и отслеживания. Операторам приходится выполнять меньше повторяющейся работы, недействительные записи не попадают в систему, а бумажные формы напрямую подключаются к цифровым бизнес-процессам.

Индивидуальная расширяемая архитектура

Решение может быть разработано с учетом типов форм организации, языка, характеристик почерка, бизнес-правил, источников данных и существующей инфраструктуры программного обеспечения. Первоначально он может сосредоточиться на приоритетных формах и полях, а затем расширяться за счет новых шаблонов, языков, правил проверки и интеграции. Это дает организации специализированную систему искусственного интеллекта, которая понимает свои процессы и развивается с течением времени, а не универсальный инструмент распознавания текста.