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在瞬息萬變的數字化時代，快速準確地處理文檔數據是保持競爭力的關鍵。在今天的文章中，我們先來討論數字化和光學字符識別（OCR）。然后再分析公司如何使用AI支持的文檔識別來擴展OCR，從而通過更好的文檔理解功能來推動價值。

第一階段：使用OCR將離線數據轉換為在線數據

傳統的文檔處理實踐很繁瑣。許多公司仍然面臨著諸多挑戰，比如不正確的標簽以及由于非數字化文檔處理而導致的手動數據提取會浪費大量時間。

現在，很多公司正在借助數字化轉型來應對這些挑戰。2019年M-Files的調查顯示，41％的受訪者計劃用電子表格替換紙質表格; 70％的受訪者計劃將文檔處理擴展到更多的數字文檔，而2018年這個比例只有39％。

很多文檔處理的專業企業已借助數字化技術來將物理文檔轉換為數字格式。而這些過程的核心就是OCR。OCR技術可識別物理材料和圖像中的文本，然后將文本轉換為數字文件，例如PDF。

使用OCR的解決方案對于幫助減輕文檔處理的麻煩至關重要。但是，傳統的OCR技術有其局限性的。

第二階段：從在線數據轉移到“智能OCR”

在以前的處理中，我們都是先給文檔拍照或將文檔掃描到選擇的系統中。現在，對數據進行分類和提取取決于所掃描圖像的質量。為什么這對于使用OCR的文檔處理解決方案很重要呢？

OCR解決方案與處理的基礎文檔的質量緊密相關。當OCR軟件無法區分字符時就會帶來挑戰，例如'3'與'8'或'O'與'D'。當OCR技術無法根據文檔的質量或原始格式來分析文檔的細微差別時，使用OCR軟件可能會成為新的難題。

此時，AI驅動的文檔識別將發揮關鍵作用。

隨著AI功能的發展，很多公司已開始創建和訓練機器學習（ML）模型以應用于OCR。基于模型的OCR引擎或者所謂的智能OCR引擎，能在將文檔和文本大規模數字化的同時，減少錯誤。

智能OCR可幫助公司數字化文檔和圖像，而這些文檔和圖像以前被證明是傳統OCR系統所面臨的挑戰，例如手寫字母，復選框和劃線。

第三階段：使用AI進行更好的數據提取和文檔分類

將文檔轉換為數字格式是從文檔本身獲取價值的諸多步驟中的第一步。如果進行數字化，OCR軟件必須了解所使用文檔的類型以及相關內容。

使用傳統OCR軟件的公司可能難以擴展文檔分類工作。傳統的OCR引擎使用簡單的方法（例如標頭識別）對文檔類型進行分類。這種方法可能會限制公司在粒度級別上對文檔進行分類的能力。

一旦使用傳統的OCR解決方案對文檔進行分類，公司通常僅限于文檔模板、預定義的“配方”，或者用于在文檔中查找該字段的“規則”。客戶可以基于數據中的重復模式、文檔中的位置以及相對于文檔中易于找到的其他內容（例如徽標）的位置來創建規則。雖然模板是一個自然的起點，但它們是靜態的。

隨著文檔處理工作規模的擴大，公司就需要投資于模板管理和新模板創建，來處理最初實施中不相關的文檔變體。

但在文檔分類和數據提取中利用AI的優勢改變了這一狀態，讓整個過程變得更加容易。

如果想要獲得數字格式的數據，就可以使用經過訓練的模型來更深入地研究文檔，以對文檔類型進行分類并以結構化方式提取相關信息。

基于模型的OCR解決方案可以識別文檔類型，然后與企業使用的已知文檔類型進行匹配。他們還可以解析和理解非結構化文檔中的文本塊。一旦解決方案對文檔本身有了更多了解，它就可以開始根據意圖和含義提取相關信息。

客戶不需要創建模板就可以定義所需的字段（文檔的分類法），然后教ML模型查找這些字段。該模型還能夠根據傳入的文檔進行自我調整，并從人工驗證的已處理文檔中學習。

這些功能賦予了文檔處理解決方案更大的靈活性、伸縮性。這些輸出還為數據使用開啟了新的大門。

第四階段：使用AI賦予新的洞察力和行動

使用AI進行文檔分類和數據提取是整個過程中邁出的重要一步，可為組織提供自動化和準確的文檔處理功能。從長遠來看，客戶可以開始制定路線圖的方式來利用AI功能，然后對提取的文本進行更多處理。

使用AI，客戶可以通過引用來自多個文檔或來自各種后端系統的數據來驗證錯誤。例如，假設發票金額不正確（該錯誤不是OCR流程中的錯誤）。要找到問題的根源，可以借助機器人組合來提取許多文檔類型和系統中的數據。這有助于交叉檢查那些在OCR流程本身范圍之外的數據、表面異常和錯誤。

客戶還可以開始將人工智能功能隨著時間的推移和歷史背景應用于數據集，以做出預測并識別可能指示欺詐的潛在異常。以保險索賠處理為例子，該過程的第一步是將索賠數字化。然后，從索賠中提取相關信息（例如索賠日期，性質和金額）。接下來查看這些數據點，并使用ML模型來識別特定的索賠，這些索賠對于給定的變量（如重復發生和可疑金額）可能是欺詐性的。

借助AI執行上述類型的任務是完全可能的，使用AI擴展OCR，可以使文檔處理成為流程中更有價值且不那么乏味的部分。

特別聲明：

文章來源：UiPath RPA社區（UiPathChina）

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/EGZ18OWrHVmfLFnueCIzBQ

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