Naturalnym skutkiem przeniesienia naszej rzeczywistości do sfery wirtualnej jest zjawisko gwałtownie rosnącej liczby danych. Za pomocą tylko klasycznego oprogramowania ERP czy ECM, wymagającego nadzoru pracownika, nie da się efektywnie przetwarzać ogromu informacji. Pomocne w tym przypadku jest oprogramowanie kontekstowe, bazujące na sztucznej inteligencji.
Moduł Artificial Intelligence wesprze Cię w przygotowywaniu dowolnego dokumentu do dalszego procesowania: m.in.: rozpozna jego typ, zweryfikuje poprawność danych, wyeksportuje dane do odpowiednich pól formularza w systemie ECM czy ERP, zapobiegnie duplikatom i zaalarmuje o nietypowych, niebezpiecznych operacjach.
Z wykorzystaniem elektronicznego obiegu dokumentów faktura zakupu automatycznie trafi do działu księgowości, CV – do działu HR, a oferta – do sekretariatu.
Skan lub zdjęcie faktury czy innego dokumentu w obiegu dokumentów
OCR rozpoznaje znaki i uzyskuje cały tekst dokumentu
Walidacja danych w systemie no-code do obiegu dokumentów
Automatyczna klasyfikacja lub ekstrakcja danych szczegółowych
Podczas ręcznego wprowadzania dokumentu do systemu lub automatycznego pobierania ze skrzynki mailowej, następuje proces OCR, czyli nadanie warstwy tekstowej i konwersja pliku do formatu PDF. Oprogramowanie może rozpoznać typ dokumentu i automatycznie przekazać do odpowiedniego działu czy osoby lub zasugerować właściwą jednostkę, wskazując przy tym procent prawdopodobieństwa poprawności rekomendacji.
Kolejne etapy procesowania dokumentu mogą się różnić w zależności od scenariusza wykorzystania usługi. Rozpoznane dane z faktury możemy automatycznie zaimportować do formularza systemu ERP, otrzymane CV możemy posortować według wakatu i usunąć duplikaty, oferty streścić i wyodrębnić słowa kluczowe, ułatwiające ich selekcję.
(napisz do nas i się przekonaj)
Przetwarzanie obrazu do przeszukiwanego pliku w formacie PDF powoli staje się standardem. Jednak proces ten jest często rozproszony (OCR po stronie skanera, dodatkowych aplikacji etc.). W naszym modelu usługa OCR działa po stronie serwera, jest wydajna ze względu na architekturę kontenerową (docker) i zapewnia, iż każdy dokument będzie miał postać przeszukiwalną.
Wyszukiwanie semantyczne odnajduje dokumenty na podstawie ich znaczenia, a nie tylko dosłownego dopasowania słów. System analizuje treść i pozycje w plikach, rozpoznając powiązania kontekstowe między nimi. Dzięki temu szybko trafiasz na właściwe dokumenty, nawet gdy nie zawierają one wpisanej frazy.
Modele ogólne data capture są gotowe do użycia bez dodatkowego trenowania. Najczęściej klienci wykorzystują model do dokumentów handlowych (faktur), ale pracujemy nad kolejnymi (wizytówki, CV itd.).
Można douczać modele ogólne lub tworzyć własne od podstaw. W przypadku douczania modelu (np. dla faktur) korygujemy ustawienia istniejących pól lub dodajemy obsługę nowych. Ustawienia zapisywane są dla konkretnego kontrahenta. Można również tworzyć obsługę nowych klas dokumentów.
Podstawowym zastosowaniem klasyfikacji tekstu jest określenie typu dokumentu. Na podstawie tekstu dokumentu system ocenia czy ma do czynienia z fakturą, pismem, umową etc. Trenowanie klasyfikatora typu jest indywidualne dla każdego środowiska.
Chcesz poznać system od podszewki? Sprawdź dokumentację techniczną.
