Mitä on automatisoitu asiakirjakäsittely (IDP)?

Automaattinen asiakirjakäsittely ei ole vain skannausta tai OCR:ää. Se on koko joukko tekniikoita, jotka mahdollistavat asiakirjojen tehokkaan hallinnan yrityksessäsi. Tässä ovat IDP-työkalujen tärkeimmät edut:

  • Ajan säästäminen: Toistuvien tehtävien, kuten tietojen poimimisen asiakirjoista, automatisointi antaa työntekijöille mahdollisuuden keskittyä strategisempiin tehtäviin.
  • Tarkkuuden parantaminen: IDP-työkalut auttavat vähentämään asiakirjakäsittelyvirheitä, mikä johtaa säästöihin ja estää vaatimustenmukaisuusongelmia.
  • Vaatimustenmukaisuuden vahvistaminen: IDP-työkalut voidaan ohjelmoida noudattamaan erityisiä sääntöjä ja määräyksiä, jotta organisaatiot pysyvät vaatimusten mukaisina.
  • Tehokkuuden lisääminen: IDP-työkalut voivat auttaa virtaviivaistamaan asiakirjakäsittelyä, mikä johtaa tehokkaampaan työhön.
  • Asiakaspalvelun parantaminen: Nopeampi asiakirjakäsittely tarkoittaa parempaa asiakaspalvelua.

Mitä asiakirjoja voidaan käsitellä?

Ei vain laskuja tai sopimuksia voida käsitellä automaattisesti. IDP voi käsitellä monenlaisia asiakirjoja. Niiden joukossa ovat:

  • Sopimukset – esimerkiksi työsopimukset tai sopimukset asiakkaiden kanssa.
  • Laskut – sekä saapuvat että lähtevät laskut.
  • Raportit – kuten myyntiraportit tai talousraportit.
  • Kirjeenvaihto – kirjeet, sähköpostit ja muut kirjallisen viestinnän muodot.
  • Lomakkeet – kyselyt, hakemukset, ilmoitukset.
  • Lääketieteelliset asiakirjat – potilastiedot, testitulokset.
  • Taloudelliset asiakirjat – pankkitilit, taseet.
  • Oikeudelliset asiakirjat – oikeudelliset asiakirjat, hallinnolliset päätökset.

4 automatisoitua asiakirjakäsittelytekniikkaa

Älykäs asiakirjakäsittely (IDP) ei ole vain skanneri paperiasiakirjojen siirtämiseksi tietokoneelle. Se on useita tekniikoita, jotka mahdollistavat asiakirjojen tehokkaan käsittelyn. Niistä on syytä mainita:

  1. OCR, optinen merkkitunnistus – perusmenetelmä tekstin lukemiseen paperiasiakirjoista. Se on useimmiten lähtökohta asiakirjojen käsittelyn ja kierron automatisoinnille yrityksessä. Se on vanha ja todistettu ratkaisu paperiasiakirjoissa olevan tekstin skannaamiseen ja tunnistamiseen. Digitalisaation lisääntyessä yhä useammat yritykset käyttävät sähköisiä asiakirjoja. Kuitenkin monissa tapauksissa lainsäädännölliset vaatimukset tekevät paperitietokantojen ylläpidosta ja käsittelystä tarpeellista. Näin ollen OCR on edelleen laajalti käytetty työkalu.
  2. Tekstin tunnistus – asiakirjojen tekstirakenteen analysointi. Seuraava askel automaattisessa asiakirjakäsittelyssä on digitalisoitujen tietojen tunnistaminen. Oleellinen osa koneen ymmärrystä siitä, mitä on skannattu, on erottaminen olennaisen ja epäolennaisen tiedon välillä. Toisin sanoen, avaininformaation tunnistaminen esimerkiksi asiakirjan lähettäneen yrityksen brändistä tai satunnaisista vääristymistä tai liasta.
  3. Asiakirjaklassifiointi – asiakirjojen automaattinen luokittelu kategorioihin. Tunnistetut asiakirjat tai niistä saadut tiedot lähetetään sitten digitaaliseen tietokantaan. Ne luokitellaan asiakirjan tyypin tai niiden perusteella tehtävän toimenpiteen mukaan. Tämä voisi olla esimerkiksi kokouksen päivämäärän merkitseminen kutsuttujen digitaalisiin kalentereihin hyväntekeväisyyskonsertissa tai henkilökohtaisen sähköpostin lähettäminen asiakkaalle, joka kannustaa palautteen antamiseen valituksen käsittelyn jälkeen.
  4. Asiakirjahaku – tiedon nopea löytäminen asiakirjatietokannasta. IDP:n ansiosta laskun löytäminen tietystä urakoitsijasta tai tietyn summan ostetusta lipusta on yhtä helppoa kuin sanan kirjoittaminen hakukenttään.

Miten automaattinen asiakirjakäsittelyohjelmisto toimii?

Asiakirjakäsittelyohjelmisto on työkalu, joka käyttää IDP-tekniikoita yritysprosessien automatisoimiseen. Se toimii sekä tietokoneilla että pilvessä ja voi integroitua muihin järjestelmiin, kuten ERP:hen (Enterprise Resource Planning) tai CRM:ään (Customer Relationship Manager).

Document AI Googlelta

Document AI on Googlen pilvipohjainen palvelu, joka sisältää asiakirjojen automaattisen käsittelyn. Se hyödyntää koneoppimista rakenteellisten tietojen erottamiseksi epästrukturiteista asiakirjoista.

Document AI tarjoaa monia ominaisuuksia, jotka tekevät siitä tehokkaan työkalun asiakirjakäsittelyyn, kuten korkea tarkkuus, skaalautuvuus, joustavuus ja turvallisuus. Googlen Cloud AI -teknologian ja valmiiksi koulutettujen mallien tai mukautettujen mallien avulla Workbenchissä Document AI voi käsitellä monenlaisia asiakirjatyyppisiä korkealla tarkkuudella ja nopeudella. Sen kiistattomat edut ovat:

  • Yksi alusta asiakirjakäsittelyyn – yhden alustan käyttäminen mahdollistaa nopean pääsyn kaikkiin malleihin ja työkaluihin, mukaan lukien valmiiksi koulutetut mallit asiakirjakäsittelyyn, kuten OCR ja Form Parser, sekä erikoismallit tietyille toimialoille.
  • Googlen AI-teknologia – Document AI käyttää Googlen kuvantunnistusta (mukaan lukien OCR) ja luonnollisen kielen käsittelyä (NLP) luodakseen valmiiksi koulutettuja malleja korkealaatuisille, suurille asiakirjoille.
  • Tietojen rikastaminen – kyky tarkistaa ja rikastaa käsiteltyjä tietoja Googlen tietopohjan teknologian avulla, joka mahdollistaa yritysnimien, osoitteiden ja muiden tietojen tarkistamisen Internetissä saatavilla olevan tiedon perusteella.
  • Ihmisen vahvistuksen lisääminen prosessiin – uusi Human-in-the-Loop AI -ominaisuus saavuttaa korkeamman tarkkuuden asiakirjakäsittelyssä lisäämällä ihmisen hyväksymisen hetken valittuihin prosesseihin.

Document AI:n vahvuus Googlen tarjoamana on sen integrointi muihin Google Cloud -palveluihin, mikä auttaa sinua luomaan kehittyneitä työnkulkuja. Kokeile sitä verkossa tästä osoitteesta.

Rossum

Vaikka Document AI Googlelta on paras yrityksille, jotka haluavat hyödyntää kehittyneitä pilviteknologioita ja integroida asiakirjakäsittelyn muihin pilvipalveluihin, Rossum on erinomainen valinta yrityksille, jotka tarvitsevat joustavan ja skaalautuvan ratkaisun, jota voidaan mukauttaa erityisiin liiketoimintatarpeisiin.

automaattinen asiakirjakäsittely

Lähde: Rossum.ai

Toisin sanoen, Rossum on hieman vähemmän monimutkainen mutta helpommin käytettävä työkalu, joka hyödyntää tekoälyä tietojen erottamiseksi asiakirjoista. Se voi poistaa manuaaliset asiakirjasyöttöprosessit ja parantaa tietojen tarkkuutta. Pilven ansiosta Rossum on nopea, tarkka ja helppokäyttöinen. Se toimii hyvin erilaisten asiakirjatyyppien, kuten laskujen, sopimusten ja lomakkeiden käsittelyssä.

  • Automaattinen tietojen keruu: Työkalu luokittelee asiakirjat automaattisesti, poistaen tietojen syöttövirheitä, jotka voivat johtaa maksuihin ja seuraamuksiin. Se voi käsitellä asiakirjatietoja kaikissa muodoissa ja kanavissa, automatisoida viestintää manuaalisen seurannan poistamiseksi, suodattaa roskapostia ja kaksoiskappaleita sekä ohjata ja käsitellä asiakirjoja joustavalla jonotusjärjestelmällä.
  • Edistyneet ominaisuudet: Rossum tarjoaa ominaisuuksia, kuten esikäsittely, validointi, jälkikäsittely ja raportointi. Tämä tekee työkalusta monipuolisen ja mukautuvan erilaisiin liiketoimintatarpeisiin.
  • Mukautetut ratkaisut: Rossum tarjoaa mukautettuja ratkaisuja eri toimialoille ja tarpeille, kuten kirjanpitoon, perehdyttämiseen, toimitusketjun hallintaan, tilausten hallintaan ja laadunvarmistukseen.

Docsumo

Docsumo on paras yrityksille, jotka haluavat käsitellä asiakirjoja nopeasti ja tehokkaasti ilman, että heidän tarvitsee osallistua monimutkaisiin mallikoulutusprosesseihin. Se on alusta, joka mahdollistaa suurten määrien epästrukturitun asiakirjatiedon käsittelyn yli 99 % tarkkuudella. Se tarjoaa monia ominaisuuksia, kuten automaattisen asiakirjaklassifioinnin, tietojen luokittelun, älykkään OCR:n, reaaliaikaisen tietojen validoinnin ja paljon muuta.

automaattinen asiakirjakäsittely

Lähde: Docsumo.com

Docsumo on ihanteellinen pienille ja keskikokoisille yrityksille, jotka haluavat virtaviivaistaa asiakirjakäsittelyään.

  • Monipuolisuus – Docsumo voi käsitellä erilaisia asiakirjamuotoja, kuten laskuja, pankkitiliotteita, sopimuksia, rahtikirjoja, energialaskuja ja paljon muuta.
  • Älykäs erottaminen – Edistyneen tekoälyteknologian ansiosta Docsumo voi tarkasti erottaa ja tarkistaa vain tarvitsemasi kentät niin monimutkaisista asiakirjoista.
  • Tietojen validointi – Luo Excel-tyyppisiä sääntöjä ja kaavoja validoidaksesi eristetyt tiedot asiakirjan sisällä, asiakirjojen välillä tai tietokannan kanssa.
  • Automaattinen luokittelu – Docsumo voi automaattisesti erottaa eri asiakirjat ennen niiden käsittelyä, jolloin tiedot voidaan siirtää oikeaan tietokantaan.
  • Integraatio järjestelmiin – Toimialasta riippumatta – vakuutus, rahoitus, logistiikka – Docsumo tarjoaa valmiin API:n, joka voidaan helposti integroida olemassa oleviin järjestelmiin.
  • Turvallisuus – Alusta on GDPR-yhteensopiva, SOC2-sertifioitu ja HIPAA-yhteensopiva, mikä varmistaa, että yritystiedot ovat turvassa ja hallinnassasi.

Docsumo on saanut kiitosta monilta yrityksiltä ympäri maailmaa, mukaan lukien Arbor Realty Trust ja National Debt Relief, joka ylpeilee 95 %:n kosketusvapaalla käsittelyasteella ja 99 %:n tarkkuudella kattavan automaation ansiosta.

automaattinen asiakirjakäsittely

Yhteenveto

Automaattinen asiakirjakäsittely on avain monien yritysten työn virtaviivaistamiseen. Työkalujen, kuten Document AI Googlelta, Rossumilta ja Docsumolta, avulla yritykset voivat nopeuttaa liiketoimintaprosessejaan, parantaa tietojen tarkkuutta ja parantaa asiakaspalvelua. Oikean työkalun valinta riippuu yrityksen erityistarpeista, mutta kaikki nämä ratkaisut tarjoavat kehittyneitä ominaisuuksia, jotka auttavat yrityksiä menestymään nykypäivän digitaalisessa maailmassa.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä.

Robert Whitney

JavaScript-asiantuntija ja opettaja, joka valmentaa IT-osastoja. Hänen päämääränsä on nostaa tiimin tuottavuutta opettamalla muille, kuinka tehdä tehokasta yhteistyötä koodauksen aikana.

View all posts →

AI in business:

  1. 6 mahtavaa ChatGTP-laajennusta, jotka tekevät elämästäsi helpompaa
  2. Uusien liiketoimintamahdollisuuksien kartoittaminen ChatGPT-4:llä
  3. 3 mahtavaa tekoälykirjoittajaa, joita sinun on kokeiltava tänään
  4. Synteettiset näyttelijät. Kolme parasta tekoälyvideogeneraattoria
  5. Mitä ovat liiketoimintani idean heikkoudet? Aivoriihi ChatGPT:n kanssa
  6. Käyttämällä ChatGPT:tä liiketoiminnassa
  7. Uudet palvelut ja tuotteet, jotka toimivat tekoälyn avulla
  8. Automaattiset sosiaalisen median julkaisut
  9. Aikatauluttaminen sosiaalisen median julkaisuja. Kuinka tekoäly voi auttaa?
  10. AI:n rooli liiketoimintapäätöksenteossa
  11. Liiketoiminnan NLP tänään ja huomenna
  12. AI-avusteiset tekstichatbotit
  13. AI-sovellukset liiketoiminnassa - yleiskatsaus
  14. Uhkat ja mahdollisuudet tekoälyssä liiketoiminnassa (osa 2)
  15. Uhkat ja mahdollisuudet tekoälyssä liiketoiminnassa (osa 1)
  16. Mikä on tekoälyn tulevaisuus McKinsey Global Instituten mukaan?
  17. Tekoäly liiketoiminnassa - Johdanto
  18. Mikä on NLP, eli luonnollisen kielen käsittely liiketoiminnassa
  19. Google Translate vs DeepL. 5 konekäännöksen sovellusta liiketoiminnassa
  20. Automaattinen asiakirjakäsittely
  21. Äänibottien toiminta ja liiketoimintasovellukset
  22. Virtuaaliavustajateknologia, tai miten puhua tekoälyn kanssa?
  23. Mikä on liiketoimintatieto?
  24. Miten tekoäly voi auttaa liiketoimintaprosessien hallinnassa?
  25. Tämän päivän ja huomisen luova tekoäly
  26. Teknologinen älykkyys sisällönhallinnassa
  27. Tutkimus tekoälyn voimaa musiikin luomisessa
  28. 3 hyödyllistä tekoälyn graafisen suunnittelun työkalua. Generatiivinen tekoäly liiketoiminnassa
  29. AI ja sosiaalinen media – mitä ne sanovat meistä?
  30. Korvataanko liiketoiminta-analyytikot tekoälyllä?
  31. AI-työkalut johtajalle
  32. Tulevaisuuden työmarkkinat ja tulevat ammatit
  33. RPA ja API:t digitaalisessa yrityksessä
  34. Uudet vuorovaikutukset. Miten tekoäly muuttaa tapaamme käyttää laitteita?
  35. Monimuotoinen tekoäly ja sen sovellukset liiketoiminnassa
  36. Tekoäly ja ympäristö. 3 tekoälyratkaisua, jotka auttavat sinua rakentamaan kestävän liiketoiminnan
  37. AI-sisältödetektorit. Ovatko ne sen arvoisia?
  38. ChatGPT vs Bard vs Bing. Mikä AI-chatbotti johtaa kilpailua?
  39. Onko chatbot-tekoäly kilpailija Googlen haulle?
  40. Tehokkaat ChatGPT-kehotteet HR:lle ja rekrytoinnille
  41. Prompt-insinööritys. Mitä prompt-insinööri tekee?
  42. AI ja mitä muuta? Huipputeknologian trendit liiketoiminnassa vuonna 2024
  43. AI ja liiketoimintaetiikka. Miksi sinun pitäisi investoida eettisiin ratkaisuihin
  44. Meta AI. Mitä sinun pitäisi tietää Facebookin ja Instagramin tekoälytuetuista ominaisuuksista?
  45. AI-sääntely. Mitä sinun tarvitsee tietää yrittäjänä?
  46. 5 uutta tekoälyn käyttöä liiketoiminnassa
  47. AI-tuotteet ja -projektit - miten ne eroavat muista?
  48. AI asiantuntijana tiimissäsi
  49. AI-tiimi vs. roolien jako
  50. Miten valita urakenttä tekoälyssä?
  51. AI henkilöstöhallinnossa: Miten rekrytointiautomaation vaikutukset henkilöstöhallintaan ja tiimikehitykseen
  52. AI-avusteinen prosessiautomaation. Mistä aloittaa?
  53. Vuoden 2023 kuusi mielenkiintoisinta tekoälytyökalua
  54. Mikä on yrityksen tekoälyn kypsyysanalyysi?
  55. AI B2B-personalisointiin
  56. ChatGPT:n käyttötapaukset. 18 esimerkkiä siitä, miten voit parantaa liiketoimintaasi ChatGPT:n avulla vuonna 2024
  57. AI-mockup-generaattori. Top 4 työkalua
  58. Mikrooppiminen. Nopea tapa hankkia uusia taitoja
  59. Vuoden 2024 mielenkiintoisimmat tekoälyratkaisut yrityksissä
  60. Mitä haasteita tekoälyprojekti tuo mukanaan?
  61. Vuoden 2024 parhaat 8 tekoälytyökalua liiketoimintaan
  62. AI CRM: Mitä tekoäly muuttaa CRM-työkaluissa?
  63. UE:n tekoälylaki. Miten Eurooppa säätelee tekoälyn käyttöä
  64. Top 7 tekoälyverkkosivustojen rakentajaa
  65. Ilman koodia olevat työkalut ja tekoälyinnovaatiot
  66. Kuinka paljon tekoälyn käyttö lisää tiimisi tuottavuutta?
  67. Kuinka käyttää ChatGTP:tä markkinatutkimukseen?
  68. Miten laajentaa tekoälymarkkinointikampanjasi ulottuvuutta?
  69. AI liikenteessä ja logistiikassa
  70. Mitä liiketoiminnan kipupisteitä tekoäly voi korjata?
  71. Miten sovitat tekoälyratkaisun liiketoimintaongelmaan?
  72. Tekoäly mediassa
  73. AI pankkitoiminnassa ja rahoituksessa. Stripe, Monzo ja Grab
  74. AI matkailualalla
  75. Kuinka tekoäly edistää uusien teknologioiden syntyä
  76. AI verkkokaupassa. Yleiskatsaus globaaleista johtajista
  77. Top 4 tekoälykuvantekotyökalua
  78. Viisi parasta tekoälytyökalua tietoanalyysiin
  79. AI:n vallankumous sosiaalisessa mediassa
  80. Onko aina kannattavaa lisätä tekoälyä tuotekehitysprosessiin?
  81. 6 suurinta liiketoimintavirhettä, jotka aiheutti tekoäly
  82. AI-strategia yrityksessäsi - miten se rakennetaan?
  83. Parhaat tekoälykurssit – 6 mahtavaa suositusta
  84. Optimoinnin sosiaalisen median kuuntelua tekoälytyökalujen avulla
  85. IoT + AI, eli kuinka vähentää energiakustannuksia yrityksessä
  86. AI logistiikassa. 5 parasta työkalua
  87. GPT Store – yleiskatsaus mielenkiintoisimmista GPT:istä liiketoimintaan
  88. LLM, GPT, RAG... Mitä tekoälyn lyhenteet tarkoittavat?
  89. AI-robotit – liiketoiminnan tulevaisuus vai nykyisyys?
  90. Mikä on tekoälyn käyttöönoton kustannus yrityksessä?
  91. Mitä tekoälyasiantuntijat tekevät?
  92. Miten tekoäly voi auttaa freelancerin uralla?
  93. Työn automatisointi ja tuottavuuden lisääminen. Opas tekoälylle freelancereille
  94. AI startupille – parhaat työkalut
  95. Rakentaminen verkkosivusto tekoälyn avulla
  96. Yksitoista Labs ja mitä muuta? Lupaavimmat tekoälystart-upit
  97. OpenAI, Midjourney, Anthropic, Hugging Face. Kuka on kuka tekoälyn maailmassa?
  98. Synteettiset tiedot ja niiden merkitys liiketoimintasi kehittämisessä
  99. Huippu AI-hakukoneet. Mistä etsiä AI-työkaluja?
  100. Video AI. Uusimmat tekoälyvideogeneraattorit
  101. AI johtajille. Kuinka tekoäly voi helpottaa työtäsi
  102. Mitä uutta Google Geminissä? Kaikki, mitä sinun tarvitsee tietää
  103. AI Puolassa. Yritykset, kokoukset ja konferenssit
  104. AI-kalenteri. Kuinka optimoida aikasi yrityksessä?
  105. AI ja työn tulevaisuus. Kuinka valmistella yrityksesi muutokseen?
  106. AI-äänen kloonaus liiketoiminnalle. Kuinka luoda henkilökohtaisia ääniviestejä tekoälyn avulla?
  107. "Olemme kaikki kehittäjiä." Kuinka kansalaiskehittäjät voivat auttaa yritystäsi?
  108. Tosiasioiden tarkistaminen ja tekoälyn hallusinaatiot
  109. AI rekrytoinnissa – rekrytointimateriaalien kehittäminen askel askeleelta
  110. Sora. Miten OpenAI:n realistiset videot muuttavat liiketoimintaa?
  111. Midjourney v6. Innovaatioita tekoälyn kuvageneroinnissa
  112. PK-yritykset ja tekoäly. Kuinka PK-yritykset voivat kilpailla jättiläisten kanssa tekoälyn avulla?
  113. Miten tekoäly muuttaa vaikuttajamarkkinointia?
  114. Onko tekoäly todella uhka kehittäjille? Devin ja Microsoft AutoDev
  115. Parhaat tekoälychatbotit verkkokauppaan. Alustat
  116. AI-chatbotit verkkokaupalle. Tapaustutkimukset
  117. Miten pysyä ajan tasalla tekoälymaailman tapahtumista?
  118. Kesyttää tekoälyä. Kuinka ottaa ensimmäiset askeleet tekoälyn soveltamiseksi liiketoiminnassasi?
  119. Perplexity, Bing Copilot tai You.com? Vertailu tekoälyhakukoneista
  120. AI-asiantuntijat Puolassa
  121. ReALM. Maailmanlaajuinen kielimalli Applen toimesta?
  122. Google Genie — generatiivinen tekoälymalli, joka luo täysin interaktiivisia maailmoja kuvista
  123. Automaatio vai augmentaatio? Kaksi lähestymistapaa tekoälyyn yrityksessä
  124. LLMOps, tai kuinka hallita kielimalleja tehokkaasti organisaatiossa
  125. AI-videoiden tuotanto. Uudet horisontit videosisällön tuottamisessa yrityksille
  126. Parhaat tekoälyn transkriptiotyökalut. Kuinka muuttaa pitkät tallenteet tiiviiksi yhteenvedoiksi?
  127. Sentimenttianalyysi tekoälyn avulla. Miten se auttaa edistämään muutosta liiketoiminnassa?
  128. AI:n rooli sisällön moderoinnissa