自动从任何业务文档中提取信息，实现端到端业务流程自动化
从任何文档格式的复杂内容中提取和组织信息
智能文档处理 (IDP) 解决方案将非结构化和半结构化信息转化为可用数据。业务数据是数字化转型的核心；不幸的是，80% 的业务数据都嵌入在业务文档、电子邮件、图像和 PDF 文档等非结构化格式中。
智能文档处理是新一代的自动化技术，能够从各种文档格式中捕捉、提取和处理数据。它利用自然语言处理 (NLP)、计算机视觉、深度学习和机器学习 (ML) 等人工智能技术，对相关信息进行分类、归类和提取，并对提取数据进行验证。
预处理
二值化 • 降噪 • 偏移校正 • 其他
智能文档分类
自然语言处理 • 无监督学习 • 监督学习 • OCR • Google Vision
数据提取
自然语言处理 • 深度学习 • 机器学习 • OCR • Google Vision • 书写
特定域验证
模糊逻辑 • RegEx • 规则 • 脚本
强化验证
RPA
人工参与验证
监督学习
IDP 使任何和所有的数据都可用于业务处理
到 2025 年，IDC 预测全球数据将超过 175 ZB。但这些信息大多锁定在电子邮件、文本、PDF 和扫描文档中（不妨试想一下单单电子邮件中便有多少数据量），这便构成了自动化和数字化转型的真正障碍。
非结构化和半结构化数据都可以转换为可用的结构化信息，从而为以文档为中心的业务流程提供端到端自动化。如果没有类似 IDP 的解决方案，RPA 自动化流程将需要知识工作者阅读文档并提取数据。IDP 是释放 RPA 价值的关键。
IDP 和 RPA 相辅相成，能共同为企业业务流程自动化提供了简单而有效的工具。与 RPA 一样，IDP 工具也是完全非侵入性的，便于集成，且广泛适用于各个行业和业务功能。
智能文档处理 (IDP) 可实现：
直接成本节省。 通过大幅削减处理大量数据的成本来降低费用。
更高的直通式处理 (STP)。 最大程度减少知识工作者手工处理文件的需要。
操作简单。 帮助企业更快地建立和自动化更多的流程。
流程效率。 实现以文档为中心流程的端到端自动化。
提升准确度。 通过使用 AI，立竿见影地看到数据准确度的显著提升。
支持战略目标。 自动数据处理能够为改善客户体验等业务目标提供支持。
使企业用户能够自行自动化任何涉及文档的业务流程。
IDP 是智能自动化的重要组成部分。自动化只能达到数据可用来工作的程度。在标准的 RPA 系统中，设置数据提取以运行自动化通常是一个单独的第三方项目，这增加了持续的成本以及脆弱的集成点。
有效地提取数据和结构化信息是实现大部分业务流程自动化的途径，而如今这些流程均依赖于人工输入和干预。在 RPA 平台中嵌入智能文档处理，才能让业务用户实现端到端的流程自动化。当 IDP 和 RPA 存在于在同一个平台上时，您就可以毫不费力地让自动化难题中最大棘手的部分实现同步工作。
集成的、RPA 原生的 IDP 工具很容易设置，通常比其他方法快 5-10 倍
AI 驱动的 IDP+RPA 能够通过不断从人类反馈中学习，以改善直通式处理 (STP)
内置的 IDP 使用户可以轻松上手，并配合有针对最常见文档处理场景的预包装用例供选择
将您的 IDP 软件与其他业务领域联系起来，实现完全集成的 RPA 系统，且无需进行昂贵的升级
通过添加自定义逻辑（Python脚本）的功能修改您的 AI 工作流，从而增强文档提取功能
快速扩展文档处理操作并规范数据采集流程，以提取完成工作所需的数据
随着 IDP 机器人的不断学习和改进，内置的 AI 可以随着时间的推移提高投资回报率
访问更大的工具集，如专门的 OCR 技术，以支持独特的使用案例
在企业 RPA 软件中嵌入的 IDP 可随附准备好的提取包，以立即应用于最常见的文档处理场景
智能文档处理软件可以随时提取和整理各行业和业务功能的数据，并且立即可用。
智能字符识别 (ICR) 是更高水平的 OCR，能够应用 AI 更好地识别字形和其他难以阅读的文字元素。
使用 IDP 处理条码、清单、发票等，实现从订单到应付账款的供应链快速运营。
使用 IDP 文档扫描将纸质文档转换为带有可搜索文本的机器可读文档格式（PDF、Microsoft Word 等），以获得最佳性能。
通过自动文档创建功能，从不同的数据源中提取信息，并使用文档模板生成深入的报告、复杂的法律文档等。
智能采集解决方案可从文档中无缝提取您想要的信息，以便进一步处理、存储和在其他应用中使用。
存储和整理文档，以便于检索或存档，并自动处理记录保留要求合规性事宜。
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