Խելացի փաստաթղթերի մշակումը ավտոմատացնում է տվյալների հավաքագրումը բազմաթիվ փաստաթղթերից և տվյալների աղբյուրներից և կազմակերպում դրանք հետագա մշակման համար: Տեխնոլոգիան թույլ է տալիս բիզնեսին անխափան կերպով ինտեգրվել հիմնական գործընթացներին, վերացնել ձեռքի աշխատանքը, լուծել տարբեր բարդ փաստաթղթերի դասավորություններ կարդալու հետ կապված մարտահրավերները և բավարարել իրավական և համապատասխանության պահանջները:
Ճշգրիտ տվյալները յուրաքանչյուր կազմակերպության հիմքն են, և ՄԶԾ-ն օգնում է բիզնեսին հաղթահարել հսկայական ծավալի փաստաթղթերի մշակման բարդությունը՝ օգնելով նրանց ավտոմատացնել տվյալների ձեռքով մուտքագրման գործընթացները և հեռանալ ավանդական կիսաավտոմատացված OCR աշխատանքային հոսքերից:
Այսպիսով, կոնկրետ ինչ է փաստաթղթի խելացի մշակումը, և որոնք են դրա օգտագործման տարբեր դեպքերը տարբեր ոլորտներում, մենք կիմանանք այս բլոգում:
Եկեք անմիջապես մտնենք դրա մեջ.
Ի՞նչ է խելացի փաստաթղթերի մշակումը:
Փաստաթղթերի խելացի մշակումը կոմպլեքս կիսակառուցվածքային/չկառուցվածքային փաստաթղթերից տվյալների արդյունահանման ավտոմատացումն է և դրանք կառուցվածքային օգտագործելի տվյալների վերածելը: Այն նաև կոչվում է ճանաչողական տվյալների մշակում կամ խելացի տվյալների հավաքում: IDP-ն օգտագործում է Արհեստական ինտելեկտի (AI), մեքենայական ուսուցման (ML), օպտիկական նիշերի ճանաչման (OCR), համակարգչային տեսողության և խելացի նիշերի ճանաչման (ICR) տեխնոլոգիաներից՝ դասակարգելու, դասակարգելու, համապատասխան տվյալներ հանելու և արդյունահանված տվյալները կատարելագործելու համար: ճշգրտություն.
Հաճախ IDP-ն օգտագործվում է OCR-ի հետ փոխադարձաբար, ինչը սխալ է, քանի որ IDP-ն տվյալների արդյունահանման հաջորդ սերնդի տեխնոլոգիան է, որը մշակվել է միայն ավանդական OCR-ի սահմանափակումները ավելի բարդ և ոչ ստանդարտ փաստաթղթերից տվյալներ հանելու համար:
Փաստաթղթերից տվյալների արդյունահանումը կարող է իրականացվել 3 եղանակով.
- Ձեռքով տվյալների արդյունահանում
- Կաղապարի վրա հիմնված տվյալների արդյունահանում
- Փաստաթղթերի խելացի մշակում
Ավելի պարզ դարձնելու համար OCR-ը IDP-ի ենթաբազմություն է, սակայն հակառակը ճիշտ չէ: Դա նշանակում է, որ ՄԶԾ-ն օգտագործում է ավանդական OCR՝ որոշակի մակարդակում տվյալներ հանելու համար, սակայն ՄԶԾ-ն դուրս է գալիս դրանից: Անվանված կազմակերպությունների ճանաչման և դասակարգման, վերահսկվող/չվերահսկվող ուսուցման և NLP համատեքստի վերլուծության օգնությամբ ՄԶԾ-ն շատ ավելին ունի առաջարկելու փաստաթղթերի մշակման և վերլուծության բարելավված ճշգրտության համար:
ՄԶԾ աշխատանքային հոսք
Սկսելու համար, սկանավորող ապարատային սարքերը տեղեկատվություն են վերցնում թղթի վրա հիմնված փաստաթղթերից, դրանք վերածում էլեկտրոնային ձևաչափերի և տրամադրում փաստաթղթերի թվայնացված տարբերակները որպես ՄԶԾ լուծումների մուտքագրում:
ՄԶԾ լուծումներում համակարգչային տեսողության ալգորիթմները կարող են ճանաչել փաստաթղթերի տարբեր դասավորությունները սկանավորված պատկերներից, PDF ֆայլերից և ֆայլերի մի շարք տեսակներից, ինչպես թվային, այնպես էլ թղթային ձևերով:
Բնական լեզվի մշակման (NLP) տեխնոլոգիան, որն օգտագործվում է ՄԶԾ-ի աշխատանքային հոսքերի հետ, կարող է ճանաչել նիշերը, նշանները, տառերը և թվերը պարբերություններից, աղյուսակներից կամ փաստաթղթերի չկառուցված տեքստից:
Այն սինթեզում է դրանք OCR-ի միջոցով, և օգտագործելով այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսիք են անվանված օբյեկտների ճանաչումը, տրամադրությունների վերլուծությունը և հատկանիշի վրա հիմնված հատկորոշումը, հաջողությամբ կարդում է փաստաթղթերից տեղեկատվությունը և մտնում բովանդակության կառավարման համակարգեր 99%+ ճշգրտությամբ:
ՄԶԾ-ի աշխատանքային հոսքի հիմնական քայլերը հետևյալն են.
Քայլ 1 - Փաստաթղթերի նախնական մշակում
Որտեղ կա տվյալների արդյունահանում, կա OCR: Քանի որ փաստաթուղթը ներթափանցվում է փաստաթղթերի մշակման լուծման մեջ, այն անցնում է փաստաթղթերի նախնական մշակման առաջին փուլը ՄԶԾ-ի աշխատանքային գործընթացում: OCR-ի ընդհանուր ճշգրտությունը կախված է նրանից, թե որքան ճշգրիտ է այն կարող է նույնականացնել/տարբերել նիշը/բառը ֆոնից: Այս փուլում կիրառվող հիմնական տեխնիկաներից մի քանիսն են.
Երկուականացում
Պարզ բառերով, երկուականացումը գունավոր պատկերը սև և սպիտակ պիքսելների վերածելու տեխնիկան է: Այժմ պատկերը բաղկացած է ընդամենը 2 տեսակի պիքսելներից՝ սև պիքսելային արժեք = 0 և սպիտակ պիքսել արժեք = 256: Նպատակը ՝ ստեղծել երկուական և տարբերակել տեքստային ֆայլում (սև պիքսելներ) և ֆոն (սպիտակ) ընթերցվող նիշերը: պիքսելներ)
Մաքրում
Փաստաթուղթը սկանավորելիս սկանավորված պատկերը կարող է մի փոքր հորիզոնական հավասարեցվել, ինչը իդեալական չէ OCR-ի համար: Շեղերի ուղղման համար օգտագործվում են այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսիք են Պրոյեկցիոն պրոֆիլի մեթոդը, Հոֆի փոխակերպման մեթոդը և Topline մեթոդը:
Աղմուկի հեռացում
Այս քայլի նպատակն է ձերբազատվել ցանկացած անցանկալի փոքր կետերից/կարկատաններից, որպեսզի OCR-ն այս կետերը չշփոթի նիշերի հետ:
Քայլ 2 — Փաստաթղթերի դասակարգում
Փաստաթղթերի դասակարգումն իրականացվում է 3 քայլով.
Որոշեք ձևաչափը
Պարզեք՝ արդյոք ֆայլը pdf փաստաթուղթ է, JPG, PNG, TIFF կամ որևէ այլ ֆայլի ձևաչափ:
Բացահայտեք կառուցվածքը
OCR լուծումը փորձում է տարբերակել կառուցվածքային, կիսակառուցվածքային և չկառուցված փաստաթղթերից:Կառուցվածքային փաստաթղթերն ունեն ֆիքսված ձևանմուշ և դասավորություն, մինչդեռ կիսակառույց փաստաթղթերն ունեն որոշակի ձև: դրա կառուցվածքը, ինչը նշանակում է, որ դրանք կարող են պարունակել նմանատիպ տեղեկատվություն փաստաթղթի տարբեր վայրերում:
Հաշիվ-ապրանքագիրը կիսակառույց փաստաթղթերի հիանալի օրինակ է. տարբեր ապրանքագրերում վաճառողի հասցեն կարող է լինել տարբեր վայրերում: Այս արժեքները հասկանալու համար փաստաթղթերի մշակման լուծումը պետք է ունենա տվյալների և փաստաթղթի համատեքստային պատկերացում:
Չկառուցված փաստաթղթերը հազիվ թե կառուցվածք ունեն, սակայն կազմակերպությունները պետք է դրանցից տվյալներ կորզեն տարբեր նպատակներով: Չկառուցված փաստաթղթում երբեմն որոշ արժեքներ կարող են չունենալ որևէ բանալի հատկացված, օրինակ՝ ամսաթվերը կամ էլփոստի հասցեները կարող են լինել փաստաթղթերի վրա, բայց առանց որևէ բանալի նույնացուցիչի, ինչպիսիք են «Date» կամ «Email»: Պայմանագիրը չկառուցված փաստաթղթի լավ օրինակ է:
Որոշեք փաստաթղթի տեսակը
Փաստաթղթերի դասակարգման երրորդ քայլը փորձում է պարզել փաստաթղթի տեսակը, այսինքն՝ պարզել, թե արդյոք մուտքագրված փաստաթուղթը ապրանքագիր է, բանկային քաղվածք, t12 քաղվածք, առաքման պիտակ կամ որևէ այլ փաստաթուղթ: Փաստաթղթի տեսակը հաջողությամբ նույնականացնելու և տվյալների արդյունահանման համար հերթագրելու ունակությունը կախված է ՄԶԾ-ի լուծման մեջ արդեն սնված տվյալներից:
Քայլ 3 - Տվյալների արդյունահանում
Տվյալների արդյունահանման հիմնականում երկու մաս կա.
i) Բանալին-արժեք զույգի արդյունահանում — փաստաթղթերի եզակի բանալիների նույնացուցիչներին վերագրված արժեքների արդյունահանում
ii) Աղյուսակի արդյունահանում — աղյուսակի տեսքով դասավորված տողերի տարրերի դուրսբերում
Դա անելու որոշակի եղանակներ կան.-
OCR
OCR-ն տվյալների արդյունահանման առաջին քայլն է: Որքան էլ կարևոր է այս քայլը, կան որոշակի սխալներ, որոնք կարող են տեղի ունենալ OCR-ի ժամանակ.
- Բառի հայտնաբերման սխալ — Պատկերում տեքստային բլոկ չհայտնաբերելը, որը սովորաբար առաջանում է պատկերի վատ որակի պատճառով:
- Բառերի բաժանման սխալ — Բառի սխալ մեկնաբանում, միջբառային տարածության սխալ հայտնաբերման, տեքստի տարբեր հավասարեցումների և տարածության պատճառով:
- Սխալ նիշերի հատվածավորման մեջ — Չի հաջողվում հայտնաբերել առանձին նիշերը հատվածավորված բառում: Սա հաճախակի է գրավոր կամ միացված այբուբենների համար:
- Սխալ նիշերի ճանաչման մեջ — Չհաջողվեց որոշել ճիշտ նիշը սահմանափակված կերպարի պատկերում:
Այս սխալները կարող են շտկվել բառարանի որոնման, k-mer և n-gram լեզվական մոդելների միջոցով:
Կանոնների վրա հիմնված արդյունահանում
Կանոնների վրա հիմնված մոդելները լավ են աշխատում կառուցվածքային և կիսակառույց փաստաթղթերի համար: Այս մոդելները կարող են նույնականացնել առանցքային արժեքների զույգերը/տողերի տարրերը՝ փաստաթղթում դիրքի հղում վերցնելով:
Անվանված օբյեկտի ճանաչման մոտեցումը և n-gram մոդելը հարմար են բանալու նույնացուցիչին վերագրված արժեքը նույնականացնելու համար: Օրինակ, անկախ ապրանքագրի համարի դիրքից, «Հաշիվ-ապրանքագրի համար»-ի կամ «Հաշիվ-ապրանքագրի համար»-ի կողքին գտնվող տողերի հավաքածուն այն արժեքն է, որը մոդելը փնտրում է:
Ուսուցման վրա հիմնված մոտեցում
Խորը ուսուցման և ML-ի վրա հիմնված OCR-հիբրիդային տվյալների արդյունահանման տեխնիկան իրենց մոդելներին վերապատրաստելու համար վերահսկվող/չվերահսկվող ուսուցման կարիք ունի: Այս մոդելների արդյունավետությունը որոշվում է ճշգրտության մակարդակով և վստահության միավորով: Մշակվող փաստաթղթերի քանակի և տրամադրվող ուսուցման և հետադարձ կապի քանակի հետ մեկտեղ մոդելն աճում է ճշգրտության մեջ:
Docsumo-ն օգտագործում է տվյալների արդյունահանման նմանատիպ մոտեցում, որտեղ ML-ի վրա հիմնված մոդելը նստած է կաղապարի վրա հիմնված OCR-ի վերևում: Docsumo-ում OCR ուղղման պարզ մոտեցումը համատեքստի վրա հիմնված NLP-ի հետ միասին օգտագործվում է տվյալների ճշգրտությունն ու որակը բարելավելու համար:
Քայլ 4 - Տվյալների վավերացում
Այս քայլը վճռորոշ է արդյունահանված տվյալների անճշտությունները հայտնաբերելու համար: Փաստաթղթում կիրառվում են տվյալների վավերացման որոշակի կանոններ, որպեսզի ցանկացած անճշտություն հնարավոր լինի հայտնաբերել և նշել ուղղման համար:
Օրինակ, հաշիվ-ապրանքագրում «վճարման ենթակա ընդհանուր գումարը» պետք է լինի «ենթագումարի» և «վճարման ենթակա հարկերի» գումարը: Եթե երկուսի միջև որևէ անհամապատասխանություն կա, հաշիվ-ապրանքագիրը դրոշակվում է և պահվում վերանայման համար:
Քայլ 5 - Մարդկային վերանայում
Թեև մենք կցանկանայինք, որ դա լիներ, տվյալների արդյունահանման ոչ մի մոդել 100% ճշգրիտ չէ, հետևաբար ՄԶԾ-ի աշխատանքային հոսքում կա մարդկային միջամտության շերտ: Կարմիր դրոշակով ցանկացած փաստաթուղթ վերանայվում է մարդ-ին-the-loop-ի կողմից:
Սա հատկապես օգտակար է մոդելի վերահսկվող ուսուցման և մոդելի ճշգրտությունը բարելավելու համար: Որքան շատ փաստաթղթեր մշակվեն և վերանայվեն, այնքան ավելի կբարելավվի տվյալների արդյունահանման մոդելի ճշգրտությունը:
Տվյալների արդյունահանումից և մաքրումից հետո ծրագրաշարը կարող է մղել տվյալների բազա կամ արտահանել այն բազմաթիվ ձևաչափերով: IDP-ի աշխատանքային հոսքերը թույլ են տալիս օգտվողներին փաստաթղթերը փոխարկել տարբեր ձևաչափերի, ինչպիսիք են JSON, XML, PDF և այլն:
Փաստաթղթերի մշակման խելացի օգտագործման դեպքեր (ըստ հնարավորությունների)
ՄԶԾ լուծումներն ունեն առաջարկելու հետևյալ հնարավորությունները.
Բացահայտեք դժվար բովանդակությունը
ՄԶԾ-ն կարող է վերծանել բովանդակությունը ոչ ստանդարտ որակի փաստաթղթերից, որոնք չեն կարող կարդալ ավանդական OCR-ով: AI-ի վրա հիմնված IDP լուծումները կարող են նաև վերծանել նիշի/բառի համապատասխանությունը՝ հիմնվելով համատեքստի և սահմանված կանոնների վրա, ինչը հնարավոր չէ ավանդական OCR լուծումներով:
Շտրիխ կոդերի/QR կոդերի ընթերցում
ՄԶԾ լուծումներն ի վիճակի են մշակել շտրիխ/QR կոդեր:
Փաստաթղթերի ավտոմատ դասակարգում
Բազմաթիվ փաստաթղթերի տեսակներ, որոնք գալիս են տարբեր հոսքերից և աղբյուրներից տարբեր ձևերով. ՄԶԾ լուծումները կարող են ավտոմատ կերպով դասակարգել փաստաթղթերը տարբեր դասերում՝ հետագա մշակման համար:
Քաղեք ձեզ անհրաժեշտ տեղեկատվությունը
ՆՏԱ-ի մոդելները կարող են վերապատրաստվել փաստաթղթում կոնկրետ տեղեկատվություն հանելու համար:
Վավերացնել տվյալները
Մշակված տվյալները կարող են վավերացվել՝ հաշվի առնելով համակարգի ճշգրտությունը որոշելու և փաստաթուղթը ձեռքով վերանայելու համար սահմանված կանոնները:
Կազմակերպել տվյալներ և հաշվետվություններ
ՄԶԾ լուծումները հեշտացնում են տարբեր փաստաթղթերի դասակարգումը, տվյալների արդյունահանումը բազմաթիվ աղբյուրներից և դրանք մեկ տեղում հավաքելը հետագա վերլուծության համար:
ՆՏԱ-ների օգտագործման դեպքեր (ըստ արդյունաբերության)
Ելնելով վերը նշված հնարավորություններից՝ ՄԶԾ լուծումները տարբեր ոլորտներում օգտագործում են տարբեր դեպքեր.
1. Վարկավորում
Անկախ նրանից, թե դա առևտրային վարկեր են, անձնական, անշարժ գույք կամ փոքր բիզնեսի վարկեր, վարկատուներն օգտագործում են ՄԶԾ-ի լուծումները՝ վարկի դիմումները մշակելու համար՝ իրենց վարկառուների վարկային ռիսկի մանրակրկիտ վերլուծություն իրականացնելու համար:
ՄԶԾ-ն կարող է վերացնել ձեռքով տվյալների մուտքագրման խնդիրները, որոնք ներգրավված են վարկային հայտերի մշակման մեջ և ապահովել ավելի արագ շրջադարձային ժամանակներ, որոնք վարկատուներին ավելի շատ ժամանակ են տրամադրում վերլուծության համար:
Հիփոթեքային վարկերի համար ՄԶԾ-ն հեշտացնում է հաճախորդների տվյալների, վարկային հաշվետվությունների, անձը հաստատող փաստաթղթերի, եկամուտների հաստատման փաստաթղթերի և վարկի և հիփոթեքային հայտերի աջակցող փաստաթղթերի տարբեր տեսակների վավերացումը և ստուգումը:
2. Ապահովագրություն
ՄԶԾ-ն օգտագործվում է ապահովագրական արդյունաբերության կողմից՝ հաճախորդների տվյալների հսկայական ծավալները կառավարելու և վարկային պրոֆիլի վերլուծություն կատարելու համար: ՄԶԾ-ի լուծումներն օգնում են որոշել ռիսկի ախորժակը` հիմնվելով հաճախորդների տրամադրված տվյալների վրա, և դիմորդներին տալիս են հնարավոր լավագույն հավելավճարները` այլ գրավիչ առավելություններով:
3. Լոգիստիկա
Լոգիստիկական արդյունաբերությունը ունի հազարավոր ձեռքերի փոխանակման տվյալներ՝ սկսած առաքումից, փոխադրումից, պահեստավորումից և դռան շեմին հաճախորդների առաքումից:
Այս տեղեկատվությունը պետք է վավերացվի, ստուգվի, խաչաձեւվի և նույնիսկ նորից մուտքագրվի որպես երրորդ անձանց կողմից ձեռքով մշակման պահանջներ: Մատակարարման շղթայի մակարդակով ընկերություններն օգտագործում են ՄԶԾ-ն կապալառուներին, վաճառողներին և տրանսպորտային թիմերին հաշիվ-ապրանքագրեր, պիտակներ և պայմանագրեր առաքելու համար:
ՄԶԾ-ն լուծում է փաստաթղթերի փոփոխականության խնդիրը և օգնում է կարդալ տարբեր աղբյուրներից չկառուցված տվյալներ՝ այդպիսով վերացնելով ձեռքով մշակման անհրաժեշտությունը և խնայելով անհամար ժամեր այդ գործընթացում:
Երբ ձեռնարկություններն ընդլայնվում և ընդլայնվում են հաճախորդների ավելի մեծ օգտատերերի բազաներ տեղավորելու համար, ՄԶԾ-ն հետևում է նրանց՝ լոգիստիկ աշխատանքային հոսքերում փաստաթղթերի մշակման տարբեր տարրերի խելացի ավտոմատացման շնորհիվ:
4. Կոմերցիոն անշարժ գույք
Փաստաթղթերի խելացի մշակումն իր տարբեր կիրառումներ է գտնում առևտրային անշարժ գույքի արդյունաբերության մեջ՝ վարձավճարների վերամշակման, վարձակալության պայմանագրերի, հուշագրերի, գործառնական հաշվետվությունների, T12 քաղվածքների և անշարժ գույքի շուկայի գները համեմատելու տեսքով՝ առավել շահավետ ներդրումները պարզելու համար:
Առևտրային անշարժ գույքի սեփականատերերը կարող են մանրամասներ քաղել տվյալների բազմաթիվ աղբյուրներից՝ օգտագործելով ՄԶԾ-ի աշխատանքային հոսքերը և որոշել, թե արդյոք նոր անշարժ գույքի վարձակալումը/լիզինգը/գնումը տալիս է ներդրումների զգալի եկամուտ: Նոր գույք գնելիս նրանք կարող են որոշել, թե արդյոք գործարքներ են ձեռք բերում շուկայական դրույքաչափերի հիման վրա՝ կատարելով դրամական միջոցների հոսքերի վերլուծություն և շուկայի համեմատություններ՝ օգտագործելով ՄԶԾ-ից ստացված պատկերացումները:
5. Կրեդիտորական պարտքեր
ՄԶԾ-ն կրեդիտորական պարտքերի ավտոմատացման մեջ հաշվապահական հաշվառման մասնագետներին հնարավորություն է տալիս հաճախորդներին առաջարկել անխափան օգտատերերի փորձ: Տարբեր դասավորություններով և կառուցվածքով հաշիվ-ապրանքագրերը կարող են մշակվել վճարման ենթակա հաշիվների ավտոմատացված լուծման միջոցով և կարող են իրական ժամանակում համադրվել գնման պատվերների հետ:
Փաստաթղթերի խելացի մշակման առավելությունները
Տեխնոլոգիան օգտագործվում է ձեռքով կրկնվող առաջադրանքները վերացնելու և չկառուցված տվյալները վերածելու ընթեռնելի ձևերի, որոնք կարող են օգտագործվել տարբեր ծրագրերում և համակարգերում:
Փաստաթղթերի խելացի մշակումը օգտվողներին առաջարկում է հետևյալ առավելությունները.
ՆՏԱ վաճառողների տեսակը
Արդյունաբերության ամբողջական իմաստը հասկանալու համար մենք ՆՏԱ վաճառողներին բաժանել ենք 4 կատեգորիաների.
1. Նորարար ՆՏԱ վաճառողներ
Սա ՄԶԾ-ի ամենավերջին վաճառողների շարքն է, ովքեր ստեղծել են AI-ի բնիկ հարթակներ՝ փաստաթղթերի մշակումն ավտոմատացնելու համար: Դրա շնորհիվ այս վաճառողները կարող են մեծ ճշգրտությամբ մշակել բարդ և տարբեր փաստաթղթեր: Արհեստական ինտելեկտի վրա կենտրոնացած մոտեցմամբ՝ այս վաճառողներն ի վիճակի են առաջարկել փաստաթղթերի մշակման վերջնական լուծում, որը պահանջում է քիչ կամ ոչ մարդկային միջամտություն և ավելի մեծ ազդեցություն է թողնում բիզնեսի վրա: Ահա այդպիսի վաճառողների մի քանի օրինակներ.
- Docsumo
- Հիպերգիտություն
- Ռոսսում
- Ինֆրրդ
2. Ժառանգական տեղահանվածներ վաճառողներ
Արհեստական ինտելեկտի բնիկ մոտեցման փոխարեն այս վաճառողները կառուցում են ՄԶԾ-ի աշխատանքային մոդել՝ հիմնվելով իրենց ժառանգած OCR/RPA լուծումների վրա: Այս լուծումները օգտակար են փաստաթղթերի մեծաքանակ մշակման համար, որոնք կարող են «կաղապարվել», ունեն պարզ դասավորություններ և չեն առաջարկում չափազանց շատ տատանումներ: Հաճախ այս վաճառողները առաջարկում են ավտոմատացման արտադրանքների ավելի լայն պորտֆել, և դա է պատճառը, որ IDP-ն երկրորդ տեղում է: Ահա այդպիսի վաճառողների մի քանի օրինակներ.
- Էբբի
- Կոֆաքս
- AntWorks
- Ավտոմատացում ցանկացած վայրում
3. ՆՇԱ-ի վաճառողներ
Վաճառողների այս շարքը կարող է լինել վերը նշված երկու կատեգորիաների ենթաբազմություն, բայց այն, ինչ տարբերում է նրանց այն է, որ նրանք կենտրոնացած են խնդիրների նեղ շարքի լուծման վրա, որոնք հաճախ սպասարկում են որոշակի արդյունաբերություն: Քանի որ նրանք կենտրոնացած են կոնկրետ խնդրի վրա, նրանք ի վիճակի են արագ, հուսալի և արդյունավետ լուծումներ տալ ոլորտի ներսում: Ահա այդպիսի վաճառողների մի քանի օրինակներ.
- EvolutionAI
- Instabase
- Օկրոլուս
- ClickAI
4. ՄԶԾ բաղադրիչների տեխնոլոգիաների մատակարարներ
ՄԶԾ-ի ամբողջական լուծում տրամադրելու փոխարեն այս վաճառողները կենտրոնանում են տարբեր տեխնոլոգիական բաղադրիչների տրամադրման վրա, ինչպիսիք են OCR-ը և համակարգչային տեսլականը: Նրանք տրամադրում են ընդհանուր նշանակության տեխնոլոգիական բաղադրիչներ, որոնք կարող են օգտագործվել տարբեր ձեռնարկությունների կողմից՝ ստեղծելու լուծում, որը հատուկ է իրենց օգտագործման գործին և պահանջներին: Որպես բիզնես, դուք պետք է ապահովեք, որ ունեք ՏՏ մասնագետների և տվյալների գիտնականների թիմ, որոնք կարող են նախագծել ձեր բիզնեսի համար հատուկ լուծումներ, եթե դուք ընտրում եք այս վաճառողներին: Ահա մի քանի օրինակներ.
- Google cloud vision
- Ամազոնի տեքստը
- Microsoft azure համակարգչային տեսլական
Ինչպես է Docsumo-ն հեղափոխականացնում փաստաթղթերի մշակումը բիզնեսի համար
Docsumo-ն անխափան կերպով ինտեգրվում է փաստաթղթերի տարբեր աշխատանքային հոսքերի և բիզնես գործընթացների հետ: Docsumo-ն ի վիճակի է բիզնեսին օգնել՝
- Հաշիվների և բանկային քաղվածքների մշակում
- Եկամուտների/անձը հաստատող փաստաթղթերից տվյալների արդյունահանման պարզեցում
- Տվյալների ավտոմատ արդյունահանում IRS ձևերի համար
- Ոչ ստանդարտ վարձակալության պայմանագրեր/վաճառքի կոմպոզիցիաներ/հուշագրեր առաջարկող տվյալների մշակում
- Բեռնափոխադրումների / առաքման պիտակների / անդորրագրերի մշակում
- Եւ ավելին!
Docsumo-ի օգտագործման ամենամեծ առավելությունը պատրաստված API-ների օգտագործումն է: Docsumo-ն գալիս է նախապես վերապատրաստված API-ներով որոշ սովորական փաստաթղթերի տեսակների համար, ինչպիսիք են բանկային քաղվածքները, համաձայնագրերի ձևերը, հաշիվ-ապրանքագրերը, IRS ձևաթղթերը, վարորդական իրավունքը և այլն: Դա նշանակում է, որ ձեզ հարկավոր չէ շատ ժամանակ ներդնել մոդելը զրոյից վերապատրաստելու համար:
Docsumo API-ները նշում են բացակայող արժեքները, դաշտերը և տվյալների կրկնօրինակ մուտքերը՝ այդպիսով վերացնելով տվյալների ավելորդությունը և սխալների մակարդակը: Երբ API-ները ճշգրիտ արդյունահանեն տվյալները, օգտվողները պարզապես պետք է վերանայեն և հաստատեն հարթակի վերջնական փոփոխությունները: Հետագայում օգտատերերը կարող են զանգվածաբար վերբեռնել փաստաթղթերը և մշակել դրանք հետագա օգտագործման համար:
Այս գրառումն ի սկզբանե հրապարակվել է Docsumo բլոգում:
Docsumo-ն խելացի փաստաթղթերի մշակման (IDP) հարթակ է, որը կարող է ավտոմատ կերպով հավաքել, արդյունահանել, վավերացնել և մշակել տվյալներ ցանկացած տեսակի փաստաթղթից, AI-ի և մեքենայական ուսուցման հզորությամբ: Իմացեք ավելին մասին: Docsumo մեր կայքում:
