Лучшие интеллектуальные системы обработки документов 2023 года

Интеллектуальные системы обработки документов (IDP) — это программные платформы, которые автоматизируют извлечение и обработку данных из неструктурированных документов с использованием передовых технологий, таких как искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и оптическое распознавание символов (OCR). Системы IDP предназначены для обработки широкого спектра типов документов, включая счета-фактуры, контракты, страховые претензии и формы.

Системы IDP используют алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для распознавания и извлечения данных из неструктурированных документов, повышая точность и уменьшая потребность в ручном вводе данных. Технология OCR используется для преобразования печатного или рукописного текста в цифровой текст, что позволяет программному обеспечению анализировать и извлекать информацию из документа.

Интеллектуальные системы обработки документов обычно включают в себя такие функции, как классификация документов, извлечение данных и проверка. Классификация документов позволяет программному обеспечению идентифицировать и классифицировать различные типы документов, в то время как извлечение данных используется для извлечения определенных полей данных из документа, таких как имя и адрес клиента, номер счета и детали платежа. Проверка гарантирует, что извлеченные данные точны и соответствуют предопределенным правилам, уменьшая количество ошибок и повышая эффективность.

Системы IDP широко используются в таких отраслях, как финансы, здравоохранение и страхование, где обработка документов требует много времени и подвержена ошибкам. Автоматизируя этот процесс, предприятия могут сэкономить время и деньги, повысив точность и соответствие требованиям.

Некоторые из преимуществ интеллектуальных систем обработки документов включают в себя:

• Повышенная точность: системы IDP используют передовые технологии, такие как AI и ML, для повышения точности и уменьшения ошибок.
• Повышение эффективности. Автоматизируя задачи обработки документов, предприятия могут сэкономить время и повысить эффективность.
• Экономия затрат: системы IDP могут помочь предприятиям сократить расходы, устраняя необходимость ручного ввода и обработки данных.
• Соответствие: системы IDP могут помочь предприятиям обеспечить соблюдение нормативных требований, проверяя извлеченные данные на соответствие заранее определенным правилам.

В целом, интеллектуальные системы обработки документов являются ценным инструментом для предприятий, стремящихся оптимизировать свои рабочие процессы обработки документов, снизить затраты и повысить эффективность.

Лучшие интеллектуальные системы обработки документов 2023 года

На рынке доступно несколько интеллектуальных систем обработки документов (IDP), каждая из которых имеет свои уникальные функции и возможности. Вот некоторые из лучших систем IDP:

1. ABBYY FlexiCapture

ABBYY FlexiCapture — это интеллектуальная система обработки документов (IDP), которая автоматизирует извлечение и обработку данных из неструктурированных документов, таких как счета, формы и контракты. FlexiCapture использует передовые технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ) и оптическое распознавание символов (OCR), для точного и эффективного извлечения данных.

FlexiCapture предлагает широкий спектр функций и возможностей, в том числе:

1. Классификация документов: FlexiCapture использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для классификации различных типов документов на основе их содержания и формата. Это позволяет программному обеспечению автоматически определять тип обрабатываемого документа и применять соответствующие правила извлечения данных.
2. Извлечение данных: FlexiCapture извлекает данные из неструктурированных документов, используя технологию OCR и алгоритмы машинного обучения. Программное обеспечение может извлекать данные из различных типов полей, включая даты, суммы и имена клиентов, а также экспортировать данные в различные системы и форматы.
3. Проверка: FlexiCapture проверяет извлеченные данные на соответствие предопределенным правилам и критериям, чтобы обеспечить точность и полноту. Он также может выполнять проверку данных, сравнивая извлеченные данные с внешними базами данных и системами.
4. Настройка: FlexiCapture обладает широкими возможностями настройки и может быть адаптирована к конкретным бизнес-требованиям. Программное обеспечение можно настроить для извлечения данных из различных типов документов и их интеграции с различными системами и базами данных.
5. Масштабируемость. FlexiCapture предназначен для обработки больших объемов документов и может масштабироваться в соответствии с растущими потребностями бизнеса.

Читайте также: Redis как кеш: как это работает и зачем его использовать

2. Понимание документа UiPath

UiPath Document Understanding — это интеллектуальная система обработки документов (IDP), которая использует искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) для автоматизации извлечения и обработки данных из широкого спектра неструктурированных документов, включая счета-фактуры, квитанции и страховые претензии.

UiPath Document Understanding предлагает ряд функций и возможностей, в том числе:

1. Классификация документов: UiPath Document Understanding использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для классификации различных типов документов на основе их содержания и формата. Это позволяет программному обеспечению автоматически определять тип обрабатываемого документа и применять соответствующие правила извлечения данных.
2. Извлечение данных: программное обеспечение извлекает данные из неструктурированных документов, используя технологию оптического распознавания символов и алгоритмы машинного обучения. Он может извлекать данные из различных типов полей, включая даты, суммы и имена клиентов, а также экспортировать данные в различные системы и форматы.
3. Проверка: UiPath Document Understanding проверяет извлеченные данные на соответствие предопределенным правилам и критериям, чтобы обеспечить точность и полноту. Он также может выполнять проверку данных, сравнивая извлеченные данные с внешними базами данных и системами.
4. Обучение: система постоянно учится на обрабатываемых данных, со временем повышая точность и эффективность. Его также можно обучить распознавать и извлекать новые типы данных.
5. Интеграция: UiPath Document Understanding может интегрироваться с различными системами и базами данных, позволяя предприятиям оптимизировать свои рабочие процессы обработки документов и уменьшать количество ошибок.

UiPath Document Understanding — это гибкое и масштабируемое решение, которое можно настроить в соответствии с конкретными потребностями бизнеса. Его можно использовать в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение и страхование, где обработка документов требует много времени и подвержена ошибкам. Автоматизируя этот процесс, предприятия могут сэкономить время и деньги, повысив точность и соответствие требованиям.

Читайте также: 10 советов, как писать для перевода

3. Параскрипт

Parascript — это интеллектуальная система обработки документов (IDP), которая использует искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) для автоматизации извлечения и обработки данных из широкого спектра неструктурированных документов, включая счета, формы и контракты.

Parascript предлагает ряд функций и возможностей, в том числе:

1. Классификация документов: Parascript использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для классификации различных типов документов на основе их содержания и формата. Это позволяет программному обеспечению автоматически определять тип обрабатываемого документа и применять соответствующие правила извлечения данных.
2. Извлечение данных: программное обеспечение извлекает данные из неструктурированных документов, используя технологию оптического распознавания символов и алгоритмы машинного обучения. Он может извлекать данные из различных типов полей, включая даты, суммы и имена клиентов, а также экспортировать данные в различные системы и форматы.
3. Проверка: Parascript проверяет извлеченные данные на соответствие предопределенным правилам и критериям, чтобы обеспечить точность и полноту. Он также может выполнять проверку данных, сравнивая извлеченные данные с внешними базами данных и системами.
4. Обучение: система постоянно учится на обрабатываемых данных, со временем повышая точность и эффективность. Его также можно обучить распознавать и извлекать новые типы данных.
5. Интеграция: Parascript может интегрироваться с различными системами и базами данных, позволяя предприятиям оптимизировать свои рабочие процессы обработки документов и уменьшать количество ошибок.

4. Гипернаука

Hyperscience — это интеллектуальная система обработки документов (IDP), которая использует искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) для автоматизации извлечения и обработки данных из широкого спектра неструктурированных документов, включая счета-фактуры, страховые претензии и налоговые формы.

Hyperscience предлагает ряд функций и возможностей, в том числе:

1. Классификация документов: Hyperscience использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для классификации различных типов документов на основе их содержания и формата. Это позволяет программному обеспечению автоматически определять тип обрабатываемого документа и применять соответствующие правила извлечения данных.
2. Извлечение данных: программное обеспечение извлекает данные из неструктурированных документов, используя технологию оптического распознавания символов и алгоритмы машинного обучения. Он может извлекать данные из различных типов полей, включая даты, суммы и имена клиентов, а также экспортировать данные в различные системы и форматы.
3. Проверка: Hyperscience проверяет извлеченные данные на соответствие предопределенным правилам и критериям, чтобы обеспечить точность и полноту. Он также может выполнять проверку данных, сравнивая извлеченные данные с внешними базами данных и системами.
4. Обучение: система постоянно учится на обрабатываемых данных, со временем повышая точность и эффективность. Его также можно обучить распознавать и извлекать новые типы данных.
5. Интеграция: Hyperscience может интегрироваться с различными системами и базами данных, позволяя предприятиям оптимизировать свои рабочие процессы обработки документов и уменьшать количество ошибок.

Hyperscience — это гибкое и масштабируемое решение, которое можно настроить в соответствии с конкретными потребностями бизнеса. Его можно использовать в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение и страхование, где обработка документов требует много времени и подвержена ошибкам. Автоматизируя этот процесс, предприятия могут сэкономить время и деньги, повысив точность и соответствие требованиям.

Читайте также: Лучшие программные решения для линкбилдинга на 2023 год

5. Россум

Rossum — это интеллектуальная система обработки документов (IDP), которая использует искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) для автоматизации извлечения и обработки данных из различных типов неструктурированных документов, таких как счета, заказы на покупку и квитанции.

Rossum предлагает ряд функций и возможностей, в том числе:

1. Классификация документов: Rossum использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для классификации различных типов документов на основе их содержания и формата. Это позволяет программному обеспечению автоматически определять тип обрабатываемого документа и применять соответствующие правила извлечения данных.
2. Извлечение данных: программное обеспечение извлекает данные из неструктурированных документов, используя технологию оптического распознавания символов и алгоритмы машинного обучения. Он может извлекать данные из различных типов полей, включая даты, суммы и имена клиентов, а также экспортировать данные в различные системы и форматы.
3. Проверка: Rossum проверяет извлеченные данные на соответствие предопределенным правилам и критериям, чтобы обеспечить точность и полноту. Он также может выполнять проверку данных, сравнивая извлеченные данные с внешними базами данных и системами.
4. Обучение: система постоянно учится на обрабатываемых данных, со временем повышая точность и эффективность. Его также можно обучить распознавать и извлекать новые типы данных.
5. Интеграция: Rossum может интегрироваться с различными системами и базами данных, позволяя предприятиям оптимизировать свои рабочие процессы обработки документов и уменьшать количество ошибок.

Rossum — это удобное и масштабируемое решение, которое можно настроить в соответствии с конкретными потребностями бизнеса. Его можно использовать в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение и логистику, где обработка документов является важной частью бизнес-операций. Автоматизируя этот процесс, предприятия могут сэкономить время и деньги, повысив точность и соответствие требованиям.

В целом, эти системы IDP предлагают ряд расширенных функций и возможностей, позволяющих предприятиям автоматизировать свои рабочие процессы обработки документов, уменьшить количество ошибок и повысить эффективность. Предприятия должны оценить свои конкретные потребности и выбрать систему IDP, которая наилучшим образом соответствует их требованиям.

Заключение о лучших интеллектуальных системах обработки документов

Интеллектуальные системы обработки документов (IDP) приобретают все большее значение для предприятий, которым необходимо обрабатывать большие объемы неструктурированных данных из различных типов документов. Эти системы используют искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) для автоматизации извлечения и обработки данных из неструктурированных документов, сокращая время и усилия, необходимые для ручного ввода данных.

Системы IDP предлагают ряд преимуществ, включая повышенную точность, улучшенное соответствие и сокращение времени обработки. Они также могут интегрироваться с различными системами и базами данных, позволяя предприятиям оптимизировать свои рабочие процессы обработки документов и уменьшать количество ошибок.

Хотя на рынке доступно множество систем IDP, компаниям следует тщательно оценить свои конкретные потребности и выбрать систему, которая предлагает функции и возможности, которые лучше всего соответствуют этим потребностям. При выборе системы IDP важно учитывать такие факторы, как простота использования, масштабируемость, параметры настройки и возможности интеграции.

В целом, интеллектуальные системы обработки документов могут коренным образом изменить способы обработки неструктурированных данных и управления ими, что приведет к повышению эффективности, экономии средств и улучшению бизнес-результатов.

Интересное чтение:

Поддомен или подкаталог: что выбрать?

Обзор плагина только для членов Buddypress

Лучшие инструменты тестирования структурированных данных для вашего сайта