多年以来，企业一直使用光学特征识别（OCR）将物理文档转换为数字格式，从而改变数据输入过程。但是，随着企业面临更复杂的工作流程，OCR的局限性变得越来越明显。它难以处理非结构化的布局，手写文本和嵌入式图像，并且通常无法解释文档不同部分之间的上下文或关系。在当今快节奏的商业环境中，这些限制越来越有问题。
代理文档提取但是，这代表了一个重大进步。通过采用AI技术，例如机器学习（ML）， 自然语言处理（NLP）和视觉接地，该技术不仅提取文本，而且还理解文档的结构和背景。由于准确率超过95％，并且处理时间从小时数减少到仅几分钟，因此代理文档提取正在改变企业如何处理文档，为OCR无法克服的挑战提供了有力的解决方案。
为什么OCR不再足够
多年来，OCR一直是数字文档的首选技术，彻底改变了数据的处理方式。它通过将印刷文本转换为机器可读格式，从而简化了许多行业的工作流程，从而帮助自动化数据输入。但是，随着业务流程的发展，OCR的限制变得越来越明显。
OCR面临的重大挑战之一是无法处理非结构化数据。在医疗保健等行业中，OCR经常在解释手写文字方面挣扎。处方或医疗记录通常具有不同的笔迹和格式不一致的情况，可能会被误解，导致可能损害患者安全的错误。通过准确提取手写数据，确保信息可以集成到医疗保健系统中，改善患者护理，可以通过准确提取手写数据来解决这一问题。
在金融中，OCR无法识别文档中不同数据点之间的关系会导致错误。例如，OCR系统可能会从发票中提取数据而不将其链接到采购订单，从而导致潜在的财务差异。代理文档提取通过了解文档的上下文来解决此问题，从而使其能够实时识别这些关系并标记差异，从而有助于防止昂贵的错误和欺诈。
在处理需要手动验证的文件时，OCR还面临挑战。该技术通常会误解数字或文本，导致手动更正可以减慢业务运营。在法律部门，OCR可能会误解法律条款或错过注释，这要求律师手动进行干预。代理文档提取删除了此步骤，提供了对法律语言的精确解释并保留原始结构，使其成为法律专业人员的更可靠的工具。
代理文档提取的一个显着特征是使用高级AI，它超出了简单的文本识别。它了解文档的布局和上下文，使其能够识别和保留表，表单和流程图，同时准确地提取数据。这在电子商务等行业中特别有用，在该行业中，产品目录具有不同的布局。代理文档提取会自动处理这些复杂的格式，在确保正确对齐的同时提取产品详细信息，例如名称，价格和描述。
代理文档提取的另一个突出特征是使用视觉接地，这有助于确定数据中数据的确切位置。例如，在处理发票时，系统不仅提取发票号码，而且还突出了页面上的位置，以确保在上下文中准确捕获数据。此功能在物流等行业中尤其有价值，在该行业中，处理了大量的运输发票和海关文件。通过捕获关键信息，例如跟踪数字和交付地址，降低错误并提高效率，可以提高代理文档提取。
最后，与OCR相比，代理文档提取适应新文档格式的能力是另一个重要的优势。当出现新文档类型或布局时，OCR系统需要手动重新编程，但代理文档提取从其处理的每个新文档中学习。这种适应性在保险等行业中尤其有价值，其中索赔表和保单文件因一个保险公司而异。代理文档提取可以处理广泛的文档格式，而无需调整系统，从而使其高度可扩展和有效地对处理各种文档类型的企业。
代理文档提取背后的技术
代理文档提取汇集了几种高级技术，以解决传统OCR的局限性，提供了一种更有力的处理和理解文档的方法。它使用深度学习，NLP，空间计算和系统集成，以准确有效地提取有意义的数据。
代理文档提取的核心是深度学习模型，该模型对来自结构化和非结构化文档的大量数据训练。这些模型使用卷积神经网络（CNN）要分析文档图像，请在像素级别检测基本要素，例如文本，表和签名。诸如Resnet-50和ExcilityNet之类的体系结构可帮助系统确定文档中的关键功能。
此外，代理文档提取还采用了基于变压器的模型，例如Layoutlm和DocFormer，它们结合了视觉，文本和位置信息，以了解文档的不同元素如何相互关系。例如，它可以将表标头连接到其代表的数据。代理文档提取的另一个强大功能是几乎没有学习。它允许系统适应最小数据的新文档类型，从而在专业情况下加速其部署。
代理文档提取的NLP功能超出了简单的文本提取。它使用命名实体识别（NER）的高级模型（例如BERT）来识别诸如发票号或医疗代码之类的基本数据点。代理文档提取还可以在文档中解决模棱两可的术语，即使文本不清楚，它们也可以将其链接到适当的参考。这使得它对于精确度至关重要的医疗保健或金融行业特别有用。在财务文件中，代理文件提取可以准确地链接到诸如总金额到相应的订单项，以确保计算的一致性。
代理文档提取的另一个关键方面是使用空间计算。与OCR不同，将文档视为文本线性序列，代理文档提取将文档理解为结构化的2D布局。它使用OpenCV和Mask R-CNN等计算机视觉工具来检测表，表单和多列文本。代理文档提取通过纠正偏斜的观点和重叠文本等问题来提高传统OCR的准确性。
它也雇用图神经网络（GNNS）要了解文档中不同元素在空间上是如何相关的，例如全部的值位于表下方。这种空间推理可确保保留文件的结构，这对于财务和解等任务至关重要。代理文档提取还将提取的数据与坐标一起存储，从而确保透明度和可追溯性回到原始文档。
对于希望将代理文档提取到其工作流中的企业，该系统提供了稳健的端到端自动化。文档通过REST API或电子邮件解析器摄入，并存储在AWS S3等基于云的系统中。摄入后，由像Kubernetes这样的平台管理的微服务对并行处理数据处理数据。验证是通过基于规则的检查（例如匹配发票总计）和检测数据中异常的机器学习算法来处理验证。提取和验证后，将数据与其他业务工具（例如ERP系统（SAP，NetSuite）或数据库（PostgreSQL）同步，以确保它易于使用。
通过将这些技术相结合，代理文档提取将静态文档转化为动态的，可行的数据。它超出了传统OCR的局限性，为企业提供了更聪明，更快，更准确的文档处理解决方案。这使其成为整个行业的宝贵工具，从而为自动化提供了更大的效率和新的机会。
代理文档提取的5种方式优于OCR
虽然OCR对于基本文档扫描有效，但代理文档提取提供了几种优势，使其成为希望自动化文档处理和提高准确性的企业更合适的选择。在这里，它的表现如何：
复杂文档的准确性
代理文档提取处理复杂的文档，例如包含表，图表和手写签名的文档，远胜于OCR。它最多将错误降低了70％，使其非常适合医疗保健等行业，其中文件通常包括手写笔记和复杂的布局。例如，可以准确处理包含不同笔迹，表格和图像的医疗记录，以确保正确提取患者诊断和历史等关键信息，因此OCR可能会遇到困难。
上下文感知的见解
与提取文本的OCR不同，代理文档提取可以分析文档中的上下文和关系。例如，在银行业务中，它可以在处理帐户语句时自动标记异常交易，从而加快欺诈检测。通过了解不同数据点之间的关系，代理文档提取使企业可以更快地做出更明智的决策，从而提供传统OCR无法匹配的智能水平。
无触摸自动化
OCR通常需要手动验证以纠正错误，从而减慢工作流程。另一方面，通过应用验证规则（例如发票总计必须匹配订单项），代理文档提取可以自动化此过程。这使企业能够实现有效的无触摸处理。例如，在零售业中，可以在无人干预的情况下自动验证发票，以确保发票的金额匹配采购订单和交货，减少错误并节省大量时间。
可伸缩性
处理大量文档时，传统的OCR系统在处理大量文档时面临挑战，尤其是在文档的格式不同的情况下。代理文档提取很容易扩展到每天处理数千甚至数百万个文档，使其非常适合具有动态数据的行业。在电子商务中，产品目录不断变化或在医疗保健中，需要数字化的患者记录需要数字化，代理文档提取可确保即使是大量的，各种各样的文档也可以有效地处理。
未来的防止整合
代理文档提取与其他工具平稳集成，以在平台之间共享实时数据。这在物流等快节奏的行业中尤其有价值，在该行业中，快速访问更新的运输详细信息可以产生重大不同。通过与其他系统建立联系，代理文档提取可确保关键数据在正确的时间通过适当的渠道流动，从而提高了操作效率。
实施代理文档提取方面的挑战和考虑因素
代理文档提取正在改变企业处理文档的方式，但是在采用之前有重要因素需要考虑。一个挑战是处理低质量的文档，例如模糊扫描或损坏的文本。即使是高级AI也可能难以从褪色或变形的内容中提取数据。这主要是医疗保健等领域的关注点，在医疗保健中，手写或旧记录很常见。但是，图像预处理工具（如Deskewing和Binarization）的最新改进正在帮助解决这些问题。使用OpenCV和Tesseract OCR等工具可以提高扫描文档的质量，从而显着提高准确性。
另一个考虑因素是成本和投资回报率之间的平衡。代理文档提取的初始成本可能很高，尤其是对于小型企业而言。但是，长期收益是显着的。使用代理文档提取的公司通常会看到处理时间减少了60-85％，错误率下降了30-50％。这导致典型的投资回收期为6到12个月。随着技术的进步，基于云的代理文档提取解决方案变得越来越实惠，具有灵活的定价选项，使中小型企业可以使用。
展望未来，代理文档提取正在迅速发展。新功能，例如预测性提取，允许系统预测数据需求。例如，它可以自动从重复发票中提取客户端地址或突出显示重要的合同日期。也正在集成生成的AI，允许代理文档提取不仅可以提取数据，还可以生成摘要或填充CRM系统。
对于考虑代理文档提取的企业，寻找提供自定义验证规则和透明审计跟踪的解决方案至关重要。这样可以确保合规性和信任提取过程。
底线
总之，与传统的OCR相比，代理文档提取正在通过提供更高的准确性，更快的处理和更好的数据处理来改变文档处理。尽管它面临挑战，例如管理低质量的投入和初始投资成本，但长期收益（例如提高效率和降低错误）使其成为企业的宝贵工具。
随着技术的不断发展，随着预测提取和生成AI等进步，文档处理的未来看起来光明。采用代理文档提取的企业可以期望其管理关键文件的方式有重大改进，最终导致更大的生产力和成功。