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智能数据捕获将信息混乱转化为清晰度

2025-06-01 15:03:48 英文原文

作者:Brian DeWyer

随着生成的数据量的不断增加,智能数据捕获是彻底改变数据管理的工具。通过自动化来自各种来源的信息的提取,验证和集成,企业提高了准确性,降低运营成本并使数据管理可扩展。

数据生成飙升,这些 数字每年达到新高。如今的数据增加了2010年生成的数据的74倍。仅在过去两年中,世界数据中估计有90%的数据。诸如视频之类的新兴数字格式的因素,占世界互联网流量的53.72%,您今天要处理许多非结构化数据。

此内容繁荣创建了数据孤岛,在该数据孤岛中,企业在访问特权和确保此信息方面遇到困难。好消息是智能数据捕获解决了问题。本文将通过采用此技术解决方案来探讨您可以获得的技术和优势。

智能数据捕获使用诸如光学特征识别(OCR),机器学习和人工智能(AI)之类的技术来自动从各种文档和数据源中提取相关信息。这些技术从结构化和非结构化格式中识别,提取和处理数据,包括纸质文档,PDF,电子邮件和数字形式。

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目的是简化数据输入,减少体力劳动,最小化错误并提高效率。智能数据捕获系统可以读取和理解(过程)文本,条形码,手写和其他数据类型,然后将它们集成到数据库或企业资源计划(ERP)系统中。数据速度和准确性始终是要求;这些元素对于数据处理至关重要。事实证明,智能数据捕获是金融,医疗保健,物流等组织的优势。

智能数据捕获背后的情报

智能数据捕获软件遵循一个逐步的过程,以了解和从文件中提取相关信息。

  • 文档摄入涉及从多个来源(例如扫描仪,电子邮件或云存储)接收和数字化文档。
  • 预处理通过执行诸如De键,降低降噪和图像增强之类的任务来提高文档质量,以提高数据提取精度。
  • 数据标识利用光学角色识别(OCR),自然语言处理(NLP),计算机视觉和机器学习(ML)来识别和阅读文档的文本,图像,条形码和其他相关数据元素。
  • 数据提取根据预定义的规则,ML,OCR,NLP和其他基于AI的技术提取特定信息。这将非结构化数据转换为结构化格式。
  • 验证交叉引用针对数据库或预定义的标准提取数据,以确保准确性和完整性。
  • 路由信息自动将验证的数据路由到适当的业务系统,例如数据库,ERP或CRM。
  • 标记和分类标签和对数据进行分类以易于检索,以改善组织和可访问性。
  • 持续学习利用AI和机器学习从用户反馈和新数据模式中学习。

参见:报告:智能数据捕获是业务必不可少的

好处很明显

智能数据捕获有助于组织使用其数据做出良好的决定。以下是六个关键好处:

降低开销并提高效率

智能数据捕获通过从文档中提取和处理信息来消除手动数据输入。结果是处理时间加速了,错误减少了,人工成本降至最低。因此,实现了更准确和可靠的数据管理,从而降低了开销并提高效率。作为奖励,它减轻了员工的重复任务固有的繁琐手段,从而使他们能够专注于高价值活动。例如,医疗保健提供者可以自动使用此过程记录患者记录。这减少了行政工作量,因此可以将能量转向患者。还可以在没有大量额外成本的情况下进行扩展,因为该技术可以有效处理大量数据。

提高准确性

通过利用高级技术从文档中提取和处理信息,可以减少手动数据输入(例如错别字或误解)所带来的错误,即使没有消除。例如,金融组织可以利用智能数据捕获来验证帐户开放期间的客户ID和相关发票。此过程有助于遵守法规要求,并通过最大程度地减少错误来改善总体客户体验。它还确保正确捕获帐户详细信息。

丰富客户和员工经验

简化流程,减少等待时间和准确的数据处理丰富了客户和员工的体验。智能数据捕获可在入职期间促进更快的文档处理。保险业可以通过迅速从索赔表中提取相关信息来加快索赔处理。这减少了客户需要等待解决的时间。它还改善了员工的工作流程并减轻了负担,从而使他们专注于提供更好的服务。

单点

智能数据捕获系统的集中式方法简化了数据管理过程,降低了复杂性并确保整个组织的一致性。这是通过将不同的数据源合并为一个流线型系统来实现的。在零售业,在线订单,店内购买和客户反馈表都可以收集到一个平台中。这为客户互动,偏好和行为提供了全面的看法,从而实现了更明智的决策,有针对性的营销策略和部门协调。

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增强安全性

由于隐私问题保护信息至关重要,对于企业维持其运营的诚信至关重要。智能数据捕获可保护整个捕获,处理和存储阶段的敏感信息。该技术保护措施免受未经授权的访问,操纵或具有加密,访问控制和审计跟踪等功能的漏洞。例如,在医疗保健中,智能数据捕获有助于监管合规性,安全存储患者记录,并仅限于授权人员的访问。它还可以掩盖敏感信息以防止暴露,并且其监视工具保护了不需要的数据威胁。

简化合规性

通过智能数据捕获,使合规性变得更加容易,因为它可以通过监管要求自动化数据收集,组织和管理。此过程可确保企业捕获并存储必要的文档,以符合特定于行业的法规和标准。在金融领域,此过程简化了客户信息的收集和验证以进行验证,并将组织与反洗钱法规保持一致。

管理

考虑到关键的智能数据捕获业务使用,您需要在IDP应用程序,流程和系统中部署集中的可观察性,以进行全面管理。在决定最佳拟合工具时,请寻找提供实时可见性和全面监视功能的解决方案。确保它具有各种智能捕获平台,以跟踪KPI并提​​供对系统健康,性能趋势和用户活动的见解。此外,管理员将受益于可以监视许多系统性能和用户活动(包括响应时间和吞吐量)的技术,以确保最佳功能,登录/注销事件以及操作以维持安全性和合规性。

结论

随着生成的数据量的不断增加,智能数据捕获是彻底改变数据管理的工具。通过自动化来自各种来源的信息的提取,验证和集成,企业提高了准确性,降低运营成本并使数据管理可扩展。智能数据捕获还解决了当今数据风暴可能引起的混乱。

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摘要

智能数据捕获(IDC)是通过自动提取,验证和集成各种来源的信息,提高准确性并降低运营成本来彻底改变数据管理的工具。随着数据量的迅速增加(短短两年内生成的90%),IDC使用OCR,机器学习和AI来处理结构化和非结构化格式,例如纸质文档,电子邮件和数字形式。这项技术通过最大程度地减少错误和体力劳动,同时确保合规性和安全性来提高效率。关键好处包括降低开销,提高准确性,丰富的客户体验,集中式数据管理,增强的安全措施,简化对法规的遵守以及全面的系统监控,以实现最佳性能。