Najlepsze rozwiązania IDP do przetwarzania dokumentów

Rozwiązania IDP, „inteligentnie” przetwarzające dużą ilość dokumentów cieszą się w ostatnich latach rosnącym zainteresowaniem firm, do których trafia masowa korespondencja. Przekłada się to na dynamiczny rozwój funkcjonalności tych systemów. Firma badawcza Everest Group wskazuje szczególnie na kilka obszarów, które przyniosą wymierne korzyści przedsiębiorcom.

IDP (Intelligent Document Processing) to zaawansowana technologia przetwarzania dokumentów, która wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe (ML) do automatyzacji ekstrakcji i zrozumienia danych z dokumentów. Dzięki IDP, firmy mogą przekształcać nieustrukturyzowane dane w przydatne informacje, co otwiera nowe możliwości kompleksowej automatyzacji kluczowych procesów biznesowych. Technologia ta jest szczególnie przydatna w przetwarzaniu dużych ilości dokumentów, co pozwala na znaczne zwiększenie efektywności operacyjnej.

Korzyści ze stosowania technologii IDP

Stosowanie technologii IDP oferuje wiele korzyści, które mogą znacząco wpłynąć na działalność przedsiębiorstwa. Przede wszystkim, IDP zwiększa wydajność i poprawia wydolność procesów produkcji poprzez automatyzację ekstrakcji i zrozumienia danych z dokumentów. Przekształcanie nieustrukturyzowanych treści w ustrukturyzowane, przydatne informacje pozwala na lepsze zarządzanie danymi i procesami biznesowymi. Dodatkowo, IDP wzmacnia rozwiązania zarządzania procesami biznesowymi (BPM) i roboty RPA, dostarczając krytyczne dane, które mogą być wykorzystane do oferowania spersonalizowanych rekomendacji i zwiększenia szans na sukces.

Źródła danych i integracja

IDP może wykorzystywać różne źródła danych, w tym dokumenty, aplikacje i dane z całego świata, w tym pliki PDF, z których zaawansowane technologie, takie jak sztuczna inteligencja, mogą automatycznie ekstraktować dane. Technologia ta umożliwia integrację z różnymi systemami i aplikacjami, co pozwala na płynne przechodzenie między różnymi systemami IAM. Dzięki temu, firmy mogą efektywnie zarządzać danymi pochodzącymi z różnych źródeł, co przyczynia się do lepszej koordynacji i optymalizacji procesów biznesowych.

Architektura i programowalność IDP

IDP bazuje na obiektowym modelu COM i wykorzystuje bibliotekę obiektów STATISTICA. Wszystkie analizy programu STATISTICA mają dostęp do danych w arkuszu danych poprzez interfejs arkusza danych. Zaawansowani użytkownicy programu STATISTICA mogą korzystać z interfejsu InputSpreadsheet w odniesieniu do wszystkich źródeł danych. Dzięki temu, IDP oferuje wysoką elastyczność i możliwość dostosowania do specyficznych potrzeb użytkowników, co jest kluczowe dla skutecznego przetwarzania dokumentów.

Uczenie maszynowe w przetwarzaniu dokumentów

Uczenie maszynowe (ML) to kluczowy element inteligentnego przetwarzania dokumentów (IDP), który rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy radzą sobie z dużymi ilościami danych. Dzięki ML, systemy IDP mogą automatycznie wyodrębniać dane z dokumentów, co znacznie przyspiesza i usprawnia procesy biznesowe.

W kontekście przetwarzania dokumentów, uczenie maszynowe jest wykorzystywane do rozpoznawania tekstu (OCR) i ekstrakcji danych z dokumentów, co pozwala na szybkie i precyzyjne przetwarzanie informacji. Ponadto, ML umożliwia kategoryzację dokumentów i przypisywanie im odpowiednich kategorii, co ułatwia zarządzanie dużymi zbiorami danych. Dzięki zaawansowanym algorytmom, systemy IDP mogą również wykrywać i korygować błędy w dokumentach, co zwiększa dokładność i jakość przetwarzanych danych.

Korzyści płynące z zastosowania uczenia maszynowego w przetwarzaniu dokumentów są nieocenione. Przede wszystkim, pozwala ono na znaczne zwiększenie wydajności i efektywności procesów biznesowych, redukując jednocześnie koszty i czas potrzebny na przetwarzanie dokumentów. Dzięki ML, firmy mogą również poprawić jakość i dokładność danych wyodrębnionych z dokumentów, co przekłada się na lepsze zarządzanie informacjami i podejmowanie bardziej trafnych decyzji biznesowych.

Zastosowania IDP w przetwarzaniu dokumentów

IDP może być wykorzystywane w różnych zastosowaniach, co czyni go niezwykle wszechstronnym narzędziem. Przykłady zastosowań obejmują automatyzację zleceń sprzedaży, przetwarzanie dokumentów potwierdzających uprawnienia dostawców, automatyzację zapytań ofertowych, utrzymanie danych podstawowych, strukturyzację raportów terenowych oraz przypisywanie napływu wiadomości. W branży Lean, IDP może być wykorzystywane do optymalizacji procesów produkcyjnych i zwiększenia wydajności. Dzięki szerokiemu zakresowi zastosowań, IDP może znacząco przyczynić się do poprawy efektywności operacyjnej w różnych sektorach.

Zastosowania w różnych branżach

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) znajduje szerokie zastosowanie w różnych branżach, przynosząc wymierne korzyści w wielu sektorach gospodarki. W branży finansowej, IDP umożliwia automatyzację procesów fakturowania oraz wyodrębnianie danych z dokumentów finansowych, co przyspiesza i usprawnia zarządzanie finansami. W logistyce, IDP wspiera automatyzację procesów transportowych i wyodrębnianie danych z dokumentów logistycznych, co pozwala na lepszą koordynację i optymalizację łańcucha dostaw.

W sektorze opieki zdrowotnej, IDP rewolucjonizuje automatyzację procesów dokumentacji medycznej, umożliwiając szybkie i precyzyjne wyodrębnianie danych z dokumentów medycznych. Dzięki temu, placówki medyczne mogą skupić się na zapewnianiu wysokiej jakości opieki pacjentom, zamiast tracić czas na ręczne przetwarzanie dokumentów. W handlu, IDP wspiera automatyzację procesów zamówień oraz wyodrębnianie danych z dokumentów handlowych, co przyczynia się do zwiększenia efektywności operacyjnej i lepszego zarządzania zamówieniami.

IDP może być również wykorzystywane w różnych procesach biznesowych, takich jak automatyzacja zleceń sprzedaży, automatyzacja zapytań ofertowych, przetwarzanie dokumentów potwierdzających uprawnienia dostawców oraz przypisywanie napływu wiadomości. Automatyzacja tych procesów pozwala na znaczne zwiększenie wydajności i efektywności operacyjnej, redukując jednocześnie koszty i czas potrzebny na przetwarzanie dokumentów.

Dzięki szerokiemu zakresowi zastosowań, inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) może znacząco przyczynić się do poprawy efektywności operacyjnej w różnych sektorach, przynosząc wymierne korzyści zarówno dużym korporacjom, jak i małym i średnim przedsiębiorstwom.

Zgodnie z prognozami analityków Everest Group są to:

• Zwiększona konfigurowalność platform informatycznych, na których osadzone są rozwiązania, w celu zapewnienia większej kontroli użytkownikom, szczególnie w korporacjach
• Oferowanie rozwiązań w modelu SaaS (Software-as-a-Service) w celu obniżenia TCO (Total Cost of Ownership) dla przedsiębiorstw i zwiększenia dostępności
• Wstępnie „nauczone” rozwiązania dostosowane do pracy, ale też coraz silniejszy trend łatwo dostępnych aplikacji/ produktów „z półki”
• Rosnące zaawansowanie funkcjonalności rozwiązań przeznaczonych do przetwarzania nieustrukturyzowanych dokumentów
• Możliwość ekstrakcji danych dla coraz większej ilości języków, w tym języków azjatyckich i bliskowschodnich
• Coraz lepsza integracja z komplementarnymi rozwiązaniami technologicznymi, w tym RPA (Robotic Process Automation), BPM (Business Process Management)
• Dedykowane aplikacje mobilne ułatwiające przetwarzanie dokumentów za pomocą urządzeń przenośnych
• Zaawansowane możliwości rozpoznawania i przetwarzania obrazu dzięki połączeniu algorytmów „computer vision” i „deep learning”
• Dostępność analityki benchmarkingowej dla poszczególnych procesów, takich jak przetwarzanie faktur.*

Każdy z tych trendów przekłada się na konkretną wartość dla klientów – oczywiście najbardziej korzystają firmy z branż, które na co dzień przetwarzają bardzo dużą liczbę korespondencji przychodzącej i generalnie dokumentacji. Czasem są to typowe procesy np. dla obiegu faktur czy wniosków kredytowych – wtedy warto rozważyć skorzystanie z produktu „z półki”, którego wdrożenie jest krótsze. Jednak szczególnie w korporacjach nawet standardowe procesy biznesowe „opakowane” są detalami typowymi dla przedsiębiorstwa, a ich specyfika polega nie tylko na zróżnicowaniu działań w ramach samego procesu, ale również na powiązaniu wielu systemów informatycznych już zastanych w firmie. W porównaniu z tradycyjnymi metodami, rozwiązania IDP znacząco poprawiają wydajność obliczeń, co stanowi kluczową zaletę tej technologii.

Zwiększona konfigurowalność platform

Pierwsza z tendencji dotycząca zwiększonej konfigurowalności platform, ma szczególne znaczenie właśnie w dużych przedsiębiorstwach. Dla firm dostarczających rozwiązania i realizujących wdrożenia, zauważalne jest dążenie klientów do tego by sam proces implementacji nie obciążał ich zespołu i nie zakłócał bieżącej pracy. Oczekiwanie to wiąże się z odpowiedzialnością dostawców rozwiązań IDP Intelligent Data Processing za przeprowadzenie wdrożenia w sposób bardzo płynny, nie naruszający ciągłości działania firmy, ale też minimalizujący zaangażowanie nawet klienckiego zespołu IT. Nie byłoby to możliwe bez dużo większej elastyczności platformy, na której „postawione” jest rozwiązanie, i zwiększonych możliwości szybkiej konfiguracji pod procesy i oczekiwania klienta. Ta tendencja wiąże się w oczywisty sposób z dwoma kolejnymi.

Wstępnie „przeszkolone” metody

Z każdym rokiem mamy do czynienia z systemami, które mają za sobą wstępne „przeszkolenie”, a więc dużo szybciej mogą być dostosowane do pracy. Tu dużą rolę odgrywa znajomość procesów branżowych przez dostawców systemów – na przykład Ascron oferuje już rozwiązania, które mając za sobą pierwsze etapy maszynowego „uczenia”, osiągają skuteczność kategoryzowania dokumentów na poziomie nawet 99%. Mają również możliwość szybkiego „nauczenia się” specyficznych dokumentów typowych na przykład dla innego kraju. Przykładem może być analiza dokumentów wyroków sądu niemieckiego, oparta o doświadczenia z polskiej branży zarządzania wierzytelnościami.

Oferta IDP dostawcy w modelu SaaS

Oferowanie usług i rozwiązań IT w modelu SaaS (Software-as-a-Service) od kilkunastu lat zyskuje na popularności (termin ten pojawił się po raz pierwszy w 2005 roku). Atuty są niekwestionowalne: m.in. bezpieczeństwo danych, bieżąca aktualizacja systemów, ale też obniżenie całkowitych kosztów użytkowania (TCO). Przy wdrożeniu rozwiązań „chmurowych” redukcji podlegają przede wszystkim koszty wstępne np. związane z zakupem platformy sprzętowej i rozwojem własnego systemu. Niższe są koszty utrzymania i zarządzania infrastrukturą IT. Nowoczesne rozwiązania mogą być dzięki temu modelowi dostępne również dla mniejszych firm, nie posiadających tak dużych budżetów. Trend ten prawdopodobnie nasili się w związku z pandemią Covid-19, kiedy firmy oczekiwały szerokiej dostępności do systemów IT z różnych miejsc, zdalnej obsługi procesów i płynnej wymiany wiedzy pomiędzy użytkownikami. Warto również zwrócić uwagę na metody stosowane w rozwiązaniach SaaS, które zapewniają bezpieczeństwo danych i efektywność kosztową.

Subiektywna wizja przyszłości wg Ascron

Jaka jest przyszłość rozwiązań Intelligent Document Processing? Patrząc na dynamikę rozwoju i przewidywania analityków, systemy te na stałe zagoszczą w firmach o różnej wielkości. Na pewno skorzystają korporacje posiadające swoje oddziały w różnych krajach (system przygotowany „pod procesy” w jednym języku będzie prosty do wdrożenia w innych krajach). Bardzo ciekawy i niezwykle korzystny dla klientów, jest jednak fakt, że rosnące zaawansowanie funkcjonalności tych rozwiązań, idzie w parze z coraz większą prostotą i przyjaznością użytkowania, oraz zwiększającą się dostępnością, także dla małych i średnich firm. W przyszłości, skuteczność rozwiązań IDP będzie również zależeć od odpowiedniego dopasowania metod, takich jak 5S, TPM, kanban, czy PDCA, do potrzeb organizacji.

Copyright Ascron listopad 2021

*Źródło: Intelligent Document Processing (IDP) – Technology Vendor Landscape with Products Peak Matrix Assessment May 2021, Everest Group Research