تشير المعالجة الذكية للوثائق (IDP) إلى أتمتة استخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة. إنه يلغي الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا ، ويقلل من الأخطاء ، ويزيد من الكفاءة في إدارة المستندات.
مع دخولنا العقد السادس من عصر المعلومات ، أصبحت البيانات عملة في عالم الأعمال. ومع ذلك ، تشير التقديرات إلى أن الغالبية العظمى من بيانات الشركة لا تزال غير منظمة ، وتأخذ شكل نص مكتوب موجود في أشكال مختلفة مثل التقارير والعقود ورسائل البريد الإلكتروني.
تتطلب العملية اليدوية لجمع هذه المعلومات قدرًا كبيرًا من الوقت والموارد ، مما يؤدي في نهاية المطاف إلى تقليل استخدام أو إثقال أصول الشركة الأكثر قيمة - وهي المواهب البشرية.
يتم استخدام IDP بشكل متزايد في العديد من الصناعات مثل التمويل والرعاية الصحية والحكومة ، لأتمتة العديد من المهام كثيفة المستندات مثل معالجة الفواتير وإدارة العقود وتقارير الامتثال وغيرها.
يتم استخدام IDP أيضًا لاستخراج الرؤى من البيانات غير المهيكلة في العديد من المستندات ، وبالتالي إضافة إلى القيمة الإستراتيجية للعمليات التجارية.
وفقًا بحوث المضائق، بلغت قيمة السوق العالمية للمعالجة الذكية للوثائق (IDP) 1,035.81 مليون دولار أمريكي في عام 2021 ومن المتوقع أن تصل إلى 6,382.52،2027 مليون دولار أمريكي بحلول عام 35.4 ، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) يبلغ 2021٪ من 2027 إلى XNUMX. خلال هذا المتوقع من المتوقع أن تمتلك منطقة أمريكا الشمالية أكبر حصة في السوق على مستوى العالم.
ما هي المعالجة الذكية للوثائق؟
IDP أو معالجة المستندات الذكية عبارة عن برنامج يعمل على أتمتة عملية استخراج بيانات المستندات المهمة ومعالجتها وتحليلها لعمليات الأعمال. مثل هذه الحلول أساسية لتحديث وتبسيط العمليات القديمة واليدوية والبطيئة المرتبطة بمعالجة المستندات.
يأتي "الذكاء" في IDP من استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي (AI) لاستخراج البيانات. يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على معالجة المهام المتكررة دون القيود المعرفية للبشر ؛ في الواقع ، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم نتائج أكثر دقة مع استمراره في المعالجة والتعلم.
كيف تعمل المعالجة الذكية للوثائق؟
تتضمن المعالجة الذكية للمستندات (IDP) عادةً مجموعة من تقنيات التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) والتعلم الآلي (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج البيانات المنظمة من المستندات غير المهيكلة. فيما يلي نظرة عامة حول كيفية عمل IDP:
- يستخدم التعرف الضوئي على الحروف للتعرف على النص واستخراجه من الصور أو المستندات الممسوحة ضوئيًا ، وتحويلها إلى نص يمكن قراءته آليًا.
- ثم تتم معالجة النص المستخرج باستخدام تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لتحديد واستخراج البيانات ذات الصلة مثل الأسماء والعناوين والتواريخ والأرقام.
- يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي على مجموعة بيانات كبيرة من المستندات المصنفة للتعرف على معلومات / حقول محددة واستخراجها من الفواتير أو النماذج أو العقود.
- يتم بعد ذلك التحقق من صحة البيانات المنظمة وتنظيفها ، ويتم تصحيح أي بيانات مفقودة أو غير صحيحة أو وضع علامة عليها للمراجعة اليدوية.
- الناتج النهائي هو تنسيق بيانات منظم يمكن دمجه بسهولة في أنظمة أخرى ، مثل قواعد البيانات أو أدوات ذكاء الأعمال ، لمزيد من التحليل وإعداد التقارير.
يمكن لـ IDP التعلم والتكيف مع المتطلبات المحددة لأنواع مختلفة من المستندات والصناعات ، مما يجعلها مرنة ومتعددة الاستخدامات. يسمح IDP أيضًا بمعالجة كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة ، مما يجعله حلاً فعالاً لأتمتة المهام كثيفة البيانات مثل معالجة الفواتير وإدارة العقود وتقارير الامتثال.
ما الفرق بين IDP والمعالجة الآلية للمستندات؟
لا يمكن المبالغة في أهمية المعالجة الذكية للوثائق (IDP) والمعالجة الآلية للمستندات (ADP) في بيئة الأعمال اليوم.
مع استمرار زيادة حجم وتعقيد وسرعة البيانات الواردة ، تصبح المعالجة اليدوية غير فعالة ومكلفة بشكل متزايد. يعمل كل من IDP و ADP على أتمتة المهام المتكررة والمستهلكة للوقت المرتبطة بمعالجة المستندات ، مثل الإدخال اليدوي للبيانات وتقليل الأخطاء وزيادة الكفاءة. كما أنها توفر رؤى أفضل واتخاذ القرار من خلال استخراج الأفكار من البيانات غير المنظمة.
في حين أن كلا من IDP و ADP هما تقنيتان تعملان على أتمتة عملية استخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة ، إلا أن هناك بعض الاختلافات الرئيسية بين الاثنين:
- يستخدم IDP تقنيات متقدمة مثل التعلم الآلي (ML) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لاستخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة ، بينما يعتمد ADP بشكل أساسي على تقنية التعرف الضوئي على الأحرف (OCR).
- تعد IDP أكثر تطورًا في قدرتها على فهم واستخراج البيانات المعقدة ، مثل النصوص والأرقام والتواريخ ، ويمكنها أيضًا التعامل مع أنواع مختلفة من المستندات والصناعات ، بينما تركز ADP بشكل أكبر على التعرف على النص واستخراجه من الصور أو المستندات الممسوحة ضوئيًا.
- يمكن لـ IDP التعلم والتكيف مع المتطلبات المحددة لأنواع مختلفة من المستندات والصناعات ، ويمكن أن تنتج نتائج أكثر دقة مع استمرارها في المعالجة والتعلم ، في حين أن ADP أكثر محدودية في قدرتها على التكيف مع أنواع مختلفة من المستندات والصناعات.
- تعد IDP أكثر مرونة وتنوعًا من ADP ، مما يسمح بمعالجة حجم كبير من البيانات غير المهيكلة ، مما يجعلها حلاً فعالاً لأتمتة المهام كثيفة البيانات مثل معالجة الفواتير وإدارة العقود وتقارير الامتثال. يركز ADP بشكل أكبر على التعرف على النص واستخراجه من الصور أو المستندات الممسوحة ضوئيًا.
فوائد المعالجة الذكية للوثائق
IDP هي تقنية قوية يمكن أن تساعد الشركات على تبسيط عملياتها من خلال إدارة أفضل للبيانات ، وتحسين أرباحها النهائية ، والمنافسة بشكل أفضل في بيئة الأعمال الحالية سريعة الخطى والقائمة على البيانات. فوائد IDP عديدة وبعيدة المدى ، وتدرك الشركات من جميع الأنواع والأحجام بسرعة قيمة هذه التكنولوجيا في تبسيط عملياتها وتحسين أرباحها النهائية.
فيما يلي بعض الفوائد الرئيسية لـ IDP:
- زيادة الكفاءة: تلغي IDP الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا ، والتي يمكن أن تكون بطيئة ومكلفة وعرضة للأخطاء. من خلال أتمتة عملية استخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة ، يمكن لـ IDP زيادة كفاءة العمليات التجارية بشكل كبير. يمكن أن يؤدي ذلك إلى توفير التكاليف ، فضلاً عن أوقات المعالجة الأسرع ، والتي يمكن أن تكون مفيدة بشكل خاص للشركات التي تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات غير المنظمة.
- دقة محسنة: ورقة بحثية 2008 تحليل حدوث الأخطاء البشرية في معالجة البيانات. وفقًا لهذا البحث ، فإن احتمال حدوث خطأ بشري عند إدخال البيانات يدويًا في جداول بيانات بسيطة يتراوح بين 18٪ و 40٪. في جداول البيانات المعقدة ، يزيد هذا الاحتمال إلى 100٪. لا ينشأ الخطأ لأن الناس غير أكفاء ولكن لأنه حتى معالج البيانات المختص هو بشر ، وهو شرط أساسي "للخطأ" كما يقول المثل. تعد حلول IDP دقيقة بنسبة 95٪ على الأقل ، ويمكنها التخلص من الأخطاء المكلفة والخطيرة المرتبطة بمعالجة المستندات يدويًا.
- توفير التكاليف: من خلال أتمتة المهام المتكررة والمستهلكة للوقت ، يمكن لـ IDP تقليل تكاليف العمالة بشكل كبير. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تساعد IDP في تقليل التكاليف المرتبطة بالأخطاء وعدم الدقة التي يمكن أن تحدث مع الإدخال اليدوي للبيانات.
- أمان البيانات: يمكن لـ IDP استخراج البيانات بطريقة آمنة ومتوافقة ، مع الالتزام باللوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) وقانون نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA). يضمن ذلك حماية المعلومات الحساسة وأن الشركات تمتثل للوائح ذات الصلة.
- اتخاذ قرار أفضل: يسمح IDP بالاستخراج السهل للرؤى من البيانات غير المهيكلة ، مما يجعل عملية اتخاذ القرار أسهل وأكثر دقة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص للشركات التي تحتاج إلى اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات ، مثل التمويل والرعاية الصحية والحكومة.
- قابلية التوسع: يمكن لـ IDP التعامل مع كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة ، وهو ما يمثل مصدر قلق متزايد للعديد من الشركات. يمكن للتكنولوجيا أن تتوسع لتلبية احتياجات المؤسسات من جميع الأحجام ، مما يجعلها حلاً فعالاً لأتمتة المهام كثيفة البيانات مثل معالجة الفواتير وإدارة العقود وتقارير الامتثال.
- القدرة على التكيف: يمكن لـ IDP التعلم والتكيف مع المتطلبات المحددة لأنواع مختلفة من المستندات والصناعات ، مما يجعلها حلاً متعدد الاستخدامات ومرنًا للشركات. يمكن أن يساعد ذلك في ضمان قدرة التكنولوجيا على استخراج البيانات بشكل فعال من مجموعة متنوعة من المستندات غير المهيكلة.
- التكامل: يمكن لـ IDP الاندماج بسهولة مع الأنظمة الأخرى ، مثل قواعد البيانات أو أدوات ذكاء الأعمال ، لمزيد من التحليل وإعداد التقارير. يتيح ذلك للشركات الوصول بسهولة إلى البيانات التي تم استخراجها واستخدامها ، دون الحاجة إلى إدخالها يدويًا في نظام آخر.
يمكن لـ IDP تحسين تجربة كل من الموظف والعميل من خلال التخلص من الحاجة إلى التصحيحات اليدوية ، مما يؤدي إلى موافقات أسرع وتقليل أوقات المعالجة. كما أنه يزيد من قابلية التوسع التشغيلي من خلال السماح للموارد البشرية القيمة بالتركيز على المزيد من المهام المعرفية بدلاً من التصحيحات اليدوية. بفضل دقة المستندات التي تزيد عن 95٪ ، يمكن للشركات ضم المزيد من العملاء دون زيادة عدد الموظفين أو الإنفاق على التدريب وإعادة التدريب. يضمن الحل أيضًا الموثوقية من خلال إنتاج بيانات نظيفة وخالية من الأخطاء يمكن للفرق الاعتماد عليها. بالإضافة إلى ذلك ، تعمل IDP على خفض تكاليف المعالجة لكل مستند عن طريق التخلص من تكلفة الإدخال اليدوي للبيانات والمطالبة فقط بتكلفة حل IDP ، مما يسمح بتحسين تكاليف الموارد.
حالات الاستخدام لمعالجة المستندات بذكاء
لا يقتصر استخدام IDP على قطاع معين ، بل يمكن تطبيقه على صناعات مختلفة ، ويمكن استخدامه لأتمتة العديد من أنواع المهام المختلفة. من خلال أتمتة مهام استخراج البيانات ، يمكن تسريع العمليات ، سواء على نطاق زمني موضوعي لأداء المهام أو من خلال تجنب الأخطاء التي ترتبط عادةً بعمليات استخراج البيانات اليدوية. على سبيل المثال ، بدون نظام IDP ، سيستغرق الاستخراج اليدوي لـ 10,000 نقطة بيانات يوميًا 10,000 دقيقة. ومع ذلك ، مع نظام IDP بدقة تصل إلى 95٪ ، يلزم تصحيح 500 قيمة فقط ، مما يقلل الوقت الإجمالي إلى 5,000 دقيقة. ينتج عن هذا تقليل الجهد بنسبة 50٪.
- معالجة الفواتير: يمكن استخدام IDP لأتمتة عملية استخراج البيانات من الفواتير ، مثل معلومات البائع وأرقام أوامر الشراء وتفاصيل البند. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين كفاءة ودقة العمليات المحاسبية والمالية ، ويساعد أيضًا في تبسيط عملية الحسابات الدائنة.
- إدارة العقود: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من العقود القانونية ، مثل الشروط والأحكام وتواريخ انتهاء الصلاحية ومؤشرات الأداء الرئيسية. يمكن أن يساعد ذلك في أتمتة عملية إدارة العقود ويمكن أن يساعد أيضًا في تقليل مخاطر الأخطاء وعدم الامتثال.
- تقارير الامتثال: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من المستندات التنظيمية ، مثل الإقرارات الضريبية وتقارير السلامة والوثائق الأخرى المتعلقة بالامتثال. يمكن أن يساعد ذلك في أتمتة عملية الإبلاغ عن الامتثال ويمكن أن يساعد أيضًا في تقليل مخاطر الأخطاء وعدم الامتثال.
- استئناف / معالجة السيرة الذاتية: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من السير الذاتية والسير الذاتية ، مثل معلومات الاتصال بالمرشح والتعليم والخبرة العملية والمهارات والمؤهلات. يمكن أن يساعد ذلك في أتمتة عملية فحص السيرة الذاتية واختيار المرشحين ، وتسريع عملية التوظيف.
- تحليل المستندات القانونية: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من المستندات القانونية مثل العقود والاتفاقيات وأوامر المحكمة. يمكن أن يساعد هذا في أتمتة عملية استخراج البيانات من المخطوطات القانونية غير المهيكلة المليئة بالمصطلحات.
- معالجة مطالبات التأمين: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من مطالبات التأمين ، مثل معلومات حامل الوثيقة وتفاصيل المطالبة والوثائق الطبية. يمكن أن يساعد ذلك في أتمتة معالجة المطالبات وأيضًا لتقليل مخاطر الأخطاء وعدم الدقة.
- إدارة سلسلة التوريد: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من مستندات الشحن وأوامر الشراء والمستندات الأخرى المتعلقة بسلسلة التوريد. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين كفاءة العمليات اللوجستية وأيضًا تقليل مخاطر الأخطاء وعدم الدقة.
- إدارة الموارد البشرية: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من وثائق الموظفين مثل السير الذاتية والعقود وتقييمات الأداء. يمكن أن يساعد ذلك في أتمتة عملية إدارة الموظفين وأيضًا لتقليل مخاطر الأخطاء وعدم الدقة.
- التحليل المالي: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من المستندات المالية مثل البيانات المصرفية وتقارير الائتمان وطلبات القروض. يمكن أن يساعد ذلك في أتمتة عملية التحليل المالي وأيضًا لتقليل مخاطر الأخطاء وعدم الدقة.
- البحث والتطوير: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من الأوراق العلمية والمقالات البحثية والوثائق الفنية. يمكن أن يساعد هذا في أتمتة عملية البحث وأيضًا لتقليل مخاطر الأخطاء وعدم الدقة.
تجعل التطبيقات المذكورة أعلاه لـ IDP تقنية متعددة الاستخدامات وقيمة للشركات من جميع الأنواع والأحجام. فيما يلي بعض الأمثلة حول كيفية استفادة القطاعات المختلفة من IDP:
- المالية: يمكن لـ IDP أتمتة عملية استخراج البيانات من المستندات المالية ، مثل الفواتير وكشوف الحسابات المصرفية والعقود. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين دقة وكفاءة العمليات المحاسبية والمالية ، ويمكن أن يساعد في تقليل مخاطر الأخطاء والاحتيال.
- الرعاية الصحية: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من السجلات الطبية ووثائق الرعاية الصحية الأخرى ، مثل مطالبات التأمين ، ونتائج المختبر ، ومعلومات المريض. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين جودة الرعاية ويمكن أن يساعد أيضًا في تقليل التكاليف عن طريق أتمتة عملية استخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة.
- الحكومة: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من المستندات الحكومية ، مثل الإقرارات الضريبية والتراخيص والتصاريح. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين كفاءة العمليات الحكومية ، ويمكن أن يساعد أيضًا في تقليل مخاطر الأخطاء والاحتيال.
- البيع بالتجزئة والخدمات اللوجستية: يمكن استخدام IDP لأتمتة عملية استخراج البيانات من الفواتير والمستندات الأخرى المرتبطة بعمليات البيع بالتجزئة والخدمات اللوجستية. يمكن أن يساعد ذلك في تحسين كفاءة إدارة المخزون ، ويمكن أن يساعد أيضًا في تقليل التكاليف المرتبطة بالأخطاء وعدم الدقة.
- قانوني: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من المستندات القانونية مثل العقود والاتفاقيات وأوامر المحكمة. يمكن أن يساعد ذلك في أتمتة عملية استخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة ، ويمكن أن يساعد أيضًا في تقليل التكاليف المرتبطة بالأخطاء وعدم الدقة.
- العقارات: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من مستندات العقارات مثل سندات الملكية واتفاقيات الشراء وعقود الإيجار. يمكن أن يساعد ذلك في أتمتة عملية استخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة ، ويمكن أن يساعد أيضًا في تقليل التكاليف المرتبطة بالأخطاء وعدم الدقة.
- البحث والتطوير: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من الأوراق العلمية والمقالات البحثية والوثائق التقنية. يمكن أن يساعد ذلك في أتمتة عملية البحث من خلال تسهيل جمع كميات كبيرة من المعلومات وتحليلها. على سبيل المثال ، يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من المقالات والأوراق في مجال معين من الدراسة ، مما يسهل تحديد الاتجاهات والأنماط والصلات. يمكن أيضًا استخدام IDP لاستخراج البيانات من المجلات الأكاديمية ، مما يتيح للباحثين التعرف بسرعة وسهولة على الأدبيات ذات الصلة في مجالهم.
- الأوساط الأكاديمية: يمكن استخدام IDP لاستخراج البيانات من السير الذاتية للطلاب واستمارات الطلبات ، مما يسهل معالجة الطلبات وتحديد المرشحين المحتملين. يمكن أيضًا استخدام IDP لاستخراج البيانات من سجلات الطلاب ، مثل الدرجات والحضور ، مما يسهل تتبع تقدم الطلاب وتحديد المجالات التي قد يحتاج فيها الطلاب إلى دعم إضافي.
كيف تختار حل آي دي بي المناسب لعملك؟
عند اختيار حل IDP ، من المهم مراعاة عدة عوامل لضمان أن الحل يلبي الاحتياجات المحددة لمؤسستك. أولاً ، الدقة عامل حاسم في الاعتبار. ابحث عن حل بمستوى عالٍ من الدقة ، من الناحية المثالية أعلى من 95٪.
بعد ذلك ، ضع في اعتبارك قابلية التوسع ، وتأكد من أن الحل يمكنه التعامل مع حجم البيانات التي تعالجها مؤسستك. من المهم أيضًا البحث عن حل يمكن أن يتكامل بسهولة مع الأنظمة الحالية وسير العمل لديك.
المرونة هي أيضًا عامل رئيسي ، حيث يجب أن يكون الحل قادرًا على التخصيص لتلبية الاحتياجات المحددة لمؤسستك. علاوة على ذلك ، من المهم التأكد من أن البائع يقدم دعمًا جيدًا ، بما في ذلك التحديثات والصيانة المنتظمة.
يجب عدم التغاضي عن الأمن في اختيار حل النازحين ؛ يجب أن تبحث عن حل يتبع معايير الصناعة للأمان وحماية البيانات. أخيرًا ، قارن أسعار الحلول المختلفة للتأكد من حصولك على أفضل قيمة مقابل أموالك. من المهم أيضًا البحث عن حل تم تنفيذه بنجاح في حالات استخدام مماثلة لمجال عملك أو عملك.
عند تقييم حل IDP ، من المهم مراعاة الاحتياجات الأساسية الأربعة التالية:
الحاجة الأساسية 1: القدرات الأساسية للحل ، بما في ذلك القدرة على وضع علامة على المستندات أو الحقول غير المقروءة للتدخل البشري ، مما يقلل عبء العمل على عملية فحص الجودة البشرية.
الحاجة الأساسية 2: النظام البيئي التكنولوجي للمورد ، والذي يجب أن يسمح بإدراك الإمكانات الكاملة للأتمتة ودعم التحديثات المستقبلية وتخفيف الأخطاء.
الحاجة الأساسية 3: دعم ما بعد البيع ونقل المعرفة التكنولوجية من البائع ، وهو أمر مهم لأن سوق IDP لا يزال في مراحله الأولى.
الحاجة الأساسية 4: إمكانية خفض السعر والتكلفة للحل ، حيث تتوفر نماذج تسعير مختلفة مثل السعر الثابت ، والتسعير على أساس الحجم والتعقيد ، والتسعير على أساس دقة المخرجات.
شبكات النانو IDP
Nanonets هي أداة ذكية لمعالجة المستندات تستخدم التعلم الآلي لأتمتة عملية استخراج البيانات من المستندات. يستخدم مزيجًا من التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) وخوارزميات التعلم العميق لاستخراج البيانات بدقة من أنواع مختلفة من المستندات ، مثل الفواتير والإيصالات والعقود. يمكن للمستخدم تدريب نموذج Nanonets من خلال تزويده بنماذج من المستندات والبيانات المقابلة التي يجب استخلاصها منها. بمجرد تدريب النموذج ، يمكن استخدامه بعد ذلك لاستخراج البيانات تلقائيًا من المستندات الجديدة بدقة عالية. بالإضافة إلى ذلك ، توفر Nanonets أيضًا واجهة سهلة الاستخدام لمساعدة المستخدمين على مراجعة وتصحيح أي أخطاء في البيانات المستخرجة.
- OCR: تستخدم Nanonets تقنية OCR المتقدمة للتعرف بدقة على النصوص والأرقام والأحرف الأخرى من المستندات ، بما في ذلك الكتابة اليدوية والنص المطبوع آليًا.
- التعلم العميق: تستخدم الشبكات النانوية خوارزميات التعلم العميق لفهم سياق البيانات واستخراجها بدقة ، حتى من المستندات المعقدة وغير المهيكلة.
- قابلة للتخصيص: تسمح شبكات النانو للمستخدمين بتدريب النماذج الخاصة بهم من خلال توفير نماذج المستندات والبيانات المقابلة التي يجب استخلاصها منها. يمكن للمستخدم أيضًا تخصيص النموذج عن طريق ضبط قواعد الاستخراج.
- واجهة سهلة الاستخدام: توفر شبكات النانو واجهة سهلة الاستخدام تتيح للمستخدمين مراجعة وتصحيح أي أخطاء في البيانات المستخرجة بسهولة. يمكن للمستخدمين أيضًا تصدير البيانات المستخرجة بتنسيقات مختلفة ، مثل CSV و JSON و Excel.
- دعم متعدد اللغات: تدعم شبكات النانو لغات متعددة ، مما يسمح للمستخدمين باستخراج البيانات من المستندات المكتوبة بلغات مختلفة.
- تكامل API: توفر Nanonets واجهة برمجة تطبيقات تتيح للمستخدمين دمج حل IDP مع الأدوات والأنظمة الأخرى ، مثل برامج المحاسبة وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM).
- قابلية التوسع: Nanonets هو حل قابل للتطوير يمكنه التعامل مع كميات كبيرة من المستندات والبيانات ، مما يجعله مناسبًا للشركات من جميع الأحجام.
تقدم Nanonets العديد من المزايا كحل IDP ، مثل قدرتها على التعامل مع مجموعة واسعة من أنواع المستندات ، ومستوى عالٍ من الدقة ، وسهولة الاستخدام. باستخدام Nanonets ، يمكن للمستخدمين استخراج البيانات من المستندات بسرعة وسهولة ، مما يوفر لهم قدرًا كبيرًا من الوقت والجهد.
مطعم الوجبات الجاهزة
يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في طريقة عمل الشركات ، تمامًا كما فعلت القوة البخارية للصناعات في القرن الثامن عشر. ستتمتع الشركات التي يمكنها الاستفادة بشكل فعال من التقنيات المتطورة مثل IDP بمزايا كبيرة من حيث الكفاءة والفعالية. تتمتع هذه التقنيات بالقدرة على أتمتة العمليات وتقليل الأخطاء وزيادة الكفاءة. من المهم أن تضع في اعتبارك أن منصات الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي ليست حلولًا سحرية ، فهي نتيجة التخطيط الدقيق والتعاون بين الخبراء لحل مشكلات العالم الحقيقي.
مع تزايد الطلب على الأتمتة والأهمية المتزايدة للبيانات ، تستعد آي دي بي للعب دور حيوي في تشكيل مستقبل الأعمال. حان الوقت للاستثمار في آي دي بي ، لأن من يفعل ذلك سيكون من سيحصد الفوائد على المدى الطويل.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://nanonets.com/blog/intelligent-document-processing/
