Documenten zijn alomtegenwoordig in het bedrijfsleven en dienen als basis voor data, informatie en kennis. Van facturen en contracten tot e-mails en memo's, documenten vormen een essentieel onderdeel van de dagelijkse documentverwerkingsworkflow.  

Think Statistica. com, is er een exponentiële toename in de totale hoeveelheid gegevens (uit verschillende documenten) die wereldwijd wordt gemaakt, vastgelegd, gekopieerd en gebruikt. Er wordt voorspeld dat het in 64.2 2020 zettabytes zal hebben bereikt. Vooruitkijkend, van 2020 tot 2025, geeft de projectie aan dat de wereldwijde gegevenscreatie zal groeien tot meer dan 180 zettabytes.

Alle bedrijven hebben een soort workflow voor documentverwerking. Papieren documenten beheren kost bedrijven in de Verenigde Staten $ 8 miljard per jaar, met een gemiddelde kostprijs van $ 20 om een ​​enkel document in te dienen.

Documentworkflows draaien om het vastleggen van gegevens uit documenten en de verwerking ervan. Beide kunnen vervelende en tijdrovende taken zijn, vooral als de documenten die moeten worden beheerd een handmatig of analoog formaat hebben.

Documentverwerking is de eerste stap in de workflow voor documentbeheer en omvat de conversie van informatie van handmatige of analoge formulieren naar een digitaal formaat. Door een documentverwerkingssysteem te gebruiken om gegevens te extraheren, kan een bedrijf de oorspronkelijke structuur, lay-out, tekst en afbeeldingen van het document digitaal repliceren.

Wat is documentverwerking?

Bedrijven hebben dagelijks te maken met een overweldigende hoeveelheid gegevens en de meeste van deze gegevens zijn ongestructureerd en zitten vast in papieren documenten, gescande documenten, pdf's, Word-documenten, e-mails en online formulieren. Documentverwerking is het proces waarbij waardevolle gegevens uit verschillende soorten documenten worden gehaald. Traditioneel verwees deze term naar het handmatige proces van het onderzoeken van papieren of elektronische documenten en het invoeren van gegevens in databases. Met de snelle vooruitgang van technologie verwijst documentverwerking nu echter naar het gebruik van geautomatiseerde tools die documenten kunnen verwerken met weinig tot geen menselijke tussenkomst.

Geautomatiseerde documentverwerkingsoplossingen zijn voor bedrijven een essentiële tool geworden om tijd te besparen, fouten te verminderen en de productiviteit te verhogen. Met machine learning en kunstmatige intelligentie kunnen deze tools patronen en structuren in verschillende soorten documenten leren en herkennen. Deze tools kunnen vervolgens gegevens uit deze documenten halen en ze omzetten in gestructureerde gegevens die gemakkelijk kunnen worden geïntegreerd in databases en andere systemen.

Het gebruik van oplossingen voor geautomatiseerde documentverwerking kan bedrijven een concurrentievoordeel bieden doordat ze snellere en beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen op basis van nauwkeurige en tijdige gegevens. Door de tijd en middelen te verminderen die worden besteed aan handmatige verwerking, kunnen bedrijven deze middelen toewijzen aan meer strategische activiteiten die groei en innovatie stimuleren.

Hoe werkt documentverwerking?

Documentverwerking, zoals eerder gedefinieerd, is het omzetten van ongestructureerde gegevens in documenten in gestructureerde vormen. Handmatige documentverwerking omvatte het bekijken van het document, het analyseren ervan, het extraheren van de relevante gegevens en het invoeren ervan in een geschikte database.  

Met de groeiende erkenning van de eentonigheid van het proces en de technologische vooruitgang, worden digitale hulpmiddelen gebruikt voor documentverwerking. De eenvoudigste zijn de OCR-software die analoge documenten leest en de inhoud omzet in een bewerkbaar formaat.  

Latere vorderingen, meer recentelijk met AI- en ML-tools, zijn meer betrokken en zijn bijna bewust in het herkennen van het belang en de relevantie van gegevens in documenten, wat leidt tot het tijdperk van Intelligent Document Processing of IDP. Deze tools omvatten de volgende taken:

• Voorverwerking: De eerste stap in documentverwerking omvat voorverwerkingstechnieken zoals bijsnijden, ruisonderdrukking en rechttrekken. Deze technieken helpen de kwaliteit van documenten te verbeteren voordat de verwerking begint. Door ervoor te zorgen dat documenten van goede kwaliteit zijn, verkleint het de kans op fouten in volgende fasen.
• Gegevensclassificatie: De tweede stap is gegevensclassificatie, waarbij documenten worden gecategoriseerd op type of structuur op basis van patronen en inhoud. Dit proces helpt te identificeren welke regels voor gegevensextractie moeten worden toegepast, waardoor het gegevensextractieproces nauwkeuriger wordt.
• Gegevensextractie: in deze stap worden OCR (Optical Character Recognition), ICR (Intelligent Character Recognition) en andere technologieën gebruikt om gegevens te extraheren op basis van de regels die door de gebruiker zijn ingesteld. Deze technologieën kunnen gegevens uit verschillende soorten documenten herkennen en extraheren, waaronder handgeschreven en gedrukte documenten.
• Gegevensvalidatie: nadat het gegevensextractieproces is voltooid, worden RPA-bots (Robotic Process Automation) gebruikt om de verwerkte gegevens te controleren en te valideren. Alle niet-gevalideerde gegevens worden naar een menselijke gebruiker gestuurd voor handmatige verwerking. Deze stap zorgt ervoor dat de geëxtraheerde gegevens nauwkeurig en van hoge kwaliteit zijn.
• Gegevensopslag en integratie: de laatste stap omvat het opslaan van de gevalideerde gegevens in de documentverwerkingsoplossing en de integratie ervan met downstream-applicaties. Door de gegevens te integreren met andere toepassingen, kunnen ze worden gebruikt om bedrijfsprocessen en besluitvorming te ondersteunen.

Voordelen van documentverwerking

Oplossingen voor documentverwerking bieden een breed scala aan voordelen voor bedrijven van elke omvang, zoals:

• Kosten- en tijdsbesparingen: Het handmatig verwerken van documenten is tijdrovend en foutgevoelig, wat leidt tot lagere productiviteit en hogere kosten. McKinsey meldt dat bijna 30% van de werkdag, wat neerkomt op ongeveer 2.5 uur, wordt besteed door kenniswerkers die op zoek zijn naar informatie uit verschillende documenten. Door het proces te automatiseren met een documentverwerkingstool, kunnen werknemers tijd besparen en zich concentreren op waardevollere taken, wat resulteert in verbeterde productiviteit en kostenbesparingen.
• Verbeterde gegevensnauwkeurigheid en -kwaliteit: Menselijke fouten zijn onvermijdelijk bij het handmatig verwerken van documenten, wat leidt tot onjuiste gegevens en extra kosten. Het Datawarehouse Instituut meldt dat bedrijven jaarlijks meer dan $ 600 miljard verliezen lijden als gevolg van fouten bij het invoeren van gegevens bij inkoop, toeleveringsketen en andere gerelateerde gebieden. Door een documentverwerkingsoplossing te gebruiken, wordt de nauwkeurigheid en kwaliteit van gegevens verbeterd, wat leidt tot betere inzichten en geïnformeerde besluitvorming.
• Gestroomlijnde workflows: in sectoren als financiën, gezondheidszorg en logistiek kan documentverwerking vaak knelpunten in processen en stress voor werknemers veroorzaken. Documentverwerkingstools stroomlijnen workflows door gegevens te extraheren, op te slaan en toegankelijk te maken voor degenen die ze nodig hebben, waardoor processen sneller en efficiënter kunnen verlopen.
• Verbeterde beveiliging en compliance: Oplossingen voor documentverwerking slaan verwerkte documenten op in beveiligde databases die alleen toegankelijk zijn voor geautoriseerd personeel, waardoor het risico op fraude en onbedoelde openbaarmaking van gevoelige informatie wordt geminimaliseerd. De verbeterde gegevensnauwkeurigheid zorgt ook voor betere rapportage en naleving van de regelgeving, waardoor het risico op boetes en juridische problemen wordt verminderd.
• Schaalbaarheid en flexibiliteit: Gartner's onderzoek suggereert dat het onderhouden van een op papier gebaseerd documentbeheersysteem een ​​kostbare aangelegenheid kan zijn. Een archiefkast met vier laden biedt plaats aan maximaal 12,000-documenten en neemt ongeveer negen vierkante voet vloeroppervlak in beslag, met jaarlijkse onderhoudskosten van $ 1500. Als gevolg hiervan kunnen bedrijven die afhankelijk zijn van op papier gebaseerde systemen, te maken krijgen met beperkingen in hun vermogen om uit te breiden. Oplossingen voor documentverwerking daarentegen bieden flexibiliteit op het gebied van schaalbaarheid, waardoor de documentverwerking tijdens piekperiodes eenvoudig kan worden beheerd. Ze zijn ook veelzijdig genoeg om verschillende soorten documenten en formaten aan te kunnen, waaronder handgeschreven en gedrukte documenten, pdf's en gescande afbeeldingen. Door een oplossing voor documentverwerking te gebruiken, kunnen bedrijven hun afhankelijkheid van op papier gebaseerde systemen verminderen en hun operationele efficiëntie verbeteren, kosten verlagen en productiviteit verbeteren.

Technologische oplossingen voor documentverwerking

Voor de verwerking van documenten zijn nu verschillende digitale tools met verschillende gradaties beschikbaar.

• OCR of Optical Character Recognition is een hulpmiddel dat documenten scant om zowel getypte als handgeschreven tekst te identificeren. Deze technologie is vooral handig voor het verwerken van beelddocumenten en het omzetten ervan in machineleesbare gegevens.
• ICR of Intelligent Character Recognition is een meer geavanceerde versie van OCR die handgeschreven karakters nauwkeuriger kan identificeren
• RPA of Robotic Process Automation verwijst naar het gebruik van bots om repetitieve taken uit te voeren, zoals het extraheren van gegevens uit documenten met vergelijkbare structuren volgens vooraf ingestelde regels.
• Machine Learning of ML is een tak van AI die algoritmen traint om hun vermogen om taken uit te voeren op basis van gegevens te verbeteren.
• NLP of Natural Language Processing is een subset van machine learning die taal analyseert om de betekenis ervan te begrijpen en inzichten af ​​te leiden.

Door een combinatie van deze technologieën te gebruiken, kunnen documentverwerkingsoplossingen een breed scala aan documenttypen en -indelingen effectief verwerken, waaronder handgeschreven en gedrukte documenten, pdf's en gescande afbeeldingen. Oplossingen voor Intelligent Document Processing (IDP) brengen documentverwerking een stap verder door sentiment te analyseren, tekst te classificeren, inhoud samen te vatten en nog veel meer. Deze geavanceerde oplossingen maken het mogelijk om op documenten gebaseerde processen te automatiseren en meer efficiëntie en nauwkeurigheid te bereiken.

Gebruik cases voor oplossingen voor documentverwerking

Intelligent Document Processing (IDP)-oplossingen worden steeds populairder in verschillende sectoren, omdat bedrijven hun documentverwerkingstaken willen stroomlijnen en handmatige fouten willen elimineren. Hoewel het idee van een papierloos kantoor voor veel bedrijven nog steeds een verre realiteit is, helpen IDP-oplossingen de kloof te overbruggen door de gegevensextractie en verwerkingstaken die gepaard gaan met papieren documenten te automatiseren.

1. Bank- en financiële diensten: IDP-oplossingen kunnen worden gebruikt om verschillende documenten te verwerken, zoals cheques, formulieren voor het openen van rekeningen, onderhoudsformulieren, hypotheekaanvragen en KYC- en belastingformulieren. Technologie kan worden gebruikt om handtekeningen in een cheque en andere financiële documenten te verifiëren, waardoor tijd wordt bespaard en de efficiëntie wordt verbeterd. Bovendien kunnen banken hun processen voor het openen en onderhouden van rekeningen stroomlijnen door de verwerking van formulieren voor het openen van rekeningen en onderhoudsformulieren te automatiseren, wat de klanttevredenheid kan verbeteren en fouten kan verminderen.
2. Verzekering: IDP-oplossingen kunnen worden gebruikt voor het afhandelen van verschillende documenten, zoals claimformulieren, levensverzekeringsaanvragen, auto-ongelukken, invaliditeitsformulieren, formulieren voor wijziging van begunstigden en formulieren voor lijfrenterekeningen. IDP kan de handmatige inspanning verminderen die nodig is om de claim te verifiëren aan de hand van polisdocumenten voor dekking en geschiktheid, en de nauwkeurigheid van hun claimverwerking verbeteren.
3. Gezondheidszorg: Oplossingen voor documentverwerking kunnen worden gebruikt om verschillende documenten te verwerken, zoals formulieren voor de intake van patiënten, inschrijvingsdocumenten en declaratieformulieren voor ziektekostenverzekeringen. Door het gegevensextractieproces te automatiseren, kunnen zorginstellingen de administratieve overhead verminderen die nodig is om de gegevens van deze formulieren te verwerken, en de nauwkeurigheid en snelheid van hun patiëntintake en de verwerking van claims verbeteren.
4. Juridisch: Juridische documenten zoals contracten, akten en testamenten kunnen worden gescand en verwerkt met behulp van verschillende soorten documentverwerkingstechnologieën om relevante informatie te extraheren. Deze informatie kan vervolgens worden gebruikt om documenten te categoriseren, ordenen en zoeken, waardoor het voor advocaten gemakkelijker wordt om snel de informatie te vinden die ze nodig hebben. Bovendien kan documentverwerking worden gebruikt voor juridische ontdekking, waarbij grote hoeveelheden documenten kunnen worden verwerkt om relevant bewijsmateriaal te identificeren.
5. Overheid: Oplossingen voor documentverwerking kunnen worden gebruikt om verschillende documenten te verwerken, zoals documenten met betrekking tot bestuur, sollicitaties, belastingformulieren en documentatie over sociale zekerheid.

Nanonetten voor intelligente documentverwerking

Nanonets is een geavanceerd hulpmiddel voor intelligente documentverwerking dat machine learning gebruikt om het proces van het extraheren van gegevens uit verschillende soorten documenten, waaronder facturen, kwitanties en contracten, te automatiseren. Het combineert Optical Character Recognition (OCR) en deep learning-algoritmen om een ​​hoge nauwkeurigheid te bereiken bij het extraheren van gegevens uit complexe en ongestructureerde documenten. Met de gebruiksvriendelijke interface kunnen gebruikers eenvoudig hun eigen modellen trainen, de extractieregels aanpassen en eventuele fouten in de geëxtraheerde gegevens bekijken en corrigeren.

Nanonets onderscheidt zich door zijn geavanceerde OCR-technologie, die tekst, cijfers en andere tekens kan herkennen, inclusief handschrift en machinaal gedrukte tekst. De deep learning-algoritmen die door Nanonets worden gebruikt, stellen het in staat de context van de gegevens te begrijpen en deze nauwkeurig te extraheren, zelfs uit complexe en ongestructureerde documenten. Bovendien stellen de aanpasbare functies van Nanonets gebruikers in staat om hun eigen modellen te trainen door voorbeelddocumenten en bijbehorende gegevens voor extractie aan te bieden, en ook om de extractieregels aan te passen aan hun specifieke behoeften.

Dankzij de meertalige ondersteuning van Nanonets kunnen gebruikers gegevens extraheren uit documenten die in verschillende talen zijn geschreven, en dankzij de API-integratiefunctie kunnen gebruikers de IDP-oplossing integreren met andere tools en systemen. Bovendien is Nanonets een schaalbare oplossing die grote hoeveelheden documenten en gegevens aankan, waardoor het geschikt is voor bedrijven van elke omvang. Samenvattend biedt Nanonets verschillende voordelen als IDP-oplossing, waaronder de hoge mate van nauwkeurigheid, veelzijdigheid, gebruiksgemak en schaalbaarheid.

Afhaal

Oplossingen voor documentverwerking worden essentiële hulpmiddelen voor bedrijven en organisaties in alle sectoren. Deze oplossingen transformeren op papier gebaseerde processen in geautomatiseerde en contactloze workflows, waardoor werknemers veel tijd en moeite besparen. Met de mogelijkheid om gegevens uit verschillende soorten documenten te extraheren en te verwerken, inclusief ongestructureerde en handgeschreven tekst, hebben documentverwerkingsoplossingen gezorgd voor nauwkeurigheid en efficiëntie voor bedrijven van elke omvang. Naarmate de wereld verder evolueert naar een meer digitale toekomst, zullen oplossingen voor documentverwerking een steeds belangrijkere rol spelen bij het helpen van bedrijven om hun activiteiten te stroomlijnen en hun bedrijfsresultaten te verbeteren.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• De toekomst slaan met Adryenn Ashley. Toegang hier.
• Bron: https://nanonets.com/blog/what-is-document-processing/