Les entreprises modernes doivent traiter d'énormes quantités de factures, de lettres et d'autres documents. Le problème : les expéditeurs ne respectent aucune règle uniforme. Les informations centrales telles que les numéros de facture ou de transaction sont toujours placées à un endroit différent. Cela rend la Classification des documents à un travail de Sisyphe. La solution : "AI Data Extraction" - l'extraction de données avec une IA moderne.
Qu'est-ce que l'extraction de données AI ?
Il ne faut pas confondre ce type d'extraction de données avec ce que l'on appelle un "data lake", qui n'est qu'une condition préalable à l'utilisation de l'IA. L'extraction de données IA va au-delà de la simple collecte de données. L'IA fait un travail surhumain. Elle est capable d'apprendre, structure les données brutes et rencontre des prédictions ciblées pour optimiser les processus. Pour les entreprises, cela représente une réelle valeur ajoutée, car l'IA améliore la qualité des données et réduit les coûts.
Grâce à l'AI Data Extraction, les collaborateurs n'auront plus besoin de saisir ou de copier manuellement les données des documents. L'IA s'en chargera pour eux. De plus, un logiciel d'extraction de données minimise le risque d'erreur humaine lors de la saisie des données.
L'IA est plus flexible que les logiciels d'extraction de données basés sur des règles
Avant l'utilisation de l'IA, les procédures d'extraction de données étaient centrées sur les gabarits. Cela signifie que les collaborateurs doivent créer un gabarit pour chaque groupe de documents ayant une structure similaire. Les entreprises doivent configurer manuellement un tel système d'input management. Les agents indiquent comment ils veulent transférer les chiffres et les données des documents vers les systèmes cibles en utilisant certaines règles.
Mais cela atteint rapidement ses limites avec les volumes de données actuels. Les entreprises doivent chaque jour traiter des centaines de pages et gérer de nombreuses classes de documents différentes. Les conséquences en sont les suivantes : La précision et le taux de reconnaissance diminuent. Le système fonctionne de moins en moins automatiquement. La charge de travail pour la maintenance du système et le traitement ultérieur augmente. Le seul moyen d'y remédier est de passer à des processus avec Apprentissage automatique: Le logiciel d'extraction de données doit devenir intelligent.
Les outils d'extraction de données aident à l'automatisation
L'extraction de données avec l'IA va au-delà des fonctions standard comme la reconnaissance optique de texte (OCR) vont bien au-delà. A cela s'ajoute un Compréhension du langage naturel, Natural Language Processing (NLP). Cela permet au logiciel de comprendre, d'évaluer et d'attribuer correctement les données. Des algorithmes d'IA sont utilisés pour lire les textes. similaire à un cerveau humain savoir interpréter.
Cependant, l'homme doit d'abord configurer un tel système pour répondre aux besoins du client. L'IA doit en quelque sorte être "apprise". Grâce à une multitude de données d'entraînement et de règles définies, l'IA apprend. Les collaborateurs apportent des corrections afin que la machine applique toujours mieux les règles. Pour éviter que les performances ne baissent, les IA performantes parviennent même à apprendre de leurs propres erreurs et deviennent ainsi toujours plus intelligent.
Le secret de cette arme miracle s'appelle "apprentissage automatique" (machine learning). L'IA utilise les corrections des gestionnaires pour s'améliorer de manière autonome grâce à un apprentissage non supervisé. Les collaborateurs peuvent s'asseoir et regarder l'IA apprendre, tout en restant fidèle à l'homme.
Quels sont les avantages de l'extraction de données par l'IA ?
Pour rester dans la course sur le marché, les entreprises misent de plus en plus sur des systèmes avec IA. Les processus automatisés classiques avec OCR et ICR (Intelligent Character Recognition) ne suffisent plus pour obtenir un Avantage concurrentiel de l'information. L'extraction de données présente divers avantages :
- une meilleure qualité des données
- Réduire les coûts
- Mettre en place des processus plus rapidement
- Automatisation de la saisie des données
Pourquoi l'extraction de données avec l'IA est-elle importante pour les entreprises ?
En moyenne, 20 % d'une base de données typique d'une entreprise sont remplis de données non organisées. De telles "données sales" nuisent à la réussite économique. L'extraction de données AI réduit les erreurs, met de l'ordre dans les données et conduit à des résultats plus précis.
Le temps, c'est de l'argent : lorsque les membres d'une équipe moins d'erreurs doivent corriger lors de l'extraction des données, cela permet de gagner beaucoup de temps. Au lieu de cela, ils peuvent se concentrer sur d'autres tâches, ce qui augmente le chiffre d'affaires. Les décisions importantes peuvent être prises beaucoup plus efficacement grâce à l'extraction de données avec l'IA, car les collaborateurs ne doivent plus chercher eux-mêmes les informations nécessaires.
Les logiciels modernes d'extraction de données organisent facilement les documents
Les outils logiciels qui saisissent les données non structurées et les rendent lisibles par une machine sont importants pour l'extraction de données. Tout d'abord, la Logiciel d'intelligence artificielle le document à différents points de données. Il en résulte données structuréesCes informations indiquent au système où chercher dans les documents. Le système sait maintenant quel type de données l'entreprise souhaite extraire. L'extraction automatique des données peut commencer.
Une fois que l'extraction des données a commencé, l'IA peut Automatiser le processus. Pour ce faire, le système doit collecter suffisamment de documents et, grâce au Machine Learning apprendre intelligemmentcomment extraire les données. Les personnes n'ont pratiquement plus besoin de vérifier ce processus.
Les membres de l'équipe peuvent alors facilement transmettre les documents organisés, ce qui permet de des décisions commerciales plus rapides de la recherche. L'éternelle recherche de données est donc terminée. Le processus d'extraction des données peut être entièrement personnalisé en fonction des besoins individuels de l'entreprise.
moderne Logiciel d'extraction de données est même capable de travailler efficacement avec différentes langues à l'aide de ce langage. Pour cela, l'homme doit montrer à la machine des exemples de documents dans cette langue. Si l'ordinateur comprend le contenu des documents, il peut également reconnaître les nuances contextuelles de la langue correspondante. Cette technologie permet donc de catégoriser et d'organiser beaucoup mieux les informations contenues dans les documents.
FAQ
L'ETL est un processus par lequel les données sont intégrées dans une base de données ou un entrepôt de données. L'extraction des données est la première étape du processus ETL. Celle-ci sélectionne les données dans les systèmes sources et prépare la phase de transformation. Ensuite, les données doivent être transformées dans le format de la base de données cible et y être téléchargées.
Par extraction de données, on entend le processus de collecte ou de récupération d'informations diverses à partir d'un grand nombre de documents, afin de les organiser et de les classer automatiquement et de pouvoir ainsi les traiter et les traiter de manière structurée. Pour reconnaître le texte dans les images ou les documents scannés, on utilise l'OCR, en toutes lettres Reconnaissance optique des caractèresLes documents sont ensuite traités. Avec la technologie actuelle de l'IA, la plupart des documents peuvent ensuite être traités automatiquement et ainsi transformés en données structurées. Par conséquent, la qualité de l'extraction des données par l'IA est une performance particulière pour l'automatisation des activités de back-office.
Le Big Data recèle une quantité de données et d'insights potentiels que l'entreprise doit découvrir. Vous ne pourrez en extraire la valeur que si vous disposez de la bonne technologie et des bons outils. Cela inclut les outils d'extraction de données qui vous permettent d'extraire rapidement et efficacement des données de vos sources. Pour toute organisation, "le temps, c'est de l'argent". C'est pourquoi vous devriez envisager des outils d'extraction de données qui vous aideront à améliorer vos processus de travail et à gagner du temps. S'ils sont utilisés correctement, les outils d'extraction de données peuvent faire gagner du temps à votre équipe et permettre à vos collaborateurs de se concentrer sur des tâches plus importantes.
L'OCR scanne les données du fichier PDF et identifie le champ auquel elles appartiennent. Le nom du champ et les données correspondantes sont comparés et extraits. Un passeport, par exemple, comporte un nom, un numéro de passeport, une date de naissance, une date de délivrance, une date d'expiration et une nationalité comme champs de base. Les données de ces champs sont scannées, identifiées et comparées lorsqu'il existe plusieurs copies de passeport, quel que soit le passeport du pays concerné. Ainsi, si le modèle/la structure du passeport d'un pays diffère de celui d'un autre, cela n'a pas d'importance, car les données sont extraites et comparées à partir des noms des champs.
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