Laut Gartner „ist der Markt für die Erfassung, Extraktion und Verarbeitung von Dokumenten stark fragmentiert. Führende Unternehmen aus den Bereichen Daten und Analytik sollten diese Untersuchungen nutzen, um den Prozessablauf und die differenzierten Funktionen zu verstehen, die von intelligente Dokumentenverarbeitung Lösungen“. Gartner hat kürzlich veröffentlicht „Infografik: Intelligente Dokumentenverarbeitung verstehen“ deckt diese 6 kritischen Flüsse in IDP ab.
2. Vorverarbeitung von Dokumenten
3. Klassifizierung von Dokumenten
4. Datenextraktion
5. Datenvalidierung und Feedback-Schleife
6. Integration
Quelle: Gartner, Infografik: Intelligent Document Processing verstehen, Shubhangi Vashisth et al., 22. September 2021
Dies ist der fünfte und letzte Beitrag in der Serie, in dem wir untersuchen Integration. Schauen Sie sich unsere an frühere Beiträge in dieser Serie, Erfassung und Vorverarbeitung, Dokumentenklassifizierung, Datenextraktion sowie Validierung und Feedback-Schleife.
Aussagekräftige Daten bieten die besten Vorteile, wenn sie in Ihr Unternehmen oder Ihre Unternehmenssysteme integriert sind, sei es Ihr On-Premise- oder Cloud-System oder ein unglaublich komplexes System wie ein ERP. Heutzutage konzentrieren sich Unternehmen darauf, umfassende Lösungen für sich ständig ändernde Kundenprobleme oder -bedürfnisse zu entwickeln, und es ist wichtig, über ein integriertes System zu verfügen, um eine höhere Effizienz und Geschäftseffektivität zu gewährleisten
Warum Integration?
Wenn es um Business Intelligence (BI) und Analytics geht, wurden unstrukturierte Daten am längsten außerhalb des Data-Mining aufbewahrt. Wenn Sie ein Bekleidungsgeschäft betreiben und ein Kleid verkaufen, zeichnen Sie dessen Verkauf auf. Sie erfassen Details wie Verkaufspreis, Zahlungsmethode, Rabatt, Steuern usw., aber Sie zeichnen nicht auf, wie das Kleid aussah. Hatte es halbe oder volle Ärmel, welche Art von Halsausschnitt hatte es? All diese Informationen befinden sich möglicherweise auf dem Foto des Kleides. Dies hindert Sie daran, Ihr Kundenverhalten zu verstehen. Fragen wie der Prozentsatz der Menschen, die verblasste blaue Jeans kaufen, diese mit Gürteln mit übergroßen Schnallen kombinieren.
In Ermangelung eines Systems, das unstrukturierte Daten sinnvoll verarbeiten kann, wurden diese immer außerhalb des Bereichs von BI und Analytics aufbewahrt. Strukturierte Daten, wie Ihre Verkaufsdaten, machen zufällig auch einen kleinen Bruchteil der Gesamtdaten aus, auf die Sie Zugriff haben. Der Großteil der Daten, mit denen ein Unternehmen zu tun hat, sind unstrukturierte Daten wie E-Mails, Dokumente, Quittungen und Fotos. Jetzt, da IDP-Plattformen diese unstrukturierten Daten in strukturierte Daten umwandeln können, eröffnen sich spannende neue Möglichkeiten, Ihre Kunden und ihr Verhalten durch Data Mining besser zu verstehen.
Hier sind ein paar Beispiele:
- Anhand einer Quittung anderer Geschäfte, die Sie nicht besitzen, können Sie nun herausfinden, ob Leute, die ein Bier kaufen, auch Wein kaufen. Wenn Sie feststellen, dass sie das tun, könnten Sie eine Werbeaktion durchführen, bei der sie zusammen verkauft werden.
- Anhand der Gehaltsabrechnungen in den Unterlagen für Hypothekenanträge können Sie herausfinden, dass die meisten Menschen, die für den Vertrieb in der Fertigungsindustrie arbeiten, in der Regel nur X% ihrer Verkaufsprovisionen erhalten.
- Anhand der Belege für Versicherungsansprüche können Sie automatisch herausfinden, wie viel Prozent einer Autoreparatur auf Karosseriearbeiten im Vergleich zu Ersatzteilen für einen Toyota Prius entfallen, die in Chicago gewartet wurden.
Sie können diese Analyse noch einen Schritt weiter führen, indem Sie Ihre extrahierten Daten für die Suche mithilfe von Natural Language Query (NLQ) -Technologien öffnen. Anstatt Berichte im Voraus einzurichten, können Sie also eine Abfrage in natürlicher Sprache starten. Wenn wir einen automatisierten Assistenten hätten, könnten Sie fragen: „Wie viele Hypothekenanträge haben wir gestern für Häuser in der Bay Area erhalten?“ Und Sie würden die richtige Antwort bekommen.
Typische Architektur
Eine typische IDP-Integrationsarchitektur sieht wie folgt aus:
Funktionen der Integration
Einige der häufigsten Funktionen, die Sie auf einer IDP-Plattform ausprobieren sollten, um ihre Integrationsmöglichkeiten zu evaluieren, lauten wie folgt:
- Keine Codeplattform
Plug-and-Play- oder Drag-and-Drop-Optionen zum Verbinden von Upstream- und Downstream-Anwendungen. - Plattform für Fragen
Option für das Vertriebs- und Marketingteam, dynamische Fragen zu stellen und im Handumdrehen Antworten zu erhalten. - Plattformübergreifende Integrationen
Unterstützung, um Anfragen von mehreren Plattformen aus zu stellen. - Datensynchronisierung
Option zur automatischen Synchronisation der neuesten Änderungen von Drittanbieterplattformen. - Benutzeroberflächenkonfigurationen
Optionen für Benutzer zum Konfigurieren von Integrationen oder Datenquellen über die Benutzeroberfläche. - Robotische Assistenten
Routinefunktionen, die von Roboterassistenten (Bots) ausgeführt werden. Manchmal treffen Sie sogar Entscheidungen, um mithilfe von STP eine höhere Genauigkeit zu gewährleisten. - Analytik
Die Integration bietet Ihnen die Möglichkeit, ein ganzheitliches Analytics-Dashboard zur Bewertung der Leistung zu verwenden.
Methoden der Integration
Einige der gängigen Methoden, die für die IDP-Integration mit Lösungen von Drittanbietern verwendet werden, lauten wie folgt:
- API
Dies ist eine der gängigsten codebasierten Methoden, bei der mehrere Systeme über Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) miteinander verbunden werden. - Webhooks
Ähnlich wie APIs können Webhooks als einfache APIs für den Austausch von Echtzeitinformationen zwischen Anwendungen betrachtet werden. - Orchestrierung
Dies ist eine der effektiven Integrationsmethoden bei Unklarheiten oder Variationen, wie z. B. der Verfügbarkeit von halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten. Es konzentriert sich hauptsächlich auf die Automatisierung einer Reihe von Aufgaben, um eine nahtlose Integration zu gewährleisten.
In der folgenden Tabelle werden die branchenrelevanten Integrationsfunktionen und die Funktionen von Infrrd dargestellt:
Häufig gestellte Fragen
Eine QC-Checkliste vor der Finanzierung besteht aus einer Reihe von Richtlinien und Kriterien, anhand derer die Richtigkeit, Einhaltung und Vollständigkeit eines Hypothekendarlehens überprüft und verifiziert werden, bevor Mittel ausgezahlt werden. Sie stellt sicher, dass das Darlehen den regulatorischen Anforderungen und internen Standards entspricht, wodurch das Risiko von Fehlern und Betrug verringert wird.
IDP verarbeitet effizient sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, sodass Unternehmen relevante Informationen aus verschiedenen Dokumenttypen nahtlos extrahieren können.
Ja, IDP kann Dokumenten-Workflows vollständig automatisieren, vom Scannen über die Datenextraktion und Validierung bis hin zur Integration mit anderen Geschäftssystemen.
IDP nutzt KI-gestützte Validierungstechniken, um sicherzustellen, dass die extrahierten Daten korrekt sind, wodurch menschliche Fehler reduziert und die allgemeine Datenqualität verbessert wird.
Eine QC-Checkliste vor der Finanzierung ist hilfreich, da sie sicherstellt, dass ein Hypothekendarlehen vor der Finanzierung alle regulatorischen und internen Anforderungen erfüllt. Das frühzeitige Erkennen von Fehlern, Inkonsistenzen oder Compliance-Problemen reduziert das Risiko von Kreditmängeln, Betrug und potenziellen rechtlichen Problemen. Dieser proaktive Ansatz verbessert die Kreditqualität, minimiert kostspielige Verzögerungen und stärkt das Vertrauen der Anleger.
IDP (Intelligent Document Processing) verbessert die Audit-QC, indem es automatisch Daten aus Kreditakten und Dokumenten extrahiert und analysiert und so Genauigkeit, Konformität und Qualität gewährleistet. Es optimiert den Überprüfungsprozess, reduziert Fehler und stellt sicher, dass die gesamte Dokumentation den behördlichen Standards und Unternehmensrichtlinien entspricht, wodurch Audits effizienter und zuverlässiger werden.
