Was ist intelligente Datenextraktion?

In der heutigen digitalen Welt sind strukturierte und unstrukturierte Datenressourcen für Unternehmen weit verbreitet. Diese Daten bieten die Möglichkeit, Erkenntnisse zu gewinnen, die Entscheidungsfindung zu verbessern und Innovationen zu fördern. Die Einschränkungen herkömmlicher Datenextraktionsmethoden in Bezug auf Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit hindern sie häufig daran, dieses Versprechen vollständig zu verwirklichen. Dies ist die Zeit, in der die intelligente Datenextraktion als einzigartige transformative Lösung ins Spiel kommt.

Mit fortgeschrittenen Techniken wie NLP, maschinelles Lernen (ML)usw. hilft die KI-Dokumentenextraktion dabei, genaue und effiziente Informationen aus verschiedenen Datenquellen zu extrahieren. Dies wird Ihre Produktivität steigern und Ihre Arbeitsabläufe verbessern.

‍Warum wird Datenextraktionstechnologie als „intelligent“ angesehen?

Denken Sie beispielsweise an OCR-Engines. Es ist ziemlich einfach, das OCR-Modell so zu trainieren, dass es erkennt, dass sich die Transaktionsreferenzen auf einem bestimmten Kontoauszug links vom Transaktionsbetrag befinden. Die grundlegende visuelle Technologie ist jedoch nicht in der Lage, die Bedeutung der aufgezeichneten Daten zu entschlüsseln.

Durch die Kontextualisierung hingegen erfasst die intelligente Datenextraktion aktiv kleinste Details im Material auf der Seite. Beispielsweise können die Algorithmen auf einem Kontoauszug zwischen ACH-Gutschriften und -Lastschriften unterscheiden, sodass selbst aus komplexen Tabellen genaue Daten aufgezeichnet werden können.

Einschränkungen der vorlagenbasierten OCR

• Abhängig von der Qualität der Dokumente

Die Qualität der Bildeingabe, die an die Engine geliefert wird, steht in direktem Zusammenhang mit der Qualität der Texterkennung und -extraktion. Beispielsweise sinkt die Genauigkeit erheblich, wenn die Zeichenhöhe weniger als 20 Pixel beträgt.

• Vorlagen verwenden und Regeln befolgen

Vorlagen und Richtlinien müssen für die traditionelle OCR verwendet werden. Bei der Programmierung der Engine müssen strenge Richtlinien befolgt werden, damit sie Daten aus den entsprechenden Feldern und Zeilen akzeptiert. Daher hat es Probleme mit unstrukturierten Dokumenten und kann mit einer Vielzahl von Dokumenten nicht umgehen.

• Schlechtes Automatisierungspotenzial

Herkömmliche OCR ist in ihren Automatisierungsmöglichkeiten eingeschränkt, da sie sich auf Vorlagen und Regeln stützt. Beispielsweise wäre für jedes Datenfeld eine Regel erforderlich, wenn Sie strukturierte Daten aus Rechnungen extrahieren möchten. Es gibt viele Einschränkungen, da Rechnungen, wie Sie wissen, eine Vielzahl von Dokumenten enthalten können.

Die OCR-Engine würde mehr Ressourcen und Trainingsdaten benötigen, um mehr Regeln zu unterstützen. Die traditionelle Methode könnte zu einem großen Engpass führen, da immer mehr Vorschriften entwickelt werden müssen.

• Teuer

Die Kosten für herkömmliches OCR können erheblich steigen, wenn mehr Regeln und Algorithmen benötigt werden, um die Genauigkeit zu erhöhen. Die Entwicklung dieser Regeln und Algorithmen garantiert nicht immer ein qualitativ hochwertiges Ergebnis, da die Qualität der Bildeingabe eine wichtige Rolle spielt.

• Behandelt große Mengen verschiedener Dokumenttypen nicht effizient

Standard-OCR liefert oft ziemlich genaue Ergebnisse, wenn einfache Dokumente mit wenigen Änderungen gescannt werden. Viele Unternehmen haben jedoch eine Vielzahl von Dokumenten, die von ihren Systemen verarbeitet werden müssen.

Die Komplexität steigt mit der Vielfalt der Dokumente. Die Standard-OCR-Engine kann mit einer Vielzahl von Texten nicht Schritt halten, da sie mit begrenzten Vorlagen trainiert wird.

Manuelle Verarbeitung versus optische Zeichenerkennung versus intelligente Datenextraktion

Wie funktioniert intelligente Datenextraktion?

Intelligent Data Extraction (IDE) ist das Extrahieren von Daten ohne menschliches Eingreifen. Es funktioniert ähnlich wie Menschen den Text und die Zeichen identifizieren. Menschen lesen den Text und geben die extrahierten Informationen manuell in ein System ein. Dies ist zeitaufwändig und aufgrund der manuellen Datenextraktion können Fehler auftreten. Intelligente Datenextraktion hilft, Zeit zu sparen und die Arbeit zu erleichtern.

Die intelligente Datenextraktion verarbeitet die folgenden Schritte:

1. Vorverarbeitung von Bildern

Bei der intelligenten Datenextraktion ist die Bildvorverarbeitung die erste Phase, die sicherstellt, dass die Eingabe für eine präzise Extraktion vorbereitet wird. Zu diesem Zeitpunkt finden die folgenden Verfahren statt:

• Schrägstellung:

‍Das eingefügte Bild muss zuerst entverzerrt werden. Durch das Entziehen werden alle Unregelmäßigkeiten in gescannten oder aufgezeichneten Fotos behoben, und der Text muss sofort eingefügt werden, damit er ordnungsgemäß verarbeitet werden kann.

• Binär

Verwenden Sie diese einfache Grafiksoftware, um Graustufenfotos in das Binärformat zu konvertieren. Mithilfe der Binärdatei können Sie schnell den Kontext erkennen und schwarze Bilder in weiße Bilder umwandeln.

• Zoneneinteilung:

Ein dediagonales Verfahren wird normalerweise verwendet, um das Bild in Zonen oder Abschnitte zu unterteilen. Durch das Aufteilen der Seite kann sich der Algorithmus auf bestimmte Bereiche konzentrieren, die für Sie von Interesse sind, wodurch Genauigkeit und Leistung verbessert werden.

• Normalisierung:

Durch die Normalisierung werden Größe und Qualität der Fotos besser ausbalanciert. Wenn Sie in diesem Schritt den Kontrast, die Form und das Licht ändern, wird der Inhalt klarer.

2. Kategorisierung von Dokumenten

Die Datenkategorisierung erfolgt nach der Transformation der Bilder, um die Genauigkeit der Merkmalsextraktion zu erhöhen. Auf dieser Ebene werden Dokumente anhand von Design, Inhalt oder Verwendungszweck mithilfe der KI-Dokumentenextraktion klassifiziert.

Die Klassifizierung garantiert, dass jedes Dokument an die entsprechende Verarbeitungspipeline weitergeleitet wird, was eine intelligente Datenextraktion und Validierungsoptimierung ermöglicht. Das System verwendet beispielsweise unterschiedliche KI-Algorithmen für die Informationsextraktion, die für Währungen und Verträge geeignet sind.

3. Erkennung von Charakteren

Dies ist ein entscheidendes Verfahren. Abschnitte, Tabellen, Unterabschnitte und Felder befinden sich in einem Design oder Dokument. Wichtige Farben oder Merkmale finden sich in ihnen wieder, wenn sie getrennt sind. An dieser Stelle werden zwei Ansätze verwendet.

Matrixkorrespondenz: Dies ist das Verfahren zum Abgleichen einer Spaltenmatrixdatenbank an einzelne Spalten. Die OCR-Engine sucht Pixel für Pixel nach jedem Treffer

Merkmalserkennung: Diese Technik kann verwendet werden, um Text- und Zeicheneigenschaften in Bildern zu erkennen. Die Sammlung, die bereits verfügbar ist, wurde bereits mit Form, Höhe, Art, Linien und Struktur verglichen.

4. Nachbearbeitung der Ausgabe

Danach werden die abgerufenen Daten durch Nachbearbeitung verfeinert und verbessert. Die Behebung von Unklarheiten, die Behebung von Fehlern und die Verbesserung der allgemeinen Qualität der Daten sind Teil der Nachbearbeitung. Wir setzen Methoden wie Grammatikanalysen und Rechtschreibprüfungen ein, um sicherzustellen, dass das Material, das wir kennen, korrekt und kontextuell relevant ist. Diese Phase der intelligenten Datenerfassung zielt darauf ab, zuverlässige, hochwertige Daten zu liefern, die Sie problemlos für Ihre Entscheidungen nutzen können.

Vorteile intelligenter Datenextraktion

• Senkt die Betriebskosten

IDE spart sowohl Geld als auch Zeit. Die Betriebskosten im Zusammenhang mit Fehlern, die durch die Eingabe menschlicher Daten verursacht werden, werden durch den Einsatz der KI-Dokumentenextraktion reduziert. IDE beschleunigt den Prozess und reduziert so die Wahrscheinlichkeit, dass Fehler bei der manuellen Dateneingabe auftreten.

• einziger Erfassungspunkt

Die intelligente Datenerfassung lernt, verschiedene Dokumenttypen am selben Ort zu identifizieren, an dem vertrauliche Informationen gesammelt und abgerufen werden. Sie funktioniert besser, je mehr Daten sie verarbeitet.

• Erhöhter Schutz

Nur diejenigen, die die Daten prüfen und validieren, dürfen auf das Material zugreifen. Es verschlüsselt die Eingabedaten, bevor es sie aufzeichnet und sicher speichert, um Datenverlust oder -überlauf zu vermeiden.

• Verbesserte Adhärenz

Es bietet qualitativ hochwertige, präzise segmentierte und beschriftete Daten. Darüber hinaus garantiert der Datenprüfpfad die Einhaltung gesetzlicher und regulatorischer Verpflichtungen.

• Eine gut gemachte Tat

Es unterstützt abteilungsspezifische Benutzer und Verfahren auf einer einzigen Plattform. Es erleichtert daher den Zugriff, die Authentifizierung und die intelligente Datenerfassung.

• Steigerung der Produktion

Mit dieser Methode werden fehlerfreie Daten erzeugt, wodurch lästige Arbeit entfällt. Sie können sich auf andere, wichtigere Aufgaben konzentrieren, während die automatische Datenerfassung das Geschäft abwickelt.

Intelligente Datenextraktion bei Infrrd

Die intelligente Datenplattform von Infrrd bietet verschiedene kreative Ansätze für intelligente Datenextraktion verarbeiten. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen Der IDP von Infrard Pflegen Sie mühelos unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen wie Dokumenten, Bildern und E-Mails. Diese intelligente Datenplattform erkennt und extrahiert mithilfe der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) wichtige Informationen aus verschiedenen Quellen. Infrarot IDP hilft Ihnen dabei, Ihre Probleme zu lösen und auf der Grundlage der Informationen Entscheidungen zu treffen.

Die IDP von Infrrd garantieren eine Genauigkeit und Produktivität der extrahierten Daten von etwa 100%. Infrarot Aufrechterhaltung der Konsistenz und Integrität während des gesamten Extraktionsprozesses. Durch die Integration der extrahierten Daten in ihre aktuellen Prozesse können Unternehmen ihre Abläufe schnell beschleunigen und Geschäftsziele erreichen.

IDP ist besser als OCR

OCR ist normalerweise das Erste, was einem in den Sinn kommt, wenn jemand das Wort Datenextraktion sagt. In den letzten Jahren waren Standard-OCR-Systeme die bevorzugte Option für die Datenextraktion. Da ihr Hauptziel jedoch darin besteht, gedruckten oder handgeschriebenen Text in ein digitales Datenformat umzuwandeln, das von Maschinen gelesen werden kann, optische Zeichenerkennung (OCR) Systeme sind nicht ohne Probleme.

Ein erhebliches Potenzial wird für die einfache Datenextraktion verschwendet, ohne dass die Intelligenz vorhanden ist, um zu interpretieren, was die Daten bedeuten. Das Aufkommen neuronaler Netze und Algorithmen für Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung, die in modernen IDP-Lösungen zum Einsatz kommen, ist für Unternehmen aufgrund des raschen technologischen Fortschritts von Vorteil.

Moderne IDP-Systeme können Millionen von Dokumentenvarianten wie Rechnungen, Quittungen, Kreditpapieren und Versicherungsdokumenten verarbeiten und ermöglichen eine intelligente Datenextraktion, ohne dass Vorlagen erstellt werden müssen. Zu den führenden IDP-Anbietern, die sich nachdrücklich für intelligente Datenextraktion einsetzen, gehört Infrrd. Unternehmen waren früher auf die Ressourcen und das Wissen ihrer Mitarbeiter angewiesen. Die Extraktion von KI-Dokumenten wird natürlich zu einer wichtigen Komponente für ein Unternehmen, da die Unternehmenswelt heutzutage auf Datenanalysen angewiesen ist, um hervorragende Geschäftseinblicke zu erhalten.

IDP ist in der Lage, mithilfe der Informationsextraktions-KI wertvolle Informationen für Ihr Unternehmen aus den visuellen und textuellen Komponenten des Dokuments zu extrahieren. Ein wesentlicher Unterschied zwischen OCR- und IDP-Systemen ist dies. IDP-Systeme sind zwar von Anfang an dafür konzipiert, beide Arten von Material zu verarbeiten, OCRs sind jedoch nicht für visuelle Aspekte gedacht. Um intelligente Daten aus jeder dieser Inhaltskategorien zu extrahieren, nutzt die Plattform von Infrrd Computer Vision, Deep Learning, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung.

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