סיכום:

1. זיהוי תווים אופטי (OCR) הוא שיטה נפוצה לחילוץ מידע ממסמכים סרוקים.

2. NLP (עיבוד שפה טבעית) יכול לשפר את הדיוק של OCR על ידי החלפת מילים שגויות במלוא.

3. NLP הוא תחום משנה של AI המתמקד בתרגום שפה כתובה ומדוברת להבנת מכונה.

4. NLP משלב מודלים סטטיסטיים, למידת מכונות ולמידה עמוקה עם בלשנות חישובית.

5. טכנולוגיית OCR היא מכריעה לעסקים שצריכים לסרוק ולדיגיטציה של מסמכי נייר.

6. תוכנת OCR יכולה להמיר מסמכים סרוקים לייצוגים דיגיטליים ומאורגנים לצורך עיבוד נוסף.

7. טכנולוגיית OCR נמצאת בשימוש נרחב בתעשיות כמו בנקאות, אנרגיה וחוק.

8. NLP יכול לשפר את OCR על ידי מתן הבנה קונטקסטואלית של המילים והביטויים במסמכים.

9. NLP יכול לחלץ מידע ותובנות יקרי ערך ממסמכים אלקטרוניים.

10. השילוב של OCR ו- NLP הוא חזק במיוחד לניתוח נתונים הכלולים במסמכים.

שאלות:

1. כיצד יכול NLP לשפר את הדיוק של OCR?

NLP משפר את דיוק ה- OCR על ידי החלפת מילים שגויות במילים נכונות.

2. מה זה NLP?

NLP הוא תחום משנה של AI המתמקד בתרגום שפה כתובה ומדוברת להבנת מכונה.

3. איך NLP “מבין” מה כתוב במסמכים?

NLP מנתח את המילים והביטויים בתוך המסמכים כדי להשיג הבנה ולחלץ מידע חשוב.

4. מדוע OCR חשוב לעסקים?

OCR מאפשרת לעסקים לסרוק ולדיגיטציה של מסמכי נייר לניהול קל יותר ועיבוד מהיר יותר.

5. בו תעשיות נמצאות בשימוש נרחב?

OCR נמצא בשימוש נרחב בתעשיות כמו בנקאות, אנרגיה וחוקית למשימות עיבוד מסמכים שונות.

6. איך טכנולוגיית OCR מיטיבה בבנקים?

טכנולוגיית OCR חוסכת זמן ומשפרת את היעילות עבור בנקים על ידי עיבוד אלקטרוני בדיקות, חוזים ומסמכים אחרים.

7. מה התפקיד של NLP בזיהוי טקסטים?

NLP משפר את זיהוי הטקסטים על ידי מתן הבנה וקונטקסטואליים וחילוץ תובנות חשובות ממסמכים.

8. איך טכנולוגיית OCR משנה את המשחק עבור ארגונים?

טכנולוגיית OCR מהפכה כיצד ארגונים משתמשים וניהול ניירת על ידי הפעלת חיפוש, שינוי ותרגום של מסמכים דיגיטליים.

9. מהם היישומים המובילים של זיהוי טקסטים בשנת 2022?

היישומים המובילים של זיהוי טקסטים בשנת 2022 כוללים מקרי שימוש ספציפיים לתעשייה, כגון ניהול מסמכים ומיצוי מידע.

10. כיצד ניתן לשלב NLP ו- OCR ליעילות מקסימאלית?

על ידי שילוב של NLP ו- OCR, עסקים יכולים להשיג הבנה קונטקסטואלית ולהוציא תובנות חשובות ממסמכים דיגיטליים לשיפור קבלת ההחלטות.

11. כיצד NLP תורם לדיוק של OCR?

NLP משפר את הדיוק של OCR על ידי מתן ניתוח לשוני והבנת הקשר, הפחתת שגיאות ושיפור הפרשנות של הטקסט המופק.

12. מהם היתרונות בשימוש ב- NLP בעיבוד מסמכים?

השימוש ב- NLP בעיבוד מסמכים מאפשר הבנה רבה יותר של התוכן, מאפשר חיפוש ושליפה מהירים יותר, ומיצוי מידע מדויק יותר.

13. כיצד ניתן ליישם OCR ו- NLP על פקסים?

ניתן ליישם OCR ו- NLP על פקסים על ידי המרת מסמכי פקס סרוקים לטקסט דיגיטלי ואז שימוש בטכניקות NLP לניתוח והבנה.

14. כיצד NLP מאפשרת למחשבים להבין את השפה האנושית?

NLP משלב מודלים סטטיסטיים, למידת מכונות ולמידה עמוקה עם בלשנות חישובית כדי לאפשר למחשבים להבין את המשמעות, המטרה והמצב הרוח של השפה האנושית.

15. מהם האתגרים של OCR וכיצד NLP יכול לעזור להתגבר עליהם?

OCR עומד בפני אתגרים כמו דיוק, הבנת הקשר ושונות שפה. NLP יכול לעזור להתגבר על אתגרים אלה על ידי שיפור דיוק המילים, מתן הבנה קונטקסטואלית וחשבונאות עבור וריאציות שפה.

היתרונות של NLP, AI, רשתות עצביות וכדומה ב- OCR ועיבוד מסמכים; הקדמה

אם אתה מעוניין בזיהוי טקסטים, קרא את המאמרים הבאים:

כיצד NLP עוזר בזיהוי טקסטים?

בפוסט בבלוג זה נענה על שאלות כמו אופן השימוש בעיבוד שפה טבעית (NLP) בזיהוי טקסטים וכיצד NLP משפרת את זיהוי הטקסט.

אלן קיליץ ‘

כיצד NLP עוזר בזיהוי טקסטים?

זיהוי תווים אופטי (OCR) הוא דרך נפוצה לקבל מידע ממסמכים סרוקים. זרימות עבודה ותהליכים עסקיים השתנו מאוד מאז שחברות החלו להשתמש בטכנולוגיה. על ידי הפיכת OCR ליותר מדויקת, אתה יכול להשיג תוצאות טובות יותר לגבי כמה טוב זה עובד.

כפי שניתן לצפות, איכות התמונות המשמשות לאימון פיתרון OCR משפיעה על אופן טוב זה עובד. בעיה אחת בשימוש בפתרונות OCR בעולם האמיתי היא שדיוק המילים יורד משמעותית ככל שהדיוק של הדמויות עולה.

שימוש בטכניקות NLP (עיבוד שפה טבעית) להחלפת מילים לא נכונות באלה נכונות היא דרך אחת לשפר את דיוק המילים.

בפוסט זה נענה על שאלות כמו אופן השימוש בעבודת שפה טבעית (NLP) בזיהוי טקסט וכיצד NLP משפרת את זיהוי הטקסט.

מה זה NLP?

כדי להפוך מחשבים לאינטליגנטים כמו בני אדם, עיבוד שפה טבעית (NLP) הוא תחום משנה של מדעי המחשב ו בינה מלאכותית (AI) שמתמקד בתרגום שפה כתובה ודיברה להבנת מכונות.

עיבוד שפה טבעית (NLP) משלב מודלים סטטיסטיים, למידת מכונות ולמידה עמוקה עם בלשנות חישובית, המודגמת שפה באמצעות כללים. כשמשתמשים יחד, כלים אלה מאפשרים למחשבים “להבין” את כל המשמעות של שפה אנושית, כולל מטרת ומצבם של הדובר או הסופר, בצורה של טקסט או נתוני שמע.

עיבוד שפה טבעית מאפשר למחשבים לתרגם בין שפות, לעקוב אחר כיוונים מדוברים ולסכם במהירות כמויות אדירות של טקסט, לעתים קרובות בזמן אמת. בטח כבר השתמשת ב- NLP במכשירי GPS בשליטת קול, עוזרים דיגיטליים, תוכנת תכתיב דיבור לטקסט, צ’אט שירות לקוחות ונוחות צרכניות אחרות. אולם עיבוד שפות טבעיות הופך גם להיות קריטי יותר בפתרונות ארגוניים שמטרתם לייעל עסקים על ידי אוטומציה וסטנדרטיזציה של תהליכים חיוניים להצלחתם.

OCR (זיהוי תווים אופטי) וזיהוי טקסט

זיהוי טקסט אוטומטי מסתמך מאוד על זיהוי תווים אופטי (OCR). הצורך של עסקים בסריקה ודיגיטציה של מסמכי נייר הניע את פיתוח טכנולוגיית זיהוי אופי אופטי.

על פעולות עסקיות לנהל מסמכים שונים, כגון אותיות, חשבוניות, חוזים מודפסים ותמונות. כשיש הרבה רשומות, אפילו דברים פשוטים כמו חיפוש יכולים לקחת זמן רב ולעלות הרבה כסף. תוכנת OCR יכולה לסרוק מסמכי נייר ולהמיר את הנתונים המופקים לייצוגים דיגיטליים ומסודרים. לאחר מכן ניתן לעבד את הנתונים, וניתן לבצע פעולות כמו מיון, חיפוש ועריכה במהירות.

עסקים מסוגים רבים משתמשים בתוכנת OCR. נהלי הבנקים לפדיון ועיבוד בדיקות מספקים איור טוב. עיבוד סקירה באופן אלקטרוני (באמצעות סריקה, המרת טקסט והתאמת חתימה) הוא חיסכון בזמן לבנק, המשלם והמקבל – נקודה: היכולת לערוך חיפוש עולמי של ניירות משפטיים נפוחים. OCR Technologies יכולות לעבד מספרים אדירים של מסמכים ולספק גישה מיידית לנתונים. חברות בענף האנרגיה, המשרתת בסיס לקוחות עצום, עשויות ליהנות גם מחשבונות שיש לשלם. דרך נפוצה להכין נתוני חשבונית לעיבוד אלקטרוני היא לסרוק אותם ולשמור את הנתונים כזוגות ערכי מפתח במאגר נתונים.

באופן טבעי, דוגמאות ניתן למצוא בכל תחום שאפשר להעלות על הדעת. כשמדובר בזה, טכנולוגיית OCR משנה את המשחק כיצד ארגונים משתמשים וניהול ניירת. ברגע שהמידע ממסמכים דיגיטליים מאוחסן בבסיס נתונים, ניתן לחפש אותו, לשנות ואפילו לתרגם אותו.

אם אתה מעוניין בזיהוי טקסטים, קרא את המאמרים הבאים:

• 5 יישומי זיהוי טקסטים המובילים בשנת 2022
• ‍ מה זה זיהוי תווים אופטי (OCR) – המדריך המובהק
• מדריך A-to-Z לגילוי טקסטים

כיצד משתמשים ב- NLP בזיהוי טקסט?

למרות זאת, ל- OCR יש את החיסרון בכך שהוא לא מסוגל לספק מידע נוסף על התהליכים של העיתונים שהוא. הבה נתן לך דוגמה: דמיין לשאול מתרגם ספרדי שלא יודע דבר על בייסבול לפרש בייסבול ששודר לאנגלית באמצעות הכרת אופי אופטי. ניתן לתרגם את המילים, אך ללא ההקשר, התרגום אולי לא הגיוני מאוד. אם לא ידעת מה היה “משחק כפול”?

בעזרת עיבוד שפה טבעית (NLP), מחשבים יכולים “להבין” את מה שנכתב על ידי ניתוח המילים והביטויים בתוכם. זה עשוי להשיג מידע ותובנות חשובות מקבצי המקור כאשר הם מיושמים כראוי.

יישום זיהוי אופי אופטי עם עיבוד שפה טבעית למסמכים אלקטרוניים הוא שילוב חזק, במיוחד בהתחשב בשימוש הנרחב בפקסים בתחומים רבים.

בנוסף, על מנת לנתח את הנתונים הכלולים במסמכים אלה, יש צורך לסרוק אותם באמצעות טכנולוגיית זיהוי טקסטים. NLP משפר את תהליך זה על ידי מתן אפשרות למערכות אלה להכיר במושגים רלוונטיים בטקסט המתקבל. זה עוזר בניתוח למידת המכונה הדרוש כדי להחליט אם יש לאשר פריט או לא.

כיצד יכול NLP לשפר את זיהוי הטקסטים?

כעת כשאנחנו מבינים את שתי הטכנולוגיות הללו בואו נסתכל בקצרה כיצד טכנולוגיית NLP יכולה לשפר את זיהוי הטקסט.

זיהוי תווים אופטי משתמש בטכנולוגיה כדי לדעת את ההבדל בין תווי טקסט מודפסים או בכתב יד בתמונות דיגיטליות של מסמכים פיזיים, כמו מסמכי נייר סרוקים. זיהוי טקסטים מהווה זיהוי תווים אופטי, וזיהוי טקסטים יכול למצוא מילים בתמונה שנסרקת, אך היא לא יכולה להבין מה פירוש המילים האלה.

NLP נכנס לתמונה בשלב זה!

עיבוד שפה טבעית מאפשר למחשבים להבין מילים כתובות ומדוברות באופן דומה לאופן בו אנשים עושים. בואו נדמיין ששתי הטכנולוגיות הללו חברו כוחות!

NLP יכול לשפר את הדיוק של זיהוי טקסטים ולעזור לטכנולוגיה זו להבין את הטקסט באותו אופן שבו בני אדם יכולים.

אבל איך OCR ו- NLP עוזרים לעסק שלך?

אפליקציות מודרניות המופעלות על ידי OCR ו- NLP מאפשרות לעסק שלך לבצע מגוון רחב של פעילויות הקשורות למסמכים, כולל אך לא מוגבלות להלן:

• ניתן לקרוא מכנית לזהות מסמכים כמו דרכונים וכרטיסי תעודת זהות.
• אתה יכול לסרוק במהירות מסמכים, כולל כרטיסי בנק, חשבוניות, כרטיסים ובדיקות.
• מלא מידע על חיוב באופן אוטומטי.
• העבירו מידע למערכת ניהול קשרי לקוחות או לטופס מקוון באופן אוטומטי.
• יש לבדוק את המקורות המרובים של פרטי הלקוח לדיוק.
• לעסקים שבוחרים בשירותי מיצוי נתונים יש גישה לנתונים מסוכמים שניתן להשתמש בהם כדי לבצע בחירות מיומנות יותר ולהתקדם בביטחון.

שורה תחתונה

על קצה המזלג, OCR, המכונה לעתים קרובות זיהוי טקסטים, הוא תהליך של דיגיטציה של טקסט מתמונות של טקסט מודפס. עם זאת, טכנולוגיה זו לא יכולה להבין את משמעות הטקסט. עיבוד שפות טבעיות מספק למחשבים את היכולת להבין שפה כתובה ומדוברת באופן דומה לזה של אנושי. כך, NLP יכול לשפר את דיוק זיהוי הטקסטים על ידי עזרה בהבנת המשמעות של הטקסט.

בשנים האחרונות, OCR התפתחה למשאב מועיל מאוד. אם אתה זקוק לטכנולוגיית זיהוי טקסטים כדי לשפר את הפעולות העסקיות שלך, Cameralyze כאן כדי לעזור לך! הפתרונות מבוססי ה- AI של Cameralyze מפשטים את הניתוח של עסקים וממצים נתונים קריטיים באמצעות טכנולוגיות כמו ראיית טקסט, אימות נתונים, זיהוי פנים וזיהוי מסמך.

Cameralyze היא פלטפורמת AI-Solutions שאינה זקוקה לשום קידוד. הפלטפורמה מספקת גישה כמעט לכל טכנולוגיות מבוססות AI ו- ACHOSE מבוססי ראייה בעלות נמוכה, ושירותי זיהוי טקסטים זמינים גם בפלטפורמה.

חשוב לציין כי בניגוד לרבים מיריביה, הפלטפורמה אינה זקוקה לתוכנה מיוחדת או ידע טכנולוגי מצידו של המשתמש. אתה יכול לגשת אליו ישירות באמצעות דפדפן אינטרנט ופשוט לסרוק את המסמך שלך ולהעלות אותו לאתר כדי לקבל טקסט מיידי. אם לומר זאת בפשטות, Cameralyze מספקת לך את יכולת ההסתגלות שאתה רוצה והחופש להשתמש בנתונים שלך כראות עיניך. זה עוזר לך להפיק את המרב מהנתונים הדיגיטליים שלך.

האם ניתן לבנות פתרונות NLP ו- OCR למקרה השימוש העסקי שלך? כיצד להתחיל להשתמש בפתרון NLP? אילו משימות ניתנות לאוטומציה עם OCR? יש לך עוד שאלות?

התחל עכשיו, ונסה פתרון זיהוי טקסטים של Cameralyze עכשיו.

בקר בבלוג Cameralyze כדי ללמוד על קצה החיתוך של AI והמוצרים המובילים הקיימים כיום.

היתרונות של NLP, AI, רשתות עצביות וכדומה ב- OCR ועיבוד מסמכים; הקדמה

בינה מלאכותית הפכה מעורבת יותר ויותר בשפע של תעשיות ותחומים, ובניגוד לאמונה המשותפת, היא לא עושה זאת’לא מתייחס רק לחישובים. AI יכול להיות גם קבלת החלטות חשובות מאוד וגורם קוגניטיבי בפיתוח טכנולוגיות חדשות או קידום של אלה שכבר קיימים. עיבוד מסמכים אינטליגנטי יהיה במוקד המאמר שלנו ואנחנו נדון כיצד דברים כמו NLP, AI, OCR ורשתות עצביות הופכים את התחום הזה ועוזרים לו להיות יעילים יותר.

על עיבוד שפה טבעית

עיבוד שפה טבעית או NLP מייצג ענף ספציפי של AI המסייע למחשבים במאבקם לתפוס את משמעות השפה האנושית ולפרש אותה בהתאם. כפי שמציע הגדרתו, היא שואפת להקל על האינטראקציה בין אנשים למכונות. NLP משמש בשלל תחומים מבנקאות דיגיטלית וזיהוי מסמכים ועד עיבוד חשבוניות, עיבוד תביעות ביטוח, אוטומציה של עיבוד חשבוניות ועיבוד מסמכים חכם, רק אם נזכיר כמה.

NLP שימושי גם לכיסוי סוגים מסוימים של פעילויות כמו גילוי ופילוח דיבור וטקסטים, זיהוי תווים אופטי, סיווג מסמכים ושינוי טקסט לדיבור. עסקים נהנים מאוד משימוש ב- NLP מכיוון שזה מסייע בסיווג דואר אלקטרוני ותעודות, זה מקטין את העלויות ובסך הכל זה מגדיל את דיוק הפרשנות והיעילות.

הקשר בין NLP ב- AI לעיבוד מסמכים

אין שום סוד שתופס את המשמעות המדויקת של מסמך מסוים, ללא קשר לצורה שהיא מוצגת בו, יכול להיות אתגר עצום עבור עסקים. בימינו, נתונים נוצרים במהירויות עצומות ונפחים, והקפדה על הכל יכולה להיות כמעט בלתי אפשרית לפעמים. טקסט חופשי הוא גם חלק מהבעיה האמורה מכיוון שקשה מאוד להבין ולעבוד איתו בסביבה זו. אחרי הכל, טכנולוגיות קונבנציונאליות פשוט אינן מספקות מספיק דיוק.

אתגר נוסף הוא לתפוס את המשמעות של נתונים מובנים מכיוון שטכנולוגיות מסורתיות אינן יכולות לעשות זאת כאשר מופיע פורמט טקסט חדש. בקיצור, מיצוי ועיבוד נתונים יכולים להפוך למכשול גדול לעסקים ויכול לספק חסימה ענקית בכל הקשור ליעילות.

החיבור בין NLP ב- AI לעיבוד מסמכים נוצר כאשר נתונים שאינם מובנים לחלוטין הופכים לשימוש. NLP משמש גם עיבוד מסמכים אינטליגנטי במטרה לקרוא ולעבד נתונים המגיעים משני סוגי המסמכים, כלומר מובנים ולא מובנים. דברים כמו אוטומציה של חדר דואר דיגיטלי ולמידת סיווג מסמכים הם חלק מהתהליכים שיכולים להיות יעילים הרבה יותר ומהירים באמצעות NLP ב- AI.

יתר על כן, עיבוד שפה טבעית מסוגל לגלות ולפרש דברים כמו מילות מפתח, כוונות מפתח וביטויים חשובים על מנת לתפוס את המשמעות הנכונה של טקסט.

ניתוח סנטימנט אפשרי גם עם NLP במובן זה שהוא יכול לסווג את הנתונים במסמך המבוסס על רגשות אנושיים. חלקם כוללים רגשות חיוביים ושליליים כמו גם ניטרליים. מחלקת השיווק של חברה יכולה ליהנות מאוד מהפרשנויות הללו מכיוון שהם יכולים להדגיש רגשות אנושיים אמיתיים שהקהל מרגיש או צריך להרגיש. ניתן ליצור שירותים מותאמים אישית כמו זה כמו גם תמיכה ממוקדת וידידותית ללקוח יותר.

רשתות עצביות בעיבוד מסמכים אינטליגנטי

רשתות עצביות היו חלק אינטגרלי מעיבוד מסמכים אינטליגנטי מאז הקמתה של AI. למעשה, הרשת הראשונה כזו תוכננה בשנות התשעים כך שהבנקים יוכלו לקרוא ולעיבוד בדיקות וסניפי דואר כדי לעבד כתובות בכתב יד באופן אוטומטי. ברור שרשתות עצביות, כמו גם AI, השתפרו מאוד מאז ועכשיו, הן הפכו חובה לפעילות מדויקת לעיבוד מסמכים.

למידה עמוקה משתמשת ברשתות עצביות מלאכותיות כדי לדמות את הרשת העצבית של המוח האנושי וכיצד הוא מתפקד. ANNs אלה מייצגים למעשה את הבסיס ללמידה עמוקה ומאפשרים למכונות לזהות וללמוד נפחי נתונים גדולים. הם גם מתפתחים ולומדים כל הזמן, ומכאן השם, כך שהביצועים מוגברים והתוצאות טובות יותר.

עם זאת, מודלים של למידת מכונות לא יכולים להשתפר ללא אימונים באמצעות נתונים באיכות גבוהה. בני אדם יכולים לעשות זאת על ידי תיוג הנתונים והתאמה אישית של חווית הלמידה כך שתתאים לתחום או לעסקים מסוימים. ניתן להכשיר דגמים שוב ושוב כך שניתן יהיה לשפר אותם כאשר העסק מתפתח ומשיג קהל גדול יותר. עדכון מודלים הוא גם נוהג נפוץ בעיבוד מסמכים כך שיוכלו לזהות ולהבין נתונים ומסמכים חדשים תוך כדי תנועה.

על זיהוי אופי אופטי (OCR)

זה’עכשיו הגיע הזמן לדבר קצת על זיהוי אופי אופטי או OCR שנקרא לפעמים גם פשוט זיהוי טקסט. OCR מסוגלת לסרוק מסמכים פיזיים, לחלץ את הנתונים (טקסט, תמונות וכו ‘.) ואז להחזיר אותו מחדש. תוכנה מסוג זה מסוגלת גם לחלץ את האותיות, להכניס אותם למילים, והמילים למשפטים, ולכן מאפשרת עריכה של המסמך המקורי. יתר על כן, הודות ל- OCR, הזנת נתונים ידנית אינה נחוצה עוד ולכן חוסכת זמן וכסף בכל הנוגע לחברות.

OCR פועלת באמצעות תערובת של תוכנה עם חומרה על מנת להפוך מסמכים פיזיים לאלה דיגיטליים שמחשב יכול לזהות. תחשוב על הנהג’S רישיון OCR, טופס מס OCR או ID OCR ותבין מייד על מה מדובר. בעיקר.

AI נכנסת גם לפעולה וזו הסיבה שקיימת גם זיהוי תווים אינטליגנטי. זהו סוג מיוחד של OCR שיכול לזהות שפות, שלטים וסגנונות כתב יד שונים. לרוב, חברות או אנשים משתמשים ב- OCR כדי להפוך מסמכים היסטוריים או משפטיים פיזיים לאלה של PDF שבני אדם יכולים לערוך ולחפש בדרך באותה דרך שהם היו עושים עם מסמך מילה בסיסי.

זה’שווה להזכיר כי האיטרציה הראשונה של פיתרון מסוג זה הייתה OMNI-FONT OCR שנוצר על ידי Kurzweil Products Products, Inc. עוד בשנת 1974. באותה תקופה, טכנולוגיה זו הייתה עדיין חדשה ויכולה לזהות רק טקסט מודפס ללא קשר לגופן בו נכתב. מייסד החברה, ריי קורצוויל, החליט להשתמש בטכנולוגיה זו כדי לסייע לעיוורים, ובעזרת למידת מכונות הוא יצר מכשיר שיכול לקרוא טקסטים בקול רם. תחשוב על זה כרובוט OCR.

טכנולוגיה זו הפכה פופולרית עוד יותר בשנות התשעים עם הצורך ליצור מסדי נתונים דיגיטליים של עיתונים היסטוריים כך שהם לא היו עושים זאת’לא אבוד. בימינו, טכנולוגיית OCR משמשת לעיבוד מסמכים בכל העולם על ידי אנשים רגילים. לרובנו יש אפליקציה בטלפונים שלנו שיכולים לסרוק ולהפוך מסמכים פיזיים למטרות דיגיטליות למטרות שונות. לפני המצאה ופיתוח של סוג זה של טכנולוגיה, הדרך היחידה לעשות זאת הייתה על ידי העתקת המסמכים ידנית. זה לא היה רק ​​זמן רב במיוחד, אלא גם נוטה לטעויות בלתי נמנעות שאז היו צריכות לתקן עוד יותר זמן כדי.

כיצד עובד OCR לעיבוד מסמכים?

כבר דיברנו על איך OCR משתמשת בשילוב של חומרה ותוכנה כאחד כדי לתפקד. ובכן, חלק החומרה של התמהיל מיוצג על ידי סורק רוב הזמן המסוגל לעבד את המסמכים הפיזיים. לאחר סיום זה, חלק התוכנה בועט למקום בו הנתונים הופכים לגרסה של שני צבעים. האזורים הכהים מייצגים את הדמויות ואילו הקליל מייצג את הרקע. יש לעבד רק את האזורים החשוכים ולהפוך אותם לאותיות, מספרים וסמלים.

ואז יש את שלבי זיהוי התבניות ושלבי גילוי התכונות. הראשון משווה את הטקסט בתוכנת OCR לדוגמאות אחרות בפורמטים ובגופנים שונים. זה עוזר לו לזהות את הדמויות הסרוקות. השלב השני מורכב מיישום כללים מסוימים על מנת לזהות מספרים ותווים. דברים כמו שורות, הזוויות בהן הם ממוקמים, ופרטים רבים אחרים נלקחים בחשבון בעת ​​הכרת סמל מסוים, בלי קשר אם זה’s מכתב או מספר.

OCR ואיך זה מועיל לעיבוד מסמכים

יש הרבה יתרונות שיש ל- OCR אך ניתן לראות את החשובים ביותר בתחום עיבוד המסמכים. ככל הנראה היתרון החשוב ביותר קשור לפשט של כל הליך הזנת הנתונים שהיה פעם זמן רב מאוד. אנשים ועסקים מסוגלים כעת לאחסן הרבה נתונים באופן דיגיטלי ולכן לחפש, לקרוא ולערוך את המסמכים האלה כרצונם. הגישה לאלה היא כעת קבועה והיא הפכה ללא מאמץ לחפש מידע ספציפי במכשיר.

OCR גם מצמצם באופן דרסטי את העלויות של חברה, הוא ממלא אוטומציה של עיבוד מסמכים, מאיץ את זרימות העבודה בחברה ומרכז נתונים במהירות וביעילות. אחרון חביב, זה’ברור כי טכנולוגיות מתקדמות מסוגלות כעת לייצר ביצועי יישום ותוצאות טובות יותר. המשמעות היא שמשתמשים הם הנהנים העיקריים מהם ועסקים ואנשים פרטיים לא צריכים לפחד ליישם דברים כמו NLP, רשתות עצביות, OCR ו- AI באופן כללי למאמצים לעיבוד המסמכים שלהם.

OCR + NLP + פקס = שילוב מנצח לקונצנזוס

Consensus Cloud Solutions הוסיפו יכולת עיבוד שפה טבעית להצעותיו אשר יקלו בהרבה על ארגוני הבריאות להפוך מסמכים לא מובנים למקור מידע עשיר. היכולת הנוספת שלהם פירושה שלקלינאים יהיו כעת הקשר נוסף בעת מתן טיפול לחולים, מה שעלול להוביל לתוצאות טובות יותר ולהפחתת עלויות. NLP + OCR זיהוי תווים אופטי (OCR) הוא הטכנולוגיה שמופכת טקסט בכתב יד או מוקלד לטקסט מקודד מכונה שהמחשב מבין. בדרך כלל מיושם OCR על מסמכי נייר סרוקים, תמונות ותמונות אלקטרוניות אחרות. עם זאת, מגבלה של OCR היא שזה’זה לא מסוגל לספק הֶקשֵׁר עבור המסמכים זה מעבד. הנה אנלוגיה: חשוב על OCR כמתרגם איטלקי שאינו מכיר לחלוטין את הבייסבול שמתבקש לתרגם שידור בייסבול. למרות שהם עשויים להיות מסוגלים להמיר את המילים שנאמרו, חוסר ההקשר שלהם יביא לתרגום שאולי לא ניתן להבין לחלוטין. איך היית מתרגם א “משחק כפול” למשל אם לא עשית’לא יודע מה זה היה בעצם? עיבוד שפה טבעית (NLP), מאפשר למחשבים “מבין” תוכן המסמכים על ידי ניתוח המילים והשפה המשמשות. כאשר מיושם בהצלחה, הוא יכול לחלץ מידע ותובנות מאותם מסמכים. OCR + NLP הוא שילוב רב עוצמה כאשר הוא מיושם על מסמכים אלקטרוניים, כולל פקסים המשמשים עדיין לעתים קרובות בבריאות. פתרונות ענן קונצנזוס’ הצעת הבהירות משלבת OCR ו- NLP בכלי רב עוצמה הפותח את הנתונים הלא מובנים המוחזקים בפקס. חילוץ ערך “כאשר פקס מוצג על המקלט’בסופו של דבר קשה להכניס מידע זה למסד נתונים,” הסביר ג’ון נברגל, מנהל התפעול הראשי ב- Consensus Cloud Solutions, בראיון אישי עם בריאות זה היום. “מה שאנו מנסים לעשות, באמצעות בהירות, הוא מבנה שמסמך לא מובנה ומביא אותו ל [הרשומה הרפואית] באופן זה’s משמעותי. ולאפשר להשתמש בו לחוויה טובה יותר של מטופלים.” המטרה היא לא פשוט לתרגם את כל מה שנמצא על המסמך הפקס, אלא להבין מהו המסמך הזה, ולחלץ את המידע המשמעותי בו קלינאי יכול להשתמש. תרגול מביא לשלמות על מנת שפתרון NLP יהיה יעיל, הוא צריך להיות מאומן על מערך מסמך מדגם. ככל שהמדגם גדול ומייצג יותר, כך הפיתרון הופך להיות טוב יותר. קונצנזוס מעבד מיליוני פקסים לארגוני בריאות באמצעות פיתרון הפקס מבוסס הענן שלה, כלומר למנוע ה- NLP שלהם יש הרבה תרגול. אפילו טוב יותר, מכיוון שלקוחות הקונצנזוס מוצאים שימושים חדשים לצורך בהירות (כלומר: בעיות חדשות שהיא יכולה לעזור לפתור), ניתן להסביר במהירות את המערכת על מערך נתונים מסיבי זה. “מה אנחנו’נלמד הוא שכדי שעיבוד שפות טבעיות יהיה יעיל באמת, עליו להיות הרבה הזדמנויות תרגול כדי להיות מסוגל ללמוד ממנו,” אמר נברגל. “יש לנו ממש מיליארדי דפי פקס הזורמים ברשת שלנו על בסיס קבוע, ומעניקים לנו הזדמנות לאמן את המערכת מיליארדי פעמים. זֶה’היתרון שלנו.” צפו בראיון המלא עם ג’ון נברגל כדי ללמוד:

• מה באמת התהליך הידני של פרשנות פקס
• מדוע NLP מאומצת באופן נרחב כעת לעומת 3 שנים
• כאשר מסמכים לא מובנים עשויים להסתתר בארגון הבריאות שלך

האזינו והירשמו למנוי ל- Healthcare IT Today מראיין את הפודקאסט כדי לשמוע את כל התובנות האחרונות של מומחים בתחום הבריאות IT.

ולמבט בלעדי על הסיפורים המובילים שלנו, הירשם לניוזלטר שלנו.

תגיד לנו מה אתה חושב. צרו קשר כאן או בטוויטר ב @Hcitoday. ואם אתה’מעוניין בפרסום איתנו, בדוק את השונים שלנו חבילות פרסום ולבקש את שלנו ערכת מדיה.

Consensus Cloud Solutions הוא נותן חסות גאה של סצנת הבריאות.

תמליל

תמליל

[00:00:08] קולין האנג: היי, אני’מ ‘קולין תלה עם בריאות זה היום. ואני’מ ‘נרגש לשבת שוב עם ג’ון נברגל, מנהל התפעול הראשי ב- Consensus Cloud Solutions. ג’ון, ברוך הבא לתוכנית.

[00:00:27] ג’ון נברגל: קולין נהדר להיות כאן. תודה שיש לי אותי.

[00:00:29] קולין האנג: אז היום אנחנו’אני הולך לדבר על נתונים לא מובנים ואיך זה’הוא משאב בלתי מנוצל ומוערך. ואנחנו’אני הולך לדבר על איך אתה יכול לפתוח את זה.

[00:00:39] ג’ון נברגל: גדול. נתונים לא מובנים הם האהובים עלי ביותר.

[00:00:43] קולין האנג: אני מכיר אותך’רק אומר את זה לראיון הזה, אבל אני אוהב את זה. אני אוהב את זה. אז תן’מתחיל עם קצת הקשר. מהם נתונים לא מובנים ומדוע יש כל כך הרבה מהם בתחום הבריאות?

[00:00:52] ג’ון נברגל: ובכן, אם אתה חושב על אופן הפעולה של מסדי נתונים מודרניים – נתונים מובנים הם נתונים שנטענים למסד נתונים, בשדות מסוימים כדי שתוכל לחפש את מסד הנתונים, לשלוף נתונים בהקשרים מסוימים ומסוגלים להשתמש בניתוח כדי להבין מה הנתונים אומרים לך.

[00:01:11] נתונים לא מובנים הם נתונים שאינם’לא מתאים לתבנית הזו.

[00:01:15] אז אם אתה חושב על מילים על פיסת נייר, למשל, זה’נתונים לא מובנים ומסד נתונים יכולים’זה באמת משתמש בזה. אם אתה חושב על דברים כמו פקס … כאשר פקס מתקבל על ידי ארגון בריאות, זה’s טעון בנתונים לא מובנים – CAN’לא ישמש. רופאים כתמים בכתב יד, נתונים לא מובנים. אז זה’זה באמת הבעיה בתחום הבריאות: כיצד אוכל להגיע לטובתם של אותם נתונים לא מובנים ולשים אותם באופן שניתן לחפש, לנתח אותו ויכול לעזור לנו בטיפול בחולים.

[00:01:45] קולין האנג: כן. התכוונתי לשאול על זה. אז איך באמת ניתן להשתמש בנתונים לא מובנים? אני מבין איך אתה יכול לקרוא את זה ולפרש אותו, אבל מבחינת הפיכתו למשהו בו מחשב יכול להשתמש, במה הם חלק מאותם מקרי שימוש עבור הנתונים הלא מובנים?

[00:01:58] ג’ון נברגל: אתה יודע מה, אתה’מכה מחדש את הציפורן ממש על הראש! כבני אדם, אנו יכולים לקרוא את המסמך הזה ובראשנו, אנו מבנים את הנתונים האלה. אנחנו יכולים להבין את זה. אנחנו יודעים מה זה אומר. סריקת מחשב’לא תעשה את אותו הדבר. אני’אני בטוח שאתה’נראה מעת לעת איש קלט נתונים גרוע עם ערימת נייר הקלדת דברים במחשב.

[00:02:20] זה’זה בדיוק סוג כזה של תהליך ידני שצריך להתרחש. אם אתה חושב על הימים שלפני הקונצנזוס, לקחת את הנתונים הלא מובנים האלה, מבנה אותם והפוך אותם מועילים. מה שאנחנו בעצם עושים זה ליישם טכנולוגיה הנקראת למידת מכונה, בינה מלאכותית, להבין כמעט כמו שאדם עושה, מה המשמעות של המילים בדף זה. על ידי כך אנו יכולים לחלץ את הנתונים החשובים, לבנות אותם כדי להיות נטענים למסד נתונים, ולמעשה להפוך אותם לשימושיים וניתנים לחיפוש.

[00:02:54] קולין האנג: אז מה אתה’דיבורים על זה עיבוד שפה טבעי, NLP. האם זה נכון?

[00:02:57] ג’ון נברגל: זה’זה בדיוק נכון.

[00:02:58] קולין האנג: וכך זה מסוגל לקרוא את המסמך ולחלץ את המידע הרלוונטי. אז זה’זה לא הופך את כל המסמך לפורמט אלקטרוני, נכון? זה’סוג של פירוש הדברים החשובים שאתה רוצה לצאת כמו התו בכתב יד או הפקס או סוגים כאלה של דברים.

[00:03:12] ג’ון נברגל: זה’זה בדיוק נכון. בסיס הנתונים מחפש דברים מסוימים. כספק, אתה רוצה פיסות מידע מסוימות. אתה לא דון’אני בהכרח רוצה את כל העניין בבת אחת. אתה רוצה את מה שאתה’מחפש מחדש. עיבוד שפה טבעית עובד באותה צורה. אתה אומר “אני רוצה לחלץ מידע מסוג זה” כפי שאתה מבין את המסמך מהאינטליגנציה האוטומטית … שהמודיעין מחלץ את המידע הזה ומכניס אותו למסד הנתונים כך שניתן יהיה להפנות אליו בהמשך.

[00:03:40] קולין האנג: עכשיו בשבילי, זה היה משהו שיצא מהפגישה שהחברה שלך פשוט עשתה. זה היה משהו שהכה אותי – אתה לא’לא צריך להמיר הכל מהמסמך. המטרה שלך היא לא לדיגיטציה של כל המסמך. המטרה שלך היא לפרש את זה, לתפוס באמת את המידע שאתה רוצה וצריך … ולהשאיר את השאר.

[00:03:57] בעיניי זו הייתה נקודת מבט ייחודית. מעולם לא חשבתי על זה באמת. כשאני חושב על NLP, בעבר, חשבתי, אתה רוצה לפרש את המסמך כולו. אבל מה שלמדתי זה זה’זה לא המקרה. אתה’למעשה מחפש משהו מאוד ספציפי ולכן הוא למעשה הופך אותו למדויק יותר.

[00:04:11] ג’ון נברגל: ימין. נתונים הם נתונים. נתונים רלוונטיים הם מידע. זֶה’באמת המטרה כאן כדי לקבל את המידע.

[00:04:18] קולין האנג: עכשיו, לאחרונה הכרזת על הופעת הבכורה של מוצר ה- NLP שלך. האם אתה רוצה לספר לנו קצת יותר על זה?

[00:04:26] ג’ון נברגל: בהחלט. בהירות קונצנזוס היא המוצר שאנחנו’נוצר באופן ספציפי עם פקס בראש. אנו מבינים שכל כך הרבה מידע מועבר בתוך שירותי הבריאות באמצעות פקס.

[00:04:40] אבל כאשר הפקס הזה מוצג על המקלט’סוף, לעתים קרובות מאוד, זה’S קשה להכניס מידע זה למסד נתונים בקלות. לפעמים זה’S הניתן כפיסת נייר – זה עובר את התהליך הזה של הכניסה ידנית. לפעמים זה’s פשוט צמוד לרשומת מטופל כמסמך, אך לא ניתן לחפש בקלות.

[00:04:58] אז מה שאנחנו מנסים לעשות, באמצעות בהירות, הוא מבנה שמסמך לא מובנה – הכניס אותו למסד הנתונים באופן זה’s משמעותי ולאפשר להשתמש בו לשיפור חווית המטופל.

[00:05:11] קולין האנג: אז אם הייתי CIO או CMIO או כל מנהיג בתחום הבריאות לצורך העניין. מהם הסימנים או הטריגרים שאולי אני יכול לדעת שיש לי כמה נתונים לא מובנים, או אתגר או הזדמנות להתחבר לנתונים לא מובנים שאני מקדימה’t לפני?

[00:05:30] ג’ון נברגל: ארונות תיוק הוא רמז טוב. אם אתה רואה שיש לך מכונות פקס באזורים שונים בארגון שלך, זה’זה הולך להיות רמז. בכל פעם שיש לך נייר נערם, זה’רמז. כל הדברים האלה, ואני’אני בטוח אם אתה עובר בארגון הבריאות’זה די קל לראות במהירות רמזים מסוג זה ולהגיד – תראה, שם’זה הרבה נתונים כאן מועילים, זה’S פשוט לא מכניסים להקשר שניתן להשתמש בהם במפגש המטופל.

[00:05:59] קולין האנג: אני’גם אני בהנחה, הרבה תדפיסים. אם אתה רואה הרבה ניירות רק על השולחנות והדברים, זה’סימן נוסף לכך שאני’יש כאן הרבה נתונים לא מובנים.

[00:06:09] ג’ון נברגל: כן. זֶה’זה בדיוק נכון. וכל הנתונים הלא מובנים האלה הם פוטנציאליים, נכון. זה’כיצד נוכל לסגור את הפער בין המקום בו אנו נמצאים עכשיו ורופא מושכל לחלוטין מי’מטפל בחולה בכל זמן נתון.

[00:06:22] קולין האנג: זה פשוט מפתיע אותי שיש לנו כל כך הרבה מידע שננעל בפורמט הבלתי שמיש הזה, הפורמט הלא מובנה הזה. ומה אתה’דיבורים על זה ממש נוקב כי כן, עדיין יש לנו מכונות פקס, עדיין יש לנו אנשים שמדפיסים דברים, עדיין יש לנו מסמכי נייר. ומה אתה’דיבורים עליה היא היכולת לקחת את זה ולהפוך אותו למועיל עבור הקלינאי או המטופלים לצורך העניין.

[00:06:42] ג’ון נברגל: בדיוק. וכשאתה עושה את זה, אתה באמת מתחיל לפתוח כמה מהדברים שנמצאים בצללים שיכולים להועיל ביכולת לטפל בחולה וכרגע פשוט אל תעשה’לא יהיה סטטוס זה.

[00:06:55] קולין האנג: עכשיו, NLP הוא AI. זה’S תחת מטריית הבינה המלאכותית ו- AI. ואני חושב שלפני מספר שנים הגענו לראש מחזור ההייפ. AI הובטחו שזה יכול לעשות המון דברים. אני חושב שאנחנו’יש לרדת מהשיא הזה כי אנחנו’היו כמה כישלונות בעלי פרופיל גבוה של AI. איפה אתה חושב שאיי עכשיו? האם אנו בנקודה בה AI ממוקמת קצת יותר מציאותית בתחום הבריאות? ואם יש לנו כמה מקרי שימוש מציאותיים יותר עבור זה?

[00:07:23] ג’ון נברגל: ובכן, אני חושב ששני דברים קרה. מספר אחת, הטכנולוגיה מתקדמת ומספר שתיים, אנו מבינים טוב יותר כיצד להיות מסוגלים ליישם את הטכנולוגיה הזו על הבעיה.

[00:07:33] אז אני חושב מה שאנחנו’נלמד הוא שכדי שעיבוד שפות טבעיות יהיה יעיל באמת, עליו להיות הרבה הזדמנויות תרגול כדי להיות מסוגל ללמוד ממנו. זֶה’איפה למידת המכונה הזו נכנסת. וככל שאתה יותר’מסוגל להציג את המכונה, ככל שאתה יותר’מסוגל להראות את זה איך אתה מתקן את זה כאדם, המכונה זוכרת זאת.

[00:07:53] אז זה מתחיל להיות מסוגל לעשות את מה שאדם עושה. המפתח הוא שאתה צריך להיות מסוגל לעשות זאת שוב ושוב ושוב. וזה’באמת אחד היתרונות שיש לנו. יש לנו ממש מיליארדי דפי פקס הזורמים ברשת שלנו על בסיס קבוע, ומעניקים לנו הזדמנות לאמן את המערכת מיליארדי פעמים. זֶה’באמת איפה היתרון האמיתי שלנו בזה בא.

[00:08:21] קולין האנג: זה נשמע כמו זה’s רק יותר “AI מוכח”. זה מאוד חזק ואנחנו יודעים שזה עובד. וכמו שאמרת, אתה’הצלחתי לעשות זאת אלפי ואלפי פעמים בצורה חוזרת ונשנית. עבור AI, זה’זה מה שאתה רוצה להגיע אליו.

[00:08:33] ג’ון נברגל: בהחלט. בהחלט.

[00:08:35] קולין האנג: אז ג’ון, לאן אנשים יכולים לגלות מידע נוסף על קונצנזוס?

[00:08:39] ג’ון נברגל: אתה יכול לבקר אותנו בקונצנזוס.com וקבל את כל המידע שאתה צריך שם,

[00:08:44] קולין האנג: ג’ון אני מאוד מעריך את כל המידע הנהדר כמו תמיד. זה’שמחה לקבל אותך בתוכנית.

[00:08:48] ג’ון נברגל: תודה רבה לך על כך שיש לי אותי. אני באמת מעריך את זה.

חשבונית OCR באמצעות AI ו- NLP: מדריך למתחילים

אוטומציה של התהליכים הפיננסיים שלך קלה כאשר יש לך פיתרון OCR של חשבונית באמצעות AI ו- NLP. ככה זה עובד.

7 באוגוסט 2022

חשבונית OCR באמצעות AI ו- NLP יכולה להפוך את זרימת העבודה שלך ל- AP.

האם אתה מוכן לייעל זרימות עבודה עבור צוות ה- AP שלך, וחוסך את הזמן והכסף שלך? אז אתה צריך חשבונית תוכנת OCR! טכנולוגיה חדשה זו משתמשת בכוח של למידת מכונה כדי לחלץ נתוני חשבונית ולבטל את הצורך בהזנת נתונים ידנית לחלוטין.

מהי חשבונית OCR?

OCR מייצג זיהוי אופי אופטי, והיא מתייחסת לעיבוד קובץ סריקה או תמונה כדי למצוא את המילים בדף.

סביר להניח שנתקלת במונח ‘חשבונית OCR’ לפני כן’זה הופך לדרישה נפוצה יותר לעסקים המחפשים תוכנת אוטומציה של AP. תוכנת OCR היא סוג של הכרת חשבוניות שיכולה לקרוא חשבונית סרוקה ולנתח אותה כדי לאתר מידע חשוב בדף. השלב הראשון הוא להפוך את התמונה למילים; כמו בסריקת OCR מסורתית. השלב השני הוא לנתח את המילים האלה ולחלץ את המידע בחשבונית. נתונים שחולצו כוללים בדרך כלל:

• עמ ‘.O. מספרים
• יתרה לתשלום
• תאריך להגשה
• פרטי ספקים
• חשבונות בנק ופרטי תשלום

אם אתה עושה הרבה סריקת חשבוניות, אתה’יהיה צורך בתוכנת מיצוי נתונים הממנפת טכנולוגיית OCR כדי להשיג את תוצאות העיבוד המדויקות ביותר.

החשבונית הטובה ביותר ממשקי API של OCR מאומנים על אלפי חשבוניות כדי להיות מסוגלים לקרוא במדויק כל חשבונית נייר, לא משנה מה הפורמט. לא כל חשבוניות הספק נראות זהות, ואתה זקוק לפיתרון שיחלץ נתונים רלוונטיים לא משנה היכן הם נמצאים בדף.

מה זה NLP?

פתרונות OCR חכמים משתמשים גם ב- NLP (עיבוד שפה טבעית) כדי להבין את הסמנטיקה העומדת מאחורי מה’s כתוב בדף. מעבר רק לדמויות בחשבונית PDF, NLP מאפשרת לאלגוריתמי ה- AI להבין באופן מלא טרמינולוגיה שונה המשמשת לסיווג מדויק יותר של נתונים. במקום פשוט להפעיל חיפוש מילות מפתח, הרשתות העצביות המעורבות למעשה יוכלו להבין את המשמעות של וריאציות טרמינולוגיה.

התוצאה? עיבוד חשבוניות אוטומטי עם עמוק הבנה של חשבוניות כמו כל אחד מהצוות שלך. Document AI הופך את כל ההתקדמות האחרונה ב- NLP ו- AI לנגישות לכל אחד, ותרגיש שיש לך עוזר סופר-ידוע, בעל עוצמה גבוהה מאחורי מסך המחשב.

היתרונות של חשבונית OCR באמצעות AI ו- NLP

יישום פיתרון OCR של חשבונית לזרימת העבודה שלך ב- AP עשוי להיות אחת ההחלטות המרחיקות לכת שתקבל השנה. להלן רק כמה יתרונות שתוכלו לצפות לראות:

יעיל יותר זמן

שימוש בתוכנת לכידת חשבונית OCR מוציא את הניחושים מעיבוד חשבוניות. במקום להסתמך על הזנת נתונים ידנית, תוכנה מסוג זה יכולה לעבד חשבונית תוך שניות, ולשחרר הרבה זמן לעובדים שלך. במקום זאת, הם יכולים להתמקד במשימות הרבות האחרות של תפקידיהם, להבטיח בידיעה כי החשבוניות עוברות במדויק.

עובד על חשבוניות סרוקות

החלק המסובך של מציאת התוכנה הנכונה לעיבוד חשבוניות הוא להבין אילו מהן עדיין יעבדו על חשבוניות סרוקות. עכשיו אתה יודע – פשוט חפש כלי לכידת נתונים המשתמש ב- OCR, וכלי מיצוי זה יתפקד ללא רבב אפילו על חשבוניות הנייר שלך.

לשלם בזמן, בכל פעם

ספקים רבים מציעים תנאים חיוביים אם אתה משלם את החשבוניות שלך מוקדם. זה’בדרך כלל עיבוד חשבוניות המונע את שכרם מוקדם, מכיוון שהצוות שלך מתמודד כל הזמן עם צבר. על ידי אוטומציה של עיבוד חשבוניות, כעת תוכל לנצל את כל תמריצי התשלום המוקדמים שמציעים הספקים שלך!

מדוע לבחור באפינדה’S מחלץ חשבונית?

Affinda’מחלץ חשבונית S הופך פופולרי יותר ויותר בקרב חברות קטנות ועסקים ברמת הארגון כאחד. הסוד? אנו מציעים חולץ חשבונית עם פונקציונליות ודיוק דומה לרבים מהמתחרים שלנו אך בנקודת מחיר טובה בהרבה. חסוך כסף תוך שמירה על דיוק ושימוש.

מנתח החשבונית שלנו כולל גם טכנולוגיית זיהוי אדפטיבי. במקום להסתמך על תבניות עבור המנתח שלנו להכיר בשדות חשבוניות, הוא נועד להסתגל לכל סוג חדש של פורמט, לנתח כל מסמך למידע הרלוונטי.

אלגוריתם למידת המכונה שלנו פירושו כי Affinda’S Parser של חשבונית לומד מהטעויות שלה, משתפר כל הזמן לאורך זמן. זה יכול לזהות מגוון רחב של שדות רלוונטיים, כולל סכום חשבונית, מספר PO, פרטי ספקים, תאריך הזמנה, נתוני SKU, מספר חשבונית וכתובת.