DOCUMENT DATA EXTRACTION
המידע כבר במסמך.לא צריך להקליד אותו שוב.
חשבוניות, תעודות משלוח, הזמנות וקבצים עסקיים מגיעים לעסק בכל יום. במקום שמישהו יקרא כל מסמך, יחפש את הנתונים הנכונים ויקליד אותם מחדש - אפשר לבנות תהליך שקולט את המסמך, מחלץ את המידע שצריך ומעביר אותו למקום שבו העסק באמת צריך אותו.
בואו נבדוק את התהליך שלכם
המסמכים דיגיטליים. העבודה עליהם עדיין ידנית.
הקובץ אולי מגיע במייל, ב-PDF או בסריקה - אבל מהרגע שהוא מגיע, מישהו עדיין צריך לפתוח אותו ולעשות את העבודה.
- לפתוחאת המסמך ולזהות מה הוא.
- למצואאת הנתונים הרלוונטיים.
- להקלידאותם למערכת, לאקסל או לדוח.
- לבדוקשהכול הועתק נכון.
כשזה מסמך אחד, זו פעולה קטנה. כשזה קורה שוב ושוב לאורך החודש - זה כבר תהליך עסקי.
הבעיה מתחילה כשהמידע זהה - אבל המסמכים לא.
חשבונית מספק אחד שמה את מספר ההזמנה למעלה. ספק אחר שם אותו בטבלה. תעודת משלוח בנויה אחרת לגמרי. מסמך נוסף מגיע כסריקה. אבל העסק עדיין צריך בסוף את אותם הדברים:
- ספק
- תאריך
- מספר מסמך
- פריטים
- כמויות
- סכומים
- הזמנה
- לקוח
המסמך נכנס. המידע יוצא מוכן לעבודה.
- 01
קליטה
המסמך מגיע בדרך שבה העסק כבר עובד - קובץ, העלאה למערכת או מקור קיים.
- 02
זיהוי וחילוץ
המערכת מזהה את המידע הרלוונטי במסמך ומחלצת את השדות שהוגדרו לתהליך.
- 03
בדיקה ולוגיקה
הנתונים יכולים לעבור בדיקות, התאמות וכללים עסקיים לפני שהם ממשיכים הלאה.
- 04
שימוש
המידע מגיע למקום שבו צריך אותו - מערכת קיימת, דוח, בסיס נתונים או תהליך המשך.
אוטומטי לא חייב להיות עיוור.
לא כל נתון צריך לעבור ישר למערכת בלי שאף אחד יראה אותו. בתהליכים שבהם הדיוק חשוב, אפשר לבנות נקודות בקרה: לבדוק נתונים מסוימים, לסמן חריגות או להעביר לבדיקה אנושית רק את המקרים שדורשים תשומת לב.
המטרה היא לא להוציא את האדם מהתהליך בכל מחיר. המטרה היא להשאיר לו רק את החלק שבו באמת צריך אותו.
איזה מידע אפשר לחלץ ממסמכים?
זה תלוי במסמך ובתהליך העסקי. פתרון יכול להיות מוגדר לחילוץ שדות ספציפיים, טבלאות ומבני מידע שנדרשים להמשך העבודה.
- חשבוניות וקבלותמספר מסמך, ספק, תאריך, סכומים, שורות ופריטים.
- תעודות משלוחמספר תעודה, פריטים, כמויות, לקוח ותאריכים.
- הזמנותמספר הזמנה, מוצרים, כמויות ופרטי הזמנה.
- טפסיםשדות, בחירות, טבלאות ומידע מוגדר.
- מסמכים עסקיים אחריםהמידע הספציפי שהתהליך שלכם צריך.
לחלץ את הנתון זו רק ההתחלה.
אם בסוף התהליך קיבלנו קובץ נתונים יפה שאף אחד בעסק לא משתמש בו - לא פתרנו הרבה. השאלה האמיתית היא מה צריך לקרות עם המידע אחרי שחילצנו אותו.
- לעדכןמערכת קיימת.
- לנתחלהכניס את המידע לדוחות ולמדדים.
- להפעילאת השלב הבא בתהליך.
לכן אני לא מתחילה מהשאלה איזה כלי OCR צריך. אני מתחילה מהמסמך שנכנס ומהתוצאה שהעסק צריך לקבל.
מסמכים שונים. תמונה אחת ברורה.
בפרויקט בתחום התחבורה, מידע תפעולי הגיע ממסמכים ומחשבוניות בפורמטים שונים. במקום לעבור ידנית על כל מקור כדי לבנות תמונת מצב, נבנתה מערכת שמארגנת את המידע למבנה אחיד ומאפשרת להציג אותו לפי המדדים שהעסק צריך.
INPUT
חשבוניות · מסמכים בפורמטים שונים · מידע תפעולי
OUTCOME
נתונים מובנים · מדדים בני השוואה · תמונה תפעולית ברורה
האם כל תהליך כזה צריך AI?
לא.
לפעמים OCR וכללים קבועים מספיקים. לפעמים מבנה המסמכים משתנה ודורש יכולת מתקדמת יותר להבנת מסמכים. ולפעמים בכלל צוואר הבקבוק נמצא בשלב שאחרי החילוץ.
הטכנולוגיה נבחרת לפי המסמכים, לפי רמת הדיוק הנדרשת ולפי מה שהעסק צריך לעשות עם המידע.
שאלות שחוזרות
- אפשר לחלץ נתונים מחשבוניות בפורמטים שונים?
- כן. אפשר לבנות תהליכי עיבוד שמתמודדים עם פריסות שונות, בהתאם לסוגי המסמכים ולפתרון שנבחר. במסמכים שחוזרים במבנים שונים, חשוב לבדוק את הדוגמאות האמיתיות של העסק ולהגדיר בהתאם את תהליך החילוץ.
- אפשר לעבד גם מסמכים סרוקים?
- כן. OCR יכול לשמש לחילוץ טקסט מתמונות וממסמכים סרוקים, ולאחר מכן אפשר למפות את המידע לשדות ולמבנה הנדרש.
- לאן אפשר להעביר את הנתונים אחרי החילוץ?
- זה תלוי בתהליך. המידע יכול להישמר במערכת, בבסיס נתונים או בדוח, או להמשיך לשלב אחר בתהליך העסקי.
- צריך לדעת מראש איזו טכנולוגיה מתאימה?
- לא. מתחילים מהמסמכים הקיימים, מהמידע שצריך לחלץ וממה שצריך לקרות איתו בסוף. משם מחליטים אם הפתרון דורש OCR, AI, אוטומציה, מערכת מותאמת או שילוב ביניהם.
עדיין מעתיקים מידע ממסמכים ידנית?
שלחו לי כמה דוגמאות של המסמכים שאתם עובדים איתם וספרו לי לאן המידע צריך להגיע. לא צריך לדעת אם הפתרון הוא AI, אוטומציה או מערכת - זה בדיוק החלק שאני עוזרת להבין.
בואו נדברלא צריך להגיע עם אפיון, ולא צריך לדעת איזה פתרון מתאים.