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当IDP遇见RPA:充分发挥智能自动化潜力

[RPA动态] 2021-11-22 来源:用户投稿 作者:RPA机器人

随着数字化转型的不断推进,企业数据量呈现出爆炸式增长。在快速增长的数据中,非结构化数据占比高达80%。


由于格式复杂、标准多样,非结构化数据处理起来既困难又耗时。面对海量非结构化数据,如果没有自动化解决方案,人工手动处理将面临巨大挑战。


即使有RPAOCR加持,也只能自动解决一部分文档处理问题,仍需要人工手动干预才能从非结构化格式中提取相关数据。


而在RPA平台中嵌入IDP(智能文档处理)能力,可以把关键信息从半结构化/非结构化数据中提取出来,形成结构化数据,从而让RPA更快更好地处理文档数据,进一步实现业务流程的端到端自动化。


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智能文档处理

(Intelligent Document Processing,IDP)

IDP基于光学字符识别(OCR)、计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)、深度学习(DL)等人工智能(AI)技术,从各种文档格式中捕获、提取和处理数据,并将其转换为结构化的可用数据,从而为以文档为中心的业务流程提供端到端的自动化。



IDP有何优势?


IDP是智能自动化的重要组成部分,能够与其他核心业务应用程序集成,最大限度地减少人为干预,处理复杂文档格式下的数据,并满足合规要求。 


01

降低成本

智能文档处理减少了手动处理文档、提取信息和向其他业务系统提供信息的成本。


02

提高精度

仅提取数据是不够的。提取的数据必须是高精度和高质量的。高精度地提取数据对企业至关重要。IDP提供可训练的机器学习技术,用于不断提高分类精度。 


03

强大的自动化

IDP可以轻松地与RPA相结合,从而使企业能够简化业务操作,且几乎不需要人工参与,进一步实现业务流程的端到端自动化。


04

提高生产力

由于IDP可以自动处理文档,几乎不需要人工交互,因此员工可以投入时间更好地分析数据,以专注于更具战略性的工作。


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IDP与OCR有何区别?


IDP通过使用OCR来提取数据,但更进一步。IDP结合了多种AI技术,即使是最难自动化的数据形式,也能被其识别提取。


OCR可以扫描文档并将其转换为机器可读的形式,但它无法像IDP那样理解数据。


例如,OCR可以从文档中识别出数字1990,但却不知道这些数字是出生日期的一部分。而IDP却能很好地根据上下文理解这一数据背后的含义。


简而言之,IDP易于设置和部署,可以识别和提取多种格式信息,不断学习,并随着时间的推移不断改进。


IDP与RPA相结合,可为企业提供比OCR识别更复杂、更精确的智能文档自动化解决方案。


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IDP应用场景


01

银行金融服务

银行支票签名验证是一项手动任务。在兑现支票付款之前,银行人员需要访问KYC文件并验证签名的真实性。这一过程重复且耗时。


IDP可以提取并验证签名信息,使这一操作自动化。此外,在银行开户、抵押贷款申请等业务中,也可以使用IDP解决方案提升处理效率和准确率。


02

保险

索赔表格通常是索赔人签署的纸质表格。保险专员需要根据保单文件,核实索赔的保险范围和资格,还需要核实发票和收据等证明文件。


IDP在保险行业非常有用,可自动处理文件包括人寿保险申请、汽车事故索赔、残疾表格、受益人变更表格、年金账户表格等文件。


03

政府

尽管许多政府部门都在追求数字化,但仍无法摆脱纸质签名表格。工作人员不得不手动处理并归档这些文件。


IDP能自动提取税务表格、社保档案等文件数据,助力数字政府建设。

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