Jampena.com – Data telah menjadi landasan bagi sebagian besar bisnis. Ini dapat memberikan wawasan yang berarti, menghasilkan prospek/penjualan, membantu pertumbuhan perusahaan.
Tetapi data yang berlimpah ini harus ditangkap dan diinterpretasikan. Masalah pertama adalah menangkap data dari dokumen.
Sebagian besar perusahaan tidak dapat mengekstrak data secara efektif dari dokumen tidak terstruktur dan oleh karena itu mereka tidak menggunakan data untuk meningkatkan bisnis mereka.
Masalah berikutnya adalah ketika perusahaan mengumpulkan data, tetapi mereka tidak tahu bagaimana mengekstrak dan menafsirkan data ini.
Perusahaan-perusahaan ini membuang terlalu banyak waktu untuk mengekstraksi data tidak terstruktur secara manual, tanpa mendapatkan wawasan yang mereka inginkan.
Apa itu Intelligent Document Processing
Intelligent Document Processing (IDP) mengubah informasi tidak terstruktur dan semi terstruktur menjadi data yang dapat digunakan.
Data bisnis adalah inti dari transformasi digital; sayangnya, 80% dari semua data bisnis disematkan dalam format tidak terstruktur seperti dokumen bisnis, email, gambar, dan dokumen PDF.
Intelligent Document Processing adalah otomatisasi generasi berikutnya, yang mampu menangkap, mengekstrak, dan memproses data dari berbagai format dokumen.
intelligent document processing software menggunakan teknologi AI seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), Computer Vision, pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan, mengkategorikan, dan mengekstrak informasi yang relevan, dan memvalidasi data yang diekstraksi.
Perbedaan Antara Pemrosesan Dokumen Cerdas dan Pengenalan Karakter Optik
IDP berbeda dengan OCR atau pengambilan data. IDP memang menggunakan teknologi OCR, tetapi lebih besar dari itu.
Ini juga menggabungkan lebih banyak teknologi yang membantu sistem IDP untuk membuat keputusan yang dipikirkan dengan matang. IDP juga berbeda dengan otomatisasi proses robotik.
RPA adalah tugas tunggal yang terpisah yang berjalan pada model yang didorong dan dilatih data.
Tetapi model ini hanya dapat melakukan satu tugas berulang yang dilatihnya. RPA tidak memiliki kemampuan untuk memahami dan menginterpretasikan data seperti sistem IDP.
Cara Kerja Intelligent Document Processing
intelligent document processing (IDP) menggunakan pembelajaran mesin untuk mengekstrak data dari dokumen untuk mendukung upaya otomatisasi. IDP umumnya terdiri dari lima langkah berikut.
Penyerapan & Prapemrosesan
Data diambil dari beberapa jenis konten dan disiapkan untuk diproses. Persiapan ini meliputi penggabungan/pemisahan dokumen, validasi data, dan koreksi render berkualitas rendah.
Beberapa solusi juga menyediakan alat untuk pelabelan dan anotasi data, yang sering dilakukan oleh human-in-the-loop (HITL).
Klasifikasi
Dokumen kemudian diklasifikasikan ke dalam kategori yang berbeda. Proses ini bisa manual atau otomatis, dengan solusi lanjutan yang menawarkan saran untuk kategori berdasarkan taksonomi yang ada. Pada tahap ini, manusia biasanya terlibat dalam pembuatan kategori dan definisi, serta validasi data.
Ekstraksi
Pembelajaran mesin mengekstrak data dari berbagai jenis konten dan mendukung penanganan beragam format.
Beberapa solusi memerlukan lebih sedikit data pelatihan daripada yang lain agar model ML dapat mengekstrak data dengan cepat dan akurat. Selama langkah ini, manusia melatih model pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi bidang yang akan diekstraksi.
Validasi dan Umpan Balik
Data yang diekstraksi kemudian divalidasi terhadap data internal/eksternal. Masukan manusia digunakan untuk menangani outlier, prapemrosesan, klasifikasi, peningkatan kualitas ekstraksi, dan pelatihan model ML tambahan.
Integrasi
Data yang divalidasi dikirim ke aplikasi hilir untuk digunakan. Integrasi IDP yang umum mencakup platform layanan pelanggan, alat pengayaan data, dan solusi RPA. Pada akhirnya, di sinilah data mendarat untuk pengambilan keputusan dan peningkatan proses bisnis.
Kesimpulan
Pemrosesan dokumen cerdas adalah cara untuk mengekstrak informasi secara otomatis dari dokumen digital, menggunakan teknik kecerdasan buatan.
Ini mungkin melibatkan penggunaan pengenalan karakter optik (OCR) untuk mengonversi gambar teks menjadi teks yang dapat dibaca mesin, atau menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mengekstrak makna dari teks tidak terstruktur.
Sistem pemrosesan dokumen yang cerdas penting karena dapat mengotomatiskan banyak proses yang saat ini dilakukan secara manual.
Ini termasuk proses penggalian data dari dokumen dan mengubahnya menjadi informasi yang berguna dalam sistem lain.
Semoga informasi terkait intelligent document processing yang kami sampaikan disini bisa bermanfaat dan mrnambah wawasan.
