Ecco una rottura dei concetti chiave:
1. Tipi di documenti:
* Documenti strutturati: Questi hanno un formato e un'organizzazione predefiniti (ad esempio fogli di calcolo, database, fatture, PDF).
* Documenti non strutturati: Questi mancano di una struttura fissa (ad es. Email, articoli, note scritte a mano).
2. Passaggi chiave:
* Acquisizione del documento: Trasmettere il documento in un formato che il computer può elaborare (ad es. Scansione, OCR, integrazione API).
* Preprocessing: Pulire il documento, rimuovere il rumore e prepararlo per l'analisi.
* Estrazione dei dati: Identificare ed estrarre informazioni chiave dal documento (ad es. Date, nomi, indirizzi, importi).
* Analisi del contenuto: Comprendere il significato e il contesto delle informazioni estratte (ad es. Analisi del sentimento, modellazione di argomenti).
* Azione/output: Utilizzo delle informazioni elaborate per automatizzare le attività (ad esempio, generare report, aggiornare i database, attivare flussi di lavoro).
3. Tecniche e tecnologie:
* Riconoscimento ottico del carattere (OCR): Convertire le immagini del testo in dati leggibili dalla macchina.
* Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): Usando algoritmi per comprendere e interpretare il linguaggio umano.
* Machine Learning (ML): Modelli di formazione su dati etichettati per automatizzare le attività come l'estrazione dei dati e l'analisi del contenuto.
* Deep Learning (DL): Un sottoinsieme di ML che utilizza reti neurali artificiali per compiti più complessi.
* Vision per computer: Consentendo ai computer di "vedere" e interpretare le immagini, compresi i documenti.
4. Applicazioni:
* Automazione dei processi aziendali: Automando attività come l'elaborazione delle fatture, l'analisi del contratto e l'assistenza clienti.
* Gestione delle relazioni con i clienti (CRM): Estrazione di informazioni dalle comunicazioni dei clienti per personalizzare le interazioni.
* Finanza: Analisi dei bilanci, rilevare frodi e gestire il rischio.
* Healthcare: Elaborazione dei registri dei pazienti, automatizzare i reclami assicurativi e supportare la ricerca medica.
* Legal: Revisione dei contratti, generazione di documenti legali e conduzione di due diligence.
In sostanza, l'elaborazione dei documenti mira a colmare il divario tra documenti leggibili dall'uomo e dati completati da computer, sbloccando nuove possibilità di automazione, efficienza e processo decisionale.
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