PL
Zaloguj sięZacznij teraz
Słownik pojęć

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP)

Czym jest Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP)?

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) automatycznie odczytuje dokumenty, takie jak faktury, umowy czy formularze, rozpoznaje ich rodzaj i przekształca istotne dane w dane ustrukturyzowane. Łączy rozpoznawanie tekstu na skanach, przetwarzanie języka naturalnego i reguły walidacji. Organizacje oszczędzają ręczne wprowadzanie danych i przyspieszają procesy, takie jak obsługa faktur przychodzących czy poczty. Niepewne pola powinni sprawdzić ludzie.

Jak pomaga KI.ordo

Szablon KI.ordo do ekstrakcji z dokumentów wyodrębnia z tekstu dokumentu pola takie jak data, nadawca, kwoty i terminy; pliki PDF z warstwą tekstową i dokumenty Word można zaimportować jako wiedzę, ale zeskanowanych dokumentów bez warstwy tekstowej nie.

Dowiedz się więcej : Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP)

Pasujące szablony

Tematy

  • Dokumenty
  • ekstrakcja danych
  • Automatyzacja

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo
← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR)

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) zamienia tekst zawarty w obrazach, takich jak skany, zdjęcia lub faksy, na tekst czytelny dla maszyn. Dopiero wtedy dokumenty można przeszukiwać, kopiować lub automatycznie przetwarzać. Nowoczesny OCR wykorzystuje sieci neuronowe i potrafi też rozpoznawać tabele, układ strony, a w niektórych przypadkach pismo odręczne. Typowe zastosowania to przetwarzanie faktur, digitalizacja archiwów i odczyt formularzy; jakość silnie zależy od jakości obrazu.

  • dokumenty
  • rozpoznawanie tekstu
  • +1

Rozpoznawanie nazwanych encji (NER)

Rozpoznawanie nazwanych encji (NER) to technika przetwarzania języka naturalnego, która znajduje w tekście nazwy osób, firm i miejsc, a także daty lub kwoty, i przypisuje każdą z nich do kategorii. Zamienia swobodny tekst w dane ustrukturyzowane. Przykład: z e-maila automatycznie wyodrębniane są firma nadawcy, osoba kontaktowa, termin dostawy i kwota faktury, które trafiają do systemu CRM.

  • NLP
  • Ekstrakcja informacji
  • +1
Szablon

Dane nieustrukturyzowane

Dane nieustrukturyzowane nie mają stałego schematu tabelarycznego: to e-maile, umowy, instrukcje, strony internetowe, prezentacje, obrazy lub nagrania audio. Stanowią dużą część wiedzy organizacji, ale przez długi czas trudno było je automatycznie analizować. Modele językowe potrafią odczytywać i przeszukiwać takie treści oraz przekształcać je w informacje ustrukturyzowane, na przykład wyodrębniać z umowy terminy i kwoty do tabeli.

  • Dane
  • Dokumenty
  • +1

Ekstrakcyjna AI

Ekstrakcyjna AI to metody, które wydobywają istniejące informacje z tekstów lub dokumentów, zamiast pisać nowe treści. Wynik pochodzi dosłownie lub w ustalonej strukturze ze źródła – jak numery faktur z plików PDF, kluczowe zdania do streszczenia czy odpowiedni fragment w odpowiedzi na pytanie. Ponieważ nic nie jest zmyślane, ryzyko fałszywych twierdzeń jest mniejsze niż w podejściach czysto generatywnych; często łączy się obie metody.

  • Ekstrakcja informacji
  • Dokumenty
  • +1
Szablon