RO
AutentificareÎncepeți acum
Glosar

Prelucrarea inteligentă a documentelor (IDP)

Ce este Prelucrarea inteligentă a documentelor (IDP)?

Prelucrarea inteligentă a documentelor (IDP) citește automat documente precum facturi, contracte sau formulare, le identifică tipul și transformă detaliile relevante în date structurate. Combină recunoașterea textului pentru documentele scanate, procesarea limbajului natural și reguli de validare. Organizațiile economisesc introducerea manuală a datelor și accelerează procese precum tratarea facturilor sau a corespondenței primite. Câmpurile incerte ar trebui verificate de oameni.

Cum ajută KI.ordo

Șablonul KI.ordo pentru extragerea din documente preia câmpuri precum data, expeditorul, sumele și termenele din textul documentelor; fișierele PDF bazate pe text și fișierele Word pot fi importate drept cunoștințe, însă documentele scanate fără strat de text nu pot.

Aflați mai multe : Prelucrarea inteligentă a documentelor (IDP)

Șabloane potrivite

Subiecte

  • Documente
  • extragerea datelor
  • Automatizare

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul
← Toți termenii

Termeni înrudiți

Recunoașterea optică a caracterelor (OCR)

Recunoașterea optică a caracterelor (OCR) transformă textul conținut în imagini, precum scanări, fotografii sau faxuri, în text care poate fi citit de mașini. Doar astfel documentele pot fi căutate, copiate sau prelucrate automat. OCR-ul modern folosește rețele neuronale și poate recunoaște și tabele, structuri de pagină și, în unele cazuri, scrisul de mână. Utilizările tipice includ prelucrarea facturilor, digitizarea arhivelor și citirea formularelor; calitatea depinde mult de calitatea imaginii.

  • documente
  • recunoașterea textului
  • +1

Recunoașterea entităților denumite (NER)

Recunoașterea entităților denumite (NER) este o tehnică de procesare a limbajului natural care găsește în text nume de persoane, companii și locuri, precum și date calendaristice sau sume, și atribuie fiecăruia o categorie. Transformă textul liber în date structurate. Exemplu: compania expeditorului, persoana de contact, data livrării și suma facturii sunt extrase automat dintr-un e-mail și transferate într-un CRM.

  • NLP
  • extragerea informațiilor
  • +1
Șablon

Date nestructurate

Datele nestructurate nu urmează o schemă fixă de tabel: e-mailuri, contracte, manuale, pagini web, prezentări, imagini sau înregistrări audio. Ele reprezintă o mare parte din cunoștințele unei organizații, dar au fost mult timp greu de analizat automat. Modelele lingvistice pot citi și căuta într-un asemenea conținut și îl pot transforma în informații structurate, de exemplu extrăgând dintr-un contract termenele și sumele într-un tabel.

  • Date
  • Documente
  • +1

IA extractivă

IA extractivă desemnează metodele care extrag informații existente din texte sau documente, în loc să scrie conținut nou. Rezultatul provine cuvânt cu cuvânt sau într-o structură fixă din sursă – de exemplu numere de factură din fișiere PDF, propoziții-cheie pentru un rezumat sau pasajul relevant ca răspuns la o întrebare. Deoarece nu se inventează nimic, riscul de afirmații false este mai mic decât în cazul abordărilor pur generative; cele două sunt adesea combinate.

  • extragerea informațiilor
  • Documente
  • +1
Șablon