Die Dokumentverarbeitung umfasst eine breite Palette von Techniken und Technologien, mit denen Computer Informationen verstehen und manipulieren können, die in Dokumenten enthalten sind . Es geht nicht nur darum, Dokumente zu lesen, sondern auch darum, aussagekräftige Daten zu extrahieren, seine Inhalte zu analysieren und Aktionen basierend auf diesem Verständnis auszuführen.
Hier ist eine Aufschlüsselung der Schlüsselkonzepte:
1. Dokumenttypen:
* Strukturierte Dokumente: Diese haben ein vordefiniertes Format und eine vordefinierte Organisation (z. B. Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Rechnungen, PDFs).
* unstrukturierte Dokumente: Diese fehlt eine feste Struktur (z. B. E -Mails, Artikel, handgeschriebene Notizen).
2. Schlüsselschritte:
* Dokumentakquisition: Wenn Sie das Dokument in ein Format bringen, kann der Computer verarbeiten (z. B. Scannen, OCR, API -Integration).
* Vorverarbeitung: Reinigen Sie das Dokument, Entfernen von Rauschen und Vorbereitung für die Analyse.
* Datenextraktion: Identifizieren und Extrahieren von Schlüsselinformationen aus dem Dokument (z. B. Daten, Namen, Adressen, Beträge).
* Inhaltsanalyse: Verständnis der Bedeutung und des Kontextes der extrahierten Informationen (z. B. Stimmungsanalyse, Themenmodellierung).
* Aktion/Ausgabe: Verwenden der verarbeiteten Informationen zur Automatisierung von Aufgaben (z. B. Generierung von Berichten, Aktualisierung von Datenbanken, Auslösen von Workflows).
3. Techniken und Technologien:
* optische Zeichenerkennung (OCR): Konvertieren von Bildern von Text in maschinenlesbare Daten.
* Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Verwenden von Algorithmen, um die menschliche Sprache zu verstehen und zu interpretieren.
* maschinelles Lernen (ML): Trainingsmodelle für markierte Daten zur Automatisierung von Aufgaben wie Datenextraktion und Inhaltsanalyse.
* Deep Learning (DL): Eine Untergruppe von ML unter Verwendung künstlicher neuronaler Netzwerke für komplexere Aufgaben.
* Computer Vision: Ermöglichen von Computern, Bilder einschließlich Dokumente zu "sehen" und zu interpretieren.
4. Anwendungen:
* Business Process Automation: Automatisierung von Aufgaben wie Rechnungsverarbeitung, Vertragsanalyse und Kundenbetreuung.
* Kundenbeziehungsmanagement (CRM): Extrahieren von Informationen aus der Kundenkommunikation zur Personalisierung von Interaktionen.
* Finanzen: Analyse von Abschlüssen, Erkennen von Betrug und Verwaltung von Risiken.
* Gesundheitswesen: Verarbeitung von Patientenakten, Automatisierung von Versicherungsansprüchen und Unterstützung der medizinischen Forschung.
* legal: Reviewing contracts, generating legal documents, and conducting due diligence.
Im Wesentlichen zielt die Verarbeitung von Dokumenten darauf ab, die Lücke zwischen humanen lesbaren Dokumenten und computergestützten Daten zu schließen und neue Möglichkeiten für Automatisierung, Effizienz und Entscheidungsfindung freizuschalten.
