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2023-07-05 11:44:24
在瞬息万变的数字化时代,快速准确地处理文档数据是保持竞争力的关键。传统的文档处理实践很繁琐,很多公司仍然面临着诸多挑战,比如不正确的标签以及由于非数字化文档处理而导致的手动数据提取会浪费大量时间。现在,很多公司正在借助数字化转型来应对这些挑战。
OCR技术可识别物理材料和图像中的文本,然后将文本转换为数字文件,例如PDF。使用OCR的解决方案对于帮助减轻文档处理的麻烦至关重要。但是,传统的OCR技术有其局限性的。
现在,随着AI功能的发展,很多公司已开始创建和训练机器学习(ML)模型以应用于OCR。基于模型的OCR引擎或者所谓的智能OCR引擎,能在将文档和文本大规模数字化的同时,减少错误。智能OCR可帮助公司数字化文档和图像,而这些文档和图像以前被证明是传统OCR系统所面临的挑战,例如手写字母,复选框和划线。
使用传统OCR软件的公司可能难以扩展文档分类工作。传统的OCR引擎使用简单的方法(例如标头识别)对文档类型进行分类。这种方法可能会限制公司在粒度级别上对文档进行分类的能力。一旦使用传统的OCR解决方案对文档进行分类,公司通常仅限于文档模板、预定义的“配方”,或者用于在文档中查找该字段的“规则”。但在文档分类和数据提取中利用AI的优势改变了这一状态,让整个过程变得更加容易。
使用AI进行文档分类和数据提取是整个过程中迈出的重要一步,可为组织提供自动化和准确的文档处理功能。从长远来看,客户可以开始制定路线图的方式来利用AI功能,然后对提取的文本进行更多处理。使用AI,客户可以通过引用来自多个文档或来自各种后端系统的数据来验证错误。借助AI执行上述类型的任务是完全可能的,使用AI扩展OCR,可以使文档处理成为流程中更有价值且不那么乏味的部分。
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