如今，人工智能涵蓋了越來越多的領域。它檢查比薩餅的準備情況，搜索罪犯并分析大爆炸的起源。在本文中，我們將討論更多日常用例：如何使用人工智能自動執行文檔流程并將處理時間減少到幾秒鐘，以及為什么幾乎所有公司的增長都可能停止。OCR是什么，為什么文書工作自動化是很少使用，我們已經在開發我們自己的RPA解決方案的過程中學習。

　　OCR作為RPA的一部分-那是什么？

隨著文書工作的增多（無休止的文件準備，合同，填充，協議和表格），后臺的成本也隨之增加。反過來，該部門不僅需要管理，而且要花很多錢。機器人流程自動化（RPA）可以通過優化所有流程而無需更改其結構來大大降低您的費用。簡單地說，基于RPA的技術的核心是光學字符識別-OCR。

假設您要貸款。快速檢查您的護照，自動檢查數據，幾分鐘后，您的申請被批準了。如果我們不再需要執行員工的日常操作（例如將數據手動輸入到系統中），這將成為可能。這正是OCR技術的工作原理。它識別圖片，在一秒鐘之內將其劃分為單獨的字段，提取必要的數據，然后自動將其輸入表格，合同，CRM，應用程序等。這樣，在使與文檔處理有關的所有過程都大大加快的同時，將手工工作量降到了最低。

結果，該技術降低了整個部門完全關閉后的辦公成本，同時提高了操作員的滿意度：現在，他們可以將更多的時間投入到客戶身上。

　　用例

在日常生活中，OCR用于多種情況。這里是其中的一些：

· 自動讀取銀行卡；

· 即時護照識別；

· 自動填充您在線帳戶中的付款數據；

· 快速將數據輸入合同；

· 核對來自不同來源的客戶數據；

· 自動完成CRM；

· 以及更多。稍后，我們將回到這一點。

現在，讓我們談談技術的弊端。

　　文字識別精度

OCR的第一個變體是1950年在美國發明的。到今天，它已經由不同的市場參與者代表，但是在我們自己的技術開發和客戶開發過程中，我們意識到現有的解決方案并不適合每個客戶。這就是為什么。

例如，當前，ID中的文本識別質量不超過85%。當處理模糊，淺色或褶皺的圖片時，該算法仍然可以處理錯誤。所有這些因素都會影響質量，并干擾系統正確識別文本。為了改進它，我們在該技術中實現了兩個新功能。

· 上下文分析。接收到的文本結果還通過神經網絡運行，該網絡經過訓練可以考慮上下文并自動糾正錯誤。這與您在Google上搜索內容時搜索引擎糾正錯字的方式非常相似。

· 人在環。系統提取的文本將傳輸給船上合格的群眾工進行驗證。它們補充了AI的工作并消除了可能的錯誤。該算法與人工的結合在任何文本中都將識別準確率從85%提高到了99%。可喜的是，手動驗證解決了手寫文本的問題：它教導了算法來查找和糾正錯誤，并且隨著時間的流逝，識別的質量不斷提高，而成本卻保持不變。

　　數據安全

當我們使用“人在循環中”的概念并且以我們的能力識別文本時，就會出現數據傳輸及其正確存儲的問題。如何保證客戶的數據安全?我們使用匿名化，避免數據存儲在服務器上。這也可以使用客戶端的服務器和員工來完成。

這是一個例子。該算法對圖片進行模糊處理，并在客戶端將護照分為幾個字段。信息以匿名形式到達我們的服務器：無法確定哪個字段屬于特定人員。這些字段被單獨識別，并使用HTTPS加密發送回客戶端。整個過程不到一秒鐘。

您可以通過REST API連接該技術-這非常簡單，因為幾乎所有系統都支持該技術。

　　簡而言之

作為RPA的一部分，OCR可以減少后臺的成本，并可以大大提高公司的績效。即使AI處理個人數據，您也不必擔心結果，因為有些解決方案可以保證高達99%的數據安全性和文本識別質量。

通過上述介紹，使用AI自動化文檔處理時會得到什么結果相信大家已經清楚了吧，想了解更多關于人工智能的信息，請繼續關注中培偉業。