Когда дело доходит до сбора всех типов данных, особенно неструктурированных, для сквозных инициатив по автоматизации процессов, компании используют OCR, технологию, которая имеет свои ограничения.

Компании изо всех сил пытаются извлечь соответствующую информацию, что приводит к ошибочным отчетам, потере данных и перегруженности документами. В таких ситуациях компании не могут полагаться только на OCR, и именно здесь CMR становится потенциальным разрушителем.

CMR может автоматизировать извлечение данных из структурированных и неструктурированных документов, которые могут содержать:

  • Флажки
  • Таблицы
  • Изображения
  • Подписи
  • Почерк
  • Скоропись и многое другое.

Что означает CMR?

CMR расшифровывается как Cognitive Machine Reading и позволяет преодолеть сдерживающие факторы, связанные с оцифровкой неструктурированных данных и извлечением информации из учетных данных.

CMR разработан с использованием запатентованного сопоставления шаблонов с помощью методов, основанных на поиске объектов на основе содержимого, что обеспечивает значительный уровень точности. Он обнаруживает шаблоны и связанные с ними показатели достоверности, а не наборы шрифтов, что помогает избежать аномалий.

Преимущества внедрения CMR

Вот некоторые потенциальные преимущества внедрения CMR в вашей системе:

1. Возможности машинного зрения

CMR — это единственный механизм приема данных, который удовлетворяет сложным требованиям машинного зрения к крайне неструктурированным и разрозненным данным и поддерживает большинство форматов документов.

2. Идентификация сложных паттернов

CMR обеспечивает современную классификацию на основе естественного языка со скромными наборами данных, выявляя сложные закономерности в данных. CMR извлекает информацию из неструктурированных данных, которые сложно анализировать и обобщать.

Он также анализирует данные, которые не могут быть обработаны с помощью правил, имеют минимальную структуру или метаданные или вообще не имеют их, а также включает нетекстовые материалы.

3. Бесшовная конфигурация

Благодаря упрощенной конфигурации CMR может быть внедрен быстро, поскольку его механизм достаточно способен обрабатывать ограниченный репрезентативный набор документов.

Вы можете синтезировать огромные объемы данных о клиентах с помощью моделирования естественного языка (NLM), чтобы получить более глубокое понимание.

4. Динамическая альтернатива OCR

OCR (оптическое распознавание символов) имеет свои ограничения при чтении неструктурированных данных. Основанный на фрактальной науке, CMR достаточно компетентен, чтобы считывать все типы данных и поддерживать достоверность и точность данных.

Как CMR приносит пользу вашему бизнесу

Хотя CMR демонстрирует исключительную компетентность в сборе всех типов данных, вот конкретные средства, с помощью которых это приносит пользу вашему предприятию:

1. Расширение области автоматизации

CMR позволяет вам использовать 85% неиспользованных и неструктурированных данных, распространенных в вашей организации, что означает, что вы получаете улучшенные результаты за счет автоматизации более глубоких процессов, а также более сложных данных.

2. Повышение точности при достоверности данных

CMR предлагает лучшую скорость захвата с более чем 80% точностью последовательного захвата информации. CMR позволяет повысить уровень достоверности данных для достижения более высокого процента сквозной обработки.

3. Быстрая окупаемость

Оптимизированная конфигурация и более быстрое внедрение за счет использования меньших наборов данных для обучения, CMR повышает эффективность и скорость автоматизации. CMR также учится на ваших процессах и способствует постоянной оптимизации.

4. Разные льготы

Подход CMR к автоматизации дает предприятиям конкурентное преимущество, потому что:

  • Принимает и обрабатывает все типы данных, включая структурированные данные в виде текста с фиксированными полями и неструктурированные типы данных, включая электронные письма, видео, изображения и рукописный текст.
  • Не требует создания новых шаблонов каждый раз, когда он должен принимать и обрабатывать новые данные, в отличие от OCR. CMR не полагается на создание шаблонов и может оцифровывать данные независимо от их дисперсии или формата.
  • Декодирует и обрабатывает специальные символы на нескольких языках с помощью распознавания образов. OCR не может найти значение данных на разных языках без вмешательства человека в виде маркировки или ручного просмотра контента.
  • Помогает пользователям сканировать, фильтровать и находить точную информацию, необходимую в документе, при условии, что установлены параметры для требуемой информации. OCR не может локализовать и контекстуализировать особенности предоставленных данных.

Превосходство CMR над OCR

Преимущества использования когнитивного автоматического чтения распространяются на когнитивное сканирование информации, поскольку интеллектуальные механизмы постоянно изучают репрезентативный набор документов с помощью машинного обучения. Эти двигатели делятся полученными знаниями в одном процессе с другим.

CMR и машинное обучение выходят далеко за рамки традиционного OCR, который, несмотря на то, что широко используется с устаревшей точки зрения, обрабатывает только структурированные данные.

Независимо от зон, форматов, шаблонов, режимов и языков, CMR обрабатывает, курирует и классифицирует данные на нескольких языках, обеспечивая их доступность для последующей обработки политик.

Вы также можете экспортировать данные для последующего использования в нескольких форматах, таких как CSV, XML, JSON и схема БД.

CMR решает проблему обработки неструктурированных данных, которая преследует различные отрасли, которые ежедневно занимаются сбором данных. CMR особенно полезен для устаревших систем записей и большого количества документов и данных, хранящихся в различных форматах.

Заключительные слова

CMR расширяет область вашей автоматизации и обеспечивает лучшую рентабельность инвестиций, повышенную достоверность данных и постоянное улучшение для оптимизации автоматизации бизнес-процессов.

CMR предлагает существенные преимущества по сравнению с OCR, учитывая его способность обрабатывать структурированные и неструктурированные данные, не пропуская тонкостей.

Компании, у которых извлечение данных входит в список рутинных действий, должны подумать о переходе на CMR, чтобы получить более полное представление о данных, извлечь больше информации, повысить рентабельность инвестиций и обрабатывать практически все типы данных.

Это сообщение изначально было опубликовано в Блоге Docsumo.

Docsumo — это платформа интеллектуальной обработки документов (IDP), которая может автоматически собирать, извлекать, проверять и обрабатывать данные из документов любого типа с помощью искусственного интеллекта и машинного обучения. Подробнее о Документы на нашем сайте.