문서 처리 개선을 위한 규칙 기반 및 모델 기반 접근 방식 결합

정보가 힘입니다. 대부분의 회사에서 많은 귀중한 비즈니스 정보가 문서에 갇혀 있습니다. 회사에서 자주 관리하는 다양한 문서 유형, 크기 및 형식을 고려할 때 통찰력을 얻기 위해 문서를 효율적으로 처리하는 것은 어려울 수 있습니다.

여기 UiPath에서 우리는 이 도전을 이해합니다. 최신 문서 이해 프레임워크 덕분에 고객은 유형, 형식 또는 볼륨에 관계없이 광범위한 문서에 대한 데이터 추출 및 처리를 쉽게 자동화할 수 있습니다. 이렇게 하면 고유한 요구 사항에 가장 적합한 프로세스를 사용하여 유연하게 문서 처리에 접근할 수 있습니다.

문서 이해의 이점에 대해 자세히 알아보려면 백서 문서 이해를 통한 운영 효율성 증대 및 위험 완화를 확인하세요. .

이 기사에서는 다음을 수행합니다.

• 일반적인 문서 유형 및 분류 검토

• 규칙 기반 및 모델 기반 데이터 추출 방법 검토

• 기업이 이러한 표준 접근 방식을 문서 처리에 적용할 때 직면하는 일반적인 문제를 살펴보십시오.

• 두 문서 처리 접근 방식을 다중 접근 방식 데이터 추출 방법으로 결합할 경우 기업이 얻을 수 있는 이점 검토

시작하겠습니다.

문서 랜드스케이프

문서는 구조와 형식에 따라 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.

1. 세금 양식과 같은 많은 문서는 형식이 고정되어 있습니다. 이러한 문서를 구조화된 문서라고 합니다. .

2. 계약과 같은 기타 문서에는 표준 구조가 없습니다. 이를 비정형 문서라고 합니다. .

3. 마지막으로 다양한 레이아웃이나 디자인과 같이 품질이 다르지만 유사한 유형의 정보를 포함하는 문서를 반구조화된 문서라고 합니다. . 영수증, 송장 및 구매 주문서는 이 범주에 속하는 문서의 일반적인 예입니다.

문서 분류에 따라 데이터 추출 방법론에는 두 가지 일반적인 유형이 있습니다. 규칙 기반 데이터 추출은 정형 문서를 대상으로 하는 반면 모델 기반 데이터 추출은 반정형 및 비정형 문서를 처리하는 데 사용됩니다.

규칙 기반 데이터 추출 방법의 장점과 한계

규칙 기반 데이터 추출은 문서에서 데이터를 추출하는 규칙 집합에 의존합니다. 예를 들어 문서 템플릿을 만들고 특정 데이터 위치에 따라 규칙을 적용할 수 있습니다. 또는 템플릿을 만들 필요 없이 문서에서 일부 데이터 세트가 사용되는 빈도(발생 패턴) 또는 해당 데이터 변수가 일반적으로 일련의 문자(정규 표현식 또는 정규식)에서 어떻게 보이는지에 따라 규칙을 적용할 수 있습니다.

전자는 템플릿화할 수 있는 형식을 처리할 때 유용하고 후자는 이러한 규칙을 만드는 것이 가능하고 쉬운 경우 사용됩니다. 규칙 기반 방법은 설정 및 이해하기 쉽고 문서 처리에서 매우 효율적으로 작동합니다. 그러나 구조화된 문서로 제한되며 일부 간단한 경우에는 반구조화된 문서로 제한됩니다.

따라서 규칙 기반 데이터 추출 기술은 많은 상황에서 유용하지만 명백한 응용 프로그램 제한이 있습니다. 템플릿 기반 추출은 고정된 문서 레이아웃과 밀접하게 연결되어 있으므로 레이아웃을 변경하면 규칙이 깨질 수 있고 규칙을 재구성해야 할 수 있습니다.

마찬가지로, 정규식 기반 기술은 상황이 더 복잡해짐에 따라 구현, 문제 해결 및 번거로울 수 있습니다. 그러나 규칙 기반 추출 솔루션에 대한 대안적 접근 방식인 모델 기반 접근 방식이 있습니다.

모델 기반 데이터 추출 방법의 장점과 한계

모델 기반 데이터 추출 방법론은 머신 러닝(ML)을 기반으로 합니다. 이러한 방법은 다양한 문서 세트에서 학습할 수 있는 능력으로 인해 강력합니다. 우리는 자연어 처리(NLP) 및 통계 학습과 같은 정교한 기술을 사용하여 이러한 방법을 사용합니다.

UiPath Validation Station은 사용자에게 Human-in-the-loop 기능을 제공하여 모델이 즉석에서 학습하고 데이터 변경 사항에 적응할 수 있도록 합니다. 인공 지능(AI) 기반 기술은 일반적으로 반정형 및 비정형 문서에서 데이터를 추출하는 데 사용됩니다. 예를 들어 영수증 및 송장 처리와 같은 시나리오를 처리하기 위해 문서 이해 프레임워크에 사용할 ML 모델을 만들었습니다.

자세히 알아보기 :AI를 사용하여 송장 및 영수증 처리 자동화

모델 기반 추출 기술을 사용할 때의 과제는 ML 모델을 만들고 구현하는 데 소요되는 시간과 전문 지식입니다. 그러나 많은 시나리오에서 모델 기반 기술은 다양한 문서 구조 및 포함에 대해 학습하고 적응하는 능력이 뛰어납니다.

다중 접근 방식 데이터 추출 수용

모든 문서 처리 요구 사항을 해결할 수 있는 은총은 없습니다. 데이터 추출을 위한 규칙 기반 및 모델 기반 접근 방식은 모두 강력한 도구이지만 회사에서 관리하는 다양한 문서를 최적으로 처리하는 능력이 제한적입니다.

일부 구조화된 문서는 규칙이나 템플릿의 도움으로 일부 데이터를 추출할 수 없기 때문에 단순한 규칙 기반 방법론 이상의 것이 필요할 수 있습니다. 마찬가지로 모든 비정형 및 반정형 문서에 대해 모델 기반 방법만 사용할 수 있는 것은 아닙니다.

우리는 사용자가 단일 문서에서 정보를 추출하기 위해 다양한 접근 방식을 쉽게 결합할 수 있기를 바랍니다. 따라서 우리는 개별 접근 방식으로 인해 부과된 제한 사항을 극복할 수 있는 권한을 제공하기 위해 문서 이해 프레임워크를 설계했습니다. 복잡한 문서를 처리하고 데이터 추출 프로세스 중에 최고 수준의 정확도를 달성하려는 경우 다중 접근 데이터 추출을 사용하는 것이 좋습니다.

빠르고 정확한 다중 접근 데이터 추출

당사의 유연한 프레임워크를 사용하면 UiPath Studio의 워크플로에 여러 데이터 추출 기술을 직접 추가하기만 하면 문서 처리 접근 방식을 혼합하고 일치시킬 수 있습니다.

데이터 처리를 위한 추출기를 쉽게 구성하고, 추출 실행을 위한 기본 설정 순서를 설정하고, 유효한 것으로 승인될 특정 추출기 결과에 대한 임계값으로 값을 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 가변 문서 구조나 복잡한 데이터 추출 규칙이 더 이상 문제가 되지 않습니다. 동시에 엔드 투 엔드 자동화 내에서 최신 AI 기술을 통해 더 빠르고 훨씬 더 정확한 문서 처리를 얻을 수 있습니다.

관심이 있습니까?

효율적이고 정확한 문서 추출 및 처리 기능을 갖추는 것이 중요합니다. 다중 접근 방식의 데이터 추출에 중점을 두어 UiPath 고객이 문서 처리 및 분석을 최대한 쉽게 하고자 합니다.

현재 확장된 문서 이해 기능은 이전 파일럿에 관련된 사용자를 위해 베타 버전의 SaaS(Software-as-a-Service)로 제공됩니다. 이러한 기능과 기타 고급 문서 이해 도구가 곧 제공될 것으로 예상할 수 있습니다. 한편 UiPath 문서 이해 솔루션에 액세스하려면 UiPath 엔터프라이즈 평가판에 등록하는 것이 좋습니다.