AI를 사용하여 문서 이해를 최적화하는 방법

문서 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 것은 변화하는 디지털 시대에서 경쟁하기 위해 매우 중요합니다. 오늘날 기업의 성공 여부는 문서 데이터를 쉽게 찾고, 액세스하고, 이해할 수 있는 능력에 달려 있습니다. 문서 처리는 규모, 산업 또는 초점에 관계없이 모든 회사의 생산성에 영향을 미치는 비즈니스 크리티컬한 사용 사례입니다.

이 블로그에서는 문서 처리의 발전 과정을 살펴봅니다. 먼저 디지털화와 광학 문자 인식(OCR)에 대해 논의합니다. 그런 다음 기업에서 인공 지능(AI) 기반 문서 인식을 사용하여 OCR을 확장하여 더 나은 문서 이해 기능을 통해 가치를 창출할 수 있는 방법에 대해 논의합니다.

뛰어들자.

1단계:OCR을 사용하여 오프라인 데이터를 온라인 데이터로 전환

전통적인 문서 처리 방식은 고통스럽습니다. 많은 기업이 디지털화되지 않은 문서 처리를 통해 발생하는 잘못된 레이블 지정 및 수동 데이터 추출로 인한 시간 손실과 같은 문제를 여전히 해결하고 있습니다.

기업들은 이러한 과제를 해결하기 위해 디지털화에 눈을 돌리고 있습니다. 2019년 M-Files 설문조사에 따르면 응답자의 41%는 종이 양식을 전자 양식으로 대체하는 데 집중할 계획입니다. 응답자의 70%는 문서 처리를 디지털 문서로 확장할 계획입니다. 2018년에는 39%에 불과했습니다.

문서 처리를 전문으로 하는 기업은 기업이 물리적 문서를 디지털 형식으로 변환할 수 있도록 디지털화를 도입했습니다. 이러한 프로세스의 핵심은 OCR입니다. OCR 기술은 물리적인 물질과 이미지 내의 텍스트를 인식합니다. 그런 다음 OCR은 텍스트를 PDF와 같은 디지털 파일로 변환합니다.

OCR을 사용하는 솔루션은 문서 처리 문제를 완화하는 데 매우 중요합니다. 그러나 기존의 OCR 기술에는 한계가 있습니다.

2단계:온라인 데이터를 넘어 '지능형 OCR'로 이동

문서의 사진을 찍거나 문서를 선택한 시스템으로 스캔한다고 가정해 보겠습니다. 이제 데이터 분류 및 추출은 스캔한 이미지의 품질에 따라 달라집니다. 이것이 OCR을 사용하는 문서 처리 솔루션에 중요한 이유는 무엇입니까?

OCR 솔루션은 처리된 기본 문서의 품질만큼만 효과적입니다. OCR 소프트웨어가 '3' 대 '8' 또는 'O' 대 'D'와 같은 문자를 구별할 수 없을 때 문제가 발생합니다. OCR 소프트웨어를 사용하여 피하고 싶은 바로 그 오류가 OCR 기술이 문서의 품질이나 원본 형식을 기반으로 문서의 뉘앙스를 분석할 수 없을 때 새로운 골칫거리가 될 수 있습니다.

바로 여기에서 AI 기반 문서 인식이 작동합니다.

AI 기능이 발전함에 따라 기업은 OCR에 적용할 기계 학습(ML) 모델을 만들고 훈련하기 시작했습니다. 모델 기반 OCR 엔진 또는 지능형 OCR은 오류를 줄이면서 문서와 텍스트를 대규모로 디지털화하는 데 상당한 개선을 가져옵니다.

지능형 OCR은 기업이 이전에 손으로 쓴 편지, 체크박스, 줄 긋기와 같은 기존 OCR 시스템에서 문제로 입증되었던 문서와 이미지를 디지털화할 수 있도록 지원합니다.

우리는 AI로 OCR을 확장할 때 무엇이 ​​가능한지 발견하기 시작했습니다. 디지털화 및 문서 처리에 모델 기반 솔루션을 사용하기 시작할 때 실현할 수 있는 몇 가지 가능성과 결과를 살펴보겠습니다.

3단계:더 나은 데이터 추출 및 문서 분류를 위한 AI 사용

문서를 디지털 형식으로 가져오는 것은 문서 자체에서 가치를 도출하는 여러 단계 중 첫 번째 단계입니다. 디지털화되면 OCR 소프트웨어는 작업 중인 문서의 종류와 관련성이 무엇인지 이해해야 합니다.

기존 OCR 소프트웨어를 사용하는 회사는 문서 분류 작업을 확장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 기존 OCR 엔진은 헤더 식별과 같은 간단한 접근 방식을 사용하여 문서 유형을 분류합니다. 이러한 유형의 접근 방식은 문서를 세분화된 수준으로 분류하는 회사의 능력을 제한할 수 있습니다.

기존 OCR 솔루션을 사용하여 문서를 분류하면 기업은 문서 템플릿 또는 추출할 관련 필드를 지정하는 데 사용되는 디지털화된 텍스트에 대한 사전 정의된 "레시피"와 문서에서 해당 필드를 찾기 위한 "규칙"으로 제한되는 경우가 많습니다. 데이터의 반복 패턴, 문서 내의 위치 또는 로고와 같이 문서에서 쉽게 찾을 수 있는 위치와 관련된 위치를 기반으로 규칙을 만들 수 있습니다. 템플릿은 자연스러운 출발점이지만 정적입니다.

문서 처리 노력이 확장됨에 따라 기업은 초기 구현 내에서 관련이 없는 문서 변형을 처리하기 위해 템플릿 관리 및 새로운 템플릿 생성에 투자하게 됩니다.

문서 분류 및 데이터 추출에 AI를 활용하면 이러한 역학 관계가 변경되어 프로세스가 더 쉬워집니다.

데이터를 디지털 형식으로 만들면 훈련된 모델을 사용하여 문서를 더 자세히 조사하여 문서 유형을 분류하고 구조화된 방식으로 관련 정보를 추출할 수 있습니다.

모델 기반 OCR 솔루션은 문서 유형을 식별하고 이를 비즈니스에서 사용하는 알려진 문서 유형과 일치시킬 수 있습니다. 또한 구조화되지 않은 문서의 텍스트 블록을 구문 분석하고 이해할 수 있습니다. 솔루션이 문서 자체에 대해 더 많이 알게 되면 의도와 의미를 기반으로 관련 정보를 추출하기 시작할 수 있습니다. 또한 문서의 변경 사항 및 변형을 처리할 수 있습니다.

템플릿을 만드는 대신 원하는 필드(문서의 분류)를 정의한 다음 ML 모델에 이러한 필드를 찾는 방법을 가르칠 수 있습니다. 그런 다음 모델은 수신 문서를 기반으로 자체적으로 조정하고 처리된 문서의 인간 검증을 통해 학습할 수 있습니다.

이러한 기능을 사용하면 문서 처리 솔루션의 유연성과 확장성을 높일 수 있습니다. 출력은 또한 데이터 자체로 수행할 수 있는 작업에 대한 새로운 문을 엽니다.

4단계:AI를 사용하여 새로운 통찰력 및 조치 강화

문서 분류 및 데이터 추출에 AI를 사용하는 것은 조직에 자동화되고 정확한 문서 처리 기능을 제공하기 위한 여정의 큰 단계입니다. 장기적으로 볼 때 AI 기능을 활용하고 추출한 텍스트로 더 많은 작업을 수행하기 위한 로드맵을 구축하기 시작할 수 있습니다.

AI를 사용하면 여러 문서 또는 다양한 백엔드 시스템의 데이터를 참조하여 오류를 검증할 수 있습니다. 예를 들어 송장 금액이 정확하지 않지만 OCR 프로세스의 오류가 아니라고 가정해 보겠습니다. 문제의 원인을 찾기 위해 로봇 조합을 사용하여 다양한 문서 유형 및 시스템에서 데이터를 추출할 수 있습니다. 이는 데이터를 교차 확인하는 데 도움이 되며 일반적으로 OCR 프로세스 자체의 영역 외부에 있는 예외 및 오류를 표시합니다.

또한 시간이 지남에 따라 데이터 세트에 AI 기능을 적용하고 과거 컨텍스트를 통해 사기를 나타낼 수 있는 잠재적인 이상을 예측하고 식별할 수 있습니다. 보험금 청구 처리 예를 살펴보겠습니다. 첫 번째 단계는 들어오는 청구를 디지털화하는 것입니다. 그런 다음 청구에서 관련 정보(예:청구 날짜, 성격 및 금액)를 추출합니다. 다음으로, 이러한 데이터 포인트를 살펴보고 ML 모델을 사용하여 반복 및 의심스러운 금액과 같은 변수가 주어지면 사기일 수 있는 특정 청구를 식별할 수 있습니다.

AI는 이러한 유형의 작업 실행을 가능하게 합니다.

행복한 문서 처리를 위한 다음 단계

문서 처리는 고통스러울 필요가 없습니다. OCR로 시작하고 AI로 OCR을 확장하면 문서 처리를 프로세스의 일부로 더 가치 있고 덜 지루하게 만들 수 있습니다.

우리는 고객이 AI를 사용하여 프로세스를 단순화하고 삶을 더 쉽게 만들도록 돕는 데 열정을 쏟고 있습니다.

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