Краткое содержание:

1. Оптическое распознавание символов (OCR) является распространенным методом извлечения информации из отсканированных документов.

2. NLP (обработка естественного языка) может повысить точность OCR, заменив неправильные слова на правильные.

3. NLP – это подполет искусственного интеллекта, который фокусируется на переводе письменного и разговорного языка в машинное понимание.

4. NLP сочетает в себе статистические, машинное обучение и глубокое обучение с вычислительной лингвистикой.

5. Технология OCR имеет решающее значение для предприятий, которым необходимо сканировать и оцифровывать бумажные документы.

6. Программное обеспечение OCR может преобразовать отсканированные документы в цифровые, организованные представления для дальнейшей обработки.

7. Технология OCR широко используется в таких отраслях, как банковское дело, энергия и юридическая.

8. NLP может улучшить OCR, предоставляя контекстуальное понимание слов и фраз в документах.

9. NLP может извлечь ценную информацию и идеи из электронных документов.

10. Комбинация OCR и NLP особенно мощная для анализа данных, содержащихся в документах.

Вопросы:

1. Как NLP может повысить точность OCR?

NLP повышает точность OCR, заменяя неправильные слова на правильные.

2. Что такое NLP?

NLP – это подполет искусственного интеллекта, который фокусируется на переводе письменного и разговорного языка в машинное понимание.

3. Как NLP “понимает”, что написано в документах?

NLP анализирует слова и фразы внутри документов, чтобы получить понимание и извлечение ценной информации.

4. Почему OCR важен для бизнеса?

OCR позволяет предприятиям сканировать и оцифровывать бумажные документы для облегчения управления и более быстрой обработки.

5. В каких отраслях широко используется OCR?

OCR широко используется в таких отраслях, как банковское дело, энергия и законная для различных задач обработки документов.

6. Как банки OCR Technology получают?

Технология OCR экономит время и повышает эффективность для банков с помощью электронных проверок, контрактов и других документов.

7. Какова роль НЛП в распознавании текста?

NLP улучшает распознавание текста, предоставляя контекстное понимание и извлекая ценную информацию из документов.

8. Как технология OCR меняет игру для организаций?

Технология OCR революционизирует, как организации используют и управляют документами, позволяя поиску, модификации и переводу оцифрованных документов.

9. Каковы лучшие приложения распознавания текста в 2022 году?

Ведущие приложения распознавания текста в 2022 году включают различные отраслевые варианты использования, такие как управление документами и извлечение информации.

10. Как можно объединить NLP и OCR для максимальной эффективности?

Комбинируя NLP и OCR, предприятия могут достичь контекстного понимания и извлекать ценную информацию из оцифрованных документов для улучшения принятия решений.

11. Как NLP способствует точности OCR?

NLP повышает точность OCR, предоставляя лингвистический анализ и понимание контекста, уменьшая ошибки и улучшая интерпретацию извлеченного текста.

12. Каковы преимущества использования NLP в обработке документов?

Использование NLP в обработке документов позволяет лучше понять контент, обеспечить более быстрый поиск и поиск, а также более точное извлечение информации.

13. Как можно применять OCR и NLP к факсам?

OCR и NLP могут быть применены к факсам путем преобразования отсканированных факсов в цифровой текст, а затем используя методы NLP для анализа и понимания.

14. Как NLP позволяет компьютерам понимать человеческий язык?

NLP объединяет модели статистических, машинного обучения и глубокого обучения с вычислительной лингвистикой, чтобы компьютеры понимали значение, цель и настроение человеческого языка.

15. Каковы проблемы OCR и как NLP может помочь преодолеть их?

OCR сталкивается с такими проблемами, как точность, понимание контекста и языковая изменчивость. NLP может помочь преодолеть эти проблемы, повышая точность слов, обеспечивая контекстуальное понимание и учет языковых вариаций.

Преимущества НЛП, ИИ, Нейронные сети и тому подобное в OCR и обработку документов; Введение

Если вы заинтересованы в распознавании текста, прочитайте следующие статьи:

Как NLP помогает с распознаванием текста?

В этом сообщении мы ответим на такие вопросы, как обработка естественного языка (NLP) используется в распознавании текста и как NLP улучшает распознавание текста.

Алан Килих

Как NLP помогает с распознаванием текста?

Оптическое распознавание персонажа (OCR) – это обычный способ получить информацию из отсканированных документов. Рабочие процессы и бизнес -процессы сильно изменились с тех пор, как компании начали использовать технологии. Сделав OCR более точным, вы можете получить лучшие результаты относительно того, насколько хорошо это работает.

Как и следовало ожидать, качество изображений, используемых для обучения решения OCR, влияет на то, насколько хорошо оно работает. Одна проблема с использованием решений OCR в реальном мире заключается в том, что точность слов значительно снижается с повышением точности символов.

Использование методов NLP (обработка естественного языка) для замены неправильных слов на правильные – один из способов повышения точности слов.

В этом посте мы ответим на такие вопросы, как обработка естественного языка (NLP) используется в распознавании текста и как NLP улучшает распознавание текста.

Что такое NLP?

Чтобы сделать компьютеры такими же интеллектуальными, как люди, обработка естественного языка (NLP) является подветом компьютерных наук и Искусственный интеллект (ИИ), который фокусируется на переводе письменного и разговорного языка в машинное понимание.

Обработка естественного языка (NLP) объединяет статистические модели, машинное обучение и глубокое обучение с вычислительной лингвистикой, которая моделирует язык, используя правила. При использовании вместе эти инструменты позволяют компьютерам «понимать» весь смысл человеческого языка, включая цель и настроение говорящего или писателя, в форме текста или аудиодатчиков.

Обработка естественного языка позволяет компьютерам транслироваться между языками, следить за разговорными направлениями и быстро суммировать огромные объемы текста, часто в режиме реального времени. Вы, вероятно, уже использовали NLP в GPS-устройствах GPS-контролируемых голосах, цифровых помощниках, программном обеспечении диктовки речи в тексте, чат-ботах обслуживания клиентов и других удобствах для потребителей. Но обработка естественного языка также становится более важной в корпоративных решениях, которые направлены на то, чтобы сделать бизнес более эффективным путем автоматизации и стандартизации процессов, необходимых для их успеха.

OCR (распознавание оптического символа) и распознавание текста

Автоматическое распознавание текста в значительной степени зависит от оптического распознавания символов (OCR). Потребность предприятий в сканировании и оцифровке бумажных документов привела к разработке технологии оптического распознавания персонажей.

Бизнес -операции должны управлять различными документами, такими как письма, счета, печатные контракты и изображения. Когда есть много записей, даже простые вещи, такие как поиск, могут занять много времени и стоить много денег. Программное обеспечение OCR может сканировать бумажные документы и преобразовать извлеченные данные в цифровые, организованные представления. Данные могут затем быть обработаны дальше, а такие операции, как сортировка, поиск и редактирование, могут быть быстро выполнены.

Предприятия многих типов используют программное обеспечение OCR. Процедуры банков для получения чеков на обнаружение и обработки предоставляют хорошую иллюстрацию. Обработка обзора в электронном виде (посредством сканирования, конверсии текста и соответствия подписи) – это спасатель для банка, плательщика и получателя – пример: Способность проводить глобальный поиск объемных юридических работ. Technologies OCR может обрабатывать огромное количество документов и предоставлять мгновенный доступ к данным. Компании в энергетической промышленности, которая обслуживает обширную клиентскую базу, также могут извлечь выгоду из задолженности. Общий способ подготовить данные счета-фактуры для электронной обработки-это сканировать их и сохранить данные в виде пары ключевых значений в базе данных.

Естественно, примеры могут быть найдены в каждом полевом поле зрения. Когда дело доходит до этого, технология OCR меняет игру для того, как организации используют и управляют документами. После того, как информация из оцифрованных документов хранится в базе данных, ее можно найти, изменять и даже перевести.

Если вы заинтересованы в распознавании текста, прочитайте следующие статьи:

• 5 лучших приложений для распознавания текста в 2022 году
• ‍ Что такое оптическое распознавание символов (OCR) – определенное руководство
• Руководство по обнаружению текста A-to-Z

Как NLP используется в распознавании текста?

Однако, OCR имеет недостаток в том, что не может предоставить какую -либо дополнительную информацию о документах, которые они обрабатывают. Давайте приведем вам пример: представьте себе, что вы спросите испанского переводчика, который ничего не знает о бейсболе, чтобы интерпретировать бейсбольную трансляцию на английском языке, используя оптическое распознавание персонажа. Слова могут быть переведены, но без контекста перевод может не иметь большого смысла. Если вы не знали, что была “двойная игра”?

С помощью обработки естественного языка (NLP) компьютеры могут «понять» то, что написано, анализируя слова и фразы внутри них. Он может получить ценную информацию и понимание исходных файлов при правильном реализации.

Применение оптического распознавания символов с обработкой естественного языка к электронным документам является мощной комбинацией, особенно учитывая широкое использование факсов во многих областях.

Кроме того, для анализа данных, содержащихся внутри этих документов, необходимо сканировать их с помощью технологии распознавания текста. NLP улучшает этот процесс, позволяя этим системам распознавать соответствующие концепции в полученном тексте. Это помогает с аналитикой машинного обучения, необходимой для принятия решения о том, должен ли предмет быть утвержден или нет.

Как NLP может улучшить распознавание текста?

Теперь, когда мы понимаем эти две технологии, давайте кратко рассмотрим, как технология НЛП может улучшить распознавание текста.

Оптическое распознавание символов использует технологии, чтобы сообщить разницу между печатными или рукописными текстовыми символами в цифровых изображениях физических документов, таких как отсканированные бумажные документы. Распознавание текста означает распознавание оптического символа, а распознавание текста может найти слова на изображении, которое сканируется, но не может понять, что означают эти слова.

NLP вступает в игру на данный момент!

Обработка естественного языка позволяет компьютерам понимать письменные и произнесенные слова так, как это похоже на то, как люди делают. Давайте представим, что эти две технологии объединили усилия!

NLP может повысить точность распознавания текста и помочь этой технологии понять текст так же, как могут люди.

Но как OCR и NLP помогают вашему бизнесу?

Современные приложения, основанные на OCR и NLP, позволяют вашему бизнесу выполнять широкий спектр мероприятий, связанных с документами, включая, помимо прочего, следующее:

• Определение документов, таких как паспорта и удостоверения личности, можно прочитать механически.
• Вы можете быстро сканировать документы, включая банковские карты, счета, билеты и чеки.
• Заполните информацию об выставлении счетов автоматически.
• Передавать информацию в систему управления взаимоотношениями с клиентами или онлайн -форму автоматически.
• Несколько источников информации о клиенте должны быть проверены на точность.
• Предприятия, которые выбирают службы извлечения данных.

Нижняя граница

В двух словах, OCR, часто известный как распознавание текста, является процессом оцифровки текста из изображений печатного текста. Однако эта технология не может понять значение текста. Обработка естественных языков предоставляет компьютеры способность понимать письменное и разговорное язык таким образом, что это сравнимо. Так, NLP может повысить точность распознавания текста, помогая понять значение текста.

В последние годы OCR превратился в очень полезный ресурс. Если вам нужна технология распознавания текста для улучшения ваших бизнес -операций, Cameralyze здесь, чтобы помочь вам! Решения Cameralyze на основе AI упростить анализ бизнеса и извлекать критические данные, используя такие технологии, как текстовое зрение, проверка данных, распознавание лица и идентификация документов.

Cameralyze-это платформа AI-Solutions, которая не требует никакого кодирования. Платформа обеспечивает доступ практически ко всем технологиям на основе искусственного интеллекта и компьютерного зрения по низкой стоимости, а услуги распознавания текста также доступны на платформе.

Важно отметить, что в отличие от многих его конкурентов, платформе не нуждается в каком-либо специальном программном обеспечении или технологическом ноу-хау со стороны пользователя. Вы можете получить доступ к нему напрямую, используя веб -браузер, просто сканировать документ и загрузить его на сайт, чтобы получить мгновенный текст. Проще говоря, Cameralyz. Это поможет вам максимально использовать ваши цифровые данные.

Могут ли создать решения NLP и OCR для вашего варианта использования бизнеса? Как начать использовать решение НЛП? Какие задачи могут быть автоматизированы с помощью OCR? У вас есть другие вопросы?

Начните сейчас и попробуйте решение о распознавании текста Cameralyze сейчас.

Посетите блог Cameralyze, чтобы узнать о переднем крае ИИ и лучших продуктов, доступных сегодня.

Преимущества НЛП, ИИ, Нейронные сети и тому подобное в OCR и обработку документов; Введение

Искусственный интеллект становится все более и более вовлеченным в множество отраслей и областей и, вопреки общему убеждению, он не имеет’T обращайтесь только к расчетам. ИИ также может быть очень важным фактором принятия решений и когнитивным фактором в разработке новых технологий или развитию уже существующих. Интеллектуальная обработка документов будет в центре нашей статьи, и мы будем обсуждать, как такие вещи, как NLP, AI, OCR и нейронные сети преобразуют эту область и помогают ей стать более эффективными.

О обработке естественного языка

Обработка или NLP естественного языка представляет собой конкретную ветвь ИИ, которая помогает компьютерам в их борьбе за то, чтобы понять значение человеческого языка и соответственно интерпретировать его. Как следует из его определения, оно направлено на то, чтобы облегчить взаимодействие между людьми и машинами. NLP используется во множестве доменов от цифрового банкинга и распознавания документов до обработки счетов, обработки страховых претензий, автоматизации обработки счетов и интеллектуальной обработки документов.

NLP также полезен для охвата определенных типов деятельности, таких как обнаружение и сегментация речи и текст, оптическое распознавание символов, классификация документов и преобразования текста в речь. Предприятия очень выгодно от использования NLP, поскольку он помогает с классификацией по электронной почте и документам, это снижает затраты и в целом повышает точность и эффективность интерпретации.

Связь между NLP в ИИ и обработкой документов

Не секрет, что устранение точного значения определенного документа, независимо от формы, в которой он представлен, может быть огромной проблемой для бизнеса. В настоящее время данные генерируются на огромных скоростях и объемах, и порой невозможно быть практически невозможным. Свободный текст также является частью вышеупомянутой проблемы, потому что в этой среде невероятно трудно понять и работать. В конце концов, обычные технологии просто не обеспечивают достаточной точности.

Другая задача состоит в том, чтобы понять значение структурированных данных, потому что традиционные технологии не могут сделать это, когда появляется новый формат текста. Короче говоря, извлечение и обработка данных может стать большим препятствием для предприятий и может обеспечить огромный блок, когда дело доходит до эффективности.

Связь между NLP в ИИ и обработкой документов устанавливается, когда данные, которые полностью неструктурированы, становятся полезными. NLP также используется интеллектуальной обработкой документов с целью чтения и обработки данных, поступающих из обоих типов документов, что означает структурированные и неструктурированные. Такие вещи, как автоматизация цифровых почтовых залов и классификация документов.

Кроме того, обработка естественного языка способна открывать и интерпретировать такие вещи, как ключевые слова, ключевые намерения и важные фразы, чтобы понять правильное значение текста.

Анализ настроений также возможен с NLP в том смысле, что он может классифицировать данные в документе на основе человеческих чувств. Некоторые из них включают положительные и негативные чувства, а также нейтральные. Маркетинговый отдел компании может извлечь большую пользу от этих интерпретаций, потому что они могут выделить реальные человеческие эмоции, которые чувствует аудитория или должна чувствовать. Персонализированные услуги могут быть созданы таким образом, а также более целенаправленная и удобная для клиента поддержка.

Нейронные сети в интеллектуальной обработке документов

Нейронные сети были неотъемлемой частью интеллектуальной обработки документов с момента создания ИИ. Фактически, первая такая сеть была разработана еще в 1990 -х годах, чтобы банки могли читать и обрабатывать проверки и публиковать отделения для автоматического обработки рукописных адресов. Очевидно, что нейронные сети, а также ИИ, с тех пор значительно улучшились, они стали обязательными для точных действий по обработке документов.

Глубокое обучение использует искусственные нейронные сети для имитации нейронной сети человеческого мозга и того, как оно функционирует. Эти ANN на самом деле представляют основу глубокого обучения и позволяют машинах распознавать и изучать большие объемы данных. Они также постоянно развиваются и обучаются, отсюда и название, так что производительность увеличивается, а результаты лучше.

Тем не менее, модели машинного обучения не могут улучшиться без обучения, используя высококачественные данные. Люди могут сделать это, маркируя данные и персонализируя опыт обучения, чтобы соответствовать определенной области или бизнесу. Модели могут быть обучены снова и снова, чтобы их можно было улучшить по мере развития бизнеса и получает большую аудиторию. Обновление моделей также является обычной практикой в ​​обработке документов, чтобы они могли распознавать и понимать новые данные и документы на ходу.

Об оптическом распознавании персонажа (OCR)

Это’Сейчас время немного поговорить об оптическом распознавании персонажей или OCR, которое также иногда называют простой распознавание текста. OCR способен сканировать физические документы, извлекать данные (текст, изображения и т. Д.) и затем перепрофилировать это. Этот тип программного обеспечения также способен извлечь буквы, ставя их словами, и, следовательно, слова в предложения, что позволяет редактировать исходный документ. Более того, благодаря OCR ввод данных больше не требуется, поэтому сэкономить время и деньги, когда дело доходит до компаний.

OCR работает, используя сочетание программного обеспечения с аппаратным обеспечением, чтобы преобразовать физические документы в цифровые, которые может распознать компьютер. Подумайте о водителе’s лицензионная OCR, налоговая форма OCR или ID OCR, и вы сразу поймете, что это такое. По сути, речь идет о OCR машинного обучения, потому что этот тип решения необходимо научить, как преобразовать документы в цифровые данные.

ИИ также вступает в игру, поэтому интеллектуальное распознавание персонажей также существует. Это особый тип OCR, который может распознавать разные языки, знаки и стили почерка. В большинстве случаев компании или частные лица используют OCR для превращения физических исторических или юридических документов в PDF, которые люди могут редактировать и искать так же, как и с основным документом Word.

Это’Стоит отметить, что первой итерацией этого типа решения была Omni-Font OCR, которая была создана Kurzweil Computer Products, Inc. Еще в 1974 году. В то время эта технология была все еще новой и могла распознавать только печатный текст независимо от шрифта, который он был написан в. Основатель компании, Рэй Курцвейл решил использовать эту технологию, чтобы помочь слепым, и, с помощью машинного обучения, он создал устройство, которое может читать тексты вслух громко. Думайте об этом как о роботе OCR.

Эта технология стала еще более популярной еще в 1990 -х годах с необходимостью создания цифровых баз данных исторических газет, чтобы они не станут’это потерян. В настоящее время технология OCR используется в обработке документов по всему миру обычными людьми. У большинства из нас есть приложение на наших телефонах, которое может сканировать и превращать физические документы в цифровые для различных целей. Перед изобретением и разработкой технологий этого типа, единственный способ сделать это было вручную копировать документы. Это было не только чрезвычайно трудоемким, но и склонно к неизбежным ошибкам, которые тогда требовали еще большего времени, которое нужно исправить.

Как работает OCR для обработки документов?

Мы уже говорили о том, как OCR использует комбо как аппаратного, так и программного обеспечения для функционирования. Что ж, аппаратная часть микса представлена ​​сканером большую часть времени, который способен обрабатывать физические документы. Как только это будет сделано, программная часть начинается с того, где данные преобразуются в двухцветную версию. Темные области представляют символы, в то время как свет представляет фон. Только темные области необходимо обработать и превратить в буквы, числа и символы.

Тогда есть этапы распознавания и обнаружения рисунков. Первый сравнивает текст в программном обеспечении OCR с другими примерами в различных форматах и ​​шрифтах. Это помогает ему распознать отсканированных персонажей. Второй этап состоит из применения определенных правил для распознавания чисел и символов. Такие вещи, как строки, углы, на которых они расположены, и многие другие детали учитываются при распознавании определенного символа, независимо от того, если он это’S письмо или номер.

OCR и как это пользуется обработкой документов

Есть много преимуществ, которые есть в OCR, но наиболее важные из них можно наблюдать в области обработки документов. Вероятно, наиболее важное преимущество связано с упрощением всей процедуры ввода данных, которая когда-то была очень трудоемкой. Люди и предприятия теперь могут хранить много данных в цифровом виде и, следовательно, поиск, читать и редактировать эти документы, как им угодно. Доступ к ним теперь постоянный, и стало легким поиском определенной информации на устройстве.

OCR также резко снижает расходы для компании, автоматизирует обработку документов, ускоряет рабочие процессы в компании и быстро и эффективно централизует данные. И последнее, но не менее важное, это’S Crystal ясно, что передовые технологии теперь способны производить лучшую производительность и результаты применения и результаты. Это означает, что пользователи являются основным бенефициаром из них, и предприятия и частные лица не должны бояться внедрить такие вещи, как NLP, нейронные сети, OCR и ИИ в целом в свои усилия по обработке документов.

OCR + NLP + FAX = победная комбинация для консенсуса

Консенсусные облачные решения добавили возможности обработки естественного языка к своим предложениям, что будет намного проще для организаций здравоохранения превратить неструктурированные документы в богатый источник информации. Их дополнительная способность означает, что клиницисты теперь будут иметь дополнительный контекст при оказании медицинской помощи пациентам, что может привести к лучшим результатам и снижению затрат. NLP + OCR Оптическое распознавание символов (OCR)-это технология, которая превращает рукописный или напечатанный текст в текст, кодируемый машиной, который понимает компьютер. OCR обычно применяется к отсканированным бумажным документам, фотографиям и другим электронным изображениям. Ограничение OCR, однако, заключается в том, что это’S не способен предоставить контекст для документов, которые он обрабатывает. Вот аналогия: воспринимайте OCR как итальянский переводчик, который совершенно не знаком с бейсболом, которого просят перевести бейсбольную трансляцию. Хотя они могут быть в состоянии преобразовать сказанные слова, их отсутствие контекста приведет к переводу, который может быть не совсем понятным. Как бы вы перевели “двойная игра” Например, если вы не сделали’не знаю, что это было на самом деле? Обработка естественного языка (NLP) позволяет компьютерам “понимать” содержание документов путем анализа используемых слов и языка. При успешном применении он может извлечь информацию и понимание из этих документов. OCR + NLP является мощной комбинацией при применении к электронным документам, включая факсы, которые до сих пор часто используются в здравоохранении. Консенсусные облачные решения’ Предложение Clarity сочетает в себе OCR и NLP в мощном инструменте, который разблокирует неструктурированные данные, которые хранятся в результате факсов. Извлечение значения “Когда факс отображается на приемнике’S END, сложно поместить эту информацию в базу данных,” объяснил Джон Небергалл, главный операционный директор в консенсус-облачных решениях, в личном интервью с Здравоохранение сегодня. “То, что мы пытаемся сделать, используя ясность, – это структура, которая неструктурированная документа’S значимый. и позвольте его использовать для лучшего опыта пациента.” Цель состоит не в том, чтобы просто перевести все, что находится на факсе, а скорее понимать, что это за документ, и извлечь значимую информацию, которую может использовать врач. Практика идеально подходит Для того, чтобы решение NLP было эффективным, его необходимо обучить на набор документа примерного документа. Чем больше и репрезентативнее выборка, тем лучше становится решением. Консенсус процессам миллионов факсов для организаций здравоохранения с помощью облачного решения для факса, что означает, что их двигатель НЛП имеет много практики. Еще лучше, поскольку консенсус -клиенты находят новое использование ясности (то есть: новые проблемы, которые могут помочь решить), система может быть быстро переподготовлено в этом огромном наборе данных. “Что мы’Узнал, что для того, чтобы обработка естественного языка была по -настоящему эффективной, у нее должно быть много возможностей для практики, чтобы учиться на нем,” сказал Небергалл. “У нас буквально миллиарды страниц факса, которые регулярно протекают по нашей сети, давая нам возможность обучать систему миллиарды раз. Что’S наше преимущество.” Посмотрите полное интервью с Джоном Небергаллом, чтобы узнать:

• На что на самом деле похож ручный процесс интерпретации факса
• Почему NLP широко используется сейчас против 3 года назад
• Там, где неструктурированные документы могут скрываться в вашей организации здравоохранения

Послушайте и подпишитесь на подкаст Healthcare It Today, чтобы услышать все последние идеи экспертов в области здравоохранения.

И для эксклюзивного взгляда на наши лучшие истории, Подписывайтесь на нашу новостную рассылку.

Расскажи нам что ты думаешь. Свяжитесь с нами здесь или в Twitter по адресу @hcitoday. И если вы’заинтересован в рекламе с нами, Проверьте наши различные рекламные пакеты и попросить наш СМИ комплект.

Консенсусные облачные решения – гордый спонсор сцены здравоохранения.

Транскрипт

Транскрипт

[00:00:08] Колин повесился: Привет, я’М. Колин повесился на здравоохранение сегодня. И я’M взволнован, чтобы снова сесть с Джоном Небергаллом, главным операционным директором в Consensus Cloud Solutions. Джон, добро пожаловать в программу.

[00:00:27] Джон Небергалл: Колин здорово быть здесь. Спасибо, что имели меня.

[00:00:29] Колин повесился: Итак, сегодня мы’повторение будет говорить о неструктурированных данных и о том, как это’S неиспользованный и недооцененный ресурс. И мы’Позвоните поговорить о том, как вы можете разблокировать это.

[00:00:39] Джон Небергалл: Большой. Неструктурированные данные – мои любимые.

[00:00:43] Колин повесился: Я знаю тебя’просто говорю это для этого интервью, но мне это нравится. я люблю это. Так что давайте’S Начните с небольшого контекста. Что такое неструктурированные данные и почему в здравоохранении так много всего есть?

[00:00:52] Джон Небергалл: Что ж, если вы думаете о том, как работают современные базы данных – структурированные данные – это данные, которые загружаются в базу данных, в определенных полях, чтобы вы могли искать эту базу данных, разобрать данные в определенных контекстах и ​​способны использовать анализ, чтобы понять, что сообщают вам данные.

[00:01:11] Неструктурированные данные – это данные, которые не дают’T подходите к этой форме.

[00:01:15] Итак, если вы думаете о словах на листе бумаги, например, что’S Неструктурированные данные и база данных могут’t действительно используйте это. Если вы думаете о таких вещах, как факс … когда факс получен организацией здравоохранения, это’S загружен неструктурированными данными – может’t можно использовать. Рукописные примечания врачей, неструктурированные данные. Так что’S действительно проблема в сфере здравоохранения: как мне добраться до доброты этих неструктурированных данных и поставить их таким образом, чтобы можно было найти поиск, проанализироваться и помочь нам с уходом за пациентом.

[00:01:45] Колин повесился: Ага. Я собирался спросить об этом. Итак, как можно использовать эти неструктурированные данные? Я понимаю, как вы можете прочитать его и интерпретировать, но с точки зрения превращения его в то, что может использовать компьютер, каковы некоторые из этих вариантов использования для неструктурированных данных?

[00:01:58] Джон Небергалл: Вы знаете, вы’Повторный удар по ногтям прямо по голове! Как люди, мы можем прочитать этот документ и в нашей голове, мы структурируем эти данные. Мы можем это понять. Мы знаем, что это значит. Компьютерный скан’Т, делаю то же самое. я’я уверен, что ты’Время от времени видел плохой человек ввода данных со стеком бумажного печати в компьютер.

[00:02:20] Это’S именно такой ручной процесс, который должен произойти. Если вы думаете о дни перед консенсусом, чтобы взять эти неструктурированные данные, структурируйте их и сделайте их полезными. По сути, мы применяем технологию, называемую машинным обучением, искусственным интеллектом, чтобы понять, как человек, что означает слова на этой странице. Делая это, мы можем извлечь важные данные, структурировать их для загрузки в базу данных, и фактически сделать их полезными и доступными для поиска.

[00:02:54] Колин повесился: Так что ты’Разговор о обработке естественного языка, NLP. Это правильно?

[00:02:57] Джон Небергалл: Что’S точно правильно.

[00:02:58] Колин повесился: И так это способно прочитать документ и извлечь соответствующую информацию. Так что’S не превращает весь документ в электронный формат, верно? Это’S интерпретировать важные вещи, из которых вы хотите выйти, как рукописная нота, факс или подобные вещи.

[00:03:12] Джон Небергалл: Что’S точно правильно. База данных ищет определенные вещи. Как провайдер, вам нужны определенные фрагменты информации. Ты не ДОН’T обязательно хочу все это сразу. Ты хочешь то, что ты’Re в поисках. Обработка естественного языка работает так же. Ты говоришь “Я хочу извлечь такую ​​информацию” Как вы понимаете документ из автоматизированного интеллекта … что интеллект извлекает эту информацию и помещает его в базу данных, чтобы на него можно было ссылаться позже.

[00:03:40] Колин повесился: Теперь для меня это было то, что вышло из сессии, что ваша компания только что делала. Это было то, что поразило меня – ты не ДОН’T должен преобразовать все из документа. Ваша цель – не оцифровать весь документ. Ваша цель – интерпретировать его, действительно получить нужную информацию, которую вы хотите и нуждаетесь … и оставить все остальное.

[00:03:57] Для меня это была уникальная перспектива. Я никогда не думал об этом. Когда я думаю о НЛП, в прошлом я думал, что вы хотите интерпретировать весь документ. Но я узнал, что’не так. Ты’Re на самом деле ищет что -то очень специфическое, и поэтому на самом деле это делает его более точным.

[00:04:11] Джон Небергалл: Верно. Данные – это данные. Соответствующие данные – это информация. Что’S действительно цель здесь, чтобы получить информацию.

[00:04:18] Колин повесился: Теперь вы недавно объявили о дебюте своего продукта NLP. Вы хотите рассказать нам немного больше об этом?

[00:04:26] Джон Небергалл: Конечно. Ясность консенсуса – это продукт, который мы’VE создал специально с учетом факса. Мы понимаем, что внутри здравоохранения передается так много информации с использованием факса.

[00:04:40] Но когда этот факс отображается в приемнике’сэнд, очень часто, это’Трудно легко помещать в базу данных в базу данных. Иногда это’S выставлен как лист бумаги – он проходит через этот процесс ввода вручную. Иногда это’S только что привязан к записи пациента в качестве документа, но не легко поиск.

[00:04:58] Итак, что мы пытаемся сделать, используя ясность, является структурой, который неструктурированный документ – принесите его в базу данных таким образом, чтобы’S значимый и позволить его использовать для улучшения опыта пациента.

[00:05:11] Колин повесился: Итак, если я был ИТ -директором или CMIO или любым лидером здравоохранения в этом отношении. Какие признаки или триггеры я мог бы узнать, что у меня есть некоторые неструктурированные данные, либо вызов, либо возможность использовать неструктурированные данные, которые я даю’т до?

[00:05:30] Джон Небергалл: Задача шкафов – хороший сигнал. Если вы видите, что у вас есть факсимильные машины в различных частях вашей организации, это’s будет сигналом. В любое время, когда у вас есть бумага, что’S a a a. Все эти вещи, и я’я уверен, что если вы пройдете через организацию здравоохранения’S довольно легко быстро увидеть подобные сигналы и сказать – смотрите, там’S много данных здесь, которые полезны, это’S просто не помещается в контекст, который можно использовать в встрече с пациентом.

[00:05:59] Колин повесился: Я’Мю также и много распечаток. Если вы видите много бумаг только на столах и вещах, это’еще один признак того, что я’Здесь много неструктурированных данных.

[00:06:09] Джон Небергалл: Ага. Что’S точно правильно. И все эти неструктурированные данные являются потенциальными, верными. Это’S, как мы можем закрыть разрыв между тем, где мы сейчас находимся, и полностью информированным врачом, который’S лечить пациента в любой момент времени.

[00:06:22] Колин повесился: Это просто удивляет, что у нас так много информации, заблокированной в этом непригодном формате, этот неструктурированный формат. И что ты’Разговор о том, о чем говорить очень остро, потому что да, у нас все еще есть факсимины, у нас все еще есть люди, которые выписывают вещи, у нас все еще есть бумажные документы. И что ты’Разговор о том, что это способность принять это и сделать его полезным для врача или пациентов в этом отношении.

[00:06:42] Джон Небергалл: Точно. И когда вы это делаете, вы действительно начинаете разблокировать некоторые из вещей, которые находятся в тени, которые могут быть полезны для лечения пациента и прямо сейчас’Т такой статус.

[00:06:55] Колин повесился: Теперь NLP – это ИИ. Это’S под зонтиком искусственного интеллекта и ИИ. И я думаю, что пару лет назад мы достигли вершины цикла ажиотажа. ИИ обещал, что он может сделать много -много вещей. я думаю мы’спустится с этого пика, потому что мы’У были некоторые громкие неудачи ИИ. Как вы думаете, где ИИ? Мы находимся в точке, где ИИ немного более реалистично расположен в здравоохранении? И если мы получим более реалистичные варианты использования для этого?

[00:07:23] Джон Небергалл: Ну, я думаю, что произошло две вещи. Номер один, технология имеет продвинутую и номер два, мы лучше понимаем, как иметь возможность применять эту технологию к проблеме.

[00:07:33] Итак, я думаю, что мы’Узнал, что для того, чтобы обработка естественного языка была по -настоящему эффективной, у нее должно быть много возможностей для практики, чтобы учиться на нем. Что’где входит это машинное обучение. И чем больше вы’Повторно представить машину, тем больше вы’Повторно показать это, как вы исправляете это как человек, машина помнит, что.

[00:07:53] Таким образом, он начинает делать то, что делает человек. Ключ в том, что вы должны иметь возможность делать это снова и снова и снова. И это’S действительно один из преимуществ, которые у нас есть. У нас буквально миллиарды страниц факса, которые регулярно протекают по нашей сети, давая нам возможность обучать систему миллиарды раз. Что’S действительно, где наше реальное преимущество в этом.

[00:08:21] Колин повесился: Звучит так, как это’S просто больше “Проверенный ИИ”. Это очень крепко, и мы знаем, что это работает. И, как вы сказали, вы’был в состоянии сделать это тысячи и тысячи раз в повторяемом, предсказуемом манере. Для ИИ это’S то, что вы хотите добраться.

[00:08:33] Джон Небергалл: Абсолютно. Абсолютно.

[00:08:35] Колин повесился: Итак, Джон, куда люди могут узнать больше информации о консенсусе?

[00:08:39] Джон Небергалл: Вы можете посетить нас в консенсусе.com и получите всю информацию, которая вам нужна,

[00:08:44] Колин повесился: Джон, я действительно ценю всю замечательную информацию как всегда. Это’S радость, чтобы вы в программе.

[00:08:48] Джон Небергалл: Большое спасибо за то, что вы меня. я очень ценю это.

OCR счета -фактуры с использованием AI и NLP: руководство для начинающих

Автоматизация ваших финансовых процессов легко, когда у вас есть решение OCR счета с использованием AI и NLP. вот как это работает.

7 августа 2022 г

OCR счета -фактуры с использованием AI и NLP может преобразовать ваш рабочий процесс AP.

Готовы ли вы упростить рабочие процессы для вашей команды AP, сэкономив свое деловое время и деньги? Тогда вам нужно программное обеспечение для счетов OCR! Эта новая технология использует способность машинного обучения для извлечения данных счетов и полностью устранить необходимость ввода ручного ввода данных.

Что такое счета -фактура OCR?

OCR означает распознавание оптического символа, и это относится к обработке сканируемого или изображения файла, чтобы найти слова на странице.

Вы, вероятно, столкнулись с термином ‘счет -фактура OCR’ раньше, как это’S становится более распространенным требованием для предприятий, ищущих программное обеспечение для автоматизации AP. Программное обеспечение OCR – это форма распознавания счетов, которая может прочитать отсканированный счет и проанализировать его, чтобы обнаружить важную информацию. Первый шаг – превратить изображение в слова; как при традиционном сканировании OCR. Второй шаг – проанализировать эти слова и извлечь информацию в счете. Данные, извлеченные обычно, включают в себя:

• п.О. Числа
• Задолжность
• Срок оплаты
• Детали поставщика
• Банковские счета и сведения о платежах

Если вы сделаете много сканирования счетов, вы’LL требует программного обеспечения для извлечения данных, которое использует технологию OCR для достижения наиболее точных результатов обработки.

Лучшие API -интерфейсы OCR счета обучены на тысячи счетов, чтобы иметь возможность точно читать любые бумажные счета, независимо от формата. Не все счета -поставщики выглядят одинаково, и вам нужно решение, которое извлечет соответствующие данные, независимо от того, где оно находится на странице.

Что такое NLP?

Интеллектуальные решения OCR также используют NLP (обработка естественного языка), чтобы понять семантику, стоящую за чем’S написан на странице. Выходя за рамки только символов на счете PDF, NLP позволяет алгоритмам ИИ полностью понимать различную терминологию, используемую для более точной категории данных. Вместо того, чтобы просто выполнять поиск по ключевым словам, вовлеченные нейронные сети на самом деле смогут понять значение вариаций терминологии.

Результат? Автоматизированная обработка счетов с таким глубоким пониманием счетов, как и любой из ваших сотрудников. Document AI делает все последние достижения в NLP и AI доступным для всех, и вы почувствуете, что у вас есть супер знакомый, мощный помощник за экраном компьютера.

Преимущества OCR счета с использованием AI и NLP

Реализация решения OCR счета в вашем рабочем процессе AP может быть одним из самых далеко идущих решений, которые вы примете в этом году. Вот лишь несколько преимуществ, которые вы можете ожидать:

Более эффективно

Использование программного обеспечения для захвата счета -фактуры OCR выводит выводы из обработки счетов. Вместо того, чтобы полагаться на ручной ввод данных, этот тип программного обеспечения может обработать счет в счетах, освобождая много времени для ваших сотрудников. Вместо этого они могут сосредоточиться на многих других задачах своих ролей, защищенных в знании того, что счета -счета обрабатываются точно.

Работает на отсканированных счетах

Сложная часть поиска правильного программного обеспечения для обработки счетов – выяснить, какие из них все еще будут работать на сканированных счетах. Теперь вы знаете – просто ищите инструмент захвата данных, который использует OCR, и этот инструмент извлечения будет функционировать безупречно даже на ваших бумажных счетах.

Платить вовремя, каждый раз

Многие поставщики предлагают выгодные условия, если вы оплачиваете свои счета -фактуры рано. Это’Обычно обработка счетов, которые мешают им рано платить, так как ваша команда постоянно имеет дело с отставанием. Автоматизация обработки счетов, вы теперь сможете воспользоваться любыми стимулами раннего платежа, предлагаемых вашим поставщиком!

Почему выбирают Affinda’S -счет -фактор?

Аффинда’S-счет-фактура становится все более популярной среди небольших компаний и предприятий на уровне предприятий. Секрет? Мы предлагаем экстрактор счетов с сопоставимой функциональностью и точностью для многих наших конкурентов, но по гораздо лучшей цене. Сэкономьте деньги при сохранении точности и удобства использования.

Наш анализатор счетов также имеет технологию адаптивного распознавания. Вместо того, чтобы полагаться на шаблоны для нашего анализатора, чтобы распознать поля счетов, он предназначен для адаптации к любому новому типу формата, анализируя каждый документ для соответствующей информации.

Наш алгоритм машинного обучения означает, что Affinda’S -фактическая партийная партия учится на своих ошибках, постоянно улучшаясь со временем. Он может распознавать широкий спектр соответствующих полей, включая сумму счета, номер PO, данные поставщика, дату заказа, данные SKU, номер счета и адрес.