Tegenwoordig verwerken bedrijven talloze documenten zoals facturen, orderformulieren en rapporten. Volgens prognoses van IDC zal 80% van de wereldwijde data ongestructureerd zijn tegen 2025. Het handmatig beheren hiervan kan traag, foutgevoelig en inefficiënt zijn. Hier komt Intelligente Documentverwerking (IDP) van pas.
Met behulp van AI kan IDP de manier waarop documenten worden verwerkt automatiseren, waardoor taken zoals data-extractie en classificatie sneller en nauwkeuriger worden. In dit artikel verkennen we de voordelen van IDP, hoe het werkt en waarom het documentbeheer voor bedrijven overal transformeert.
De voordelen van IDP
Eerst de voordelen. Het automatiseren van uw documentverwerking met IDP heeft vele voordelen die uw bedrijf kunnen stimuleren en naar een hoger niveau kunnen tillen.
Beveiliging
Een volledig geautomatiseerd IDP-proces zorgt ervoor dat uw gevoelige documenten veilig worden verwerkt, zonder ongeautoriseerde toegang. Het kan ook eenvoudiger worden aangepast aan voorschriften of richtlijnen binnen uw bedrijf die risico’s verminderen.
Efficiëntie
Een IDP-tool kan de zeer arbeidsintensieve taak van handmatige documentverwerking automatiseren of deels automatiseren. Door automatisch sleutelwaardeparen uit een document te extraheren om in een CRM-systeem in te voeren, kunt u de documentverwerkingsstroom volledig automatiseren. Indien nodig kan een Human-In-The-Loop (HITL) worden gebruikt om het resultaat van de IDP-tool te verifiëren. Dit zou de verwerking nog steeds versnellen, aangezien het verifiëren sneller gaat dan handmatige verwerking. Met een HITL is het ook mogelijk om uw model in de loop van de tijd te verbeteren met behulp van reinforcement learning.
Verbeterde nauwkeurigheid
IDP vermindert menselijke fouten bij documentverwerking. U kunt extra validatie hebben door het resultaat van de IDP te vergelijken met uw masterdata. Het gebruik van reinforcement learning kan het model nog verder verbeteren.
Kostenbesparing & schaalbaarheid
Tijd besparen is geld besparen. IDP kan meegroeien met uw bedrijf. Momenteel verwerkt uw bedrijf misschien slechts enkele tientallen of honderden documenten. Zodra uw bedrijf groeit, wordt handmatige documentverwerking een enorme kostenpost. Bij gebruik van IDP kan geautomatiseerde documentverwerking eenvoudig worden opgeschaald naar duizenden documenten of zelfs meer.
Hoe intelligente documentverwerking werkt
Intelligente Documentverwerking combineert machine learning, AI en natuurlijke taalverwerking (NLP) om sleutelwaardeparen te extraheren uit documenten die ongestructureerd, semi-ongestructureerd of volledig gestructureerd zijn. Laten we het proces bekijken:
- Vastleggen van uw gegevens.
Het verzamelen van uw document is natuurlijk de eerste stap van uw automatisering. Dit kan variëren van het monitoren van een map in een cloudsysteem tot het controleren van een mailbox. - Classificatie.
U moet weten wat voor soort document u verwerkt, aangezien u een data-extractiemodel moet selecteren. Deze modellen verwachten een specifiek soort document. Als u bijvoorbeeld een transportorderdocument aanbiedt aan een factuurmodel, zal het niet werken zoals verwacht. Dit betekent dat het classificeren van uw documenten een essentiële stap is, en het kan ook worden geautomatiseerd met behulp van machine learning en AI. Maar het kan ook zo eenvoudig zijn als het hebben van een specifieke mailbox voor specifieke documenttypen. - Data-extractie.
In deze stap worden de gegevens uit een document geëxtraheerd. Het document wordt eerst geanalyseerd met optical character recognition (OCR) en vervolgens verwerkt met behulp van NLP. Meestal bestaan er vooraf gebouwde modellen voor algemene documenten zoals facturen, maar sommige technologieën stellen u ook in staat om een aangepast model te trainen op basis van uw eigen gegevens. - Validatie.
Na het extraheren van de gegevens moet u deze valideren. Dit kan worden gedaan door een HITL als de betrouwbaarheidsscore niet boven een bepaalde drempel komt. U kunt de output ook vergelijken met uw masterdata en gegevens uit meerdere bronnen combineren. Als u bijvoorbeeld een BTW-nummer op uw factuur heeft, kunt u controleren of de bedrijfsgegevens overeenkomen met uw masterdata. - Integratie.
Zodra u de gegevens heeft, is het eenvoudig om deze te integreren met uw bestaande systemen. Het automatisch integreren van uw gegevens in een CRM- of ERP-systeem is de finishing touch.
Belangrijke functies om te ontdekken
Er zijn veel verschillende tools die data-extractie voor documenten behandelen. Wat zijn dus de belangrijke verschillen waar u rekening mee moet houden? En hoe vindt u de juiste match voor uw behoeften?
We hebben een lijst met belangrijke functies opgesteld waar u op moet letten:
- Vooraf gebouwde modellen.
Vooraf gebouwde modellen zijn geweldig, omdat u geen tijd hoeft te besteden aan het trainen van aangepaste modellen. Klassieke documenttypen, zoals facturen, worden meestal ondersteund op alle platforms, maar meer specifieke soorten documenten, zoals contracten, hebben niet altijd een vooraf gebouwd model op alle platforms. - Aangepaste modellen.
De mogelijkheid om aangepaste modellen te trainen is zeer krachtig. Uw bedrijf heeft mogelijk een specifiek soort document, of specifieke velden die niet worden ondersteund door kant-en-klare vooraf gebouwde modellen. - Methode van data labelen.
Als een technologie de mogelijkheid biedt om aangepaste modellen te trainen, is de volgende vraag: hoe eenvoudig is het om uw eigen model te trainen? Sommige technologieën vereisen gelabelde trainingsdata, waarbij u woorden moet selecteren en er een veldnaam aan moet toewijzen. Andere werken meer zoals ChatGPT en vereisen een specifieke prompt. In dat geval wilt u ook weten welke talen worden ondersteund voor zowel de prompt als het document. Bovendien wilt u bij het handmatig labelen van documenten weten hoeveel documenten u moet labelen voordat u een aangepast model kunt trainen. - Nauwkeurigheid.
Het is moeilijk om de nauwkeurigheid van een model te kennen zonder te testen. We raden altijd aan om vooraf gebouwde modellen te testen met uw eigen dataset, vooral als u een andere taal dan Engels gebruikt. Het is ook de moeite waard om een aangepast model te trainen en te testen als u een meer specifiek documenttype heeft.
Maar houd er rekening mee dat dit niet alles is. Er zijn meer verschillen tussen technologieën. Denk aan beschikbare API’s, prijzen, beperkingen op bestandstypen…, maar dit zijn – volgens ons en onze ervaring – de grootste verschillen tussen de tools die momenteel op de markt zijn.
Het belang van data labelen
Het is essentieel om de juiste trainingsset of correcte prompt te hebben bij het trainen van een aangepast model. Als u bijvoorbeeld een trainingsset heeft die alleen transportorderdocumenten bevat van één van uw klanten en u probeert dat model te gebruiken op het document van een andere klant, zal het waarschijnlijk teleurstellen. Of als u een prompt heeft die niet specifiek genoeg is, zal het resultaat waarschijnlijk niet zijn wat u had gehoopt.
Daarom zijn mensen die weten hoe ze een aangepast model moeten trainen essentieel voor het succesvol integreren van IDP in uw bedrijf.
TL;DR
… of intelligente documentverwerking in een notendop
Intelligente Documentverwerking (IDP) gebruikt AI om documentverwerking te automatiseren, zoals facturen en rapporten. Het verbetert efficiëntie, nauwkeurigheid en schaalbaarheid, waardoor bedrijven tijd en geld besparen terwijl de veiligheid wordt gewaarborgd. IDP verwerkt documenten door het vastleggen, classificeren, extraheren en valideren van gegevens voordat deze worden geïntegreerd met bestaande systemen zoals CRM’s of ERP’s. Belangrijke functies om te overwegen bij het kiezen van een IDP-tool zijn vooraf gebouwde modellen, training van aangepaste modellen, gebruiksgemak bij het labelen van data en nauwkeurigheid. Deze functies helpen bedrijven documenten efficiënter te verwerken, zelfs tijdens groei.
