简介
什么是文档处理？
文档处理将隐藏在业务文档中的非结构化内容自动转换为可用于业务流程的结构化数据。 它可帮助企业用户能够更容易和准确地从纸质文档、电子文档和图像中提取富有价值的数据。
使用方法
提取企业需要的信息
从结构化、半结构化和非结构化的业务文档中读取并提取企业所需的任何格式的数据。 按类型对文档进行分类，以确定要提取的数据字段。 机器学习模型从表单和报表中提取数据，而自然语言处理则从会话文本中提取数据。 文档处理还确定文档是否已被签署或已被勾选。
消除错误以生成可信的数据
自动检测并更正提取的数据或文档分类中可能造成运行瓶颈阻碍的错误。 AI 驱动型服务可生成值得您信任的数据，以实现更出色的业务成果。 采用“人在回路”(HITL) 功能，人工标记问题，添加缺失的数据并验证所提取数据。 通过自动格式化或转换源文档的文本，实现数据形式标准化。
将数据发送至所需要的地方
将文档中提取的数据应用于下游应用和业务流程。 向工作流程、RPA 机器人或业务应用程序提供数据。 将文档归档或存为记录进行长期保留，以遵守监管要求。 根据用户角色设置安全权限或编校敏感信息。 使用数据来发现模式和洞察，以促成更明智的业务决策。
IBM 为您提供
文档处理功能
无代码设置体验
采用可视化、一路点击式方法，创建文档处理流程，构建各种应用程序。
数据提取
从结构化、半结构化和非结构化的文档中提取数据。
分类和归类
标记各种类型的文档并将其适当分类存储。
自动更正
检测并更正被错误提取或需进一步完善的数据。
AI 融入每个阶段
在整个业务流程中嵌入人工智能，从数据收集与完善，直至新文档模型的训练。
现成可用的模板
通过预置模板来适应任何业务需求，确保企业能够定制一个与文档相关的流程。
易于训练的模型
无需数据科学家即可设置应用或训练机器学习模型。
自动化基础
共享组件
一次构建，重复使用
一套通用的 AI 和自动化组件可为每个 IBM Cloud Pak 提供支持动力，并在它们之间提供高度安全的集成。在此基础上，企业可实现一次构建，而后在业务和 IT 运营中重复使用。 关键组件包括：
- 流程挖掘，用以确定趋势、规律及流程展开方式的各类细节
- 任务挖掘，寻找各种易于实现，便于提升的 RPA 机会
- 机器人流程自动化，实现重复任务的自动化运行
- 统一资产存储库，用以存储和共享可重复使用的自动化组件
- 单一事件中心，用以实时处理事件数据，并提供给机器学习。
编排工作流程
个性化、交互式人工智能
为员工提供个性化、交互式的 AI 技术，并嵌入其电子邮件、日历和 Slack® 协作软件等常用工具中，以帮助他们更快地执行常规任务和关键任务。 支持语音启动，然后，一个强大的 AI 引擎便可根据企业信息和既往交互资料，结合预置技能为您完成工作。
企业级容器
任意环境部署
自动化基础和 IBM Cloud Paks 是在企业级 Kubernetes 平台 Red Hat® OpenShift® 上运行的容器化软件。 此类容器可在任何环境中部署： 混合云、多云和边缘环境。 Red Hat Open Shift 提供了一个单一控制点，可简化所有环境的编排协调工作。
IBM 对容器模板进行认证和管理，以实现软件生命周期从配置到监控、扩展、合规达标和补丁安装的自动化运行。 安全加固技术甚至可以减少常见漏洞的发生几率。
主要用例
账户服务
通过读取“客户地址”和“账户号码”等常用字段或直接读取 PDF 表格定义来启动文档训练流程。 运用机器人流程自动化 (RPA)，将数据自动录入后端系统。 识别账户关闭请求并转发给客服，以提高客户保留率。
自动登记
消除程序注册过程中低效、手动的电子表格处理方式。 引导用户完成一个循序渐进的流程，训练系统识别注册表的关键字段。 确保准确识别数据和货币字段，并使用自定义验证器来处理特殊字段。
更快的客户报价
通过自动读取和分类申请文档并提取适当的数据，加速客户报价和审批过程。 提取的数据以标准化格式返回，并通过“人在回路” (HITL) 功能中的人工验证，确保完整性和准确性，从而早于竞争对手更快地回应报价。
