Kemajuan dalam kecerdasan buatan (AI) telah memungkinkan perusahaan untuk mengotomatiskan pemrosesan dokumen lebih jauh. Pemrosesan dokumen cerdas (IDP) menggunakan otomatisasi yang didukung AI dan machine learning untuk mengklasifikasikan dokumen, mengekstrak informasi, dan memvalidasi data. IDP selanjutnya mengotomatiskan dan mempercepat pemrosesan dokumen melalui otomatisasi dan penataan data yang tidak terstruktur.  

IDP juga dapat menggabungkan alat otomatisasi proses robotik (RPA) dan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk membuat transisi dari analog ke digital secara lebih cepat dan dengan lebih sedikit kesalahan. RPA, khususnya, dapat mengotomatiskan operasi langsung, tunjuk dan klik sehingga interaksi manusia yang diperlukan dalam proses ini lebih sedikit.

Pemrosesan dokumen dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma visi komputer, jaringan neural, atau bahkan tenaga kerja manual. Biasanya, proses digitalisasi data analog menjadi data digital mengikuti langkah-langkah berikut:

1. Mengkategorikan dan mengekstrak tata letak dan struktur: Solusi pemrosesan dokumen didorong oleh aturan. Pemrogram membuat aturan ekstraksi yang telah ditentukan sebelumnya sebelum pekerjaan dapat dimulai. Hal ini termasuk menentukan kategori dan format dokumen. Setelah kategori dan format ditentukan, tim dapat mengekstrak tata letak dan struktur.
2. Mengekstrak informasi dokumen: Ada beberapa metode yang dapat digunakan tim untuk mengotomatiskan transkripsi teks. Pengenalan karakter optik (OCR) memindai dokumen untuk teks yang diketik dari dokumen manual dan mengubahnya menjadi data. Pengenalan karakter cerdas, sejenis pengenalan teks tulisan tangan (HTR), dapat mengenali teks standar serta berbagai jenis dan gaya tulisan tangan.
3. Mendeteksi dan memperbaiki kesalahan dokumen: Teknologi OCR dapat rentan terhadap kesalahan, yang berarti data yang diekstrak mungkin perlu ditinjau secara manual. Ketika format dokumen tidak dapat diproses atau ditemukan kesalahan, format tersebut dapat ditandai untuk ditinjau oleh manusia dan diperbaiki melalui entri manual.
4. Menyimpan dokumen dan data: Dokumen akhir disimpan dalam format yang memungkinkannya terintegrasi dengan aplikasi saat ini.   

Pemrosesan dokumen cerdas dapat membantu Anda meningkatkan pemrosesan dokumen tradisional dengan melakukan hal berikut:

• Memproses data lebih cepat: Otomatisasi tingkat lanjut merupakan cara yang lebih cepat dan akurat untuk mengekstraksi informasi yang relevan dari data yang tidak terstruktur dan analog. Langkah ini mempersingkat alur kerja dengan menghilangkan proses manual dan mengurangi kesalahan.
• Memproses dokumen tidak terstruktur: Tidak seperti pemrosesan dokumen tradisional, IDP dapat mengubah informasi terstruktur, tidak terstruktur, dan semi terstruktur serta menerapkan data ke aplikasi bisnis dan alur kerja.
• Meningkatkan akurasi data: Machine learning meningkatkan klasifikasi dokumen, ekstraksi informasi, dan validasi data untuk meningkatkan kualitas dan keandalan pemrosesan. Penggunaan pelatihan kode rendah yang diawasi dalam alur kerja bertujuan untuk meningkatkan akurasi dari waktu ke waktu tanpa harus memprogram ulang aturan ekstraksi.
• Meningkatkan keamanan: IDP menyimpan dokumen dan informasi pribadi di lokasi (digital) yang aman. Hal ini sangat penting terutama dalam industri seperti layanan kesehatan dan layanan keuangan dengan peraturan keamanan yang ketat dan kebijakan kepatuhan.
• Mengurangi biaya: Aspek manual dari pemrosesan dokumen tradisional memakan banyak waktu, sehingga para pakar tidak dapat melakukan pekerjaan lain. Otomatisasi mempersingkat waktu pemrosesan, yang mengurangi biaya operasional dan memanfaatkan staf dengan lebih baik.

Baik organisasi Anda sedang mendigitalkan catatan perawatan kesehatan atau ingin merampingkan pemrosesan faktur, ada baiknya organisasi Anda melakukan beberapa persiapan dan mengikuti praktik terbaik untuk menghindari masalah yang mahal dan memakan waktu begitu Anda memulainya. Contohnya adalah hal berikut:

• Kategorisasi dokumen: Membuat dan mengatur dokumen menurut fungsinya, yang memperjelas informasi relatif untuk ekstraksi data yang ringkas.
• Konversi data: Mengonversi data tidak terstruktur dan semi terstruktur menjadi data terstruktur yang memberikan informasi yang dapat digunakan untuk peningkatan otomatisasi.
• Pertimbangkan integrasi dan API: Setelah data diubah ke format digital, bagaimana data tersebut akan digunakan dalam organisasi? Apakah akan kompatibel dan mudah diakses oleh semua orang yang membutuhkannya? Diskusikan kebutuhan bisnis dengan para pemangku kepentingan untuk memastikan data terintegrasi dengan baik dalam organisasi Anda.
• Konsultasikan dengan para pakar: Bicaralah dengan orang-orang yang menggunakan informasi yang Anda digitalkan untuk lebih memahami nilainya bagi bisnis dan bagaimana informasi tersebut harus ditafsirkan. Hal ini akan memastikan bahwa siapa pun yang menangani kesalahan memahami seperti apa data itu seharusnya dan bahwa prosesnya dilakukan dengan benar.

Pemrosesan dokumen tradisional memang memiliki beberapa tantangan yang harus dipertimbangkan sebelum proyek transformasi digital dimulai untuk menghindari penundaan:

• Hanya menggunakan satu format untuk pemrosesan: Pemrosesan dokumen menggunakan aturan ekstraksi yang sudah ditentukan sebelumnya untuk mengubah informasi yang relevan ke dalam bentuk digital. Jenis pengambilan data ini sangat efektif untuk data terstruktur yang memiliki informasi konsisten. Namun, jika Anda memiliki volume data yang besar dan tidak terstruktur atau dokumen yang rumit dengan informasi yang tidak konsisten, proses ini dapat mengakibatkan kesalahan yang memakan waktu cukup lama. 
• Mengandalkan ahli pemrosesan: Ketika masalah dan kesalahan muncul, maka akan sering ditandai untuk ditinjau secara manual oleh pakar pemrosesan. Peninjauan manual ini bisa memakan waktu dan membutuhkan sumber daya manusia yang sangat besar.
• Sulit untuk terus ditingkatkan: Sistem pemrosesan dokumen tidak memiliki visibilitas operasional tentang bagaimana pemrosesan dokumen Anda berfungsi dan kesalahan apa yang biasanya memperlambat proses.

Berikut beberapa situasi paling umum di mana Anda dapat menggunakan pemrosesan dokumen:

• Faktur/penggajian: Transformasi digital mengharuskan faktur manual dan sistem penggajian didigitalisasi dan diotomatisasi. Dengan menggunakan alat seperti IBM Automation Document Processing, Anda dapat mengonfigurasi dan menggunakan model pembelajaran mendalam yang telah ditentukan sebelumnya untuk ekstraksi data untuk proses faktur.
• Asuransi: Pemrosesan dokumen memungkinkan Anda mengekstrak data dari formulir dan dengan cepat memverifikasi cakupan dan kelayakan. Hal ini juga menjaga agar dokumen tetap konsisten dengan standar dan protokol industri serta melindungi dokumentasi dan informasi pribadi yang sensitif.
• Sumber daya manusia: Gunakan pemrosesan dokumen untuk mengubah data karyawan dan kandidat menjadi insight berharga yang mengoptimalkan manajemen staf dan keputusan perekrutan.
• Deteksi penipuan: Pemrosesan dokumen telah menjadi alat yang berharga bagi layanan keuangan, mengotorisasi tanda tangan pada cek dan menentukan keaslian transaksi bervolume tinggi untuk menghindari ketidaksesuaian data perbankan.
• Hipotek: Pemrosesan hipotek mengharuskan pemberi pinjaman memproses jutaan dokumen kertas setiap tahunnya. Pemrosesan dokumen memastikan pengambilan dokumen yang cepat dan sederhana serta meningkatkan kecepatan dan skala pengajuan hipotek.

IBM Cloud Pak for Business Automation, penawaran IBM terkemuka untuk pemrosesan dokumen, membawa otomatisasi Anda selangkah lebih maju dengan menanamkan kecerdasan buatan (AI). Fitur-fiturnya dirancang untuk meningkatkan proses internal dan pengalaman pelanggan Anda.