I progressi nell'intelligenza artificiale (AI) hanno consentito alle aziende di automatizzare ulteriormente l'elaborazione dei documenti. L'elaborazione intelligente dei documenti (IDP) utilizza l'automazione basata sull'AI e il machine learning per classificare i documenti, estrarre informazioni e convalidare i dati. Automatizza e velocizza ulteriormente l'elaborazione dei documenti attraverso l'automazione e la strutturazione dei dati non strutturati.  

L'IDP può anche integrare strumenti di Robotic Process Automation (RPA) e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per rendere la transizione dall'analogico al digitale più rapida e meno soggetta a errori. L'RPA, in particolare, può automatizzare le operazioni pratiche punta e clicca in modo da ridurre l'interazione umana richiesta con il processo.

L'elaborazione dei documenti può essere eseguita utilizzando algoritmi di computer vision, reti neurali o anche lavoro manuale. In genere, il processo di digitalizzazione dei dati analogici in dati digitali segue questi passaggi:

1. Categorizzare ed estrarre il layout e la struttura: le soluzioni di elaborazione dei documenti sono guidate da regole. I programmatori creano queste regole di estrazione predefinite prima ancora che il lavoro possa iniziare, includendo la definizione della categoria e del formato dei documenti. Una volta definito, il team può estrarre il layout e la struttura.
2. Estrarre le informazioni sul documento: sono disponibili diversi metodi che i team possono utilizzare per automatizzare la trascrizione del testo. Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) analizza il documento alla ricerca di testo digitato da documenti manuali e lo trasforma in dati. Il riconoscimento intelligente dei caratteri, un tipo di riconoscimento del testo scritto a mano (HTR), è in grado di riconoscere testo standard oltre a vari caratteri e stili di scrittura a mano.
3. Rilevare e correggere gli errori dei documenti: la tecnologia OCR può essere soggetta a errori, e ciò significa che i dati estratti possono richiedere una revisione manuale. Quando un formato di documento non può essere elaborato o vengono identificati degli errori, può essere contrassegnato per la revisione umana e corretto tramite immissione manuale.
4. Memorizzare documenti e dati: il documento finale viene memorizzato in un formato che gli consente di integrarsi con le applicazioni correnti.   

Se utilizza l'elaborazione intelligente dei documenti, migliora l'elaborazione tradizionale dei documenti procedendo come segue:

• Elaborazione dei dati più veloce: l'automazione avanzata è un modo più rapido e preciso di estrarre informazioni rilevanti da dati non strutturati e analogici. Questo metodo abbrevia i workflow eliminando i processi manuali e riducendo gli errori.
• Elaborazione di documenti non strutturati: a differenza dell'elaborazione tradizionale dei documenti, l'IDP può trasformare le informazioni strutturate, non strutturate e semi-strutturate e applicare i dati alle applicazioni e ai workflow aziendali.
• Aumentare l'accuratezza dei dati: il machine learning si occupa della classificazione dei documenti, dell'estrazione delle informazioni e della convalida dei dati per migliorare la qualità e l'affidabilità dell'elaborazione. L'utilizzo della formazione supervisionata a uso limitato di codice all'interno del workflow mira a migliorare la precisione nel tempo senza dover riprogrammare le regole di estrazione.
• Miglioramento della sicurezza: l'IDP archivia documenti e informazioni personali in un luogo sicuro (digitale). Questo aspetto è particolarmente importante in settori come l'assistenza sanitaria e i servizi finanziari, caratterizzati da rigide normative di sicurezza e politiche di conformità.
• Riduzione dei costi: gli aspetti manuali dell'elaborazione tradizionale dei documenti richiedono molto tempo e distolgono gli esperti da altri compiti. L'automazione riduce i tempi di elaborazione, riducendo i costi operativi e utilizzando meglio il personale.

Sia che la tua organizzazione stia digitalizzando le cartelle cliniche, sia che stia cercando di semplificare l'elaborazione delle fatture, è utile fare un po' di lavoro preparatorio e seguire le best practice per evitare problematiche lunghe e costose una volta iniziato. Il lavoro comprende quanto segue:

• Categorizzazione dei documenti: crea e organizza i documenti in base alla funzione, chiarendo le informazioni relative per un'estrazione concisa dei dati.
• Conversione dei dati: converte i dati non strutturati e semi-strutturati in dati strutturati che forniscono informazioni utilizzabili per il miglioramento dell'automazione.
• Considerazione dell' integrazione e delle API: una volta che i dati sono stati convertiti in un formato digitale, come verranno utilizzati all'interno dell'organizzazione? Saranno compatibili e facilmente accessibili a tutti coloro che ne hanno bisogno? Parla di esigenze aziendali con gli stakeholder per assicurarti che siano adeguatamente integrate nella tua organizzazione.
• Consulenza degli esperti: parla con le persone che utilizzano le informazioni in corso di digitalizzazione per comprenderne meglio il valore per l'azienda e le modalità di interpretazione. In questo modo ti assicuri che chi si occupa degli errori capisca come devono apparire i dati e che il processo sia eseguito correttamente.

L'elaborazione tradizionale dei documenti presenta alcune problematiche che dovrebbero essere prese in considerazione prima dell'inizio di un progetto di trasformazione digitale, per evitare ritardi:

• Utilizzo di un solo formato per l'elaborazione: l'elaborazione dei documenti utilizza regole di estrazione predefinite per trasformare le informazioni rilevanti in forma digitale. Questo tipo di acquisizione dei dati funziona benissimo per i dati strutturati, in cui le informazioni sono coerenti. Tuttavia, se disponi di grandi volumi di dati non strutturati o di documenti complessi in cui le informazioni fornite non sono coerenti, il processo può causare errori che richiedono molto tempo. 
• Affidamento agli esperti di elaborazione: quando sorgono problemi ed errori, vengono spesso segnalati per la revisione manuale da parte di esperti dell'elaborazione. Questa operazione può richiedere molto tempo e notevoli risorse umane.
• Difficoltà di miglioramento continuo: i sistemi di elaborazione dei documenti non hanno una visibilità operativa sul funzionamento dell'elaborazione dei documenti e sugli errori che rallentano il processo.

Queste sono alcune delle situazioni più comuni in cui potresti utilizzare l'elaborazione dei documenti:

• Fatture/pagamenti: le trasformazioni digitali richiedono la digitalizzazione e l'automazione dei sistemi di fatturazione e di busta paga manuali. Utilizzando uno strumento come Automation Document Processing di IBM, è possibile configurare e utilizzare un modello di deep learning predefinito per l'estrazione dei dati per il processo di fatturazione.
• Assicurazione: l'elaborazione dei documenti ti consente di estrarre i dati dai moduli e di verificare rapidamente la copertura e l'idoneità. Inoltre, mantiene i documenti coerenti con gli standard e i protocolli del settore e protegge la documentazione sensibile e le informazioni personali.
• Risorse umane: utilizza l'elaborazione dei documenti per convertire i dati dei dipendenti e dei candidati in insight preziosi che ottimizzano la gestione del personale e le decisioni di assunzione.
• Rilevamento delle frodi: l'elaborazione dei documenti è diventata uno strumento prezioso per i servizi finanziari, autorizzando le firme sugli assegni e determinando l'autenticità delle transazioni ad alto volume per eliminare le discrepanze bancarie.
• Mutuo: l'elaborazione del mutuo richiede che gli istituti di credito elaborino milioni di documenti cartacei ogni anno. L'elaborazione dei documenti garantisce un recupero rapido e semplice dei documenti e aumenta la velocità e la portata della presentazione dei mutui.

IBM Cloud Pak for Business Automation, l'offerta leader di IBM per l'elaborazione dei documenti, fa un ulteriore passo avanti nell'automazione integrando l'intelligenza artificiale (AI). Le sue funzionalità sono progettate per migliorare sia i processi interni che l'esperienza dei clienti.