Давайте представим распространенную ситуацию. Вам нужно составить стандартное соглашение или форму заявки и найти шаблон для него в интернете. Наконец, вы нашли что-то подходящее, но документ в формате PDF и не редактируется. Что бы вы сделали?
Доступны два варианта:
Первый — сделать копию соглашения вручную. Но что, если это будет десять страниц? Не лучший конец дня, верно?
Или вы можете выбрать второй вариант — использовать специальное программное обеспечение, которое преобразует PDF-документ в любой необходимый редактируемый формат, экономя ваше время и силы.
Большинство из нас выберет второй вариант.
Технология преобразования документов различных форматов (изображений, отсканированных копий, pdf-файлов и т. д.) в редактируемый и доступный для поиска формат называется оптическим распознаванием символов или OCR.
В этой статье мы определим, что такое OCR и какие технологии, лежат в его основе, рассмотрим типы OCR и форматы, обычно используемые в нем. Более того, мы покажем ценность, которую OCR вносит в бизнес-процессы в сочетании с инструментами RPA.
OCR: разбираем технологию
Типичные примеры изображений, которые преобразуются с помощью технологии OCR, всегда содержат напечатанные или рукописные тексты и могут быть в формате отсканированных бумажных документов, файлов PDF или изображений, снятых цифровой камерой.
Хотя каждая система оптического распознавания символов работает немного по-разному, в зависимости от разработчика и цели, существуют некоторые общие этапы обработки файлов, которые могут включать все типы программного обеспечения для распознавания текста:
Этап 1. Предварительная обработка
Этап предварительной обработки делает документ визуально четким и обеспечивает его удобочитаемость.
Вот наиболее распространенные средства на этапе предварительной обработки, которые устраняют недостатки при распознавании символов:
- Удаление перекоса: обеспечение правильного выравнивания символов.
- Удаление линий: очистка лишних пространств и линий без потери реальных данных.
- Бинаризация: преобразование документа в черно-белый формат, облегчающее распознавание.
- Зонирование: разделение различных блоков (столбцов, текстов) внутри файла.
- Удаление пятен: сглаживание границ и удаление пятен, если таковые имеются.
- Сегментация: сегментирование символов перед фактическим запуском OCR, деление артефактов изображения на несколько символов.
- Распознавание скриптов: идентификация различных скриптов, позволяющая OCR вызывать нужный скрипт во время работы и захвата данных.
Шаг 2. Распознавание символов
Этот шаг подразумевает разделение каждого символа и распознавание всех символов пикселей и пробелов. Обработка каждого символа позволяет системе распознавать определенные группы символов как слова.
Обычно распознавание основано на двух методах:
- Матрица соответствия
Суть этого метода — сравнение изображения с сохраненным глифом. Лучше всего применять, если шрифты в документах стандартизированы и распространены.
- Извлечение функций
Этот метод распознает линии, петли, пересечения и другие функции, эффективно способствуя общему распознаванию данных в файле.
Стоит также отметить, что почти во всех системах OCR используются вариации нейронных сетей, поскольку, с точки зрения распознавания символов, ML (машинное обучение) является более эффективным и надежным, чем подход, основанный на правилах.
Шаг 3. Постобработка
Как только обработка данных завершена, программное обеспечение повышает их точность. На этом этапе точность окончательных данных будет зависеть от 2 факторов: сложности системы OCR и сложности исходных данных.
Например, как правило, простые системы OCR хранят стандартные шрифты в своих библиотеках, и, если документ содержит необычные шрифты или рукописный текст, простой OCR со стандартными шрифтами, хранящимися в его библиотеке, не может назначить ему соответствующие метаданные. В случае если документ содержит сложные и нестандартизированные символы, для этого потребуются усовершенствованные системы распознавания.
RPA и OCR: почему эти двое — идеальная пара
Теперь, когда мы лучше разберемся в распознавании оптических символов, давайте углубимся в роботизированную автоматизацию, технологию, в которой широко используется OCR.
Роботизированная автоматизация процессов, или RPA — это технология, которая позволяет людям развертывать «цифровую рабочую силу» или запрограммированных роботов, которые имитируют действия человека в компьютерных системах для более эффективного выполнения бизнес-процессов. RPA связан с повторяющимися, повседневными задачами, которые обычно занимают много времени.
Ни для кого не секрет, что OCR + RPA является идеальным сочетанием, когда речь идет об автоматизации повседневной работы компании.
Но что делает его таким особенным?
В то время как OCR используется для распознавания и считывания информации из различных документов, таких как печатные или отсканированные счета, счет-фактуры, контракты, изображения с наложенным на них текстом, RPA помогает правильно распространять информацию в соответствующих корпоративных системах — CRM или других видах корпоративного программного обеспечения. RPA также позволяет готовить финансовые транзакции, создавать или обновлять таблицы Excel, отправлять сообщения в Outlook и выполнять практически любые другие офисные процедуры. Все эти действия основаны на данных, которые были распознаны и извлечены OCR.
Следует отметить, что RPA добавляет ценность к OCR, поскольку обычно оптическое распознавание символов используется с высокоструктурированными документами, в то время как в сочетании с RPA он может обрабатывать и анализировать неструктурированные файлы различного формата. В довершение всего, роботы RPA могут адаптироваться к различным сценариям и улучшать процессы сбора и анализа данных, что невозможно сделать только с помощью OCR.
RPA + OCR: 4 варианта использования
Давайте посмотрим, как эта идеальная пара работает в бизнес-реальности на 4 примерах из разных отраслей.
Бухгалтерский учет: обработка счетов
Кредиторская задолженность и обработка счетов, особенно когда речь идет о больших объемах документов — являются обыденными трудоемкими задачами, которые могут привести к утомлению сотрудников и, как следствие, к ошибкам. Технология OCR + RPA может взять на себя это бремя, автоматизируя обработку счет-фактур после их поступления.
Процесс заключается в следующем: помимо распознавания отсканированных документов, соответствующие данные проходят системный анализ и помещаются в необходимые поля данных в бухгалтерском программном обеспечении или ERP.
Результат:
- Человеческая ошибка снижена до нуля.
- Время, затрачиваемое на трудоемкие, повторяющиеся задачи, сведено к минимуму.
Продажи: обработка заказов на продажу / покупку
Менеджеры по продажам часами собирают информацию о клиентах из различных систем и вводят ее в CRM или ERP. Сотрудники отдела финансов и бухгалтерии уделяют время копированию и вводу данных в учетные системы. Очевидно, что это может привести к дублированию данных и ошибкам, что напрямую влияет на эффективность работы предприятия.
Однако, комбинируя технологии OCR и RPA, вы можете автоматизировать такие сложные операции продаж в областях ввода заказов на продажу, выставления счетов и т. д.
Результат:
- Данные клиентов отлеживаются и хранятся.
- Обслуживание клиентов улучшено.
HR: процесс найма
Поступающие резюме кандидатов могут быть быстро отсортированы и классифицированы с использованием комбинированной технологии OCR + RPA. Установив ряд релевантных ключевых слов, вы сможете увидеть список заявлений подходящих кандидатов, исключить тех, кто не соответствует открытой позиции, или выполнить любую обычную задачу в процессе найма.
OCR RPA может помочь в обработке отсканированных документов от новых сотрудников, то есть он не только распознает данные, но и введет их в соответствующую систему управления персоналом для дальнейшего управления данными.
Результат:
- Процесс найма оптимизирован.
- Процесс адаптации упрощен.
Здравоохранение: обработка данных пациентов
Существует распространенная практика ручного ввода данных в здравоохранении после их извлечения с помощью технологии OCR. Например, в больницах OCR может распознавать и считывать данные, заполненные пациентами; однако сотрудники впоследствии должны вручную ввести его в CRM. RPA автоматизирует этот процесс, и после того как OCR завершил свою часть, программный робот RPA обрабатывает ввод данных и устраняет ручную работу.
Результат:
- Ручной вывод и ввод данных значительно сокращен.
- Улучшено обслуживание пациентов.
RPA и OCR: всегда лучше вместе
Мы обсудили особенности OCR и RPA и проиллюстрировали потенциальные последствия для различных предприятий, когда они используются вместе.
OCR и RPA — это две отдельные системы, обе из которых направлены на повышение эффективности бизнес-процессов. Сочетание этих двух технологий может принести еще лучшие результаты для вашего предприятия, увеличивая ценность ваших бизнес-процессов без каких-либо рисков, связанных с неправильным хранением и вводом данных между системами.
Поэтому при рассмотрении вопроса об автоматизации бизнес-процессов крайне важно искать поставщика с опытом и знаниями как в OCR, так и в RPA.
Обратившись в Electroneek, вы получите как высокоточную систему оптического распознавания текста, встроенную в вашу систему, так и сложные решения RPA, которые гарантируют качественное управление данными.