当文档 AI 带来投资回报时
- 当文档量超过手动审查可以成本效益地处理时最有价值。
- 提取精度取决于文档结构、字段定义清晰度和处理后验证。
- 人类审查队列对于低信心提取和边缘案例是必要的。
- 常见的使用案例:发票处理、合同审查、KYC输入和财务数据提取。
手动文档审查不会扩展。 当发票处理、KYC接收或合同审查需要对每个文档的关注时,数量的增长创造了人员问题,而不是效率优势。 人工智能文档处理打破了这一限制。
我们处理的文档类型
- 发票和购物订单 - 供应商,行物品,总额,付款条件,到期日期。
- 合同 - 各方、关键条款、日期、义务、终止条件。
- KYC/KYB 文件 - 身份验证,商业登记,财产所有权。
- 签名文件 - 应用数据,财务报表,风险指标。
- 登机包 - 结构化接收表单,合规性检查清单,支持性文件。
- 财务报表 - 资产负债表项目,收入报表数据,比率提取。
提取管道架构
提取管道包括:文档分类(识别文档类型),字段提取(从每个文档中提取结构化数据),信任分数(分配每个字段的准确性估计)和验证(检查提取的数据与定义的规则)。
我们使用视觉模型、布局意识转换器和基于规则的验证组合,根据结构、变量和精确性要求,为每个文档类型选择合适的方法。
验证和人工审查设计
验证规则捕捉了提取模型所缺少的错误:场格式检查,跨场一致性,所需的场地存在,以及业务规则的违规(例如,发票总匹配线条件总和)。
人类审查排列表面例外,有足够的背景快速分辨 — 文档图像,提取的字段,信任分数和验证失败的原因一起显示。
部署层
单一文件类型
3–6周
一个文档类型的提取管道与验证和审查队列
- 提取模型
- 验证规则
- 人体界面评论
- 下游整合
理想为: 处理一个文档类型的大量数据的团队
多文件管道
8–12周
具有共享基础设施和统一审查队列的多种文档类型
- 多种类型分类
- 每种类型的提取模型
- 统一审查队列
- 分析
理想为: 在规模上处理各种文档混合物的操作
企业文件平台
3-5个月
具有合规性和审计能力的完整文档处理基础设施
- 全文档 税收
- 合规性审计轨道
- API 用于所有文档类型
- 持续改进模式
理想为: 企业编写处理核心操作能力的文档
常见问题解答
可以处理哪些类型的文件?
发票、采购订单、合同、KYC/KYB文件、签署文件、保险表格、登机包、财务报表、税务表格以及任何结构化或半结构化的文件类型。
AI提取有多精确?
准确性取决于文档结构和字段定义的清晰度。 具有一致格式的结构齐全的文档通常实现 90–98% 字段提取精度。 我们将每个提取管道调整到范围内的特定文档类型。
低信任提取是如何处理的?
可配置信任门槛以下的文档路由到人体审查排列,并将提取的字段、信任分数和文档图像显示并行。 评论员批准、纠正或拒绝提取。
提取的数据可以直接发送到我们的系统吗?
是的。 提取输出与ERP系统,CRM,数据库,会计软件和自定义内部系统集成。 我们构建下游集成作为提取管道的一部分。
您是否支持多语言文档?
是的。 我们支持大多数主要商业语言的多语言提取。 语言检测是自动的,并根据语言和文档类型调整提取模型。
综上所述
- 人工智能文档处理在文档量超过手动审查能够以可接受的成本处理的时提供回报。
- 提取精度取决于文档结构、字段定义清晰度和验证规则设计。
- Gizmolab从第一天开始构建提取管道,使用信心分数,人体审查排队和下游系统集成。