您是否知道，以数据为主导的 2025年开发智 组织比不依赖数据的组织获得新客户的可能性高出 23 倍？没错。数据在任何企业的成功中都起着不可或缺的作用。它有助于预测趋势、发现新机会并超越竞争对手。
尽管数据采集至关重要，但许多组织仍在努力高效地捕获和处理数据。能够梳理大量原始数据并得出有意义的见解需要付出努力。这时，智能文档处理 (IDP) 等技术就派上用场了。
IDP 是一款智能软件，旨在读取、分类和提取来自不同来源的重要信息。如果您经营的业务严重依赖数据，本文将教您如何充分利用 IDP 技术。
什么是智能文档处理 (IDP)？
从本质上讲，IDP 是一种旨在处理和管理非结构化数据的业务自动化技术。
来源：Statista
如图所示，组织产生的数据多年来一直在稳步增长。2010 年，数据总量仅为 2 ZB。
在 13 年的时间里，这一数字已上升至 120 ZB，增长了近 60 倍。此外，预计到 2025 年，数据量将达到 181 ZB。
不幸的是，大部分数据都被锁定在文本、PDF、电子邮件和其他非结构化形式中。这对试图处理这些数据的企业来说是一个挑战。
IDP 技术应运而生，将非结构化和半结构化数据转换为结构化数据，以便于处理。如果没有它，公司将不得不雇佣数十名员工来审查每一份文件并手动提取数据。
值得庆幸的是，IDP 解决方案消除了这项耗 电话数据 时的任务。使用 AI，IDP 系统可以从多个非结构化来源扫描、读取、组织和提取重要信息。那么，IDP 解决方案究竟是如何工作的呢？下面是详细的分解：
IDP 如何工作？
IDP 融合了多种技术来分析和提取非结构化、半结构化和结构化文档中的信息。
这些技术包括自然语言处理 (NLP)、机器学习 (ML)、AI、计算机视觉和光学字符识别 (OCR)。以下是智能文档处理过程中发生的关键步骤：
文档采集
这是 IDP 的第一阶段，涉及从各种来源获取数据。如前所述，IDP 的一个关键卖点是它支持无论来源如何的数据处理。因此，无论您有硬拷贝文档、电子邮件还是扫描文本，IDP 技术都允许您将它们上传到系统。
光学字符识别
文档上传后，将接受 OCR 处理。该技术负责将文档转换为机器可读的形式。它使计算机能够检测文档中的特定字符和单词。
数据提取
此阶段需要使用机器学习算法提取有意义的数据。这些算法可以配置为允许它们识别特定类别。例如，它们可以识别姓名、地址、日期和其他详细信息。
情境理解
如果说 IDP 有什么独特之处，那就是它能够掌握文档的上下文。该系统使用 NLP 等先进技术来解读数据变量之间的关系及其在文档上下文中的相关性。这提高了所提取数据的精确度。
数据验证
此步骤旨在验证提取的数 教育工作者也需要能够轻松访问 据是否准确。通常根据某些预定规则或当前数据库对数据进行评估以实现此目的。
值得注意的是，此验证发生在系统内部；无需人工干预。
数据分类
数据核实后，将根据相关性和范围进行分类。例如，假设相关文件是费用收据。
IDP 系统将生成有意义的数据点，例如日期、收据编号、位置和金额。通常，此类文档上显示的信息性质是非结构化的。因此，在这种情况下，可以训练平台将特定类型的文档识别为“收据”，并对其进行相应分类。
数据丰富
在此阶段，数据几乎已可以使用。这意味着很容易 比特币数据库美国 理解并从中得出有意义的结论。但是，它可以进一步丰富。这可以通过整合来自二手资料的信息并进行计算或分析来实现。
数据导出
一旦对丰富的数据感到满意，您可以轻松地将其发送到现有的业务应用程序。这可能是您的客户关系管理系统 (CRM) 或企业资源规划 (ERP) 系统。