수년 동안 기업은 사용해 왔습니다 광학 문자 인식 (OCR) 물리적 문서를 디지털 형식으로 변환하려면 데이터 입력 프로세스를 변환합니다. 그러나 비즈니스가 더 복잡한 워크 플로에 직면함에 따라 OCR의 한계가 분명 해지고 있습니다. 구조화되지 않은 레이아웃, 필기 텍스트 및 내장 이미지를 처리하는 데 어려움을 겪고 있으며 종종 문서의 다른 부분 간의 컨텍스트 또는 관계를 해석하지 않습니다. 이러한 제한은 오늘날의 빠르게 진행되는 비즈니스 환경에서 점점 문제가되고 있습니다.
에이전트 문서 추출그러나 중요한 발전을 나타냅니다. AI 기술을 사용하여 머신 러닝 (ML), 자연어 처리 (NLP)및 시각적 근거는이 기술은 텍스트를 추출 할뿐만 아니라 문서의 구조와 맥락을 이해합니다. 95% 이상의 정확도 속도와 처리 시간이 몇 시간에서 몇 분만 감소함에 따라 에이전트 문서 추출은 비즈니스가 문서를 처리하는 방식을 변화시켜 OCR이 극복 할 수없는 문제에 대한 강력한 솔루션을 제공합니다.
OCR이 더 이상 충분하지 않은 이유
수년 동안 OCR은 문서를 디지털화하는 데 선호되는 기술이었으며 데이터 처리 방법에 혁명을 일으켰습니다. 인쇄 된 텍스트를 기계 읽을 수있는 형식으로 변환하여 많은 산업 분야에서 워크 플로를 간소화하여 데이터 입력을 자동화하는 데 도움이되었습니다. 그러나 비즈니스 프로세스가 발전함에 따라 OCR의 한계가 더욱 분명해졌습니다.
OCR의 중요한 과제 중 하나는 처리 할 수 없다는 것입니다. 구조화되지 않은 데이터. 의료와 같은 산업에서 OCR은 종종 필기 된 텍스트를 해석하는 데 어려움을 겪습니다. 다양한 필기와 일관성이없는 형식을 가진 처방 또는 의료 기록은 잘못 해석되어 환자의 안전에 해를 끼칠 수있는 오류로 이어질 수 있습니다. 에이전트 문서 추출은 필기 데이터를 정확하게 추출하여 정보를 의료 시스템에 통합하여 환자 치료를 개선함으로써이를 해결합니다.
재무에서 OCR은 문서 내 다른 데이터 포인트 간의 관계를 인식 할 수 없으면 실수로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, OCR 시스템은 구매 주문에 연결하지 않고 송장에서 데이터를 추출하여 잠재적 인 재정적 불일치를 초래할 수 있습니다. 에이전트 문서 추출은 문서의 맥락을 이해 하여이 문제를 해결하여 이러한 관계를 인식하고 불일치를 실시간으로 플래그 할 수있게하여 비용이 많이 드는 오류와 사기를 방지 할 수 있도록합니다.
OCR은 또한 수동 유효성 검사가 필요한 문서를 다룰 때 도전에 직면 해 있습니다. 이 기술은 종종 숫자 나 텍스트를 잘못 해석하여 비즈니스 운영 속도를 늦출 수있는 수동 수정으로 이어집니다. 법률 부문에서 OCR은 법적 조건을 잘못 해석하거나 주석을 놓치면 변호사가 수동으로 개입해야합니다. 에이전트 문서 추출은이 단계를 제거하여 법적 언어에 대한 정확한 해석을 제공하고 원래 구조를 보존하여 법률 전문가에게보다 신뢰할 수있는 도구입니다.
에이전트 문서 추출의 구별되는 특징은 간단한 텍스트 인식을 넘어서는 고급 AI를 사용하는 것입니다. 문서의 레이아웃과 컨텍스트를 이해하여 데이터를 정확하게 추출하면서 테이블, 양식 및 흐름도를 식별하고 보존 할 수 있습니다. 이것은 제품 카탈로그에 다양한 레이아웃이있는 전자 상거래와 같은 산업에서 특히 유용합니다. 에이전트 문서 추출은 이러한 복잡한 형식을 자동으로 처리하고 이름, 가격 및 설명과 같은 제품 세부 사항을 추출하면서 적절한 정렬을 보장합니다.
에이전트 문서 추출의 또 다른 두드러진 특징은 시각적 접지문서 내 데이터의 정확한 위치를 식별하는 데 도움이됩니다. 예를 들어, 송장을 처리 할 때 시스템은 송장 번호를 추출 할뿐만 아니라 페이지의 위치를 강조하여 데이터가 컨텍스트에서 정확하게 캡처되도록합니다. 이 기능은 특히 대량의 배송 인보이스 및 세관 문서가 처리되는 물류와 같은 산업에서 특히 가치가 있습니다. 에이전트 문서 추출은 추적 번호 및 전달 주소와 같은 중요한 정보를 캡처하여 오류를 줄이고 효율성을 향상시켜 정확도를 향상시킵니다.
마지막으로, 에이전트 문서 추출의 새로운 문서 형식에 적응하는 능력은 OCR에 비해 또 다른 중요한 이점입니다. OCR 시스템은 새로운 문서 유형이나 레이아웃이 발생할 때 수동 재 프로그래밍이 필요하지만, 에이전트 문서 추출은 각각의 새로운 문서에서 배운다. 이 적응성은 특히 청구 양식 및 정책 문서가 보험 회사마다 다르는 보험과 같은 산업에서 특히 가치가 있습니다. 에이전트 문서 추출은 시스템을 조정할 필요없이 광범위한 문서 형식을 처리 할 수 있으므로 다양한 문서 유형을 다루는 비즈니스에서는 확장 가능하고 효율적입니다.
에이전트 문서 추출의 기술
에이전시 문서 추출은 기존 OCR의 한계를 해결하기 위해 여러 고급 기술을 모아 문서를 처리하고 이해하는보다 강력한 방법을 제공합니다. 사용합니다 딥 러닝NLP, 공간 컴퓨팅 및 시스템 통합, 의미있는 데이터를 정확하고 효율적으로 추출합니다.
에이전트 문서 추출의 핵심에는 구조화되지 않은 문서와 구조화되지 않은 문서의 다량의 데이터에 대해 훈련 된 딥 러닝 모델이 있습니다. 이 모델은 사용합니다 컨볼 루션 신경 네트워크 (CNN) 문서 이미지를 분석하려면 픽셀 레벨에서 텍스트, 테이블 및 서명과 같은 필수 요소를 감지합니다. RESNET-50 및 효율적인 넷과 같은 아키텍처는 시스템이 문서의 주요 기능을 식별하는 데 도움이됩니다.
또한 에이전트 문서 추출은 LayoutLM 및 DocFormer와 같은 변압기 기반 모델을 사용하여 시각적, 텍스트 및 위치 정보를 결합하여 문서의 다른 요소가 서로 어떻게 관련되는지 이해합니다. 예를 들어 테이블 헤더를 나타내는 데이터에 연결할 수 있습니다. 에이전트 문서 추출의 또 다른 강력한 특징 소수의 학습. 이를 통해 시스템은 최소한의 데이터로 새로운 문서 유형에 적응할 수 있으며 전문화 된 경우 배치 속도를 높입니다.
에이전트 문서 추출의 NLP 기능은 간단한 텍스트 추출을 넘어선 것입니다. BERT와 같은 명명 된 엔티티 인식 (NER)의 고급 모델을 사용하여 송장 번호 또는 의료 코드와 같은 필수 데이터 포인트를 식별합니다. 에이전트 문서 추출은 또한 문서에서 모호한 용어를 해결하여 텍스트가 불분명 한 경우에도 적절한 참조에 연결할 수 있습니다. 이로 인해 정밀도가 중요한 의료 또는 금융과 같은 산업에 특히 유용합니다. 재무 문서에서, 에이전트 문서 추출은“같은 필드를 정확하게 연결할 수 있습니다.Total_amount“계산의 일관성을 보장하는 해당 라인 항목에.
에이전트 문서 추출의 또 다른 중요한 측면은 공간 컴퓨팅. 문서를 선형 텍스트 시퀀스로 취급하는 OCR과 달리 에이전트 문서 추출은 문서를 구조화 된 2D 레이아웃으로 이해합니다. OpenCV 및 마스크 R-CNN과 같은 컴퓨터 비전 도구를 사용하여 테이블, 양식 및 다중 열 텍스트를 감지합니다. 에이전트 문서 추출은 왜곡 된 관점 및 겹치는 텍스트와 같은 문제를 수정하여 전통적인 OCR의 정확도를 향상시킵니다.
또한 사용합니다 그래프 신경망 (GNN) 문서의 다른 요소가 공간에서 어떻게 관련되어 있는지 이해합니다.총“이 공간적 추론은 문서의 구조가 보존되도록 보장되며, 이는 재무 조정과 같은 작업에 필수적입니다. 에이전트 문서 추출은 또한 추출 된 데이터를 좌표와 함께 저장하여 투명성과 추적 성을 원본 문서로 되돌립니다.
에이전트 문서 추출을 워크 플로에 통합하려는 비즈니스의 경우이 시스템은 강력한 엔드 투 엔드 자동화를 제공합니다. 문서는 REST API 또는 이메일 파서를 통해 섭취하고 AWS S3와 같은 클라우드 기반 시스템에 저장됩니다. Kubernetes와 같은 플랫폼에서 관리하는 마이크로 서비스는 섭취되면 OCR, NLP 및 유효성 검사 모듈을 사용하여 데이터를 처리하는 것을 중지합니다. 유효성 검사는 규칙 기반 검사 (예 : 송장 총계)와 데이터의 이상을 감지하는 기계 학습 알고리즘에 의해 처리됩니다. 추출 및 검증 후 데이터는 ERP 시스템 (SAP, NetSuite) 또는 데이터베이스 (PostgreSQL)와 같은 다른 비즈니스 도구와 동기화되어 사용 가능하게 사용할 수 있습니다.
이러한 기술을 결합하여 에이전트 문서 추출은 정적 문서를 동적의 실행 가능한 데이터로 바꿉니다. 전통적인 OCR의 한계를 넘어서서 기업들에게 문서 처리를위한 더 똑똑하고 빠르며 정확한 솔루션을 제공합니다. 이로 인해 산업 전반에 걸쳐 귀중한 도구가되어 자동화의 효율성과 새로운 기회가 가능합니다.
5 가지 방법 에이전트 문서 추출이 OCR보다 성능이 우수합니다
OCR은 기본 문서 검색에 효과적이지만 에이전트 문서 추출은 문서 처리를 자동화하고 정확도를 향상시키려는 비즈니스에 더 적합한 옵션을 제공하는 몇 가지 장점을 제공합니다. 탁월한 방법은 다음과 같습니다.
복잡한 문서의 정확성
에이전트 문서 추출은 테이블, 차트 및 필기 서명이 포함 된 복잡한 문서를 OCR보다 훨씬 나은 문서를 처리합니다. 오류는 최대 70%까지 줄어들어 건강 관리와 같은 산업에 이상적입니다. 여기서 문서에는 종종 필기 메모와 복잡한 레이아웃이 포함됩니다. 예를 들어, 다양한 필기, 테이블 및 이미지가 포함 된 의료 기록을 정확하게 처리 할 수있어 환자 진단 및 이력과 같은 중요한 정보가 올바르게 추출되며 OCR이 어려움을 겪을 수 있습니다.
맥락 인식 통찰력
텍스트를 추출하는 OCR과 달리 에이전트 문서 추출은 문서 내 컨텍스트와 관계를 분석 할 수 있습니다. 예를 들어, 은행에서는 계정 명세서를 처리 할 때 비정상적인 거래를 자동으로 표시하여 사기 탐지 속도를 높일 수 있습니다. 다른 데이터 포인트 간의 관계를 이해함으로써 에이전트 문서 추출을 통해 비즈니스는 더 많은 정보를 얻을 수있는 결정을 더 빨리 내릴 수 있으므로 전통적인 OCR이 일치 할 수없는 수준의 지능을 제공합니다.
터치가없는 자동화
OCR은 종종 오류를 수정하기 위해 수동 유효성 검사가 필요하고 워크 플로를 느리게합니다. 반면 에이전트 문서 추출은“송장 총계가 라인 항목과 일치해야한다”와 같은 유효성 검사 규칙을 적용 하여이 프로세스를 자동화합니다. 이를 통해 비즈니스는 효율적인 터치리스 처리를 달성 할 수 있습니다. 예를 들어, 소매에서 인보이스는 인간의 개입없이 자동으로 검증 될 수있어 송장의 금액이 구매 주문 및 배송과 일치하여 오류를 줄이고 상당한 시간을 절약 할 수 있습니다.
확장 성
전통적인 OCR 시스템은 대량의 문서를 처리 할 때, 특히 문서에 다양한 형식이있는 경우 도전에 직면합니다. 에이전트 문서 추출은 매일 수천 또는 수백만 개의 문서를 처리 할 수 있도록 쉽게 확장하여 동적 데이터가있는 산업에 적합합니다. 제품 카탈로그가 지속적으로 변화하는 전자 상거래에서 또는 수십 년의 환자 기록을 디지털화 해야하는 의료 서비스에서, 에이전트 문서 추출은 대량의 다양한 문서조차도 효율적으로 처리되도록합니다.
미래 방지 통합
에이전트 문서 추출은 플랫폼에서 실시간 데이터를 공유하기 위해 다른 도구와 원활하게 통합됩니다. 이는 물류와 같은 빠르게 진행되는 산업에서 특히 가치가 있으며, 업데이트 된 배송 세부 정보에 빠르게 액세스하면 상당한 차이가 생길 수 있습니다. 에이전트 문서 추출은 다른 시스템과 연결함으로써 적절한 시간에 적절한 채널을 통해 중요한 데이터가 흐르도록하여 운영 효율성을 향상시킵니다.
에이전트 문서 추출 구현의 과제 및 고려 사항
에이전트 문서 추출은 비즈니스가 문서를 처리하는 방식을 바꾸고 있지만 채택하기 전에 고려해야 할 중요한 요소가 있습니다. 한 가지 과제는 흐릿한 스캔 또는 손상된 텍스트와 같은 저품질 문서를 사용하는 것입니다. 고급 AI조차도 페이드 또는 왜곡 된 콘텐츠에서 데이터를 추출하는 데 어려움이있을 수 있습니다. 이것은 주로 필기 또는 오래된 기록이 일반적 인 Healthcare와 같은 부문의 관심사입니다. 어떻게 Deskewing 및 Binarization과 같은 이미지 전처리 도구의 최근 개선이 이러한 문제를 해결하는 데 도움이되고 있습니다. OpenCV 및 TesserAct OCR과 같은 도구를 사용하면 스캔 된 문서의 품질이 향상되어 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
또 다른 고려 사항은 비용과 투자 수익의 균형입니다. 에이전트 문서 추출의 초기 비용은 특히 소규모 기업의 경우 높을 수 있습니다. 그러나 장기 혜택은 중요합니다. 에이전트 문서 추출을 사용하는 회사는 종종 처리 시간이 60-85%감소하고 오류율은 30-50%감소합니다. 이로 인해 일반적인 투자 회수 기간은 6 개월에서 12 개월입니다. 기술이 발전함에 따라 클라우드 기반 에이전시 문서 추출 솔루션은 중소 기업에 액세스 할 수있는 유연한 가격 옵션을 통해 더 저렴 해지고 있습니다.
앞으로, 에이전트 문서 추출이 빠르게 발전하고 있습니다. 예측 추출과 같은 새로운 기능을 통해 시스템은 데이터 요구를 예상 할 수 있습니다. 예를 들어, 반복 송장에서 클라이언트 주소를 자동으로 추출하거나 중요한 계약 날짜를 강조 할 수 있습니다. 생성 AI는 또한 통합되어 있으며, 에이전트 문서 추출은 데이터를 추출 할뿐만 아니라 요약을 생성하거나 통찰력으로 CRM 시스템을 채우도록 허용합니다.
에이전트 문서 추출을 고려하는 비즈니스의 경우 맞춤형 검증 규칙과 투명한 감사 트레일을 제공하는 솔루션을 찾는 것이 중요합니다. 이를 통해 추출 프로세스에 대한 준수 및 신뢰를 보장합니다.
결론
결론적으로, 에이전트 문서 추출은 기존 OCR에 비해 더 높은 정확도, 빠른 처리 및 더 나은 데이터 처리를 제공함으로써 문서 처리를 변환하고 있습니다. 저품질 입력 및 초기 투자 비용 관리와 같은 문제가 발생하지만 효율성 향상 및 오류 감소와 같은 장기 혜택은 비즈니스를위한 귀중한 도구입니다.
기술이 계속 발전함에 따라 문서 처리의 미래는 예측 추출 및 생성 AI와 같은 발전으로 밝게 보입니다. 에이전트 문서 추출을 채택하는 기업은 중요한 문서를 관리하는 방법이 크게 개선되어 궁극적으로 생산성과 성공을 거두게 될 수 있습니다.
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