Guida Definitiva all’Elaborazione dei Documenti: Ridefinire l’Acquisizione Intelligente dei Dati

Sapevate che un impiegato medio usa circa 10.000 fogli o due casse intere di carta ogni anno? Questo significa che un’azienda di medie dimensioni ha a che fare con mezzo milione di file ogni anno, il che è difficile da gestire senza un sistema efficiente di elaborazione dei documenti.

Con una tale quantità di documenti, la ricerca dei dati e il recupero dei file richiede una quantità significativa di investimento di tempo da parte dei vostri dipendenti. Se i vostri processi aziendali dipendono ancora dall’inserimento e dal recupero manuale dei dati, aspettatevi imprecisioni, bassa produttività, inefficienze, errori umani e altri problemi legati alle risorse.

La cattura e l’estrazione dei dati dai file in entrata sono processi critici necessari per molte operazioni aziendali. Sfortunatamente, molte aziende usano ancora flussi di lavoro manuale, ormai obsoleti per l’elaborazione dei dati. Questo porta a rallentamenti, perdita di produttività e quindi tempi di consegna ritardati. Inoltre, una obsoleta elaborazione manuale dei dati ha anche un impatto negativo sull’esperienza del cliente e sui vostri profitti.

Ma se ci fosse una forma migliore di elaborazione dei documenti per gestire tutte le informazioni in entrata che comprendesse differenti formati e tipi di file?

Grazie all’Intelligent Document Processing (IDP), ovvero, elaborazione intelligente dei documenti, i dati non strutturati e semi-strutturati vengono trasformati in informazioni utilizzabili. L’IDP permette alle aziende di utilizzare i dati in modo intelligente e strategico. Invece di inserire tutto manualmente, potete usare i migliori servizi OCR per gestire i vostri dati.

L’elaborazione intelligente dei documenti porta l’acquisizione e la gestione dei dati al livello successivo. Le aziende sono in grado di catturare, estrarre ed elaborare informazioni da una vasta gamma di formati di documenti. La tecnologia ha reso possibile per gli algoritmi alimentati dall’IA di effettuare la scansione, leggere e comprendere documenti digitali e fisici come fanno gli umani.

L’elaborazione intelligente dei dati, conosciuta anche come acquisizione intelligente dei dati, è il processo di cattura o acquisizione intelligente di informazioni specifiche e l’ottimizzazione dei compiti di elaborazione dei documenti. Indipendentemente dal tipo di file da elaborare, l’IDP è progettato per eseguire lavori di scansione di documenti. L’IDP lavora sia con documenti cartacei che elettronici.

L’acquisizione dei dati rende facile per qualsiasi azienda o organizzazione la gestione delle informazioni. Poiché i documenti sono convertiti in formato digitale, l’organizzazione delle informazioni è più veloce ed efficiente. Le soluzioni di acquisizione dei dati aprono la strada al successo di un’azienda attraverso l’elaborazione intelligente dei documenti. L’introduzione dell’IDP può essere un game changer per molte attività e aziende.

Ci sono due punti importanti da considerare quando si usa l’IDP. In primo luogo, è fondamentale capire la tecnologia richiesta per estrarre i dati necessari dal documento. Dipende anche molto dal tipo di informazione che si sta estraendo. I dati strutturati richiedono una tecnologia meno avanzata. Viceversa, i dati non strutturati e parzialmente strutturati richiedono un software più sofisticato.

In secondo luogo, bisogna considerare il formato dei dati. Un’azienda può ricevere i dati in vari formati, come documenti cartacei, fax, e-mail e allegati, e file MS Office come Word, Excel, PowerPoint, PDF e altro. Dati questi che provengono da diverse fonti e diversi dispositivi.

Idealmente, un sistema di elaborazione intelligente dei dati dovrebbe riconoscere, classificare ed estrarre le informazioni importanti e poi indirizzarle ai flussi di lavoro dei documenti richiesti per la revisione. Ci sono tre tecniche chiave che vengono applicate a un sistema IDP: Classificazione del Documento, Estrazione dei dati e Rilascio dei dati.

Il primo passo è classificare il tipo di documento che viene elaborato. Quindi bisogna determinare l’inizio e la fine del documento. La tecnologia OCR (Optical Character Recognition) è usata sia per i documenti elettronici che per quelli cartacei.

Dopo la classificazione del documento, il passo successivo e più importante è quello di estrarre i dati di interesse dal documento. Una volta che le informazioni sono state raccolte, vengono inserite nel database appropriato o archiviate per un uso futuro.

L’ultimo passo dell’elaborazione intelligente dei dati è l’esportazione automatica dei dati e delle immagini nei processi aziendali o nei flussi di lavoro. Successivamente, queste informazioni vengono rese disponibili per l’utilizzo immediato. Infine, l’azienda potrà intraprendere azioni rapide e offrire un servizio efficiente ai suoi membri o clienti.

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è diverso dall’IDP perché è coinvolto nella preelaborazione dell’immagine, nell’identificazione dei caratteri e nel mettere insieme parole, blocchi e frasi. Ruota intorno alla digitalizzazione di documenti cartacei, scansioni o immagini di un documento fisico. Ciò significa che l’OCR gioca un ruolo importante nel flusso di lavoro dell’elaborazione dei documenti, specialmente quando si tratta di un gran numero di immagini e documenti.

Gli strumenti OCR hanno fatto molta strada da quando sono stati introdotti agli inizi degli anni ’90. Il potere del software OCR di convertire vari tipi di documenti, come immagini, PDF o file, in un formato modificabile e facile da memorizzare ha reso molto più semplice questi compiti.

D’altro canto, la tecnologia IDP di Acquisizione Intelligente dei Dati è molto più ampia. Si tratta di un campo più generale di estrazione e analisi dei dati. Oltre all’estrazione, fornisce anche un significato al testo proveniente da svariate forme di risorse digitali, tra cui documenti, e-mail, file di testo e immagini digitalizzate.

È una soluzione per l’elaborazione dei documenti che va oltre il software OCR tradizionale. Nell’IDP, le parole e le frasi assumono un significato rilevante. Comprende i dati e il contesto, crea insight e genera una narrazione.

OCR e IDP hanno la capacità di automatizzare praticamente qualsiasi file basato su testo e di modificare i dati facilmente. Ecco alcuni dei vantaggi dell’utilizzo di OCR e IDP per la gestione dei documenti.

Uno dei maggiori vantaggi dell’elaborazione intelligente dei documenti è ridurre al minimo l’intervento manuale. Bastano pochi clic per acquisire, convertire, organizzare, archiviare e analizzare i dati di un documento. L’automazione aumenta l’efficienza complessiva del flusso di lavoro quotidiano.

Le aziende che adottano le soluzioni OCR e IDP per automatizzare il loro flusso di lavoro riducono i tempi di elaborazione e quindi i costi del lavoro. Questo è particolarmente vero per le aziende che scelgono di esternalizzare le operazioni di elaborazione dei documenti. Inoltre, l’elaborazione automatizzata dei documenti permette di risparmiare sui costi operativi completando una parte del lavoro in un periodo di tempo più breve.

La velocità con cui i dati vengono elaborati è un ulteriore vantaggio dell’elaborazione intelligente dei documenti. L’elaborazione manuale dei dati richiede tempo e lavoro. Questo rende il processo suscettibile di errori e il personale poco coinvolto. Affidarsi a una soluzione IDP o OCR non solo assicura risultati senza errori ma permette di portare a termine il lavoro in una frazione del tempo.

Le soluzioni IDP sono agnostiche e hanno diverse applicazioni in svariati situazioni. Non richiedono alcuna installazione e servono come piattaforma nei casi i cui vari tipi di formati di documenti, come immagini, fax, fogli Excel possono essere scansionati ed elaborati. Tutto questo rende l’IDP e l’OCR altamente scalabili ed efficaci per qualsiasi azienda e organizzazione.

Poiché l’OCR e l’IDP automatizzano sostanzialmente compiti laboriosi come l’inserimento dei dati, l’ordinamento dei documenti e la convalida delle informazioni, semplificano conseguentemente la conformità alle normative. Queste soluzioni lasciano una traccia digitale che è utile per l’auditing permettendo così di garantire il rispetto di procedimenti complessi. L’OCR e l’IDP assicurano anche la privacy dei dati per evitare l’uso improprio o la manipolazione dei dati stessi.

La maggior parte delle organizzazioni sono ancorate ai dati non strutturati, difficili da organizzare. Il vostro personale perde diverse ore di lavoro solo per ordinare i diversi documenti.

Le aziende che vogliono sfruttare al meglio l’aumento di produttività offerto dalla trasformazione digitale devono implementare nella loro organizzazione i migliori servizi OCR. L’OCR ottimizza l’intero sistema di elaborazione dei documenti e migliora la gestione dei dati.

Tuttavia, usare il solo OCR non è sufficiente per massimizzare le potenzialità dell’elaborazione dei dati. Potrebbe essere utile per catturare il testo, ma non è in grado di andare oltre. Se desiderate procedere a un’analisi dei documenti allora avete bisogno di una soluzione più sofisticata.

Con le applicazioni OCR, la trasformazione digitale è incompleta perché si limita ad acquisire o catturare il testo dal documento originale. I dipendenti dovranno quindi investire ancora molte ore nell’analisi dei dati.

Per questo motivo le aziende non riescono a raggiungere la piena trasformazione digitale poiché sono limitate dal processo di digitalizzazione. Affinché questa trasformazione digitale sia possibile, è necessario un modo più intelligente di elaborare i documenti che comprenda a anche l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico.

L’80% dei dati aziendali non è strutturato eppure queste informazioni sono cruciali per molti processi aziendali. Convertire i file in un formato digitale e categorizzare correttamente le informazioni estratte offre molti vantaggi. Aumenta la competitività di un’azienda, migliora l’esperienza del cliente e fornisce insight e approfondimenti più significativi.

I vantaggi dell’elaborazione dei documenti includono:

• Ottimizzazione dei costi. Recuperare informazioni da documenti non strutturati è costoso. Organizzare i vostri dati rende il recupero delle informazioni molto più veloce e facile, facendovi risparmiare molte ore di lavoro.
• Accessibilità. L’elaborazione intelligente dei documenti con la categorizzazione permette di rendere le informazioni accessibili alle aziende in modo che possano operare con maggiore precisione.
• Prevenzione degli errori. L’elaborazione dei documenti garantisce coerenza e accuratezza, quindi i dati che si estraggono sono più utili.
• Aumento della produttività. L’elaborazione automatizzata dei documenti tramite OCR e IDP è più veloce dell’analisi manuale. È un dato di fatto che la velocità svolge un ruolo cruciale in qualsiasi processo di migrazione dei dati. Per esempio, le richieste di risarcimento di assicurazione possono essere elaborate molto più velocemente con un sistema efficiente di elaborazione dei documenti.
• Integrazione dei dati ottimizzata. L’elaborazione dei documenti funziona bene con varie piattaforme, come CRM e database.

Nonostante siano chiari i vantaggi dell’elaborazione e dell’integrazione dei dati da documenti non strutturati, molte aziende continuano a non prendere in considerazione la digitalizzazione dei loro documenti. Perché?

La maggior parte dei sistemi OCR sono complicati. Catturano semplicemente il testo e non procedono all’organizzazione e alla contestualizzazione dei dati. Se il vostro software di elaborazione dei documenti si limita a digitalizzare il documento continuerete ad aver bisogno dell’aiuto di un dipendente per analizzare le informazioni e organizzare manualmente i dati estratti.

L’OCR è stato originariamente progettato per leggere un testo nero su uno sfondo bianco con l’aiuto di uno scanner piano. Quindi, se volete estrarre campi di dati chiave da ID con caratteri piccoli e sfondi colorati, avete bisogno di un software più intelligente. È qui che l’approccio human-in-the-loop è estremamente utile.

L’approccio human-in-the-loop porta l’acquisizione dei dati a un livello completamente nuovo. Invece di convertire semplicemente i documenti in formati accessibili e leggibili, questo approccio compensa le lacune dell’OCR tradizionale.

Sebbene un tipico sistema OCR sia considerato una piattaforma per l’acquisizione dei dati, diventa frustrante quando i dati estratti non hanno senso. Processare un documento attraverso un software OCR non significa che l’output sarà perfetto.

Ecco alcune delle sfide dei sistemi OCR tradizionali:

1. Processo lento. L’OCR convenzionale consiste principalmente nel convertire i documenti in testo. Ma la maggior parte dei software OCR non è accurata al 100%, il che significa che le informazioni estratte devono essere ricontrollate. Rallenta l’intero processo e vanifica lo scopo di utilizzare una soluzione digitale.
2. Mancanza di scalabilità. I sistemi OCR richiedono grandi quantità di risorse tecniche e umane. Necessitano di enormi volumi di memoria e velocità di elaborazione, rallentando così l’intero sistema. Questo rende più difficile elaborare grandi volumi di documenti. Inoltre, l’OCR non è molto accurato, il che si traduce in errori che richiedono una revisione manuale.
3. Gli strumenti OCR tradizionali non hanno la capacità di elaborare documenti di differenti formati. Per esempio, un OCR legge solo il testo stampato e non riuscirà a leggere i documenti scritti a mano. Non è abbastanza flessibile per notare le piccole sfumature nel documento.
4. Alcune piattaforme OCR non sono in grado di leggere testi con caratteri e dimensioni diverse. A volte non riescono a cogliere le diverse dimensioni dei caratteri nella stessa linea. Ci sono anche soluzioni OCR che non riescono a leggere le tabelle, con e senza bordi. Ciò conduce ad un rischio maggiore di errori imprevisti e più carico di lavoro per il vostro personale.
5. I sistemi OCR convenzionali non riescono a rimuovere i rumori come spazi o valori non necessari che portano a incertezze e imprecisioni nell’output.

Con tutti questi difetti, c’è un’alta possibilità di compromettere la precisione e la qualità dell’output nei sistemi OCR tradizionali. Di conseguenza, una piattaforma OCR convenzionale è imprevedibile e potrebbe complicare maggiormente i vostri processi aziendali.

L’approccio misto combina l’acquisizione cognitiva dei dati con un processo human-in-the-loop, aumentando la precisione dell’output. Evidenzia la differenza tra il testo semplicemente estratto da un documento e le informazioni raccolte e organizzate da un file.

La tecnica permette un’acquisizione efficiente e affidabile dei dati provenienti da documenti non strutturati e li trasforma in informazioni strutturate che possono essere utilizzate per prendere decisioni informate.

Invece di affidarsi semplicemente a un approccio basato sul layout, l’approccio human-in-the-loop estrae i dati dai file non strutturati in base al loro dominio e alle informazioni semantiche contestuali. Non si basa solo sul tipo, il contenuto, layout e lingua di un documento. La tecnica utilizza l’apprendimento automatico per capire e acquisire i dati dai modelli semantici ricavati dal documento. Successivamente, questi modelli vengono analizzati attraverso diversi domini e layout.

Recentemente, l’OCR si è evoluto in un modo sorprendente. Invece della tradizionale piattaforma OCR, oggi vengono utilizzate tecnologie di apprendimento automatico basate sull’intelligenza artificiale. La buona notizia è che queste nuove tecnologie non sono limitate ai sistemi basati sulle regole e sulla corrispondenza dei caratteri dei software OCR esistenti.

Utilizzando l’apprendimento automatico, noto anche come machine learning, gli algoritmi sono addestrati per imparare a pensare da soli. Anziché essere limitati a un numero fisso di set di caratteri, questi programmi OCR evoluti accumulano conoscenze e imparano a riconoscere diversi tipi di caratteri.

La sfida portata dal riconoscimento dei caratteri ha a lungo distratto le aziende dal fatto che la semplice digitalizzazione non è l’obiettivo finale per l’utilizzo dell’OCR. L’OCR non è unicamente destinato a convertire il testo analogico in formati digitali. Ciò di cui le aziende hanno bisogno è trasformare il testo analogico in insight digitali.

Questo è il motivo per cui molte aziende stanno guardando oltre l’apprendimento automatico e si stanno rivolgendo all’approccio human-in-the-loop. In questo processo, gli algoritmi non si basano più su modelli storici per ottenere la precisione.

Con l’OCR human-in-the-loop, l’azienda che scansiona i suoi documenti ottiene più di una semplice versione digitale dei file. Ottiene anche un accesso immediato al significato del testo in quei documenti – quei dati possono portare a milioni o miliardi di euro di informazioni e nel frattempo permettono di risparmiare tempo e minimizzare le spese.

L’OCR si sta finalmente allontanando dal semplice sistema di riconoscimento e corrispondenza. Grazie all’approccio human-in-the-loop, sta entrando in una nuova fase in cui riconosce il testo scansionato e ne estrapola il significato.

I recenti progressi nell’OCR hanno anche un enorme impatto sul miglioramento dell’esperienza del cliente. Permettono alle aziende online di acquisire facilmente i dati dei clienti mantenendo standard di precisione. Di seguito sono riportati alcuni punti chiave su come l’OCR ottimizza la costumer experience.

Un contenuto non strutturato è un problema serio quando si tratta di recuperare i dati dei clienti. La mancanza di un sistema che salvi i dati dei clienti in forma digitale e che organizzi più file in un database rende molto lento il recupero dei dati. L’OCR è una delle migliori soluzioni per i file e i formati non correttamente gestiti.

L’OCR vi aiuta a risparmiare tempo sulla strutturazione manuale dei contenuti e ad aumentare la produttività rendendo l’acquisizione dei dati più veloce, più affidabile e più accurata. Gli OCR moderni migliorano inoltre le possibilità di acquisizione dei dati attraverso la scansione di un database di informazioni ben organizzato.

Quando si tratta di customer experience, la precisione dei dati è importante quanto la leggibilità. Le parole estratte possono risultare leggibili, ma possono non avere un contenuto chiaro, rendendo i dati senza senso.

Con l’OCR, le imprese digitali sono in grado di fornire ai loro clienti servizi personalizzati meglio allineati con i loro interessi. L’utilizzo di soluzioni basate sull’OCR permette alle aziende di creare contenuti orientati al cliente, strutturando i dati degli utenti in cartelle organizzate e formati specifici. Per esempio, i ristoranti sono in grado di fornire suggerimenti di menu ai clienti che ritornano in base ai loro ordini precedenti.

Poiché l’OCR migliora l’estrazione dei dati, è più facile ottenere informazioni di identificazione personale dai documenti dei clienti. Aiuta a completare le prime fasi del processo di onboarding del cliente e fornisce un’esperienza fluida agli stessi clienti.

L’OCR è uno strumento diffuso per gestire i registri digitali dei pazienti nel settore sanitario. È attualmente utilizzato da molte strutture mediche per recuperare facilmente i dati dei pazienti dal database ospedalieri. Permette anche una migliore diagnosi delle condizioni mediche precedenti del paziente. Le informazioni come anamnesi, precedenti visite in ospedale o in clinica e i trattamenti precedenti, sono rapidamente accessibili al personale autorizzato o ai medici.

L’OCR è utile per i fornitori di servizi per la verifica dell’identità online che coprono una vasta gamma di settori, come l’e-gaming, l’e-commerce, la vendita al dettaglio e altri. Queste imprese online sono obbligate per legge a verificare l’identità dei loro clienti durante l’onboarding. Esse seguono una serie di procedure e politiche internazionali, come Know Your Customer (KYC) e Antiriciclaggio, per evitare il furto d’identità.

La tecnologia permette un’estrazione veloce e accurata dei dati dai documenti utilizzati per convalidare l’identità del cliente. Fornisce un mezzo sicuro per iscrivere gli utenti legittimi in un determinato business e rende l’esperienza complessiva del cliente senza soluzione di continuità.

Con le soluzioni OCR, le società di servizi non devono più visitare la casa dell’utente per effettuare la lettura delle utenze e registrarla manualmente. Risulta particolarmente utile durante una pandemia, quando la comunicazione e i contatti personali sono limitati. Con le moderne soluzioni OCR, i consumatori devono semplicemente procedere alla scansione delle letture dei contatori con i loro smartphone e inviare i risultati generati dall’OCR agli uffici dei rispettivi servizi.

L’OCR incrementa la produttività aumentando la precisione dei dati e migliorando i tempi di elaborazione.

L’uso dell’OCR da parte delle aziende aumenta l’efficienza operativa, assicurando la soddisfazione del cliente per quanto riguarda i servizi resi. Questa tecnologia permette di migliorare i processi aziendali rendendo il contenuto non strutturato accessibile e ricercabile.

La lettura del testo dalle immagini permette di estrarre da quella parte di documento contenuti preziosi che possono essere poi utilizzati per prendere decisioni migliori. Ecco alcuni dei modi in cui l’OCR può migliorare i vostri processi aziendali:

Le aziende che usano l’OCR migliorano l’accessibilità dei dati dei consumatori inseriti nei loro sistemi. Poiché i file sono ricercabili grazie all’elaborazione OCR, le aziende e i gestori di dati possono facilmente recuperare informazioni specifiche. Passare al vaglio un database diventerà molto più facile restringendo la ricerca.

A differenza dei sistemi tradizionali, l’elaborazione OCR migliora l’esperienza dell’utente eliminando la ricerca manuale dei dati presso imprese e organizzazioni. Aprire un file digitale è molto più veloce che cercare un documento cartaceo in una catasta di anni di documenti. Se vi occupate di reclutamento, l’OCR rende più facile individuare il curriculum di un candidato specifico tra centinaia di candidature.

Gli agenti dell’assistenza clienti possono accedere facilmente alle informazioni relative al cliente, anche mentre ricevono le chiamate in arrivo. Permette all’agente di personalizzare la conversazione in base alle informazioni sul cliente. Per esempio, se un cliente chiama per chiedere supporto tecnico sul prodotto che ha comprato, l’agente può fornire il giusto aiuto conoscendo il modello, il numero di serie o il tipo di prodotto in questione. Se queste informazioni sono salvate in forma digitale, l’agente può accedervi rapidamente, migliorando l’esperienza complessiva del cliente.

L’OCR permette di convertire facilmente qualsiasi file in qualsiasi formato digitale modificabile, come MS Word o Excel. Successivamente, le informazioni estratte dal software OCR sono pronte per essere utilizzate per un qualunque proposito. Per esempio, le informazioni dei moduli e dei sondaggi possono essere immediatamente analizzate.

L’OCR è economicamente conveniente e rappresenterà un considerevole risparmio economico. Invece di assumere impiegati per l’inserimento dei dati per occuparsi della gestione dei dati, tutto quello che dovete fare è investire in un software OCR o esternalizzare le operazioni a un fornitore di servizi affidabile.Miglioramento della produttività

Molte aziende usano l’OCR per automatizzare i flussi di lavoro, migliorando così la produttività generale. Si tratta di una soluzione che accelera l’elaborazione dei documenti poiché tutto è in formato digitale. Nella gestione delle fatture, per esempio, il personale dei servizi contabili e finanziari può facilmente organizzare e recuperare le informazioni finanziarie perché tutti i dati si trovano concentrati in un unico ambiente. L’OCR ottimizza anche l’inserimento dei dati e la categorizzazione dei processi aziendali complessi, come le richieste di risarcimento delle assicurazioni.

Molte aziende usano l’OCR per automatizzare i flussi di lavoro, migliorando così la produttività generale. Si tratta di una soluzione che accelera l’elaborazione dei documenti poiché tutto è in formato digitale. Nella gestione delle fatture, per esempio, il personale dei servizi contabili e finanziari può facilmente organizzare e recuperare le informazioni finanziarie perché tutti i dati si trovano concentrati in un unico ambiente. L’OCR ottimizza anche l’inserimento dei dati e la categorizzazione dei processi aziendali complessi, come le richieste di risarcimento delle assicurazioni.

L’OCR permette alle aziende di convertire i contenuti non strutturati in dati ricercabili, risparmiando diverse ore nel recupero dei dati. Per esempio, nella contabilità, sarà molto più facile trovare le informazioni riguardanti le fatture o le buste paga piuttosto che realizzare le stesse operazioni sui formati cartacei. Se state cercando un numero di fattura specifico, tutto quello che dovete fare è premere CTRL + F o Command + F per trovare esattamente quello che state cercando. Questo vi risparmierà il fastidio e il lavoro di scavare nella montagna di fatture e controllarle una per una.

Le aziende hanno bisogno di dati accurati per prendere decisioni strategiche. Per esempio, i documenti finanziari devono essere revisionati accuratamente prima di decidere di espandersi o assumere nuovi dipendenti. Un dato errato nei documenti da revisionare potrebbe avere un impatto enorme sull’azienda.

L’estrazione automatica del valore dai contenuti non strutturati assicura che i clienti interagiscano con le aziende in un modo che abbia realmente senso. Nel settore assicurativo, per esempio, le richieste di risarcimento possono essere presentate in diversi formati. Con l’aiuto dell’OCR, tutte queste informazioni possono essere compilate in un documento che abbia senso. Rendere questi contenuti ricercabili permette alle aziende di avere accesso ai dati di cui hanno bisogno.

Al giorno d’oggi, le aziende mobilitano tutti i loro dati e li archiviano in servizi cloud invece di usare soluzioni convenzionali di archiviazione dei dati. Il vantaggio di archiviare i documenti nel cloud è il poter rendere possibile l’accesso alle informazioni da qualsiasi parte del mondo. I dipendenti possono collaborare anche se si trovano in luoghi diversi.

Il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) è una delle più recenti tecnologie che ha trovato molteplici applicazioni in tutti i settori di attività. Permette alle imprese di risparmiare una grande quantità di risorse, tra cui tempo e lavoro.

Con l’OCR, un grande volume di documenti cartacei in diverse lingue e formati viene digitalizzato in testo leggibile dalle macchine. Il software permette inoltre di mettere a disposizione di chiunque, con un clic, dati precedentemente inaccessibili.

Insieme ad altri settori come quello assicurativo, il settore finanziario è un grande promotore dell’OCR. L’applicazione più diffusa nell’OCR riguarda la gestione degli assegni. Di solito si procede alla scansione di un assegno scritto a mano in modo che sia convertito in testo digitale. Successivamente, la firma viene verificata e l’assegno viene liquidato in tempo reale. Tutti questi passaggi prevedono un coinvolgimento umano.

Sebbene sia stata raggiunta un’accuratezza di quasi il 100% per il controllo degli assegni stampati, ci vorrà ancora molto tempo prima che gli assegni scritti a mano ottengano la stessa accuratezza. Ma con il Deep Learning (apprendimento approfondito) assistito dall’IA applicato all’OCR della scrittura manuale, non passerà molto tempo prima che ciò diventi realtà. Tempi ridotti per la liquidazione di un assegno vanno a beneficio di tutti – dal pagatore, alla banca, al beneficiario.

Pochi settori generano così tante scartoffie come quello legale. Dalle asseverazioni alle sentenze, dalle archiviazioni, alle dichiarazioni, testamenti e altri documenti simili, il settore legale non riesce a fare a meno della carta stampata. Con l’aiuto dell’OCR, questi file vengono digitalizzati, memorizzati, indicizzati, archiviati e resi ricercabili. Per un settore fortemente dipendente dai precedenti giudiziari, un accesso rapido ai documenti legali di milioni di casi pregressi è sicuramente un enorme vantaggio.

La sanità è un altro settore che massimizza l’uso dell’OCR. Avere l’intera anamnesi dei pazienti su un’unica piattaforma digitale centralizzata significa che dettagli come malattie passate, trattamenti precedenti, diagnosi, registri ospedalieri, pagamenti assicurativi e altre informazioni mediche si trovano concentrati in un unico ambiente. Invece di mantenere file di rapporti, radiografie e altri documenti, gestire un unico database è molto più conveniente.

Il software OCR rende i vostri viaggi più facili, e non ve ne accorgerete nemmeno. La maggior parte degli aeroporti, dei porti e dei terminal degli autobus usano OCR per le applicazioni, la sicurezza e l’archiviazione dei dati. Dalla scansione del passaporto alla memorizzazione delle informazioni personali durante la prenotazione di un volo, tutte queste funzioni sono alimentate dalla tecnologia OCR.

L’uso del software OCR per l’elaborazione dei moduli è anche un modo affidabile per ridurre l’errore umano. Il software OCR può offrire molta più precisione della lettura e della digitazione umana. Ci sono centinaia di applicazioni che usano l’OCR nel settore dei viaggi e del turismo.

Un altro settore che si basa su documenti cartacei è l’Amministrazione Pubblica. Chiunque ha bisogno di compilare un modulo per ogni procedura, come richiedere una licenza o ottenere un certificato. Il software OCR rende molto più facile per gli uffici pubblici raccogliere le informazioni contenute in questi moduli.

L’OCR ha anche cambiato il modo in cui milioni di cittadini accedono ai documenti governativi e pubblica amministrazione. Anche procedimenti come il voto, la registrazione e la ricerca di informazioni, si sono evoluti grazie all’OCR.

La tecnologia software degli OCR è in grado di aiutare il settore alimentare in molti modi. Utilizzando algoritmi di elaborazione delle immagini OCR e algoritmi di elaborazione del computer, i ristoranti possono digitalizzare i loro menu in pochi minuti. Questo è molto utile per i ristoranti che si sono affidati ai servizi di consegna a domicilio durante l’ultima pandemia.

Inoltre, l’OCR è anche usato in:

• Ricezione di ingredienti o materie prime
• Monitoraggio della produzione in tempo reale
• Precisione e leggibilità dei codici data
• Verifica della data di scadenza
• Verifica dell’etichetta
• Posizionamento delle etichette, qualità e gestione del marchio
• Gestione automatizzata dei dati di magazzino, prelievo e spedizione
• Resi di prodotti e crediti al cliente molto più celeri

L’OCR gioca un ruolo enorme nell’organizzare e digitalizzare i vostri documenti. È il modo più semplice per formattare i vostri dati in un formato di file recuperabile e facile da usare, con errori minimi o nulli. Ma richiede tempo e lavoro, soprattutto se lo si fa manualmente.

Invece di investire ore nella gestione dei dati, la maggior parte delle aziende preferisce delegare il compito a un fornitore di servizi professionali di elaborazione dei documenti. In questo modo risparmiano tempo e spese e possono concentrarsi sul loro core business.

Ecco alcuni dei comuni servizi OCR di solito esternalizzati a fornitori terzi:

• Servizi di ritocco e pulizia OCR – Si tratta di correggere o sostituire i caratteri letti incorrettamente dal software OCR. Questo servizio viene realizzato confrontando il documento fisico reale con i file scansionati.
• Digitalizzazione dei documenti – Convertire i documenti fisici in un formato digitale in modo che siano facili da conservare, riprodurre, condividere e recuperare.
• Servizi di scansione dei documenti – Conversione di documenti cartacei grandi e complessi in immagini digitali.
• Servizi di conversione OCR – Conversione delle informazioni dei vostri file cartacei in un formato elettronico.

• • L’esternalizzazione dei servizi di scansione dei documenti aiuta a eliminare i tempi morti e gli sforzi dedicati alla digitalizzazione e nell’organizzazione dei documenti in modo che l’azienda possa concentrare tutta l’attenzione sulle sue aree principali.
  • I documenti possono essere trasformati in vari formati, come PDF, documenti HTML, MS Word, Excel e altri.
  • L’esternalizzazione dell’elaborazione dei documenti permette alle aziende di risparmiare sui costi generali. Non c’è bisogno di assumere un nuovo dipendente e pagare i contributi oltre a uno stipendio a tempo intero. Potrete inoltre scalare facilmente i vostri servizi OCR in base alle vostre esigenze.
  • L’OCR permette una collaborazione più facile poiché i file digitalizzati sono più facili da condividere con altri dipendenti o team diversi.
  • L’esternalizzazione dei servizi OCR è un passo verso la trasformazione digitale e diventerà indispensabile per la crescita delle aziende e dei diversi settori di attività.
  • Maggiore precisione.

  L’esternalizzazione dei servizi di elaborazione dei documenti con OCR nel settore aziendale è della massima importanza perché aumenta l’efficienza dell’azienda che alla fine condurrà alla crescita del business. È uno strumento potente e può essere utilizzato da tutti i tipi di aziende e imprese, indipendentemente dal settore di attività.

Quando si esternalizza l’elaborazione dei documenti, non si può semplicemente scegliere un fornitore di servizi qualsiasi. Ci sono alcuni fattori che bisogna prendere attentamente in considerazione per evitare rimpianti in futuro. Ecco le cose che dovete considerare quando progettate di trovare i migliori servizi OCR:

Con la digitalizzazione sempre più diffusa in tutti i settori e luoghi, l’uso di tecnologie e strumenti avanzati è imperativo per raggiungere l’efficienza dei processi. Anche se possono costare una fortuna, i vostri partner di outsourcing possono permettersi tali strumenti poiché si tratta del loro investimento di capitale. Quindi, prima di scegliere un fornitore di servizi, cercate di conoscere il loro metodo di lavoro e il software che usano, in modo da sapere quanto è professionale il loro servizio.

Ecco alcuni dei più diffusi sistemi di gestione dei documenti che i fornitori in outsourcing utilizzano: 

• pCloud
• HubSpot
• Alfresco
• LogicalDOC
• Feng Office
• Nuxeo
• KnowledgeTree
• Seed DMS
• Casebox
• MasterControl Documents
• M-Files
• Worldox
• Dokmee
• Ademero

La scalabilità è un fattore significativo da considerare perché influenza direttamente la produttività delle vostre risorse. Il vostro partner in outsourcing dovrebbe essere in grado di gestire picchi di attività offrendo allo stesso tempo prodotti di qualità durante i periodi di vacche magre. Tutto ciò è possibile solo quando il fornitore in outsourcing ha abbastanza risorse e asset. Il vostro fornitore in outsourcing dovrebbe essere in grado di offrire servizi personalizzati o pacchetti in grado di soddisfare le vostre specifiche esigenze.

Anche se molti fornitori terzi di servizi in outsourcing offrono servizi specializzati, sarebbe meglio se offrissero soluzioni di dati end-to-end. Ecco alcuni dei servizi comuni offerti dai fornitori di elaborazione dei documenti:

• Scansione di documenti
• Inserimento di dati
• Convalida dei dati
• Indicizzazione dei file
• Cattura dei dati
• Verifica dei dati
• Salvare/trasferire/archiviare dati
• Elaborazione delle fatture
• Servizi di estrazione dati
• Elaborazione degli assegni
• Elaborazione dei sondaggi

Quando avete bisogno di procedere alla conversione di dati, prendete in considerazione un partner di outsourcing che fornisce dati in più formati. Altrimenti dovrete trattare con più partner di outsourcing per ottenere lo stesso documento in differenti formati. Questo si tradurrà in un’incoerenza dei dati stessi e costituirà un grosso rischio per la vostra privacy.

La maggior parte dei fornitori di outsourcing sono in grado di elaborare i documenti provenienti da spazio di archiviazione sul cloud, da allegati a e-mail, da FTP e dall’archiviazione multimediale (DVD, unità flash o unità esterne). Da lì, eseguono la raccolta di indici/metadati, la classificazione dei documenti, l’OCR full-text, la formattazione degli archivi, il miglioramento delle immagini e la riformattazione in TIFF, JPG, PDF, PNG e altri standard di output comuni.

Un partner di outsourcing affidabile ed esperto produrrà sempre risultati di qualità. Controllate gli standard di qualità esistenti per assicurarvi che vi siano offerte le migliori informazioni di qualità.

La privacy dei dati è diventata cruciale per sopravvivere in un mercato competitivo. Dal momento che le aziende trattano un’enorme quantità di informazioni, dovete assicurarvi che il fornitore che scegliete implementi severe misure di sicurezza online per proteggere i vostri dati.

È importante ottenere puntualmente le consegne per poterne valutare la qualità. Di conseguenza è necessario controllare i tempi di consegna garantiti dal partner di outsourcing. Una volta concordato il tempo, devono garantirvi di consegnare dati di qualità entro i termini stabiliti.

L’outsourcing è considerato il modo più conveniente per completare i processi aziendali, ma bisogna anche assicurarsi di ottenere il servizio di qualità di cui si ha bisogno. Idealmente, dovete cercare un fornitore di servizi di outsourcing che vi dia il miglior servizio di qualità al miglior prezzo. Ma questo non significa che bisogna scegliere sempre il più economico.

DocDigitizer è una tecnologia OCR cognitiva all’avanguardia alimentata dal Machine Learning che facilita l’acquisizione efficiente e affidabile dei dati da documenti non strutturati. Dopo l’acquisizione dei dati, i documenti vengono trasformati in conoscenza accessibile e strutturata che le aziende possono utilizzare.

Questa piattaforma di acquisizione dei dati fornisce un’ottimizzazione diretta della struttura dei costi e permette alle organizzazioni di assegnare le persone a compiti con valore aggiunto. Riduce i tempi di informazione e aumenta la qualità dei dati in aree con impatti finanziari significativi. Con DocDigitizer, le aziende possono crescere senza aumentare i loro costi operativi in aree al di fuori delle loro operazioni principali.

La maggior parte degli OCR funziona semplicemente estraendo i dati dall’immagine. A differenza della maggior parte delle tecnologie di estrazione dei dati o dei motori OCR, il motore di acquisizione dei dati di DocDigitizer alimentato dal Machine Learning può interpretare e acquisire le informazioni dai modelli semantici disponibili nel documento. Successivamente generalizza questi modelli attraverso diversi domini e layout.

DocDigitizer imita ciò che fa la mente umana prendendo in considerazione le informazioni semantiche e strutturali e usandole per fornire l’acquisizione dei dati con una precisione senza pari.

• Pronto per Partner – DocDigitizer offre ai partner incredibili opportunità come integratori, RPA, ERP, KYC/AML e qualsiasi scenario di trasformazione digitale.

  • Zero Impostazioni – Nessuna impostazione iniziale, infrastruttura, costi di licenza o implementazione complessa.
  • Pay-Per-Document – Una struttura di pagamento flessibile per documento. Nessun pagamento minimo richiesto.
  • Rapida Scalabilità – Iniziare in piccolo. Scalabilità immediata.
  • Precisione di quasi il 100 % – Molto più accurato dell’OCR e dei sistemi di Acquisizione dei Dati. DocDigitizer elabora i dati estratti e li convalida per voi.

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