インテリジェントなドキュメントデータ抽出の詳細を理解する
デジタルの未来へと移行するにつれ、企業は請求書、小切手、注文書、銀行取引明細書など、手書き、スキャン、またはデジタルで作成された文書を頻繁に処理するようになります。従来は手動のプロセスであったデータ抽出 (文書から特定の情報を取得する) は、今後も無関係ではなくなることはありません。 この データ抽出市場 4.9年には2027億ドルに成長すると予想されています。そして ガートナーの予測 70 年には、組織の 2025% が、非構造化ソースから価値を引き出す革新的な手法に重点を置くようになります。 しかし、企業がデータを抽出する方法は進化しており、企業の業務を簡素化できる新たな変化が生まれています。
手作業によるデータ抽出は長い間、時間のかかる作業でした。しかし、新しい人工知能（AI）主導の インテリジェント ドキュメント データ抽出ソリューションは、自動化、コスト削減、精度向上、大規模なドキュメント処理に役立ちます。また、従業員は請求書番号のコピーなどの些細な作業ではなく、戦略的な活動に集中できるようになります。
データ抽出がビジネスにどのような効果をもたらすかについて詳しく見てみましょう。
インテリジェントなドキュメントデータ抽出とは何ですか? また、なぜ必要なのですか?
ドキュメント データ抽出とは、大量のテキストから有用なコンテンツを構造的に抽出することです。現代のテクノロジーでは、人間の労力を費やすのではなく、認知データ キャプチャを使用してドキュメントを処理します。人間の脳のように機能する AI 対応ソフトウェアは、ドキュメントを高速かつ正確に処理します。関連するデータをスキャンし、処理のためにキャプチャします。
たとえば、問題のドキュメントが長い請求書であるとします。購入者の名前、販売者の名前、支払い金額、その他のデータを抽出して ERP システムに入力したい場合があります。この抽出と取り込みは、インテリジェントなドキュメント データ抽出により完全に自動化できます。また、メタデータの拡張、支払いの確認、承認などの下流のアクティビティにも影響を与える可能性があります。抽出した情報を他の内部データ ソースや公開データ ソースと組み合わせて、その価値と実用性を高めることもできます。
このテクニックの AIベースの文書抽出は すでに企業の時間とコストを節約しながら精度を高めています。しかし、 意思決定者の28%が 人工知能のこの応用について。この技術をビジネスに活用することを検討する時期が来ていませんか? 続きをお読みください。
インテリジェントなドキュメントデータ抽出の一般的なアプリケーション
インテリジェントなドキュメント データ抽出には、さまざまな一般的なアプリケーションがあります。また、独自のアプリケーションを開発することもできます。一般的な使用例をいくつか見てみましょう。
ドキュメント管理とガバナンスの改善
従来のドキュメント管理システムは、ファイル メタデータのみに基づいてドキュメントを整理および管理するのに役立ちます。メタデータには、作成日、変更日、作成者、場所、ファイルの種類など、ドキュメントに関する情報が含まれています。ただし、基本的なファイル メタデータでは、ドキュメントの内容に関する洞察は得られません。この情報は、ドキュメントの整理、分類、ガバナンスを改善するために非常に重要になることがよくあります。
インテリジェントなデータ抽出が役立ちます。関心のある特定のデータ フィールドを抽出し、コンテキストとコンテンツを追加してメタデータを充実させます。その結果、ドキュメント管理をビジネス要件により適切に合わせることができます。
たとえば、各請求書から「請求書の日付」、「請求書番号」、「製品 ID」の情報を自動的に抽出し、特定のメタデータ フィールドに追加することができます。これにより、従業員は追加のパラメータに基づいて関連する請求書ドキュメントをすばやく見つけ、ドキュメント リポジトリ全体を参照することなく効率的に処理できるようになります。
このような強化されたメタデータは、データ アクセス、保持、プライバシー、およびその他のガバナンス ポリシーを大規模に適用するのにも役立ちます。これにより、組織は内部および外部のポリシーと規制に準拠できます。インテリジェントなデータ抽出は、ドキュメント内に存在する機密情報を識別し、ラベル付け、編集、ドキュメント レビューなどの追加プロセスのために分類するのにも役立ちます。
全体として、インテリジェントなデータ抽出は、ドキュメント管理、データ ガバナンス、データ品質、使いやすさ、および発見可能性の向上に役立ちます。
インテリジェントなコンテンツベースの検索
コンテンツベースの検索は、メタデータに加えて各リソース内でユーザーが求めているものを検索することで機能します。ただし、このような検索はファイル メタデータ ベースの検索よりは進歩していますが、検索にコンテキストが含まれていないため、効率的であることはほとんどありません。たとえば、「10001」のような一意の請求書番号を含むドキュメントを検索すると、その番号がサプライヤー ID や支払い金額としても使用されている場合、数百または数千のドキュメントが返される可能性があります。
AI ベースのドキュメント抽出では、ドキュメント内に含まれる情報をコンテキストとともに一意に識別できます。これにより、コンテンツベースの検索がさらにインテリジェントになり、関連性が高まり、強力になります。請求書番号で検索すると、他のコンテキストで同様の番号が何千ものドキュメントに含まれている可能性があるにもかかわらず、必要なドキュメントを正確に取得できると想像してみてください。
抽出されたフィールドにより、検索をより効果的にフィルタリングできます。インテリジェントなコンテンツベースの検索により、必要なだけ複雑なクエリを作成できます。たとえば、過去2か月間の請求書のみを検索して、特定の金額を検索できます。必要なパラメーターを選択します。ドキュメントの検出がより速く、より関連性が高く、より効率的になり、従業員とプロセスの生産性が向上します。実際、 PwC研究 最も基本的な AI ベースの抽出技術を実装した場合でも、日常的な書類処理に必要な時間が 40% 削減されることが分かりました。
インテリジェントなコンテンツ検索により、コストのかかる問題であるドキュメントの紛失や置き忘れも軽減されます。ドキュメントの紛失や置き忘れは、売上や顧客関係を損なうだけでなく、組織を規制違反のリスクにさらすことになります。
データ抽出によるプロセスの自動化
ドキュメントデータの抽出は、数え切れないほどの、時間がかかり、コストがかかり、エラーが発生しやすい手動プロセスを自動化するための基礎となります。たとえば、大規模な製造会社では、 買掛金または売掛金を自動化する.
製造会社には、何千ものサプライヤーと購入者がいることがよくあります。注文書など、ベンダーからのその他の購入文書に加えて、毎月 10,000 もの請求書や送金を処理することもあります。従来、企業は各文書を確認するチームを編成し、詳細を手動でキャプチャして検証し、処理のためにエンタープライズ リソース プランニング (ERP) システムに入力します。このようなアプローチは、多くの場合、時間がかかり、リソースを大量に消費し、エラーが発生しやすくなります。
インテリジェントなデータ抽出により、この手動プロセスを自動化できます。これにより、企業ははるかに少ないチームで毎日何千もの文書を処理できるようになり、効率性が向上し、精度が何倍にも向上します。
よく引用される他の例としては 従業員のオンボーディング、書類および身分証明書の確認、およびリリースのプロセス。
Solix でドキュメントデータの抽出を自動化
ドキュメントデータの抽出は、多くの企業にとって不可欠なプロセスです。しかし、少なくともこれまでは、貴重な人的労働時間を浪費していました。
SOLIXクラウドECS 情報ガバナンス、ファイル共有とコラボレーション、インテリジェントなドキュメント データ抽出などのインテリジェントなコンテンツ サービスを備えたクラウドベースの安全なファイル ストレージを提供します。Solix AI 対応のデータ抽出テクノロジは、請求書文書、送金など、さまざまなドキュメント タイプでデータ抽出を簡素化および合理化する方法を提供します。これにより、ドキュメントをより効果的に整理し、コンテンツ ベースの検索を強化し、きめ細かなデータ ガバナンスを実現し、ビジネス アクティビティをさらに自動化できます。これは、現代のビジネスをデジタルに変革するための鍵となる可能性があります。
