지능형 문서 데이터 추출의 내부 및 외부 이해
디지털 미래로 이동하면서 기업은 송장, 수표, 주문서, 은행 거래 내역서와 같은 서면, 스캔 또는 디지털로 생성된 문서를 자주 처리합니다. 전통적으로 수동 프로세스인 데이터 추출(문서에서 특정 정보 수집)은 결코 무의미해지지 않을 것입니다. The 데이터 추출 시장 4.9년에는 2027억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 가트너 예측 70년에는 조직의 2025%가 구조화되지 않은 소스에서 가치를 추출하기 위한 혁신적인 기술에 집중할 것입니다. 하지만 기업이 데이터를 추출하는 방법은 발전했으며, 회사의 업무를 간소화할 수 있는 새로운 변화가 있습니다.
수동 데이터 추출은 오랫동안 시간이 많이 걸렸습니다. 그러나 새로운 인공 지능(AI) 기반 지능형 문서 데이터 추출 솔루션은 자동화, 비용 절감, 정확성 개선 및 대규모 문서 처리를 도울 수 있습니다. 또한 직원들이 송장 번호 복사와 같은 사소한 작업 대신 전략적 활동에 집중할 수 있도록 합니다.
데이터 추출이 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.
지능형 문서 데이터 추출이란 무엇이고 왜 필요한가요?
문서 데이터 추출은 더 큰 텍스트에서 유용한 콘텐츠를 구조적으로 추출하는 것입니다. 현대 기술은 인간의 노동력을 소모하는 대신 인지적 데이터 캡처를 사용하여 문서를 처리합니다. 인간의 뇌처럼 작동하는 AI 지원 소프트웨어는 고속 및 정확도로 문서를 처리합니다. 관련 데이터 조각을 스캔한 다음 처리를 위해 캡처합니다.
예를 들어, 문제의 문서가 긴 송장이라고 가정해 보겠습니다. 구매자 이름, 판매자 이름, 지불 금액 및 기타 데이터를 추출하여 ERP 시스템에 입력하려고 할 수 있습니다. 이러한 추출 및 수집은 지능형 문서 데이터 추출 덕분에 완전히 자동화될 수 있습니다. 또한 메타데이터 향상, 지불 검토 및 승인과 같은 다운스트림 활동에도 영향을 미칠 수 있습니다. 추출된 정보를 다른 내부 및 공개 데이터 소스와 결합하여 가치와 실행 가능성을 높일 수도 있습니다.
이 기술은 AI 기반 문서 추출은 이미 정확도를 높이는 동시에 기업의 시간과 비용을 절감하고 있습니다. 그러나 의사결정권자의 28%가 집중합니다 이 인공지능 응용 프로그램에 대해. 이 기술을 귀사의 사업에 사용할 때가 되었나요? 계속 읽어보세요.
지능형 문서 데이터 추출의 인기 있는 응용 프로그램
지능형 문서 데이터 추출에는 다양한 일반적인 애플리케이션이 있습니다. —그리고 직접 개발할 수도 있습니다. 몇 가지 인기 있는 사용 사례에 대해 논의해 보겠습니다.
문서 관리 및 거버넌스 개선
기존 문서 관리 시스템은 파일 메타데이터만으로 문서를 구성하고 관리하는 데 도움이 됩니다. 메타데이터에는 생성 날짜, 수정 날짜, 작성자, 위치 및 파일 유형과 같은 문서에 대한 정보가 포함됩니다. 그러나 기본 파일 메타데이터는 문서의 내용에 대한 통찰력을 제공하지 않습니다. 이 정보는 종종 문서의 더 나은 구성, 분류 및 거버넌스에 중요합니다.
지능형 데이터 추출이 도움이 될 수 있습니다. 관심 있는 특정 데이터 필드를 끌어와 컨텍스트와 콘텐츠를 추가하여 메타데이터를 풍부하게 합니다. 결과적으로 문서 관리를 비즈니스 요구 사항에 더 잘 맞출 수 있습니다.
예를 들어, 각 송장에서 "송장 날짜", "송장 번호" 및 "제품 ID" 정보를 자동으로 추출하여 특정 메타데이터 필드에 추가할 수 있습니다. 이를 통해 직원은 추가 매개변수를 기반으로 관련 송장 문서를 빠르게 찾고 전체 문서 저장소를 탐색하지 않고도 효율적으로 처리할 수 있습니다.
이러한 풍부한 메타데이터는 또한 데이터 액세스, 보존, 개인 정보 보호 및 기타 거버넌스 정책을 대규모로 시행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 조직은 내부 및 외부 정책과 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다. 지능형 데이터 추출은 또한 문서에 있는 민감한 정보를 식별하고 레이블 지정, 편집 또는 문서 검토와 같은 추가 프로세스를 위해 분류하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전반적으로 지능형 데이터 추출은 문서 관리, 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 사용성 및 검색 가능성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
지능형 콘텐츠 기반 검색
콘텐츠 기반 검색은 메타데이터 외에도 각 리소스 내에서 사용자가 원하는 것을 찾는 방식으로 작동합니다. 그러나 이러한 검색은 파일 메타데이터 기반 검색보다 한 단계 더 나아갔지만 컨텍스트가 검색에 포함되지 않기 때문에 효율적이지 않습니다. 예를 들어, "10001"과 같은 고유한 송장 번호가 포함된 문서를 검색하면 해당 번호가 공급업체 ID 또는 지불 금액으로도 사용된 경우 수백 개 또는 수천 개의 문서가 반환될 수 있습니다.
AI 기반 문서 추출은 컨텍스트와 함께 문서에 포함된 정보를 고유하게 식별할 수 있습니다. 이를 통해 콘텐츠 기반 검색이 훨씬 더 지능적이고 관련성이 있으며 강력해집니다. 송장 번호로 검색하여 수천 개의 다른 문서에 다른 컨텍스트에서 유사한 번호가 포함되어 있을 수 있음에도 불구하고 필요한 정확한 문서를 받는 것을 상상해 보세요.
추출된 필드는 또한 사람들이 검색을 보다 효과적으로 필터링할 수 있도록 하는데, 지능형 콘텐츠 기반 검색을 통해 원하는 만큼 복잡한 쿼리를 생성할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 지난 2개월 동안의 송장에서만 특정 금액으로만 검색할 수 있습니다. 원하는 매개변수를 선택하세요. 문서 검색이 더 빠르고, 더 관련성이 높고, 더 효율적이 되어 직원과 프로세스 생산성이 향상됩니다. 사실, PwC 연구 가장 기초적인 AI 기반 추출 기술을 구현하면 일상적인 서류 처리에 필요한 시간이 40% 더 적게 걸린다는 사실이 밝혀졌습니다.
지능형 콘텐츠 검색은 또한 문서 분실이나 오배치(비용이 많이 드는 문제)를 줄입니다. 분실 또는 오배치된 문서는 판매와 고객 관계를 파괴할 수 있으며 조직을 규정 위반 위험에 노출시킬 수 있습니다.
데이터 추출을 통한 프로세스 자동화
문서 데이터 추출은 수많은 느리고 비용이 많이 들고 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스를 자동화하기 위한 토대를 마련합니다. 예를 들어, 대형 제조 회사는 지불금 또는 수취금을 자동화하다.
제조 회사는 일반적으로 수천 명의 공급업체와 구매자를 보유합니다. 그들은 주문서와 같은 공급업체의 다른 구매 문서 외에도 한 달에 최대 10,000개의 송장이나 송금을 처리할 수 있습니다. 전통적으로, 기업은 각 문서를 살펴보고 수동으로 캡처, 검증하고 처리를 위해 ERP(Enterprise Resource Planning) 시스템에 세부 정보를 입력하는 팀을 가질 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 종종 시간이 많이 걸리고, 리소스가 많이 필요하며, 오류가 발생하기 쉽습니다.
지능형 데이터 추출은 이 수동 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 훨씬 더 작은 팀의 도움으로 매일 수천 개의 문서를 처리할 수 있어 효율성이 높아지고 정확도가 몇 배나 향상됩니다.
다른 널리 인용되는 예는 다음과 같습니다. 직원 온보딩, 문서 및 신분증 검증, 릴리스 프로세스.
Solix로 문서 데이터 추출 자동화
문서 데이터 추출은 많은 기업에 필수적인 프로세스입니다. 그러나 적어도 지금까지는 귀중한 인적 노동 시간도 소모합니다.
SOLIX클라우드 ECS 정보 거버넌스, 파일 공유 및 협업, 지능형 문서 데이터 추출과 같은 지능형 콘텐츠 서비스를 갖춘 클라우드 기반 보안 파일 스토리지를 제공합니다. Solix AI 지원 데이터 추출 기술은 송장 문서, 송금 등을 포함한 다양한 문서 유형에서 데이터 추출을 간소화하고 간소화하는 방법을 제공합니다. 이를 통해 문서를 보다 효과적으로 구성하고, 콘텐츠 기반 검색을 강화하고, 세분화된 데이터 거버넌스를 활성화하고, 비즈니스 활동을 더욱 자동화할 수 있습니다. 현대에 맞춰 비즈니스를 디지털 방식으로 혁신하는 데 중요한 요소가 될 수 있습니다.
