AI-документ
Document AI , также известный как Document Intelligence , относится к области технологий , в которой используются методы машинного обучения (ML), такие как обработка естественного языка (NLP) . [1] Эти методы используются для разработки компьютерных моделей , способных анализировать документы аналогично человеческому анализу.
Благодаря НЛП компьютерные системы способны понимать взаимосвязи и контекстуальные нюансы в содержании документов, что облегчает извлечение информации и идей. Кроме того, эта технология позволяет категоризировать и организовывать сами документы. [2]
Приложения Document AI распространяются на обработку и анализ различных полуструктурированных документов , таких как формы, таблицы, квитанции, счета-фактуры, налоговые формы, контракты, кредитные соглашения и финансовые отчеты .
Ключевые особенности [ править ]
Машинное обучение используется в Document AI для извлечения информации как из цифровых , так и из печатных документов. Эта технология распознает текст, символы и изображения на разных языках, помогая извлекать ценную информацию из неструктурированных документов . Использование этой технологии позволяет повысить скорость и качество принятия решений при анализе документов. Кроме того, автоматизация извлечения и проверки данных может способствовать повышению эффективности процессов анализа документов.
Пример [ править ]
Деловое письмо содержит информацию в виде текста, а также другие виды информации, например положение текста. Например, типичное письмо содержит два адреса перед текстом. Адрес в самом верху (иногда выровненный по правому краю) — это адрес отправителя . Обычно после этого указывается дата письма и место написания. После этого получателя прослушивается адрес .
Различие между адресом отправителя и адресом получателя определяется только положением адреса на странице, т. е. нет текстового обозначения, такого как Sender: перед адресами.
Измерения данных и архитектура машинного обучения [ править ]
Данные обычно различают в пространственных данных и данных временных рядов, первые могут представлять собой изображения, карты, графики и т. д., вторые могут быть, например, ценами на акции или голосовыми записями. Искусственный интеллект документов объединяет текстовые данные, имеющие временное измерение, с другими типами данных, например, положением адреса в деловом письме, которое является пространственным.
Исторически в машинном обучении пространственные данные анализировались с помощью сверточной нейронной сети , а временные данные — с помощью рекуррентной нейронной сети . С появлением архитектуры преобразователя , независимой от типа измерения , эти два разных типа измерений можно легче комбинировать, примером этого является Document AI.
Общее использование [ править ]
- Повышение надежности деловой информации за счет сокращения при ручном вводе данных. ошибок
- Использование искусственного интеллекта для выявления аномалий в новых счетах от постоянных клиентов
- Ускорение ипотеки процесса оформления
- Автоматизация мониторинга кредитных портфелей для управления кредитным риском
- Возможность сосредоточить внимание сотрудников на более важных задачах
- Обнаружение фальшивой валюты и поддельных чеков
- Извлечение и анализ данных, ранее недоступных в хранилищах документов, для принятия обоснованных бизнес-решений.
- Оптимизация обработки квитанций в глобальном масштабе
- Помощь фирмам в автоматизации оценки влияния нормативных изменений на контракты.
- В секторе недвижимости помощь в разработке стандартизированной классификации документов и автоматизированного извлечения информации. [3]
Ссылки [ править ]
- ^ Цуи, Лей; Сюй, Ихэн; Льв, Тэнчао; Вэй, Фуру (2021). «Документ AI: контрольные показатели, модели и приложения». arXiv : 2111.08609 [ cs.CL ].
- ^ «Почему пандемия COVID-19 ускорила оцифровку документов» . еНЕДЕЛЯ . 15 января 2021 г. Проверено 11 февраля 2021 г.
- ^ Боденбендер, Марио; Курцрок, Бьорн-Мартин; Мюллер, Филипп Максимилиан (апрель 2019 г.). «Широкое применение искусственного интеллекта для классификации документов, извлечения информации и прогнозной аналитики в сфере недвижимости» . Журнал общего менеджмента . 44 (3): 170–179. дои : 10.1177/0306307018823113 . ISSN 0306-3070 .