Почему оптическое распознавание символов — лучшее решение для RPA

Почему оптическое распознавание символов — лучшее решение для RPA

Почему оптическое распознавание символов — лучшее решение для RPA

Давайте представим распространенную ситуацию. Вам нужно составить стандартное соглашение или форму заявки и найти шаблон для него в интернете. Наконец, вы нашли что-то подходящее, но документ в формате PDF и не редактируется. Что бы вы сделали?

Доступны два варианта: 

Первый — сделать копию соглашения вручную. Но что, если это будет десять страниц? Не лучший конец дня, верно?

Или вы можете выбрать второй вариант — использовать специальное программное обеспечение, которое преобразует PDF-документ в любой необходимый редактируемый формат, экономя ваше время и силы.

Большинство из нас выберет второй вариант.

Технология преобразования документов различных форматов (изображений, отсканированных копий, pdf-файлов и т. д.) в редактируемый и доступный для поиска формат называется оптическим распознаванием символов или OCR.

В этой статье мы определим, что такое OCR и какие технологии, лежат в его основе, рассмотрим типы OCR и форматы, обычно используемые в нем. Более того, мы покажем ценность, которую OCR вносит в бизнес-процессы в сочетании с инструментами RPA.  

OCR: разбираем технологию

Типичные примеры изображений, которые преобразуются с помощью технологии OCR, всегда содержат напечатанные или рукописные тексты и могут быть в формате отсканированных бумажных документов, файлов PDF или изображений, снятых цифровой камерой.

Хотя каждая система оптического распознавания символов работает немного по-разному, в зависимости от разработчика и цели, существуют некоторые общие этапы обработки файлов, которые могут включать все типы программного обеспечения для распознавания текста:

Этап 1. Предварительная обработка

Этап предварительной обработки делает документ визуально четким и обеспечивает его удобочитаемость. 

Вот наиболее распространенные средства на этапе предварительной обработки, которые устраняют недостатки при распознавании символов: 

  • Удаление перекоса: обеспечение правильного выравнивания символов.
  • Удаление линий: очистка лишних пространств и линий без потери реальных данных.
  • Бинаризация: преобразование документа в черно-белый формат, облегчающее распознавание.
  • Зонирование: разделение различных блоков (столбцов, текстов) внутри файла.
  • Удаление пятен: сглаживание границ и удаление пятен, если таковые имеются.
  • Сегментация: сегментирование символов перед фактическим запуском OCR, деление артефактов изображения на несколько символов.
  • Распознавание скриптов: идентификация различных скриптов, позволяющая OCR вызывать нужный скрипт во время работы и захвата данных.

Шаг 2. Распознавание символов

Этот шаг подразумевает разделение каждого символа и распознавание всех символов пикселей и пробелов. Обработка каждого символа позволяет системе распознавать определенные группы символов как слова.

Обычно распознавание основано на двух методах:

  1. Матрица соответствия

Суть этого метода — сравнение изображения с сохраненным глифом. Лучше всего применять, если шрифты в документах стандартизированы и распространены.

  1. Извлечение функций

Этот метод распознает линии, петли, пересечения и другие функции, эффективно способствуя общему распознаванию данных в файле.

Стоит также отметить, что почти во всех системах OCR используются вариации нейронных сетей, поскольку, с точки зрения распознавания символов, ML (машинное обучение) является более эффективным и надежным, чем подход, основанный на правилах. 

Шаг 3. Постобработка

Как только обработка данных завершена, программное обеспечение повышает их точность. На этом этапе точность окончательных данных будет зависеть от 2 факторов: сложности системы OCR и сложности исходных данных. 

Например, как правило, простые системы OCR хранят стандартные шрифты в своих библиотеках, и, если документ содержит необычные шрифты или рукописный текст, простой OCR со стандартными шрифтами, хранящимися в его библиотеке, не может назначить ему соответствующие метаданные. В случае если документ содержит сложные и нестандартизированные символы, для этого потребуются усовершенствованные системы распознавания.

RPA и OCR: почему эти двое — идеальная пара

Теперь, когда мы лучше разберемся в распознавании оптических символов, давайте углубимся в роботизированную автоматизацию, технологию, в которой широко используется OCR.

Роботизированная автоматизация процессов, или RPA — это технология, которая позволяет людям развертывать «цифровую рабочую силу» или запрограммированных роботов, которые имитируют действия человека в компьютерных системах для более эффективного выполнения бизнес-процессов. RPA связан с повторяющимися, повседневными задачами, которые обычно занимают много времени. 

Ни для кого не секрет, что OCR + RPA является идеальным сочетанием, когда речь идет об автоматизации повседневной работы компании.

Но что делает его таким особенным?

В то время как OCR используется для распознавания и считывания информации из различных документов, таких как печатные или отсканированные счета, счет-фактуры, контракты, изображения с наложенным на них текстом, RPA помогает правильно распространять информацию в соответствующих корпоративных системах — CRM или других видах корпоративного программного обеспечения. RPA также позволяет готовить финансовые транзакции, создавать или обновлять таблицы Excel, отправлять сообщения в Outlook и выполнять практически любые другие офисные процедуры. Все эти действия основаны на данных, которые были распознаны и извлечены OCR.

Следует отметить, что RPA добавляет ценность к OCR, поскольку обычно оптическое распознавание символов используется с высокоструктурированными документами, в то время как в сочетании с RPA он может обрабатывать и анализировать неструктурированные файлы различного формата. В довершение всего, роботы RPA могут адаптироваться к различным сценариям и улучшать процессы сбора и анализа данных, что невозможно сделать только с помощью OCR.

RPA + OCR: 4 варианта использования 

Давайте посмотрим, как эта идеальная пара работает в бизнес-реальности на 4 примерах из разных отраслей.

Бухгалтерский учет: обработка счетов

Кредиторская задолженность и обработка счетов, особенно когда речь идет о больших объемах документов — являются обыденными трудоемкими задачами, которые могут привести к утомлению сотрудников и, как следствие, к ошибкам. Технология OCR + RPA может взять на себя это бремя, автоматизируя обработку счет-фактур после их поступления. 

Процесс заключается в следующем: помимо распознавания отсканированных документов, соответствующие данные проходят системный анализ и помещаются в необходимые поля данных в бухгалтерском программном обеспечении или ERP.

Результат: 

  • Человеческая ошибка снижена до нуля.
  • Время, затрачиваемое на трудоемкие, повторяющиеся задачи, сведено к минимуму.

Продажи: обработка заказов на продажу / покупку

Менеджеры по продажам часами собирают информацию о клиентах из различных систем и вводят ее в CRM или ERP. Сотрудники отдела финансов и бухгалтерии уделяют время копированию и вводу данных в учетные системы. Очевидно, что это может привести к дублированию данных и ошибкам, что напрямую влияет на эффективность работы предприятия. 

Однако, комбинируя технологии OCR и RPA, вы можете автоматизировать такие сложные операции продаж в областях ввода заказов на продажу, выставления счетов и т. д. 

Результат:

  • Данные клиентов отлеживаются и хранятся.
  • Обслуживание клиентов улучшено.

HR: процесс найма

Поступающие резюме кандидатов могут быть быстро отсортированы и классифицированы с использованием комбинированной технологии OCR + RPA. Установив ряд релевантных ключевых слов, вы сможете увидеть список заявлений подходящих кандидатов, исключить тех, кто не соответствует открытой позиции, или выполнить любую обычную задачу в процессе найма. 

OCR RPA может помочь в обработке отсканированных документов от новых сотрудников, то есть он не только распознает данные, но и введет их в соответствующую систему управления персоналом для дальнейшего управления данными.

Результат: 

  • Процесс найма оптимизирован.
  • Процесс адаптации упрощен.

Здравоохранение: обработка данных пациентов

Существует распространенная практика ручного ввода данных в здравоохранении после их извлечения с помощью технологии OCR. Например, в больницах OCR может распознавать и считывать данные, заполненные пациентами; однако сотрудники впоследствии должны вручную ввести его в CRM. RPA автоматизирует этот процесс, и после того как OCR завершил свою часть, программный робот RPA обрабатывает ввод данных и устраняет ручную работу.

Результат:

  • Ручной вывод и ввод данных значительно сокращен. 
  • Улучшено обслуживание пациентов.

RPA и OCR: всегда лучше вместе

Мы обсудили особенности OCR и RPA и проиллюстрировали потенциальные последствия для различных предприятий, когда они используются вместе. 

OCR и RPA — это две отдельные системы, обе из которых направлены на повышение эффективности бизнес-процессов. Сочетание этих двух технологий может принести еще лучшие результаты для вашего предприятия, увеличивая ценность ваших бизнес-процессов без каких-либо рисков, связанных с неправильным хранением и вводом данных между системами.

Поэтому при рассмотрении вопроса об автоматизации бизнес-процессов крайне важно искать поставщика с опытом и знаниями как в OCR, так и в RPA. 

Обратившись в Electroneek, вы получите как высокоточную систему оптического распознавания текста, встроенную в вашу систему, так и сложные решения RPA, которые гарантируют качественное управление данными. 

Comments are closed.