Flux de travail du processus Automatisation de documents

Automatisation de documents reçoit des données provenant d'une large gamme de formats et utilise plusieurs étapes de traitement et diverses technologies pour convertir ces données en informations structurées et utilisables. Ces informations structurées sont ensuite généralement utilisées dans les étapes en aval pour mettre à jour les systèmes d'enregistrement, prendre des décisions ou traiter ultérieurement les données agrégées.

Automatisation de documents utilise des technologies d'IA pour traiter les documents dans les phases suivantes :

Différentes phases de traitement des documents dans Automatisation de documents

Ingestion de documents
Il s'agit de la première étape du traitement des documents. Les documents sont collectés et importés à partir de diverses sources telles que les pièces jointes aux e-mails, les systèmes de fichiers, le stockage cloud, les API et les systèmes de gestion de contenu (CMS).
Amélioration de l'image
l'amélioration de l'image n'est nécessaire que pour les images de faible résolution ou de mauvaise qualité, qui peuvent avoir une incidence sur les résultats de la reconnaissance optique de caractères (OCR). L'amélioration de l'image augmente la capacité à convertir une image en caractères numériques. Nos capacités d'amélioration d'image incluent la binarisation, le réalignement, le déchatoiement, la réduction du bruit, la luminosité automatique et le contraste.

Utilisez les actions du package Préprocesseur pour améliorer les images. Reportez-vous à la rubrique IQ Bot Pre-processor package.

Classification des documents
Automatisation de documents utilise le NLP, l'apprentissage non supervisé et supervisé, et les moteurs OCR pour classer les documents en fonction de leur type et de leur contenu. Ce processus, lorsque le type de document n'est pas déterminé à l'avance, permet un acheminement efficace des documents vers les flux de travail appropriés. Utilisez les actions du package Classificateur de documents ou Classificateur avancé pour classer les documents. Reportez-vous aux rubriques Classificateur de documents package et package Classificateur avancé.
Extraction de document
des algorithmes d'IA sont utilisés pour extraire des données pertinentes à partir de documents classifiés. Reportez-vous aux rubriques Créer une instance d\'apprentissage dans Automatisation de documents et Extraction de document package.
Validation de document
La validation des documents se fait en appliquant automatiquement des contrôles d'expressions régulières (regex), des règles et des scripts pour évaluer, faire correspondre et gérer les données extraites afin d'en vérifier l'exactitude et la pertinence. Reportez-vous à la rubrique Règles de validation dans Automatisation de documents.
Validation avec intervention humaine
les fonctionnalités Automation Co-Pilot permettent de traiter les exceptions à l'identification des valeurs de champs et de tableaux directement dans l'application. Le validateur Automation Co-Pilot fournit une interface conviviale pour mettre en évidence les erreurs ou les avertissements dans les documents. Le validateur affiche un contour rouge pour les champs qui nécessitent une validation. Les utilisateurs peuvent valider les données de ces champs et soumettre les documents pour retraitement. Lorsque toutes les erreurs de validation ou avertissements sont corrigés, le document est validé avec succès et envoyé pour un traitement ultérieur.

Pour les types de documents spécifiques, la validation utilise l'apprentissage supervisé pour fournir une boucle de rétroaction rapide et affiner l'apprentissage de l'IA en corrigeant les données via une entrée humaine.

Automation Co-Pilot peut être intégré à des applications tierces, telles que Microsoft Teams, Salesforce et ServiceNow pour permettre aux utilisateurs d'effectuer des tâches de validation et de validation humaine dans la boucle au sein de ces applications.

Tâche d'approbation
Automation Co-Pilot permet de gérer et d'attribuer des tâches d'approbation aux utilisateurs.
Mise à jour du système d'enregistrement
L'étape finale consiste à envoyer les données extraites aux systèmes en aval. Ces données peuvent être utilisées pour déclencher des processus métier, mettre à jour des transactions ou compléter des dossiers. Habituellement, les données sont transmises à des systèmes d'entreprise tels que des systèmes de gestion de documents (DMS), des plateformes de planification des ressources d'entreprise (ERP) ou d'autres systèmes d'enregistrement.