Document Automation プロセス ワークフロー

Document Automationでは、さまざまな形式のデータを取得し、複数の処理手順とさまざまなテクノロジーを使用して、構造化された使用可能な情報にそのデータを変換します。この構造化情報は通常、下流ステップにおいて、記録システムの更新、意思決定、集計データのさらなる処理などに使用します。

Document Automationでは AI テクノロジーを使用して、以下のフェーズでドキュメントを処理します。

Document Automationにおけるドキュメント処理のさまざまなフェーズ

ドキュメントの取り込み
これが、さまざまなソース (E メールの添付ファイル、ファイル システム、クラウド ストレージ、API、コンテンツ管理システム (CMS) など) からドキュメントを収集してインポートするドキュメント処理の最初のステップです。
画像強化
画像強化は、解像度が低いか品質が悪くて光学式文字認識 (OCR) の結果に影響を及ぼす可能性のある画像にのみ必要です。画像強化により、画像をデジタル文字に変換する機能が向上します。当社の画像強化機能には、二値化、歪み補正、スペックル除去、ノイズ低減、自動明るさ調整、コントラスト調整が含まれます。

Pre-processor パッケージ アクションを使用して、画像強化します。「IQ Bot Pre-processor パッケージ」を参照してください。

ドキュメントの分類
Document Automationでは、NLP、教師なし学習、教師あり学習、OCR エンジンを使用して、ドキュメントのタイプとコンテンツに基づいてドキュメントを分類します。このプロセスにより、ドキュメントの種類が事前に判断されていない場合でも、適切な処理ワークフローにドキュメントを効率的に送ることができます。ドキュメント分類子または高度な分類子パッケージ アクションを使用して、ドキュメントを分類します。「ドキュメント分類子 パッケージ」および「高度な分類子パッケージ」を参照してください。
ドキュメント抽出
AI アルゴリズムを使用して、機密文書から関連データを抽出します。「Document Automationにラーニングインスタンスを作成」および「ドキュメント抽出 パッケージ」を参照してください。
ドキュメントの検証
ドキュメントの検証では、正規表現チェック (regex)、ルール、スクリプトを適用して、抽出されたデータの正確性と関連性を評価、照合、管理します。「Document Automationの検証ルール」を参照してください。
人間参加型の検証
Automation Co-Pilot の機能により、フィールドおよびテーブル値の識別に対する例外に、アプリケーション内で直接対応できるようになります。Automation Co-Pilot 検証ツールでは、ドキュメント内のエラーや警告が強調表示される、一目見てわかりやすいインターフェースが提供されています。検証ツールでは、検証が必要なフィールドに赤いアウトラインが表示されます。ユーザーは、赤いアウトラインが表示されているフィールドのデータを検証し、再処理のためにドキュメントを送信できます。すべての検証エラーまたは警告が修正されると、ドキュメントは正常に検証され、さらに処理するために送信されます。

特定のドキュメント タイプでは、教師あり学習を使用して、迅速なフィードバック ループを提供し、人間の入力によってデータを修正することで AI トレーニングを微調整します。

Automation Co-Pilot は、Microsoft Teams、Salesforce、ServiceNow などのサードパーティ製アプリケーションと統合でき、ユーザーはそのようなアプリケーション内で人間参加型の検証および検証タスクを実行できます。

承認タスク
Automation Co-Pilot では、承認タスクを管理してユーザーに割り当てる機能が提供されます。
記録システムの更新
最後のステップで、抽出されたデータを下流のシステムに送信します。抽出されたデータを使用して、ビジネス プロセスをトリガーしたり、トランザクションを更新したり、ケースを完了したりできます。通常、データは、ドキュメント管理システム (DMS)、エンタープライズ リソース プランニング (ERP) プラットフォーム、その他の記録システムなどのエンタープライズ システムにプッシュされます。