Document Automation 프로세싱 워크플로

Document Automation는 다양한 형식의 데이터를 수집하고, 여러 프로세싱 단계와 다양한 기술을 사용하여 해당 데이터를 구조화되고 사용 가능한 정보로 변환합니다. 그 다음, 이러한 구조화된 정보는 일반적으로 기록 시스템 업데이트, 의사 결정 또는 집계된 데이터의 추가 프로세싱을 위한 다운스트림 단계에서 사용됩니다.

Document Automation는 다음 단계에서 문서 처리에 AI 기술을 사용합니다.

Document Automation에서 문서 처리의 다양한 단계

문서 수집
이메일 첨부 파일, 파일 시스템, 클라우드 스토리지, API 및 CMS(콘텐츠 관리 시스템) 등 다양한 소스에서 문서를 수집하여 가져오는 문서 처리의 첫 번째 단계입니다.
이미지 향상
이미지 향상은 해상도가 낮거나 품질이 좋지 않은 이미지에만 필요하며, 이는 광학 문자 인식(OCR) 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. 이미지 향상 기능은 이미지를 디지털 문자로 변환하는 기능을 향상시킵니다. 당사의 이미지 향상 기능에는 이진화, 왜곡 보정, 얼룩 제거, 노이즈 감소, 자동 밝기 및 대비가 포함되어 있습니다.

이미지 향상을 위해 전처리기 패키지를 사용합니다. IQ Bot Pre-processor 패키지 항목을 참조하십시오.

문서 분류
Document Automation는 NLP, 비지도 학습 및 지도 학습, OCR 엔진을 사용하여 문서를 유형과 내용을 기준으로 분류합니다. 문서 유형이 미리 결정되지 않은 경우, 이러한 프로세스를 통해 적절한 프로세싱 워크플로를 이용하여 문서를 효율적으로 라우팅할 수 있습니다. 문서 분류기 또는 고급 분류기 패키지 작업을 사용하여 여러 문서를 분류할 수 있습니다. 문서 분류기 패키지 및 Advanced Classifier 패키지의 내용을 참조하십시오.
문서 추출
AI 알고리즘은 기밀 문서에서 관련 데이터를 추출하는 데 사용됩니다. Document Automation에서 학습 인스턴스 생성 및 문서 추출 패키지의 내용을 참조하십시오.
문서 유효성 검사
문서 유효성 검사는 정규 표현식(regex), 규칙 및 스크립트를 적용하여 추출된 데이터의 정확성과 관련성을 평가, 일치시키고 관리함으로써 자동으로 수행됩니다. Document Automation의 유효성 검사 규칙 항목을 참조하십시오.
휴먼 인더 루프 유효성 검사
Automation Co-Pilot 기능을 사용하면 필드 및 테이블 값 식별에 대한 예외를 애플리케이션에서 직접 처리할 수 있습니다. Automation Co-Pilot 유효성 검사기는 문서의 오류나 경고를 강조하기 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다. 검사기는 유효성 검사가 필요한 필드에 빨간색 윤곽선을 표시합니다. 사용자는 이러한 필드의 데이터를 유효성 검사하고 다시 처리하기 위해 문서를 제출할 수 있습니다. 모든 유효성 검사 오류나 경고가 수정되면 문서는 성공적으로 유효성 검사되고 추가 처리를 위해 전송됩니다.

특정 문서 유형의 경우, 유효성 검사는 지도 학습을 사용하여 빠른 피드백 루프를 제공하고 인간의 입력을 통해 데이터를 수정하여 AI 트레이닝을 미세 조정합니다.

Automation Co-Pilot은 Microsoft Teams, Salesforce, ServiceNow와 같은 타사 애플리케이션과 통합하여 사용자가 이러한 애플리케이션 내에서 휴먼 인더 루프 유효성 검사 및 유효성 검사 태스크를 수행할 수 있게 합니다.

승인 태스크
Automation Co-Pilot은(는) 사용자에게 승인 작업을 관리하고 할당하는 기능을 제공합니다.
기록 시스템 업데이트
마지막 단계는 추출된 데이터를 다운스트림 시스템으로 전송하는 것입니다. 이러한 데이터를 비즈니스 프로세스를 트리거하고, 거래를 업데이트하거나, 사례를 완료하는 데 사용할 수 있습니다. 일반적으로 데이터는 DMS(문서 관리 시스템), ERP(기업 자원 계획) 플랫폼 또는 기타 기록 시스템 등의 엔터프라이즈 시스템으로 푸시됩니다.