Document Automation 处理工作流

Document Automation 从多种格式中获取数据，并使用多个处理步骤和各种技术将数据转换为结构化的可用信息。 这些结构化信息通常用于更新记录系统、决策或进一步处理汇总数据的下游步骤。

Document Automation 在以下阶段使用人工智能技术处理文档：

Document Automation 中处理文档的不同阶段

文档摄取
这是文档处理的第一步，在此步骤中，从各种来源收集文档并导入，例如电子邮件附件、文件系统、Cloud 存储区、API 和内容管理系统 (CMS)。
图像增强
只有分辨率低或质量差的图像才需要图像增强，否则会影响光学字符识别 (OCR) 的结果。 图像增强提高了将图像转换成数字字符的能力。 我们的图像增强功能包括二值化、去偏斜、去斑点、降噪、自动亮度和对比度调整。

使用预处理器 package 操作进行图像增强。 请参阅 IQ Bot Pre-processor package。

文档分类
Document Automation 使用 NLP、无监督和有监督学习以及 OCR 引擎，根据文档类型和内容对文档进行分类。 当文档类型未事先确定时，此流程能够将文档高效地路由到适当的处理工作流。 使用文档分类器或高级分类器 package 操作对文档进行分类。 请参阅 Document Classifier package 和 高级分类器 package。
文件提取
AI 算法用于从已分类的文档中提取相关数据。 请参阅 在 Document Automation 中创建学习实例 和 Document Extraction package。
文档验证
文档验证是通过自动应用正则表达式检查 (regex)、规则和脚本来评估、匹配和管理提取数据的准确性和相关性。 请参阅 Document Automation中的验证规则。
人工参与验证
Automation Co-Pilot 功能可在应用程序中直接处理字段和表值识别的异常情况。 Automation Co-Pilot 验证器提供用户友好界面，可突出显示文档中的错误或警告。 验证器为需要验证的字段显示红色轮廓。 用户可以验证这些字段的数据并提交文件以进行重新处理。 当所有验证错误或警告都被修复后，文档就成功通过验证，并被发送以作进一步处理。

对于特定的文档类型，验证使用监督学习来提供快速反馈回路，并通过人工输入纠正数据来微调 AI 训练。

Automation Co-Pilot 可以与第三方应用程序集成，例如 Microsoft Teams、Salesforce 和 ServiceNow，以便用户在这些应用程序中执行人工参与验证和验证任务。

审批任务
Automation Co-Pilot 为用户提供管理和分配审批任务的功能。
记录系统更新
最后一步是将提取的数据发送到下游系统。 这些数据可用于触发业务流程、更新事务或完成工单。 通常，数据会被推送到企业系统，例如文档管理系统 (DMS)、企业资源规划 (ERP) 平台或其他记录系统。