如今，人工智能涵盖了越来越多的领域。它检查比萨饼的准备情况，搜索罪犯并分析大爆炸的起源。在本文中，我们将讨论更多日常用例：如何使用人工智能自动执行文档流程并将处理时间减少到几秒钟，以及为什么几乎所有公司的增长都可能停止。OCR是什么，为什么文书工作自动化是很少使用，我们已经在开发我们自己的RPA解决方案的过程中学习。

　　OCR作为RPA的一部分-那是什么？

随着文书工作的增多（无休止的文件准备，合同，填充，协议和表格），后台的成本也随之增加。反过来，该部门不仅需要管理，而且要花很多钱。机器人流程自动化（RPA）可以通过优化所有流程而无需更改其结构来大大降低您的费用。简单地说，基于RPA的技术的核心是光学字符识别-OCR。

假设您要贷款。快速检查您的护照，自动检查数据，几分钟后，您的申请被批准了。如果我们不再需要执行员工的日常操作（例如将数据手动输入到系统中），这将成为可能。这正是OCR技术的工作原理。它识别图片，在一秒钟之内将其划分为单独的字段，提取必要的数据，然后自动将其输入表格，合同，CRM，应用程序等。这样，在使与文档处理有关的所有过程都大大加快的同时，将手工工作量降到了最低。

结果，该技术降低了整个部门完全关闭后的办公成本，同时提高了操作员的满意度：现在，他们可以将更多的时间投入到客户身上。

　　用例

在日常生活中，OCR用于多种情况。这里是其中的一些：

· 自动读取银行卡；

· 即时护照识别；

· 自动填充您在线帐户中的付款数据；

· 快速将数据输入合同；

· 核对来自不同来源的客户数据；

· 自动完成CRM；

· 以及更多。稍后，我们将回到这一点。

现在，让我们谈谈技术的弊端。

　　文字识别精度

OCR的第一个变体是1950年在美国发明的。到今天，它已经由不同的市场参与者代表，但是在我们自己的技术开发和客户开发过程中，我们意识到现有的解决方案并不适合每个客户。这就是为什么。

例如，当前，ID中的文本识别质量不超过85%。当处理模糊，浅色或褶皱的图片时，该算法仍然可以处理错误。所有这些因素都会影响质量，并干扰系统正确识别文本。为了改进它，我们在该技术中实现了两个新功能。

· 上下文分析。接收到的文本结果还通过神经网络运行，该网络经过训练可以考虑上下文并自动纠正错误。这与您在Google上搜索内容时搜索引擎纠正错字的方式非常相似。

· 人在环。系统提取的文本将传输给船上合格的群众工进行验证。它们补充了AI的工作并消除了可能的错误。该算法与人工的结合在任何文本中都将识别准确率从85%提高到了99%。可喜的是，手动验证解决了手写文本的问题：它教导了算法来查找和纠正错误，并且随着时间的流逝，识别的质量不断提高，而成本却保持不变。

　　数据安全

当我们使用“人在循环中”的概念并且以我们的能力识别文本时，就会出现数据传输及其正确存储的问题。如何保证客户的数据安全?我们使用匿名化，避免数据存储在服务器上。这也可以使用客户端的服务器和员工来完成。

这是一个例子。该算法对图片进行模糊处理，并在客户端将护照分为几个字段。信息以匿名形式到达我们的服务器：无法确定哪个字段属于特定人员。这些字段被单独识别，并使用HTTPS加密发送回客户端。整个过程不到一秒钟。

您可以通过REST API连接该技术-这非常简单，因为几乎所有系统都支持该技术。

　　简而言之

作为RPA的一部分，OCR可以减少后台的成本，并可以大大提高公司的绩效。即使AI处理个人数据，您也不必担心结果，因为有些解决方案可以保证高达99%的数据安全性和文本识别质量。

通过上述介绍，使用AI自动化文档处理时会得到什么结果相信大家已经清楚了吧，想了解更多关于人工智能的信息，请继续关注中培教育。