家GiaDocs AI - 智能文档处理认知文档处理如何击败机器人
Posted: Thu Feb 20, 2025 6:43 am
AI认知文档处理能够成功从各种文档中获取数据，而 OCR 和简单机器人则无法做到这一点。认知文档处理可加快关键财务信息的获取速度，有助于实现高效、有效的流程自动化。
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信息是财务流程的命脉。但必要信息的缺乏已成为效 印度号码数据 率的巨大障碍。以订单到现金流程为例。授信、收款或使用现金所需的信息被“锁定”在各种不同的格式中，甚至根本没有格式，这阻碍了 AR 操作。此外，对于全球企业而言，多种语言和货币加剧了各种信息格式的问题。
技术长期以来一直在努力寻找解决方案。首先是扫描，但它需要读取和键入。光学字符识别 (OCR) 的发展是向前迈出的关键一步，随后机器人流程自动化 (RPA) 的应用也是如此，这进一步减少了捕获信息的手动方面。
但即使是 RPA 也有其局限性。文档格式千差万别，以至于 RPA 增强的文档识别在处理多种未知格式和电子邮件通信中未格式化的信息时表现不佳。
人工智能应用于文档处理
然而，人工智能（AI）的应用通过认知文档处理克服了这些限制，让企业最终实现无纸化财务运营。
为了解决文档多样化和无格式的问题，人工智能带来了更强大的解释能力和学习能力。借助神经网络和深度学习（即复杂算法层之间的交互），这些认知文档系统可以从结构化和非结构化文档中正确解释和提取必要的信息。
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认知文档处理
例如，Emagia 的 Gia Docs AI 是一种下一代认知数据捕获服务，可以读取各种财务文件，查找并提取正确的信息。它可以从大量、非结构化和复杂的文档中解释和提取数据。Gia Docs AI 可以从发票、银行对账单、汇款通知、POD 等中捕获数据。
认知文档处理消除了手动提取和数据输入，通过其自学习能力提高了准确性和覆盖率，并大幅提高了速度、准确性和生产力。
案例：现金应用
现金应用程序提供了一个企业利用认知文档处理来实现卓越效率并节省银行锁箱费用等成本的示例。
典型的流程很繁琐。公司需要向银行付费，让银行手动将汇款数据输入文件进行上传或手动输入，在支付量大的情况下，这非常昂贵。同时，工作人员还需要从其他来源文件和无法上传的扫描文件中获取关键数据。还需要与客户进行大量沟通，以确保汇款信息。ERP 自动现金引擎提供的匹配率不足，需要更多的人工跟进。所有这些都只在人工工作时间内发生。
认知数据捕获，例如 Emagia 的 Gia Docs AI，可从各种格式的大量客户来源提取汇款数据。这些包括客户的供应商门户、公司客户填充的 EIPP 门户、来自客户和保险箱的 Excel 文件和 PDF 和其他报表，以及客户的 EDI 820 或 BAI2 传输。它在处理多种未知文档格式方面优于 RPA。
然后，认知文档数据采集助手可以自动将现金收据发布到正确的发票上。例如，Gia Docs 集成了银行保险箱、公司自己的 AR 和收款模块以及其 ERP 系统。此外，Gia Docs 还包含一个自动现金引擎，可根据发票、采购订单或销售订单号应用现金，并具有将付款与开立发票匹配的预设容差。
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至关重要的功能和真正自动化的一部分
公司可以谨慎地使用认知文档处理服务来获得这些独特的好处。但人工智能驱动的文档处理是更丰富的数字流程平台的关键组成部分。这些数字平台为从订单到现金和从采购到付款等财务流程带来了超自动化，是金融运营的未来。
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信息是财务流程的命脉。但必要信息的缺乏已成为效 印度号码数据 率的巨大障碍。以订单到现金流程为例。授信、收款或使用现金所需的信息被“锁定”在各种不同的格式中，甚至根本没有格式，这阻碍了 AR 操作。此外，对于全球企业而言，多种语言和货币加剧了各种信息格式的问题。
技术长期以来一直在努力寻找解决方案。首先是扫描，但它需要读取和键入。光学字符识别 (OCR) 的发展是向前迈出的关键一步，随后机器人流程自动化 (RPA) 的应用也是如此，这进一步减少了捕获信息的手动方面。
但即使是 RPA 也有其局限性。文档格式千差万别，以至于 RPA 增强的文档识别在处理多种未知格式和电子邮件通信中未格式化的信息时表现不佳。
人工智能应用于文档处理
然而，人工智能（AI）的应用通过认知文档处理克服了这些限制，让企业最终实现无纸化财务运营。
为了解决文档多样化和无格式的问题，人工智能带来了更强大的解释能力和学习能力。借助神经网络和深度学习（即复杂算法层之间的交互），这些认知文档系统可以从结构化和非结构化文档中正确解释和提取必要的信息。
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认知文档处理
例如，Emagia 的 Gia Docs AI 是一种下一代认知数据捕获服务，可以读取各种财务文件，查找并提取正确的信息。它可以从大量、非结构化和复杂的文档中解释和提取数据。Gia Docs AI 可以从发票、银行对账单、汇款通知、POD 等中捕获数据。
认知文档处理消除了手动提取和数据输入，通过其自学习能力提高了准确性和覆盖率，并大幅提高了速度、准确性和生产力。
案例：现金应用
现金应用程序提供了一个企业利用认知文档处理来实现卓越效率并节省银行锁箱费用等成本的示例。
典型的流程很繁琐。公司需要向银行付费，让银行手动将汇款数据输入文件进行上传或手动输入，在支付量大的情况下，这非常昂贵。同时，工作人员还需要从其他来源文件和无法上传的扫描文件中获取关键数据。还需要与客户进行大量沟通，以确保汇款信息。ERP 自动现金引擎提供的匹配率不足，需要更多的人工跟进。所有这些都只在人工工作时间内发生。
认知数据捕获，例如 Emagia 的 Gia Docs AI，可从各种格式的大量客户来源提取汇款数据。这些包括客户的供应商门户、公司客户填充的 EIPP 门户、来自客户和保险箱的 Excel 文件和 PDF 和其他报表，以及客户的 EDI 820 或 BAI2 传输。它在处理多种未知文档格式方面优于 RPA。
然后，认知文档数据采集助手可以自动将现金收据发布到正确的发票上。例如，Gia Docs 集成了银行保险箱、公司自己的 AR 和收款模块以及其 ERP 系统。此外，Gia Docs 还包含一个自动现金引擎，可根据发票、采购订单或销售订单号应用现金，并具有将付款与开立发票匹配的预设容差。
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至关重要的功能和真正自动化的一部分
公司可以谨慎地使用认知文档处理服务来获得这些独特的好处。但人工智能驱动的文档处理是更丰富的数字流程平台的关键组成部分。这些数字平台为从订单到现金和从采购到付款等财务流程带来了超自动化，是金融运营的未来。