Kombination regelbasierter und modellbasierter Ansätze zur verbesserten Dokumentenverarbeitung

Informationen sind Macht. Für die meisten Unternehmen sind viele wertvolle Geschäftsinformationen in Dokumenten eingeschlossen. Angesichts der Vielfalt an Dokumenttypen, -größen und -formaten, die Unternehmen häufig verwalten, kann die effiziente Verarbeitung von Dokumenten zur Gewinnung von Erkenntnissen eine Herausforderung darstellen.

Hier bei UiPath verstehen wir diese Herausforderung. Dank unseres neuesten Dokumentverständnis-Frameworks können unsere Kunden die Datenextraktion und -verarbeitung für eine breite Palette von Dokumenten unabhängig von Art, Format oder Volumen einfach automatisieren. Dies hilft Ihnen, die Dokumentenverarbeitung flexibel anzugehen und den Prozess zu verwenden, der für Ihre individuellen Anforderungen am besten geeignet ist.

Einen Überblick über die Vorteile des Dokumentenverständnisses auf höherer Ebene erhalten Sie in unserem Whitepaper Steigern Sie die betriebliche Effizienz und mindern Sie Risiken durch Dokumentenverständnis .

In diesem Artikel werden wir:

• Sehen Sie sich gängige Dokumenttypen und -klassifikationen an

• Untersuchen Sie regelbasierte und modellbasierte Datenextraktionsmethoden

• Sehen Sie sich die allgemeinen Herausforderungen an, denen sich Unternehmen gegenübersehen, wenn sie jeden dieser Standardansätze für die Dokumentenverarbeitung anwenden

• Sehen Sie sich die Vorteile an, die Unternehmen erzielen können, wenn beide Dokumentenverarbeitungsansätze als Datenextraktionsmethode mit mehreren Ansätzen kombiniert werden

Fangen wir an.

Dokumentenlandschaft

Abhängig von ihrer Struktur und ihrem Format können Dokumente in drei Typen eingeteilt werden.

1. Viele Dokumente, wie z. B. Steuerformulare, bleiben im Format festgelegt – diese werden als strukturierte Dokumente bezeichnet .

2. Andere, wie z. B. Verträge, haben keine Standardstruktur – diese werden als unstrukturierte Dokumente bezeichnet .

3. Schließlich werden Dokumente, die unterschiedliche Eigenschaften haben, wie z. B. unterschiedliche Layouts oder Designs, aber ähnliche Arten von Informationen enthalten, als halbstrukturierte Dokumente bezeichnet . Quittungen, Rechnungen und Bestellungen sind gängige Beispiele für Dokumente in dieser Kategorie.

Basierend auf der Klassifizierung von Dokumenten gibt es zwei gängige Arten von Datenextraktionsmethoden. Die regelbasierte Datenextraktion zielt auf strukturierte Dokumente ab, während die modellbasierte Datenextraktion zur Verarbeitung halbstrukturierter und unstrukturierter Dokumente verwendet wird.

Vorteile und Grenzen regelbasierter Datenextraktionsmethoden

Die regelbasierte Datenextraktion stützt sich auf eine Reihe von Regeln, um Daten aus einem Dokument zu extrahieren. Sie können beispielsweise Dokumentvorlagen erstellen und Regeln basierend auf einer bestimmten Datenposition anwenden. Alternativ können Sie, ohne Vorlagen erstellen zu müssen, einfach Regeln anwenden, die darauf basieren, wie häufig einige Datensätze in einem Dokument verwendet werden (Vorkommensmuster) oder wie diese Datenvariablen normalerweise in einer Zeichenfolge aussehen (regulärer Ausdruck oder Regex).

Ersteres ist hilfreich, wenn es um Vorlagen geht, und letzteres wird verwendet, wenn es möglich und einfach ist, solche Regeln zu erstellen. Wir finden, dass regelbasierte Methoden einfach einzurichten und zu verstehen sind und sehr effizient in der Dokumentenverarbeitung arbeiten. Sie beschränken sich jedoch auf strukturierte Dokumente und nur in wenigen einfachen Fällen auf halbstrukturierte Dokumente.

Obwohl regelbasierte Datenextraktionstechniken in vielen Zusammenhängen vorteilhaft sind, haben sie offensichtliche Anwendungsbeschränkungen. Da die vorlagenbasierte Extraktion eng an ein festes Dokumentlayout gebunden ist, können alle Änderungen am Layout gegen die Regeln verstoßen und eine Neukonfiguration der Regeln erfordern.

In ähnlicher Weise können Regex-basierte Techniken schwierig zu implementieren, Fehler zu beheben und umständlich sein, wenn Situationen komplexer werden. Es gibt jedoch einen alternativen Ansatz zu regelbasierten Extraktionslösungen – einen modellbasierten Ansatz.

Vorteile und Grenzen modellbasierter Datenextraktionsmethoden

Modellbasierte Datenextraktionsmethoden basieren auf maschinellem Lernen (ML). Diese Methoden sind leistungsfähig, da sie aus einer Vielzahl von Dokumenten lernen können. Wir verwenden diese Methoden, indem wir ausgefeilte Techniken wie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und statistisches Lernen einsetzen.

Die UiPath-Validierungsstation rüstet Benutzer mit einer Human-in-the-Loop-Funktion aus, sodass Modelle spontan lernen und sich an Änderungen in den Daten anpassen können. Auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Technologie wird typischerweise für die Datenextraktion aus halbstrukturierten und unstrukturierten Dokumenten verwendet. Wir haben zum Beispiel ML-Modelle zur Verwendung in unserem Dokumentverständnis-Framework erstellt, um Szenarien wie die Verarbeitung von Quittungen und Rechnungen zu adressieren.

Weiterlesen :Verwendung von KI zur Automatisierung von Rechnungen und Belegverarbeitung

Die Herausforderung bei der Verwendung modellbasierter Extraktionstechniken besteht in der Zeit und dem Fachwissen, die für die Erstellung und Implementierung von ML-Modellen erforderlich sind. In vielen Szenarien sind modellbasierte Techniken jedoch in ihrer Fähigkeit, zu lernen und sich an unterschiedliche Dokumentstrukturen und -einschlüsse anzupassen, überlegen.

Umfassende Datenextraktion mit mehreren Ansätzen

Es gibt keinen Königsweg, um alle Anforderungen an die Dokumentenverarbeitung zu erfüllen. Sowohl regelbasierte als auch modellbasierte Ansätze zur Datenextraktion sind leistungsstarke Tools, aber in ihren Fähigkeiten begrenzt, die Bandbreite der von Unternehmen verwalteten Dokumente optimal zu verarbeiten.

Einige strukturierte Dokumente erfordern möglicherweise viel mehr als nur regelbasierte Methoden, da einige Daten nicht mit Hilfe von Regeln oder Vorlagen extrahiert werden können. Ebenso funktionieren ausschließlich modellbasierte Methoden nicht für alle unstrukturierten und halbstrukturierten Dokumente.

Wir möchten, dass Benutzer in der Lage sind, verschiedene Ansätze zum Extrahieren von Informationen aus einem einzigen Dokument einfach zu kombinieren. Daher haben wir unser Dokumentverständnis-Framework entwickelt, um Ihnen die Möglichkeit zu geben, die Einschränkungen zu überwinden, die durch jeden individuellen Ansatz auferlegt werden. Wir empfehlen dringend, die Datenextraktion mit mehreren Ansätzen zu verwenden, wenn Sie mit komplizierten Dokumenten arbeiten und während des Datenextraktionsprozesses ein Höchstmaß an Genauigkeit erreichen möchten.

Schnelle und genaue Datenextraktion mit mehreren Ansätzen

Mit unserem flexiblen Framework können Sie Ansätze zur Dokumentenverarbeitung mischen und aufeinander abstimmen, indem Sie einfach mehrere Datenextraktionstechniken direkt in Ihren Workflow in UiPath Studio einfügen.

Sie können Extraktoren einfach für die Datenverarbeitung konfigurieren, eine Präferenzreihenfolge für die Extraktionsausführung einrichten und einen Wert als Schwellenwert festlegen, damit bestimmte Extraktorergebnisse als gültig akzeptiert werden. Auf diese Weise stellen weder variable Dokumentenstrukturen noch komplizierte Regeln für die Datenextraktion eine Herausforderung mehr dar. Gleichzeitig erhalten Sie im Rahmen der End-to-End-Automatisierung eine schnellere und viel genauere Dokumentenverarbeitung mit der neuesten KI-Technologie.

Interessiert?

Es ist entscheidend, über effiziente und genaue Funktionen zum Extrahieren und Verarbeiten von Dokumenten zu verfügen. Durch unseren Schwerpunkt auf Datenextraktion mit mehreren Ansätzen möchten wir die Dokumentenverarbeitung und -analyse für UiPath-Kunden so einfach wie möglich machen.

Derzeit sind erweiterte Document Understanding-Fähigkeiten und -Funktionen als Software-as-a-Service (SaaS) in einer Beta-Version für Benutzer verfügbar, die an früheren Pilotprojekten beteiligt waren. Sie können davon ausgehen, dass diese Funktionen und andere fortschrittliche Document Understanding-Tools bald verfügbar sein werden. In der Zwischenzeit empfehlen wir Ihnen, sich für die UiPath Enterprise-Testversion anzumelden, um Zugriff auf die UiPath Document Understanding-Lösung zu erhalten.