智能文档处理（IDP）的发展可以追溯到光学字符识别（OCR）技术的早期阶段，当时的工具主要用于将文字图像转换为计算机能够识别的数字文本。 如今的 IDP 解决方案早已远远超越了这一阶段，其借助人工智能（AI）以及当今最前沿的技术，能够分析各种类型文档中的各类数据，无论是结构化、半结构化还是非结构化信息，几乎都可以应用于各行各业的各种业务流程。
这篇博文将回答关于 IDP 的常见问题，介绍其工作原理，并展示其多种实际应用场景。 此外，我们还将分享如何利用 IDP 来推动业务变革的深度见解。
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什么是智能文档处理（IDP）？
智能文档处理（IDP）利用人工智能和机器学习从任何文档中读取、提取和组织数据，使其能够为您的业务所用。
IDP 可处理任何文档类型和格式（结构化、半结构化和非结构化），像人类一样处理文档中的内容。
多年来，IDP 技术不断发展，融入了更智能的功能，如自然语言处理 (NLP)，使计算机能够超越简单的字符识别，理解转换文本中单词和句子的含义。 尽管技术不断进步，智能文档处理（IDP）在相当长一段时间内仍主要用于后台任务，例如邮件处理或业务流程外包（BPO）等，未能深入参与涉及客户、供应商和员工的核心创收环节。
如今，IDP 正在迅速发展。 现代 智能文档处理技术 已不仅仅局限于数据提取。 其重新定义了内容在客户与员工体验中的作用，通过先进的人工智能（AI）文档处理模型，让信息在需要的时间和地点立即可用并可付诸行动。
智能文件处理有哪些优势？
在各行各业，企业都面临着更高的压力，需要在更短的时间内完成更多工作，同时依靠更少的专业人才。 与此同时，越来越多的企业开始注重改善客户和员工的体验，将其作为提高收入、利润和留存率的关键。 智能文档处理（IDP）可以在这两方面带来显著的优势。 通过以贴近人类理解和管理内容的方式运用文档处理能力，IDP 可带来以下优势：
- 运行效率：人工提取和输入数据既费时又费钱。 IDP 可节省时间/金钱，同时降低发生代价高昂错误的风险。
- 合规：IDP 实现了合规任务的自动化，降低了人为错误的风险，帮助企业始终符合监管要求。 此外，IDP 还能在审计时更容易地管理和证明标准的遵守情况。
- 客户体验：借助 IDP，客户能够获得更快速的响应和问题解决，因为推动流程的文档和数据会被迅速且准确地处理和分析。 客户还能享受更顺畅的入职和服务体验，减少人工数据输入。
- 可扩展性：IDP 具有可扩展性，可以跨功能扩展：IDP 软件经过训练后，可处理单一类型的文档（例如：发票），每天处理的文档量可少至 100 份。 但对于更复杂的要求，IDP 可以学习 100 种不同的文档类型，不仅包括发票，还包括索赔、银行对账单、入职、收据等，每分钟可处理数千份文档。
IDP不是什么
要真正理解智能文档处理的功能与潜力，弄清楚它不是什么同样很重要，这有助于更清晰地认识其本质：
- IDP 不仅仅是 OCR 或数据采集。 虽然 IDP 融汇了 OCR 和数据提取技术，但这些只是更广泛功能的一部分，这些技术为内容处理增加了更多专业技能和决策能力。
- IDP 并非机器人流程自动化 (RPA)。 虽然 RPA 可在定义明确的流程内自动执行特定的重复性任务，但其依赖于数据来运行。 由于这些数据大部分来自文档，因此在为各种下游流程提取任何信息之前，了解内容完整的上下文至关重要。 机器人流程自动化无法理解内容的上下文，这正是 IDP 的用武之地，其能够分析和处理内容，使 RPA 可以基于专业判断执行任务。
- IDP 与 ChatGPT 并不相同。 ChatGPT 是一种自然语言处理 (NLP) 模型，其使用深度学习算法生成类人文本回复。 另一方面，IDP 在使用 NLP 技术的同时，还使用了其他先进工具。 IDP 的核心是光学字符识别 (OCR)，它可以从发票、采购订单、合同等文件中提取数据。 ABBYY Vantage 等工具提供的IDP 解决方案将 OCR 与人工智能和机器学习相结合，不仅能提取这些数据，还能对文档进行分类和验证，使数据具有可操作性，从而实现跨行业文档密集型任务的自动化。
智能文件处理如何工作？
让我们来解析一份文档在智能文档处理（IDP）中的处理流程。
IDP 从文件输入开始。 在这一步骤中，通过不同系统和格式进入企业的文件将被自动收集，包括手写笔记、电子邮件、传真、照片等。
接下来，光学字符识别 (OCR) 等强大的工具会将文件中的所有信息转换成机器可读的文本。 可根据需要对文件进行分割或预处理，以提高图像质量。
然后是文件分类。 IDP 可根据文档的内容和上下文，按类型对文档进行识别和分类。 它利用自然语言处理（NLP）技术读取文本并解释其含义。 例如，当遇到“jaguar”一词时，IDP 会利用周围文本的上下文线索来判断该词是指大型猫科动物还是汽车。 同样，如果 IDP 看到 “Sue” 一词，它会分析前后的关键词和短语，根据上下文来判断该词指的是人名还是法律诉讼。
通过利用 NLP，IDP 可模拟人类的理解能力，快速适应不断变化的输入来解释和提取大量非结构化数据。 这就确保了最准确的分类，所有东西都能准确无误地摆放在该摆放的位置。
对文件进行分类后，就可以开始提取数据了。 在此过程中，IDP 应用了一种客户端学习机制FastML技术，以提升从文档中提取数据的效率。 FastML 通过分析视觉元素和文本本身来更准确地捕捉信息。 这种双轨处理使 IDP 能够适应不同的文档类型、排版和语言。
有了这项技术，企业可以将耗时的任务自动化，从而将人力解放出来，专注于价值更高的任务。 员工不用再花时间手工输入数据或处理文件，可以从事更有价值的工作，改善客户体验，推动业务增长。
智能文件处理使用案例
智能文档处理应用的多功能性意味着任何语言、任何格式和任何时间的文档都可以在智能自动化解决方案中加以利用。 我们将探讨保险、客户入职/KYC、物流和贷款处理方面的四个使用案例，举例说明 IDP 如何从根本上提高组织效率。
保险
在保险领域，智能文档处理正在变革理赔和客户服务的方式。 例如，IDP 可以实现无需人工干预的理赔处理，自动处理简单的理赔申请。 IDP 还可以支持智能数字自助服务，使客户无需通过呼叫中心即可获得问题的答案。 通过处理琐碎的任务，IDP 可以让员工能够将更多精力投入到提供同理心和提升客户体验上。
以 Ecclesia Group 为例。 这家跨国保险经纪公司使用 ABBYY 的 IDP 解决方案来实现客户信函管理的数字化、流程化与优化升级。 现在，IDP 可自动从理赔文件中提取案件编号和车牌等关键数据，将信息与正确的客户相匹配，并将文件发送给相应的理赔经理作进一步处理。
银行和金融服务
在金融服务领域，智能文档处理正在变革客户建档、KYC 合规、贸易融资等方面的文档处理流程。 以抵押贷款申请处理为例。 抵押贷款申请涉及大量文书工作，通常一个贷款文件夹就有 100 到 200 页。 所需资料包括驾驶执照、出生证明、住址证明、水电费账单、银行对账单和工资单。 智能文件处理可自动提取、阅读、理解和验证每份文件中的信息，以核实数据的正确性和真实性，从而简化整个申请和审批流程。 这加快了贷款审批速度，并通过让人们在线或使用手机申请，带来了更便捷的客户体验。
IDP 甚至可以帮助银行应对申请量激增的情况，这类情况通常发生在经济低迷时期。 例如，在疫情期间，西班牙的银行收到了惊人的 2000 万页客户贷款申请文档，有时每天超过 10 万页。 Serimag，西班牙一家领先的银行业流程自动化公司，充分利用 ABBYY 的 IDP 平台，从数百万份贷款申请中快速准确地提取文本。 该公司实现了整个流程 75% 的自动化，在封城期间不到六周的时间内完成了项目，同时确保了 99% 以上的准确率，以满足其服务水平协议 (SLAs)。
医疗保健
医疗机构正面临着优化服务利用率、改善收入管理和降低成本的巨大压力。 越来越多的医疗服务提供商开始采用智能自动化来简化流程，并从数据驱动的流程中提取可操作的业务洞察。 在医疗保健领域，智能文档处理可即时访问文档中的关键流程数据，支持更智能、更快速的决策，从而帮助实现这一目标。
美国食品和药物管理局使用 ABBYY 的 IDP 加快了药品不良事件报告表格的处理速度，从而更有效地保护公众健康。 ABBYY 的人工智能 IDP 平台能够以高达 99% 的准确率捕捉关键细节并将其发送给相关方。
运输与物流
文书工作中的失误可能会让货运停滞不前，并导致重要货物的交付出现重大延误。 在运输和物流领域，智能文档处理可随时随地自动处理报关单、交货收据、提货单和驾驶员日志等大量运输文档，从而提高准确性和运营效率。
国际物流公司 Deutsche Post DHL Group 在使用 ABBYY 的 IDP 实现财务部门自动化后，取得了令人瞩目的成果。 该公司在 2022 年的收入达 1000 亿美元，此前其账务系统高度依赖人工，每年需要处理数十万份发票。 但有了 IDP，该公司就能自动处理来自 124 个不同供应商的不同语言发票，从而减少了错误，提高了工作效率。 公司随后将 IDP 自动化项目推广到其他部门，最终实现了令人难以置信的 70% 的效率提升。
智能文档处理经历了怎样的发展演变？
在智能文件处理之前，管理大量文件是一项费力且容易出错的工作。 人工数据输入和纸质流程导致瓶颈和代价高昂的错误。 传统的 OCR 解决方案虽然在一定程度上减轻了工作负担，但缺乏真正理解和提取有价值信息的智能能力。 企业仍然需要应付大量非结构化数据，难以跟上快速变化的业务需求。
IDP 结合了先进的 OCR 和人工智能技术，改变了这一现状。 通过结合机器学习和 NLP，IDP 解决方案现在不仅能提取数据，还能理解上下文、对文档进行分类并做出智能决策。 这是一次重大飞跃，开启了以高精度和高效率为特征的新时代。
IDP 的下一步发展？ 智能文档处理的未来将彻底改变企业和 IT 专业人员处理海量数据的方式，通过以下方式为企业带来更大的价值：
- 增强的人工智能和机器学习（ML）能力，使得处理日益复杂的文档变得更加高效且精确
- 预测分析，IDP 系统将能够分析历史数据，预测文档数据的趋势和模式，帮助企业做出更加明智的决策
- 更高的定制化和灵活性，使企业能够根据自己的具体需求定制解决方案，并使 IDP 适用于更广泛的行业和应用领域
- 与其他企业技术进行更多集成，如企业资源规划 (ERP) 系统、客户关系管理 (CRM) 系统、机器人流程自动化 (RPA) 和业务流程管理 (BPM)，从而实现无缝工作流程和更高的业务效率
如何选择合适的智能文档处理软件
在人工智能大行其道、技术不断发展的今天，选择合适的智能文档处理软件至关重要。 这里有几个关键点，可引导您找到数字化转型的最佳解决方案。
- 1. 评估企业的确切需求。
一刀切的方法永远行不通，因此您必须清楚地考虑具体要求。 您究竟想要实现什么目标？ 是更好的客户体验、更高的生产率，还是无接触直通式处理、减少员工倦怠？ 必须从一开始就明确投资 IDP 的目标，以确保以合适的价格选择合适的平台，实现良好的投资回报率。 准备好向潜在供应商提出的详细问题，包括预期成果、工作效率提高、集成的简易性、用户适应性、可扩展性、员工培训以及安全性和合规性，尤其是在新的人工智能伦理法律出台后。
明确您的目标，确保您选择了正确的平台，并获得最佳性价比，从而实现强劲的投资回报率。 准备好向潜在供应商详细询问有关预期成果、工作效率提高、集成难易度、用户采用率、可扩展性和员工培训要求等方面的问题。 不要忘记解决安全性和合规性问题，特别是考虑到新出现的人工智能伦理法规。
- 2. 确定需要处理哪些数据。
每个行业都有其独特的文件和数据需求。 保险公司处理索赔，律师事务所管理法律文件，银行处理贷款申请，房地产中介处理合同。 关键是要找到一个经过定制和培训的智能文档处理解决方案，以满足您的特定要求。
无论您的数据是结构化的标准表单和表格，还是隐藏在电子邮件、文本信息或图形等非结构化文本中，合适的专用 IDP 平台都能提取并处理所有数据。 在选择 IDP 平台之前，了解自己的数据需求对于处理高度机密或敏感信息尤为重要。
- 3. 寻找符合您要求的解决方案。
一旦评估了您的具体需求，找到合适的解决方案就变得容易多了。 例如，如果您需要处理多种语言的文档，则应寻找一种能够准确翻译文档或在分析前将文档转发到另一个系统的解决方案。 如果您的数据需要遵守严格的隐私准则，那么 IDP 软件平台中的身份验证和验证功能将是重中之重。
无缝集成也是一个重要因素。 IDP 可根据文件内容进行自动数据分类和组织，从而简化工作量并确定任务的优先次序。 发票可自动转入现有工作流程，应用程序可按日期排序，电子邮件可根据预定义类别归入不同文件夹。 这种自动化程度不仅节省了时间，还提高了整体效率。
ABBYY 如何帮助实现智能文档处理？
智能文档处理为企业提供了一系列底线优势，但要充分释放其潜力，就需要战略性地加以实施。 首先利用 流程挖掘 来了解企业当前的工作流程，企业就能最大限度地发挥 IDP 的优势，如降低成本、提高效率、遵守法规以及增强员工和客户体验。
ABBYY 的技术领先市场，通过用户友好的低代码/无代码平台 ABBYY Vantage 交付，这是专为当今数字劳动力设计的智能文档处理平台。
多年来，我们在 ABBYY 深刻体会到，客户在投资 IDP 时最看重的是易用性、快速上手以及快速的投资回报。 这就是我们推出 ABBYY Marketplace 的原因，这是一个在线数字社区，您可以在这里下载现成的文档模型和其他有价值的工具，以增强 ABBYY 的 IDP 平台。
借助 Vantage，无需 OCR 或机器学习方面的专业知识，您就可以轻松地训练和定制文档模型。 在此过程中还会进行人工审核，并提供持续的在线学习，以改进您的模型。 要在业务的不同领域推广这一解决方案的关键在于其能够适应各种文档类型和格式。
准备好加快数字化转型，改变文档流程自动化方式了吗？ 现在就与我们联系，了解我们如何帮助您的企业实施符合您需求的无缝 IDP 解决方案。
常见问题
IDP 和 OCR 有什么区别？
IDP 和 OCR 的区别在于二者的功能和处理文档数据的方式。
OCR 是一种沿用已久的数据采集技术，可从纸质文档、扫描图像或照片中提取文本，并将其转换为可编辑的数字文本。 该技术通常用于将印刷文件数字化，使其可以通过电子方式访问，如在网页或数据库中访问。 不过，虽然 OCR 可以识别和转换字符，但它并不理解文本的含义或上下文，而只是识别页面上的字符。
而 IDP 则超越了文本识别的范畴。 IDP 不仅使用 OCR 进行字符识别，还结合了人工智能和机器学习等先进技术，对文档进行阅读、理解、分类和决策。 例如，IDP 可以读取发票，将其内容与相应的采购订单进行比较，交叉检查金额的准确性，然后将其转发给正确的人进行付款。
智能文档处理与自动文档处理（ADP）有何区别？
简单地说，ADP 远不如 IDP 聪明。 ADP 可以处理与文档相关的常规和重复性任务，如按字母顺序排序和提取信息。 不过，其通常采用基于规则的方法，最适用于具有相同排版的结构化文档。 这意味着 OCR 在处理内容或排版多样的非结构化或半结构化文档时可能表现不佳。 其也无法适应和学习以前接触过的内容。
相比之下，智能文档处理利用人工智能和机器学习来处理更复杂、更多样的文档，适应各种文档排版、结构和内容，并根据需要进行调整。 IDP 增加了认知能力，能像人类一样“思考”。 当遇到细微差别或异常情况时，它知道如何应对，并从错误中吸取教训，不断改进。 因此，IDP 非常适合处理非结构化数据，尤其适用于文档类型多样且不断变化的企业。
IDP 和 RPA 有什么区别？
IDP 和 RPA 都旨在实现业务流程自动化，但侧重点和能力各不相同。 IDP 利用人工智能从非结构化或半结构化文件中解释和提取数据，并适应复杂的排版。 而 RPA 则旨在自动执行业务流程中的常规重复性任务，如输入数据、检索信息和更新各系统的记录。
简而言之，IDP 处理从文件中提取数据，而 RPA 则自动执行重复性任务。 两者通过自动化业务工作流程的不同部分实现互补。
将 IDP 与 RPA 结合起来的优势？
机器人流程自动化（RPA）是一种用于自动化重复且简单业务流程的传统软件，通常被称为“旋转椅式”自动化方法：其可以完成输入数据、捕获数据、验证信息和更新文件等基本任务。
然而，RPA 所缺乏的是大脑，它无法理解所处理的信息并将其与上下文联系起来。 这就是 IDP 大显身手之处。
智能文档处理为 RPA 提供了认知技能，使其能够理解所读取的数据。 这种组合为公司提供了重要信息，使其能够做出更好的业务决策。 IDP 和 RPA 可共同提高数据提取的准确性，提高直通式处理率，减少人工干预的需要，最终推动卓越运营和业务增长。
能否将 IDP 与流程挖掘相结合？
可以。 IDP 与流程挖掘的结合形成强大的协同效应。 文档中的内容，如发票或客户申请，并非孤立存在，而是企业运营的重要组成部分。 简单地将 IDP 添加到老式的传统流程中，最多只能产生有限的效果，主要原因是这些流程并不是为自动化而设计的。 要真正从 IDP 中获益，您需要优化数字流程，这就是 流程挖掘 的作用所在。
流程挖掘 从信息系统中提取时间戳数据，并应用人工智能从头到尾创建流程的可视化模型，包括所有偏离规范的情况。 您可以清楚地看到流程是如何运行的，在哪些地方卡住了，以及根据流程做出了哪些决策。 这可以帮助您发现效率低下的问题，确定 IDP 在哪些方面可以发挥最大作用，并就自动化问题做出明智的决策。
通过 IDP 和流程挖掘，您可以了解您的流程以及文档在其中扮演的角色，了解文件中的内容如何用于决策，确定如何更好地处理内容以改进工作流程，并运用正确的文档技能优化内容处理。
智能文档处理的受众？
任何处理大量文书工作和数据的组织都能从智能文档处理中受益。 首先，IDP 减少了手工、重复和琐碎的工作，提高了准确性，并提高了工作效率。 更重要的是，IDP 可以解锁文件中的重要信息。 据估计，约 80% 至 90% 的业务数据存在于非结构化文档中，这些数据并未经过整齐的整理。 因此，许多企业无法充分利用大部分数据，从而错失潜在收入。 IDP 将这些信息解锁并使其发挥作用。
这项技术正在对各行各业产生巨大影响。 在银行业，IDP 简化了贷款申请程序。 在医疗保健领域，它帮助管理病历和保险索赔。 在物流领域，通过自动处理订单和交付等任务可节省数百万美元。 甚至政府机构也在使用 IDP 来加快办理驾驶证和社会保险金。 事实上，在所有行业中，应付账款部门都能通过 IDP 节省大量的时间和成本，这要归功于高达 90% 的直通处理率，它能让员工腾出时间从事更有意义的工作。
Maxime Vermeir
Maxime Vermeir
人工智能战略高级总监
Maxime Vermeir 在产品和技术领域拥有十年经验，是一位热衷于创造卓越客户体验的创业型专业人士。 他曾领导并管理全球创新顾问团队，主导大型企业的转型项目。 洞察新技术以及新技术如何提升客户价值，是 Maxime 的一系列专业知识的关键点。 他是该领域值得信赖的顾问和思想领袖，引领着 ABBYY 技术的市场认知度。
