Brainware Intelligent Capture è una piattaforma di acquisizione intelligente di Hyland. Come il cervello umano Brainware Intelligent Capture sfrutta i modelli e il contesto all’interno di una pagina per riconoscere e interpretare le informazioni.
Ciò incrementa velocità e precisione del processo automatizzato di acquisizione dei dati senza la necessità di creare template o zone.
Il riconoscimento dei pattern è solo una delle funzionalità intelligenti integrate in Brainware che lo rendono uno strumento di acquisizione unico e potente. Dalla classificazione ed estrazione alla convalida, Brainware sfrutta una rete neurale di algoritmi intelligenti che:
- migliora la qualità dell’immagine;
- impara nel tempo;
- riconosce gli errori.
Esploriamo ogni livello della piattaforma di acquisizione intelligente mentre approfondiamo il funzionamento interno di Brainware.
Inizia con un’Immagine Elaborata in Modo Intelligente
Il primo livello di intelligenza di Brainware migliora la qualità delle immagini dei documenti prima ancora che avvenga qualsiasi riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), classificazione o estrazione.
Come mai? Perché molti documenti contengono filigrane o altri oggetti stampati sullo sfondo che possono oscurare il testo che devi estrarre. Se un documento è difficile da leggere fin dall'inizio, è meno probabile che il tuo motore OCR sia in grado di estrarre e sfruttare i dati corretti.
Prova a pensarci: hai mai visto qualcuno usare una lavagna dove già erano scritte altre informazioni? La persona può anche scrivere sopra ciò che è già scritto, ma coloro che devono leggere vedono soltanto parole confuse e non chiare. Trarne valore è troppo difficile vista la quantità di “rumore”.
Eliminazione del Rumore per Perfezionare l’Immagine Catturata
Immagina sempre la stessa lavagna disordinata. Se Brainware dovesse elaborarla, la piattaforma di acquisizione intelligente ripulirebbe lo sfondo e i dati in conflitto per rendere il testo importante più chiaro e più facile da leggere.
La qualità dell'immagine è fondamentale per l'acquisizione dei dati e può influire su ogni fase di un progetto di automazione intelligente. Leggere i dati sbagliati dall'inizio porta solo a errori e passaggi aggiuntivi lungo la strada che richiedono la correzione e l'intervento umano, ovvero colli di bottiglia.
Avviando il processo di acquisizione con un'immagine di qualità superiore, Brainware aumenta la precisione e quindi la velocità delle fasi successive del processo, inclusa la classificazione dei documenti e l'estrazione dei dati. È un primo passo fondamentale e tuttavia graffia la superficie delle capacità cognitive all'interno dell'acquisizione intelligente di Brainware.
Imparare Continuamente Come il Cervello Umano
Adattandosi alle variazioni e apprendendo nel tempo, Brainware Intelligent Capture genera dati sempre più puliti e accurati per alimentare l'automazione intelligente.
Il software di acquisizione intelligente di prima generazione, principalmente associato a scanner, stampanti multifunzione e riconoscimento ottico dei caratteri, esiste da decenni. In genere, questi strumenti facilitano il passaggio da documenti fisici a immagini fisse da cui il software OCR legge ed estrae il testo.
Il problema con queste piattaforme di acquisizione intelligente 1.0 e OCR è che hanno bisogno di condizioni molto specifiche per essere efficaci nella lettura del testo e possono leggere solo testo stampato a macchina, forse anche solo con determinati caratteri.
Per trovare il testo giusto per estrarre e indicizzare in modo appropriato un documento, gli utenti devono creare un modello specifico per ogni tipo di documento o identificare le zone della pagina in cui l'OCR dovrebbe prelevare il testo.
In altre parole, più lavoro per il tuo team, con poco spazio per le variazioni.
Sfruttare il Machine Learning per Ottimizzare la Cattura Intelligente
Brainware Intelligent Capture è potenziato da tecnologie come algoritmi intelligenti e machine learning (ML), un tipo di intelligenza artificiale che utilizza modelli e inferenze per completare attività, analizzare i risultati dopo ogni esecuzione e misurare l'accuratezza degli algoritmi per apportare miglioramenti automaticamente.
In pratica, Brainware apprende dai documenti che legge ed elabora per migliorare l'accuratezza della classificazione e dell'estrazione nel tempo, in modo che i risultati del tuo progetto di automazione intelligente diventino sempre più accurati man mano che vengono inseriti più dati.
Sulla base dei dati estratti dai documenti, gli strumenti di acquisizione intelligenti possono anche attivare attività a valle.
Nel caso di conti fornitori, ad esempio, Brainware può contrassegnare automaticamente un membro del personale per creare un nuovo record del fornitore o inviare i dati della transazione finale a un ERP.
In parole povere, l'acquisizione intelligente è il punto di partenza per generare dati puliti e accurati per alimentare il tuo progetto di automazione intelligente.
Inserire il Potere del Riconoscimento all’Interno dei Processi
Come esseri umani, usiamo modelli per dare un senso al nostro mondo quasi ogni giorno. È la base del nostro apprendimento: basta guardare un bambino che impara a riconoscere e reagire agli oggetti. È dentro la nostra natura identificare gli schemi intorno a noi, quindi associare tali schemi a oggetti o concetti e rispondere di conseguenza in base a ciò che abbiamo imparato dall'esperienza.
Brainware si avvicina all'acquisizione intelligente dei dati in modo simile, attraverso il riconoscimento di schemi.
Quando esamina un documento, non cerca posizioni o zone specifiche in cui si trovano i dati come farebbe una soluzione basata su modelli. Piuttosto, considera tutti i dati su un determinato documento e cerca i modelli di informazioni su una pagina così come le relazioni tra le parole.
Dai modelli che emergono, Brainware apprende cosa classifica in modo univoco un tipo di documento e quali dati dovrebbe estrarre. Vedendo dove si trovano i gruppi di dati tabulari, può identificare se un documento è una fattura rispetto a una trascrizione, ad esempio, e quindi concentrarsi su quelle tabelle per l'estrazione.
Dopo aver esaminato solo una piccola serie di documenti, Brainware comprende quali modelli classificano i diversi tipi di documenti e quindi applica tale conoscenza per classificare i nuovi documenti in futuro.
Machine Learning Supervisionato
Hyland ha anche recentemente iniziato a testare il nuovo Automated Learning Engine (ALE) per migliorare ulteriormente Brainware con capacità di machine learning supervisionato.
Che cos'è il machine learning supervisionato?
In termini più semplici, il machine learning supervisionato è quando la macchina o il software impara cosa fare sulla base di input e output di esempio forniti dagli esseri umani. Quando la macchina riceve nuove informazioni, fa riferimento ai dati di addestramento che sono stati forniti e deduce una risposta.
Una versione di prova di rilascio anticipato di ALE è disponibile nell'ultima versione di Brainware for Invoice. L'ALE estrae i dati a livello di intestazione dalle fatture e apprende da eventuali correzioni apportate dagli utenti finali durante il processo di verifica.
Quando gli utenti rivedono, verificano o correggono i dati estratti, tali correzioni vengono applicate a un set di formazione da cui l'ALE impara a estrarre i dati corretti dalle fatture future.
È questa combinazione di riconoscimento di schemi e machine learning che rende Brainware Intelligent Capture così potente. Oltre ad accelerare e migliorare continuamente l'accuratezza del processo di acquisizione, le capacità di apprendimento avanzate consentono agli utenti di estrarre dati da tutti i tipi di fonti di informazioni e gestire le variazioni del mondo reale in un modo che le generazioni precedenti di strumenti di acquisizione semplicemente non possono.
La Cattura Intelligente Riconosce gli Errori
Brainware sfrutta una rete neurale di 13 diversi motori e algoritmi che funzionano come un cervello umano. Impara concettualmente e risponde con flessibilità durante la classificazione e l'estrazione dei dati, senza memorizzazione o modelli.
Questa flessibilità consente a Brainware di far fronte alle variazioni tra i documenti, sia ripulendo un'immagine dall'inizio sia comprendendo le imperfezioni all'interno del testo da leggere ed estrarre.
Nessuno è Perfetto, Nemmeno i Documenti
Man mano che i documenti arrivano e i dati vengono estratti, molti strumenti di acquisizione (incluso Brainware) possono convalidare tali informazioni rispetto ad altri sistemi di registrazione per garantire che, in primo luogo, vengano estratte correttamente e, in secondo luogo, le informazioni corrette vengano inviate a valle per l'elaborazione.
Ma che succede quando ci sono degli errori? Cosa succede quando l’indirizzo del vendor è errato e invece di “Main Street” c’è scritto “Mian St”?
Utilizzando l'intelligenza chiamata ricerca tollerante agli errori, Brainware riconosce quando le informazioni sono scritte in modo errato o leggermente diverse e può comunque trovare corrispondenze con i sistemi principali e i dati master.
Lo fa cercando parti di parole note come trigrammi, che sono spesso utilizzate nell'elaborazione del linguaggio naturale.
Per esempio: i trigrammi della parola “Hyland” sono “Hyl”, “yla”, “lan” and “and”. Poiché Brainware esegue ricerche e confronti con i dati principali nel sistema principale, utilizza i trigrammi, non intere parole, per identificare le corrispondenze.
Poiché cerca solo pezzi di ogni parola e non la parola stessa, Brainware aumenta le possibilità di trovare la corrispondenza giusta. È questa deduzione simile a quella umana che consente a Brainware di eseguire ricerche utilizzando ampie sezioni delle parole di riconoscimento ottico dei caratteri del documento, convalidare i dati estratti o persino fornire contenuto aggiuntivo non trovato nel documento (ad es. ID paziente), nonostante abbreviazioni, errori OCR, errori di battitura o errori di ortografia nel contenuto del documento.
La capacità di Brainware di superare le imperfezioni dei documenti riduce la necessità dell'intervento umano e della convalida, accelerando al contempo il processo di acquisizione delle informazioni senza sacrificare l'accuratezza.
I Cervelli Dietro Brainware: Neuroscenziati
I motori e gli algoritmi che alimentano Brainware provengono da un team dedicato di scienziati con esperienza in neuroscienze, fisica e ingegneria. Questi esperti hanno sfruttato la loro conoscenza del cervello umano e dell'elaborazione sensoriale, oltre a quasi 20 anni di esperienza nello sviluppo di software, per sviluppare e migliorare continuamente i livelli intelligenti all'interno di Brainware.
Combinati insieme, questi livelli di ottimizzazione delle immagini, apprendimento attraverso il riconoscimento dei modelli e la capacità di comprendere l'imperfezione forniscono un'intelligenza davvero simile a quella umana a questo software di acquisizione intelligente.
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