Почему распознавание документов актуально в эпоху электронного документооборота?

Зачем интегрировать сервис распознавания документов в систему электронного документооборота (СЭД/ECM)? Какие рутинные задачи могут быть автоматизированы с помощью технологий распознавания? Как искусственный интеллект влияет на возможности обработки документов?

Как применяют OCR в СЭД — примеры

Казалось бы, с ростом электронного документооборота потребность в распознавании документов должна исчезнуть. Однако для организаций с развитыми СЭД задачи оптического распознавания символов (OCR) по-прежнему актуальны. И спрос на технологии распознавания продолжает расти.

Почему так происходит?

1. Не все данные приходят в редактируемом формате.

Карточка входящего документа зачастую содержит недостаточно данных для полноценной обработки: может прийти договор с приложением, технические задания, спецификации, акты оказанных услуг.

Что происходит на практике? Часть информации невозможно выгрузить в СЭД, и сотрудники вручную копируют данные из прикреплённых копий. Бывает и хуже: текст из приложенных файлов нельзя извлечь простым копированием — если пришли документы в растровых форматах (PDF без текстового слоя или JPG), его приходится перепечатывать.

2. ЭДО — не единственный канал поступления данных.

Документоёмкие процессы компаний включают самые разнообразные формы документов — как электронные, так и бумажные. Компании хотят видеть все документы в электронном виде, но для этого аналоговые формы нужно отсканировать и извлечь из них информацию.

Сервис распознавания данных (OCR-система) как раз предназначен для того, чтобы эти рутинные операции проходили быстрее и качественнее, чем при ручном вводе.

С помощью интегрированных технологий OCR можно:

• в 3–7 раз ускорить процессы документооборота;
• устранить влияние человеческого фактора на качество данных;
• обеспечить непрерывность бизнес-процесса.

Как OCR применяют в работе с СЭД — популярные сценарии

Автоматизация ввода данных. OCR выделяет необходимые атрибуты из поступающих документов и передаёт их в целевую систему в требуемом формате. Это базовый сценарий, позволяющий значительно ускорить обработку и снизить количество ошибок ручного ввода.

Распространённые запросы бизнеса:

• распознавание паспорта РФ и других документов, удостоверяющих личность;
• распознавание СНИЛС, ИНН;
• распознавание водительских прав;
• оцифровка бухгалтерских документов;
• смешанное распознавание разнородных комплектов документов.

Распознавание + дополнительные проверки данных в комплекте документов. Система проверяет документы на юридическую значимость, распознаёт наличие или отсутствие необходимых печатей и подписей, контролирует комплектность набора документов. Актуально при обработке кредитных заявок в банках и МФО, при распознавании кадровых документов и оцифровке комплектов для страховых компаний.

Распознавание и сверка текста в согласованных и подписанных договорах. Более сложная система анализа. Например, сверить суммы и синхронизировать номенклатуры в бухгалтерских документах — задача решаемая с помощью справочников. Сложнее с договорами у множества контрагентов, когда часть из них вносила правки, а часть нет.

Полнотекстовое распознавание данных из фото или сканов документов. OCR обеспечивает возможность поиска по содержимому оцифрованных аналоговых документов. Используется при оцифровке архивов и технической документации предприятий.

Применение искусственного интеллекта в OCR

Применение для задач распознавания продвинутых нейросетей (ИИ) вместо простых алгоритмов существенно повышает качество и скорость работы. Алгоритм ошибается, если документ слегка отличается от шаблона — ищет данные в конкретных местах. Нейросеть может сама «понять», что за вид документа перед ней, и извлечь данные даже при отклонении от формы шаблона.

Сопутствующие возможности ИИ:

• Улучшение изображения. Если на документ было что-то пролито или скан получился нечётким (скан со скана), нейросети могут улучшить качество изображения и отреставрировать данные, опираясь на окружающий контекст.
• Проверка подлинности документов. Система сверяет различные атрибуты, выявляет манипуляции и несоответствия.
• Извлечение смысловых сущностей из текста для их анализа и сопоставления в различных бизнес-процессах — например, при проверке корректности данных в комплекте «договор + доверенность».

Как выбрать OCR-сервис для СЭД и на какой функционал можно рассчитывать?

Ключевым фактором выбора является не просто наличие OCR, а функциональные возможности системы: с каким качеством распознаёт, какие виды документов, распознаёт ли рукописный текст, какие гарантии на SLA.

1. Встроенный OCR-модуль

Предназначен для простых задач. Сложности возникают при обработке документов, слегка отклоняющихся от стандарта, при наличии дополнительных пометок или штампов.

2. Встраиваемый OCR (SDK)

Обеспечивает более широкий спектр возможностей. Документы не выходят за контур — это важно для банковского сектора. Однако данные чаще всего крадут внутренние сотрудники уже из самих баз данных. При этом современный уровень технологий позволяет настроить безопасность облачного (SaaS) решения, не уступающего контурному. SaaS-система легче и дешевле масштабируется, менее требовательна к вычислительным ресурсам.

3. Облачный OCR-сервис, интегрируемый с СЭД

Обеспечивает наиболее широкий набор функций: качественно распознаёт рукописный текст, обрабатывает сложные документы (военный билет, паспорт), работает с целыми комплектами документов и проводит их проверки.

Прежде чем выбрать сервис, проанализируйте сценарии применения:

• Как к вам приходят документы?
• Что именно с ними происходит?
• Кто отвечает за процесс?
• Как данные поступают в систему?

При выборе OCR-сервиса ориентируйтесь на:

• опыт компании и наличие внятных бизнес-кейсов;
• возможность протестировать систему самостоятельно;
• наличие удобного API для интеграции;
• удобство интерфейса и личного кабинета;
• качество оцифровки данных, в том числе рукописных, и гарантии компании;
• наличие технической поддержки.

Преимущества распознавания документов от компании «Биорг»

• Высокая скорость распознавания. До 20 раз быстрее ручного ввода.
• Качество распознавания данных — выше 99%. Устраняем влияние человеческого фактора.
• Гибкий SaaS-сервис с возможностью быстро масштабироваться на разные виды документов. Интеграция по API.
• Работа с любыми нужными формами. ИИ постоянно обучается и совершенствуется.
• Российское ПО из реестра Минцифры.

Бизнес-кейсы «Биорг»: распознавание комплектов документов

«Агропромкомплектация»: ускорение обработки кадровых документов

Группа компаний «Агропромкомплектация» (около 12 000 сотрудников в разных регионах РФ) внедрила единое решение для распознавания кадровых документов — облачную платформу Beorg Smart Vision на базе ИИ и верификации данных. Платформа помогает снизить рутинную нагрузку на сотрудников ОЦО и ускорить процесс трудоустройства кандидатов. Ежемесячно через платформу обрабатывают более 2000 документов — от паспорта и СНИЛС до диплома и военного билета.

Уральский банк реконструкции и развития: ускорение выдачи ипотеки

На базе платформы Beorg Smart Vision УБРиР сократил время обработки комплектов кредитных заявок более чем в два раза — с 45 до 20 минут. Вместе с другими мерами оптимизации это позволило банку нарастить количество выданных ипотечных займов в 1,5 раза.

Часто задаваемые вопросы