文档自动化是利用 RPA 等自动化工具收集、提取数据和生成文档的实践。它在不同行业有许多好处和用例。但是，据估计，80-90% 的企业数据和文档是非结构化的，需要集成不同的技术才能将其转换为机器可读的格式。

本文，我们将探讨了智能文档处理 (IDP) 如何解决非结构化数据处理问题、它的工作原理以及它的主要用例。

什么是智能文档处理？

智能文档处理 (IDP) 是一种新兴的技术解决方案，即使涉及非结构化数据（如 PDF 和图像），企业也能实现文档流程自动化。智能文档处理也称为 IDP RPA，因为大多数 IDP 解决方案都利用 RPA 来自动化文档流程。

IDP RPA 如何工作？

IDP RPA 解决方案利用不同的技术，包括：

1.OCR：从非结构化文档中提取数据并将其转换为机器可读格式。

2.NLP：理解提取数据的语言和含义。

3.机器学习（ML）算法：对数据进行分类和验证。

4.RPA：自动化数据处理和操作过程（例如将数据输入到 Excel 表格中，从提取的数据中生成报告）。

OCR 和 IDP 有什么区别？

OCR 是一种扫描文档（PDF、图像、手写文档）并将文本转换为机器可读数据的技术。

然而，OCR 面临许多挑战，例如图像倾斜、文本模糊或颜色变化。这就是为什么它不再是单独用于企业，通常与图像识别或人工智能等不同的技术解决方案搭配使用。

另一方面，智能文档处理是一种利用 AI（例如 ML、深度学习和 NLP）来减少文档中的噪音、理解文本上下文并从传入数据中学习的解决方案。

金融和银行业中的 IDP 用例

由于 IDP 结合了 AI、RPA 和 OCR 的功能，因此它非常适合在财务部门自动执行众多任务，例如：

客户入职

发票自动化

信用评分

财务报告（每日、每月、每年）

对账自动化

期刊自动化

客户风险分析

检查图像处理

欺诈识别

开户和关户

退款处理

合规自动化

保险中的 IDP 用例

索赔处理

索赔验证（例如根据提供的文件对保险范围进行分类）

政策更新和通知自动化

合同审查

反洗钱检查

医疗保健中的 IDP 用例

电子医疗记录 (EHR) 文档管理

患者入职自动化

医疗账单自动化

医疗招聘和证书检查

临床试验数据管理

零售和电子商务中的 IDP 用例

货运跟踪和通知自动化

库存跟踪

发票和计费自动化

客户关系管理自动化

政府和公共部门的 IDP 用例

通过调查数据提取和分析进行公众情绪分析

申请文件审核批准

通过消息或电子邮件（例如身份证、驾照、护照）颁发证书和通知

Covid-19 病例跟踪和记录