将智能文档管理与低代码软件相结合的重要性

将智能文档管理与低代码平台相结合将帮助公司显着提高效率和生产力,因为它们涉及任何类型文档的所有流程和应用程序都将得到优化。

公司处理不同类型的文件:发票、合同、工资单、会计文件、质量管理、职业风险预防、时间记录等。公司需要为不同的目的组织和存储这些文件:付款凭证、收货或发货、法律问题等。

通常,这些文件是以纸质格式收到的,因此有必要以数字方式归档它们或在我们的计算机系统中记录文件的物理位置。

许多公司仍然手动执行这些程序,或者充其量使用光学字符识别(OCR)。不幸的是,这两种策略都昂贵且耗时,并且通常会造成瓶颈。

我坚信有更好的方法来解决这个问题!解决方案是结合低代码软件和人工智能等各种技术。

今天的文件管理

如前所述,在所有公司中,都会有一段时间必须在计算机系统中输入文件,而且大部分时间都是手动完成的。诚然,一些公司可能会争辩说他们没有收到足够的文档来值得更改,但我们都同意将日常任务分配给一个人会增加出错的风险。如果我们谈论管理大量文档,这是完全不可行的。

文档管理

一些公司试图通过使用 OCR 来解决这个问题,但该系统在图像质量和分辨率方面也存在一些缺点:

  • 损坏的原始文件。
  • 字迹模糊或不清楚。
  • 图像分辨率低。
  • 纸张上有污渍或透明胶片。
  • 不寻常的排版。
  • 文档尺寸。

将文档管理更进一步

自动化文档管理流程,尤其是当我们处理大量文档时,需要:

  • 对传入文档进行分类、提取数据并将其以结构化方式存储在数据库中。
  • 一组人员接收并解决自动数据提取过程中报告的事件。
  • 用于验证和组合信息的用户界面。

从技术角度来看,我们意识到我们正在谈论将上述所有因素数字化。因此,我们需要一个能够以敏捷的方式生成新应用程序并能够与其他技术解决方案集成的平台。

确实,与 OCR 集成可以使我们的工作更轻松,但已经有其他与人工智能相关的技术可以以更重要的方式做出贡献。

今天,已经可以使用自然语言和机器学习技术来帮助从文档中分类和提取信息。机器学习服务可以将我们的文档理解为键/值对(如发票编号:19562887),因此它们能够比 OCR 更好地解释不同类型的文档。

然而,机器学习只是难题的一部分,可以成为我们工作流程中的推动者。当我们使用应用程序开发软件设计我们的流程时,我们必须考虑到这种自动化可能会导致需要团队解决的事件。此外,我们应该通过为我们的自动学习系统报告反馈来利用每个事件。

在大多数情况下,数据提取和分类过程只是冰山一角,因为在文档管理过程之前和之后可能还有更多步骤。总之,像 低代码工具被证明对于端到端自动化非常宝贵,因为它使公司能够以敏捷的方式轻松实施所有必要的流程和应用程序,并与 RPAERP 等其他工具无缝集成。

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