Manuální zpracování příchozích finančních výkazů, ruční přepisování dat a následná analýza je časově i finančně nákladná agenda, spojená s vysokou mírou chybovosti. Tuto agendu dnes řeší zejména finanční instituce a státní správa. Vhodným řešením pro tuto oblast je komplexní digitalizace procesu zpracování příchozích dokumentů v DocumentAnts, které s sebou přináší vyšší míru efektivity zpracování, kvalitnější data na výstupu a úsporu nákladů. Při příležitosti představení nového produktu DocumentAnts jsme se sešli s obchodním ředitelem StringData Janem Denemarkem na krátký rozhovor.
U našich klientů jsme se často setkávali s problémem automatizace a vytěžování různých druhů formulářů a nestrukturovaných dokumentů. Rozhodli jsme se s tím něco udělat, a proto jsme investovali do nového produktu DocumentAnts. Díky moderním technologiím machine learningu mohou naši klienti rychle a s vysokou přesností automatizovat vytěžování různých dokumentů a elektronických příloh do podoby, se kterou dále pracují jejich interní systémy a procesy.
Klíčová hodnota digitalizace je přirozeně ve zvýšení efektivity a snížení nákladů na zpracování, často ručně přepisovaných informací. Současně se ale při použití v rámci prodejních portálů a procesů zkrátí doba odezvy zákazníkům, což přispívá ke zvýšení zákaznické spokojenosti.
Víte, jedna z nejcennějších kvalit, kterou oceníte na vyspělém produktu je „zkušenost“. To znamená, že nejde o nějaký prázdný framework nebo platformu, kde musíte ještě vše nastavit a často naprogramovat. V tom je náš produkt DocumentAnts jiný. Ačkoliv se jedná o nový produkt, dodáváme ho včetně znalosti rozpoznání finančních výkazů. Tj. rozvahy a výsledovky a daňového přiznání. Klient tak může úspěšně zpracovávat uvedené dokumenty okamžitě po instalaci DocumentAnts. Navíc neustále tuto znalost uvedených dokumentů v produktu vyvíjíme. Klienti tak dostávají aktualizace a díky nim je DocumentAnts stále vyspělejší, efektivnější a nezastarává.
„ Ačkoliv je DocumentAnts nový produkt, dodáváme ho včetně znalosti rozpoznání finančních výkazů. Tzn. rozvahy a výsledovky a daňového přiznání. Klient tak může úspěšně zpracovávat uvedené dokumenty okamžitě po instalaci.“
Ano, OCR technologie je nenahraditelná tam, kde zpracováváte obrázek. Tyto technologie obecně pracují s elektronickými dokumenty jako s obrázky. A proto je jejich úspešnost převodu do strukturované a pro další zpracování čitelné podoby nižší. Navíc hodně závisí na tom, jak zpracovávaný dokument vypadá – musí se totiž podobat naučenému vzoru. Naopak DocumentAnts pracují na principu vyhledání konkrétních slov a kontextu, a proto najdou například finanční výkaz ukrytý uprostřed výroční zprávy. Nicméně jakmile je podkladem skutečně jen obrázek (vyfocená nebo scanovaná předloha) posíláme ji v DocumentAnts na „přečtení“ do OCR, a pak zpracujeme vytěžený text pomocí DocumentAnts. Naše zkušenost je taková, že většina finančních výkazů a daňových přiznání je ale v čitelných formátech (PDF, XML, Excel) a v tom případě OCR nepotřebujeme.
Druhou odlišností od OCR komponent je, že DocumentAnts řeší celý proces zpracování dokumentů od jejich příjmu z digitálního kanálu a rychlé kontroly toho, že je to ten správný dokument, až po uložení strukturovaných dat na požadované místo nebo do požadovaného procesu klienta. Díky tomu, že ve StringDatech implementujeme také RPA, umíme získaná data robotem vložit v podstatě kamkoliv do jakékoliv jiné aplikace nebo databáze.
Proto pokud se vrátím k otázce – historicky první revolucí bylo nasazení OCR pro vytěžování elektronických šablon, kdy se nahrazoval manuální přepis přesně vybraných formulářů. Další revolucí je v tomto směru DocumentAnts kde umíme vytěžovat jakékoliv dokumenty v libovolných formátech a z libovolných digitálních kanálů.
„První revolucí bylo nasazení OCR pro vytěžování elektronických šablon, kdy se nahrazoval manuální přepis přesně vybraných formulářů. Další revolucí je v tomto směru DocumentAnts kde umíme vytěžovat jakékoliv dokumenty v libovolných formátech a z libovolných digitálních kanálů.“
Máme jasně danou roadmapu digitalizace dokumentů, která počítá jak s technickým, tak i zkušenostním rozvojem. Z technického pohledu dokončujeme nyní klientský modul, aby si sami uživatelé mohli nastavovat nová pravidla a kontroly na vytěžování informací. Součástí modulu je i statistika zpracovaných dokumentů a přehledné grafy o úspěšnosti automatizace. V roce 2021 doplníme ještě modul manuální kontroly dokumentů, který usnadní kontrolu a manuální revizi nerozpoznaných dokumentů nebo jejich částí v případech kdy ani DocumentAnts nebylo úspěšné.
Z pohledu zkušeností budeme DocumentAnts učit digitalizovat další dokumenty vhodné k automatizaci jako jsou faktury, objednávky, občanské průkazy apod.
Roadmapu nám mohou obohatit také požadavky našich klientů, u kterých DocumentAnts implementujeme, například MONETA Money Bank, a.s. V minulosti se nám i u dalších našich produktů osvědčilo naslouchat klientům a upravovat naši produktovou strategii dle potřeb našich klientů.
Zaujalo Vás naše řešení DocumentAnts? Kontaktujte naše obchodní oddělení sales@stringdata.cz a domluvte si konzultaci.
