什么是智能文档处理？

智能文档处理（IDP）旨在将纸质文档或文档图像的手动录入数据过程变成自动化过程，以便与其他数字业务流程集成。例如，考虑一个在库存水平较低时自动向供应商发出订单的业务流程工作流。虽然流程是自动化的，但在供应商收到付款之前，订单不会发货。供应商通过电子邮件发送发票，会计团队在完成付款前手动录入数据，这就引入了手动检查点，造成瓶颈或错误。相反，IDP 系统会自动提取发票数据并以所需格式将其输入到会计系统中。您可以利用机器学习（ML）和各种人工智能（AI）技术，通过文档处理实现文档管理自动化。

了解机器学习

了解人工智能

IDP 能够为企业提供诸多优势。以下是其中的一些主要优势。

手动文档处理可能会导致人为错误，从而降低业务效率。它还对您一次可以处理的文档数量进行限制。使用 IDP 解决方案，您可以准确地大规模扫描文档。ML/AI 解决方案可以毫无错误地处理文档。您可以管理繁重的运营需求并实现更高的准确性和效率。

文档处理和分析自动化可降低管理成本。您可以自动执行对运营至关重要的任何重复性任务，克服瓶颈，从而消除因手动数据录入和处理而产生的成本。您可以利用 IDP 来提高生产效率并简化业务运营中的工作流程。

客户满意度

使用 IDP，您可以更快地处理客户文档。您可以使用 IDP 自动执行客户入门、预订和付款等涉及文档的任务。聊天机器人可以使用客户文档中的数据以更加个性化的方式响应客户查询。更快地为客户提供答复和服务有助于增强客户关系。

智能文档处理对许多不同行业的企业都很有用。

IDP 可以改善医疗保健记录的管理。医疗保健行业必须在与医院或医疗机构的每个接触点保留完美无缺的患者记录。医疗保健企业使用 IDP 从患者记录中提取数据并更好地组织医疗文档。医疗保险行业也使用 IDP 来核实索赔，减少该领域的手动文书工作。

金融领域使用 IDP 来实现费用管理和发票处理等多个方面的自动化。企业可以从支出、表格和业务收据中提取数据，从而简化支出报告的生成。财务部门可以快速高效地管理员工和承包商的付款。例如，IDP 解决方案可以从财务文档中提取数字，并处理数据以支持将来的付款。

法律领域的企业可以使用 IDP 来分析合同。法律团队使用自然语言处理（NLP）来分析法律合同的条款和义务。他们可以从法律文档和法庭记录中提取数据，以建立更有力的法律案例。

从事物流的企业需要追踪货物、过境许可证和其他重要文件。公司使用 IDP 处理文档，以减少人为错误造成严重错误的机率。IDP 可帮助进行数据提取、验证和分类，从而加快物流公司的物流职能。

人力资源（HR）代理使用 IDP 从候选人简历中提取重要信息。IDP 系统可以节省时间，并确保 HR 团队专注于选择最佳候选人。HR 行业在管理工资单、休假分配和其他 HR 职能时也使用 IDP。

下图显示了 IDP 如何从员工的工资单中提取关键信息，例如年初至今的工资总额和病假时间。

IDP 使用一系列技术来处理不同类型的文档。

光学字符识别

光学字符识别（OCR）将文本图像转换为机器可读文本格式.您可以使用 OCR 扫描纸质文档，并将其转换为具有可搜索文本数据的图像。OCR 对于文档处理至关重要，因为它可以将纸质表单、收据、发票、合同、法律文档等转换为数字化文档。

OCR 有多种类型，每种类型都有不同的应用：

简单的 OCR 软件使用匹配算法将文本图像与文本和字体图像模式模板进行比较

智能字符识别（ICR）软件使用 ML 软件处理不同的图像属性（例如曲线和线条）以处理文本

智能文字识别采用的原理与 ICR 相似，但侧重于处理整个文字而不是单个字符

光学标记识别使用匹配算法来识别文本系统、徽标和水印

了解 OCR

自然语言处理

NLP 是一种 ML 技术，使计算机能够分析、解释和理解人类语言。NLP 软件处理文本和语音数据，以分析情感、内容或意图。NLP 使用包括 ML、计算语言学和深度学习模型在内的一系列技术来处理人类语言。以下是其中的一些技术：

计算语言学涉及语义和句法分析，以创建捕捉人类语言本质的框架

ML 技术使 NLP 模型能够更好地理解隐喻、句子结构变化、语法、口语、讽刺以及人类语音中的其他元素

深度学习神经网络使计算机能够识别、分类和鉴别样本数据中的复杂模式

NLP 在处理非结构化文档和非结构化数据（例如现场录音或人类语音）时特别有用。

了解自然语言处理

了解深度学习

了解神经网络

机器人流程自动化

机器人流程自动化（RPA）是一种技术形式，有助于构建和部署可自动执行人类操作的软件。您可以使用 RPA 软件自动执行业务工作流程。例如，用户可以记录他们是如何处理文档的。然后，RPA 软件会重复相同的步骤，从而无需手动处理文档。您可以使用 RPA 实现从数据提取到数据捕获等任何流程的自动化。

IDP 可以从各种文档类型（从结构化数据到电子邮件或报告等非结构化文本）中解释、分类和提取数据。以下是该过程的概述。

IDP 的第一步是捕获和分类文档。这包括将纸质和数字文档导入系统。文档处理工具使用 AI 来识别和分类不同类型的扫描文档，例如发票、采购订单或法律合约。这种分类对于确定每种文档类型的后续处理步骤至关重要。

分类后，系统从文档中提取相关数据。使用 OCR 和 NLP，IDP 系统可以准确识别日期、金额或姓名等特定信息。

提取后，系统还会进行数据验证，以确保准确性。例如，系统可能会将提取的数据与现有数据库交叉引用，或者使用预定义规则来检查错误。

验证后，提取的数据将根据其目的进行处理。例如，发票数据可能会被传送以用于付款处理，而合同详细信息可以发送到法律平台。IDP 系统可与 ERP 和 CRM 等其他业务系统集成，以实现无缝数据流和基于处理后数据的自动化操作。

IDP 系统的一个关键特征是它们能够随着时间的推移不断学习和改进。通过使用 ML 算法，系统可以从以前的错误中吸取教训并适应文档格式的变化，从而提高准确性。持续学习过程可确保系统在业务需求和文件类型发生变化时依然有效。

报告和分析

IDP 系统可以跟踪处理时间、错误率和吞吐量等指标。它们可通过业务分析进一步处理，以获得洞察力，帮助识别瓶颈，改善工作流程，并做出数据驱动型决策以提高整体效率。

Amazon Web Services（AWS）提供多种服务来支持您的 IDP 要求。

Amazon Textract 可以轻松地自动从任何文档中提取手写内容、布局元素、打印文本和数据。Amazon Textract 使用 ML 来阅读、处理和理解任何类型的文档，无需手动交互。通过 Amazon Textract，您可以：

高度准确地从业务文档中提取重要信息

扩展您的文档处理管道，以便您拥有适应市场需求所需的灵活性

在符合合规标准的安全环境中自动处理数据

Amazon Comprehend 是一项 NLP 服务，可使用 ML 发现文本中有价值的见解和关联。它是一种完全托管且持续受到训练的服务，因此您无需管理资源扩展、代码维护或训练数据维护。通过 Amazon Comprehend，您可以：

从各种文档形式的文本中发现有价值的见解

通过从文档中提取情绪、文本、短语或主题来简化文档处理流程

识别和编辑私人文档中的个人身份信息（PII）

学习如何使用 Amazon Textract 和 Amazon Comprehend 构建端到端 IDP 解决方案 。

立即 注册账户 ，开始在 AWS 上进行智能文档处理。

AWS 对 Internet Explorer 的支持将于 07/31/2022 结束。受支持的浏览器包括 Chrome、Firefox、Edge 和 Safari。 了解详情 »