मैनुअल डेटा एंट्री: जब सिस्टम खुद दस्तावेज़ पढ़ता है

डेटा एंट्री ऑटोमेशन का मतलब है कि आपको मिलने वाला दस्तावेज़, जैसे डिलीवरी नोट, आवेदन फ़ॉर्म या ग्राहक का ईमेल, सिस्टम खुद पढ़ता है, उसके फ़ील्ड निकालता है, उन्हें पहले से मौजूद जानकारी से मिलाता है, और जो कुछ भी पक्का नहीं है उसे जाँच के लिए किसी कर्मचारी को भेजता है, बजाय इसके कि वह कर्मचारी हर फ़ील्ड हाथ से टाइप करे। सीरीज़ के भाग 3 में आपने एक साफ़ अनुमोदन मार्ग बनाया। 7 भागों में से यह चौथा भाग आपको वे 4 चरण देता है जिनसे एक दस्तावेज़ गुज़रता है, हर दस्तावेज़ के 3 संभावित नतीजे, और एक हफ़्ते का अभ्यास जिससे आप माप सकें कि आप असल में कितनी मैनुअल एंट्री करते हैं।

मैनुअल डेटा एंट्री कहाँ छिपी होती है

इस काम को कोई उसके नाम से नहीं पुकारता, क्योंकि यह कई विभागों में बँटा होता है और हर हिस्सा छोटा लगता है। लेकिन ऐसा कोई भी दस्तावेज़ खोजिए जो बाहर से आता है और फिर कोई कर्मचारी उसे किसी प्रोग्राम में टाइप करता है, तो आप इसे ऐसी जगहों पर पाएँगे:

• सप्लायर के दस्तावेज़: कोटेशन, आइटम सूचियाँ, अनुरूपता प्रमाणपत्र और पुष्ट सप्लाई ऑर्डर, जो PDF या फ़ोटो के रूप में आते हैं और जिनके आँकड़े बाद में सिस्टम में कॉपी किए जाते हैं।
• डिलीवरी नोट: प्राप्तकर्ता द्वारा हस्ताक्षरित कागज़ ड्राइवर के साथ लौटता है, फिर कोई मात्रा और तारीख हाथ से दर्ज करता है। यह कागज़ क्यों अहम है, यह हमने डिलीवरी का प्रमाण: इनवॉइस हस्ताक्षर से शुरू होता है में समझाया है।
• आवेदन फ़ॉर्म: नए ग्राहक का खाता खोलने का फ़ॉर्म, नौकरी का आवेदन या सेवा अनुरोध, जो कागज़ या फ़ाइल में भरा जाता है और फिर दोबारा दर्ज किया जाता है।
• ग्राहकों के ईमेल: संदेश के मुख्य भाग या अटैचमेंट में लिखा ऑर्डर, जिसे कर्मचारी पढ़कर सिस्टम में ऑर्डर बनाता है।

टीम का आज इस तरह काम करना कोई गलती नहीं है; यही कर्मचारी जानते हैं कि दस्तावेज़ कहाँ अलग होते हैं और भेजने वाले कहाँ गलती करते हैं। समस्या वे नहीं हैं। समस्या यह है कि हर फ़ील्ड दो बार लिखा जाता है: एक बार भेजने वाले के यहाँ और एक बार आपके यहाँ।

सिस्टम दस्तावेज़ कैसे पढ़ता है: 4 चरण

मशीन से पढ़ना कोई जादू नहीं है। यह कदमों की एक साफ़ शृंखला है जिसे आप कुछ ही मिनटों में अपनी टीम को समझा सकते हैं:

• प्राप्ति: दस्तावेज़ कर्मचारियों के फ़ोन में बिखरने के बजाय एक तय जगह पर आता है, जैसे एक अलग मेलबॉक्स, एक फ़ोल्डर या मोबाइल ऐप से ली गई फ़ोटो।
• निष्कर्षण: ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) तस्वीर को टेक्स्ट में बदलता है, फिर एक AI मॉडल ज़रूरी फ़ील्ड पहचानता है: सप्लायर का नाम, तारीख, आइटम, मात्राएँ। फ़र्क यह है कि OCR अक्षर पढ़ता है, जबकि मॉडल समझता है कि कौन से अक्षर किस फ़ील्ड के हैं, भले ही लेआउट बदल जाए।
• सत्यापन: सिस्टम निकाली गई जानकारी की तुलना पहले से ज्ञात जानकारी से करता है। क्या सप्लायर पंजीकृत है? क्या आइटम आपकी आइटम सूची में है? क्या डिलीवरी नोट की मात्रा सप्लाई ऑर्डर से मेल खाती है?
• रूटिंग: अगर दस्तावेज़ सत्यापन पास कर लेता है तो सिस्टम में चला जाता है; नहीं तो अगले भाग में बताए अनुसार जाँच के लिए किसी व्यक्ति के पास जाता है।

अगर आज आपके दस्तावेज़ ईमेल, फ़ोल्डरों और कागज़ों में बिखरे हैं, तो किसी भी AI से पहले प्राप्ति के चरण से शुरुआत करें। इसे व्यवस्थित करने का तरीका दस्तावेज़ प्रबंधन और डिजिटल आर्काइविंग में मिलेगा।

कॉन्फ़िडेंस और रिव्यू क्यू: इंसान कहाँ रहता है

जब मॉडल कोई फ़ील्ड निकालता है, तो वह उसे एक कॉन्फ़िडेंस स्कोर भी देता है, यानी इसका अनुमान कि उसे कितना भरोसा है कि उसने फ़ील्ड सही पढ़ा। फीकी छपाई, किसी अंक पर लगी मुहर या असामान्य तालिका यह स्कोर घटा देती है। कोई भी कॉन्फ़िडेंस स्कोर निश्चितता नहीं होता, इसलिए हम किसी के सामान्य सटीकता आँकड़े पर निर्भर नहीं रहते। इसके बजाय फ़ैसला हर दस्तावेज़ के 3 संभावित नतीजों पर टिका होता है:

• सीधे दर्ज होता है: जब कॉन्फ़िडेंस आपकी कंपनी द्वारा तय सीमा से ऊपर हो और फ़ील्ड सत्यापन के सभी नियम पास करें।
• रिव्यू क्यू में जाता है: जब कम से कम एक फ़ील्ड पर कॉन्फ़िडेंस कम हो, या कोई चीज़ सिस्टम की जानकारी से मेल न खाए। रिव्यू क्यू एक कार्य सूची है जिसमें कर्मचारी मूल दस्तावेज़ को निकाले गए फ़ील्ड के बगल में देखता है और पूरा दस्तावेज़ टाइप करने के बजाय सिर्फ़ संदिग्ध फ़ील्ड ठीक करता है।
• लौटाया या अस्वीकार किया जाता है: जब दस्तावेज़ अधूरा, अपठनीय या किसी अनजान भेजने वाले का हो, और भेजने वाले से साफ़ प्रति माँगी जाती है।

पहले कुछ हफ़्तों में ऊँची सीमा से शुरू करें जो ज़्यादातर दस्तावेज़ों को जाँच के लिए भेजे, फिर जैसे-जैसे आप सुधार लॉग में खुद देखें कि सिस्टम कहाँ सही है और कहाँ नहीं, उसे धीरे-धीरे कम करें। जाँचकर्ता का हर सुधार लॉग में रहता है, इसलिए ज़िम्मेदार व्यक्ति जानता है कि किस प्रकार के दस्तावेज़ को और नियमों की ज़रूरत है।

जो आप सिर्फ़ सिस्टम पर नहीं छोड़ते

मशीन से पढ़ना दोहराव को हटाता है, लेकिन कुछ फ़ैसले हमेशा इंसान के पास रहते हैं: ऐसे सप्लायर का दस्तावेज़ जिसके साथ आपने कभी काम नहीं किया, अनुमोदन सीमा से ऊपर की राशि, सप्लाई ऑर्डर से मेल न खाने वाली मात्रा। ये अपवाद हैं, यानी ऐसे मामले जहाँ नियम लागू नहीं होता और फ़ैसला चाहिए। ऐसी दूसरी प्रक्रियाओं के लिए जिन्हें AI आज लोगों की निगरानी में चला सकता है, देखें 7 प्रक्रियाएँ जिन्हें AI आज आपकी कंपनी में चला सकता है।

इनमें से कई दस्तावेज़ों में व्यक्तिगत डेटा होता है, जैसे नौकरी के आवेदन और ग्राहक खाता खोलने के फ़ॉर्म। SDAIA की वेबसाइट पर प्रकाशित व्यक्तिगत डेटा संरक्षण कानून (PDPL) अनुच्छेद 19 में कहता है कि नियंत्रक को व्यक्तिगत डेटा की सुरक्षा के लिए ज़रूरी संगठनात्मक, प्रशासनिक और तकनीकी उपाय और साधन अपनाने होंगे। अनुच्छेद 29 व्यक्तिगत डेटा को किंगडम से बाहर भेजने की शर्तें तय करता है, जो तब मायने रखता है जब आपका पढ़ने वाला टूल विदेश के सर्वरों पर चलता हो। अनुच्छेद 31 नियंत्रक से अपेक्षा करता है कि वह व्यक्तिगत डेटा प्रोसेसिंग गतिविधियों के रिकॉर्ड नियमों द्वारा तय अवधि तक रखे। कोई भी टूल चुनने से पहले पूछें कि दस्तावेज़ कहाँ प्रोसेस होते हैं, और विवरण की पुष्टि SDAIA या किसी वकील से करें; यह कानूनी सलाह नहीं है।

Origami का नज़रिया

हम एक सऊदी टेक्नोलॉजी कंपनी हैं जो सिस्टम, ऐप, इंटीग्रेशन और AI समाधान बनाती है। जब हम दस्तावेज़ पढ़ने की सुविधा बनाते हैं, तो एक बार-बार आने वाले दस्तावेज़ प्रकार से शुरू करते हैं और आज उसे दर्ज करने वाले कर्मचारियों के साथ असली नमूने इकट्ठा करते हैं, क्योंकि वही सबसे पहले जानते हैं कि उसका लेआउट कहाँ बदलता है और भेजने वाले कहाँ गलती करते हैं।

हम निष्कर्षण से पहले रिव्यू क्यू डिज़ाइन करते हैं: कौन जाँच करेगा, कौन सी सीमा दस्तावेज़ को वहाँ भेजेगी, और हर सुधार कहाँ रखा जाएगा। मूल्य इसमें नहीं है कि सिस्टम सब कुछ पढ़े, बल्कि इसमें है कि उसे पता हो कि वह कब पक्का नहीं है। हम क्या बनाते हैं, इसका विवरण हमारी सेवाएँ पेज पर मिलेगा।

अभ्यास: एक हफ़्ता, एक दस्तावेज़ प्रकार

अपने व्यवसाय में बार-बार आने वाला एक दस्तावेज़ प्रकार चुनें, जैसे डिलीवरी नोट या नए ग्राहक फ़ॉर्म, और एक कामकाजी हफ़्ते तक दर्ज करें:

• कितने दस्तावेज़ आए: हफ़्ते में इस प्रकार के कितने दस्तावेज़ आए, और किस माध्यम से: ईमेल, WhatsApp या कागज़।
• हर दस्तावेज़ दर्ज करने में कितने मिनट लगते हैं: फ़ोन की स्टॉपवॉच से कम से कम 10 दस्तावेज़ों का समय मापें।
• कितने फ़ील्ड: कर्मचारी हर दस्तावेज़ में कितने फ़ील्ड टाइप करता है।
• कितने दस्तावेज़ों में सुधार की ज़रूरत पड़ी: दर्ज होने के बाद, और क्यों।
• क्या दस्तावेज़ में व्यक्तिगत डेटा है: और दर्ज होने के बाद वह कहाँ रखा जाता है।

दस्तावेज़ों की संख्या को औसत मिनटों से गुणा करें, और आपको पता चलेगा कि हर हफ़्ते सिर्फ़ इस एक प्रकार पर कितने घंटे जाते हैं। आपके द्वारा मापा गया यह आँकड़ा ऑटोमेशन के फ़ैसले का आधार है, और यह किसी भी सामान्य बचत प्रतिशत से ज़्यादा ईमानदार है।

अगले भाग में

जब सिस्टम दस्तावेज़ पढ़ लेता है, तो एक सवाल बचता है: डेटा उसके बाद कहाँ जाता है? सीरीज़ का भाग 5, अपने सिस्टम आपस में जोड़ना: कॉपी-पेस्ट का अंत, बताता है कि हर जानकारी का एक ही सिस्टम मालिक कैसे बने, और वह बिना किसी के दोबारा टाइप किए प्रोग्रामों के बीच कैसे जाए।

स्रोत

• व्यक्तिगत डेटा संरक्षण कानून (PDPL) — सऊदी डेटा और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस प्राधिकरण (SDAIA) — संगठनात्मक, प्रशासनिक और तकनीकी उपायों पर अनुच्छेद 19, किंगडम से बाहर हस्तांतरण पर अनुच्छेद 29, और प्रोसेसिंग गतिविधियों के रिकॉर्ड पर अनुच्छेद 31।
• व्यक्तिगत डेटा संरक्षण कानून की कार्यान्वयन विनियमावली — SDAIA