Kemasukan data manual: apabila sistem membaca dokumen untuk anda

Automasi kemasukan data bermaksud sistem membaca dokumen yang anda terima, seperti nota penghantaran, borang permohonan atau e-mel pelanggan, mengeluarkan medan-medannya, menyemaknya dengan apa yang sudah diketahuinya, dan menghantar apa-apa yang tidak pasti kepada pekerja untuk disemak, dan bukannya pekerja itu menaip setiap medan dengan tangan. Dalam bahagian 3 siri ini anda telah membina laluan kelulusan yang jelas. Bahagian keempat daripada 7 ini memberi anda 4 peringkat yang dilalui sesebuah dokumen, 3 kemungkinan keputusan bagi setiap dokumen, dan latihan seminggu untuk mengukur berapa banyak kemasukan manual yang sebenarnya anda lakukan.

Di mana kemasukan data manual bersembunyi

Tiada siapa yang memanggil kerja ini dengan namanya, kerana ia tersebar di banyak jabatan dan setiap bahagiannya kelihatan kecil. Tetapi cari mana-mana dokumen yang datang dari luar dan kemudian ditaip oleh pekerja ke dalam sesuatu program, dan anda akan menemuinya di tempat-tempat seperti ini:

• Dokumen pembekal: sebut harga, senarai item, sijil pematuhan dan pesanan bekalan yang telah disahkan, tiba dalam bentuk PDF atau gambar, lalu angka-angkanya disalin ke dalam sistem.
• Nota penghantaran: kertas yang ditandatangani penerima kembali bersama pemandu, kemudian seseorang menaip kuantiti dan tarikh. Kami telah menerangkan mengapa kertas itu penting dalam Bukti penghantaran: invois bermula dengan tandatangan.
• Borang permohonan: pembukaan akaun pelanggan baharu, permohonan kerja atau permintaan perkhidmatan, diisi di atas kertas atau dalam fail dan kemudian ditaip semula.
• E-mel pelanggan: pesanan yang ditulis dalam kandungan mesej atau dalam lampiran, yang dibaca pekerja lalu dijadikan pesanan dalam sistem.

Tiada salahnya pasukan bekerja dengan cara ini hari ini; pekerja inilah yang tahu di mana dokumen berbeza dan di mana penghantar melakukan kesilapan. Masalahnya bukan mereka. Masalahnya ialah setiap medan ditulis dua kali: sekali oleh penghantar dan sekali oleh anda.

Cara sistem membaca dokumen: 4 peringkat

Pembacaan oleh mesin bukanlah sihir. Ia satu rantaian langkah yang jelas yang boleh anda terangkan kepada pasukan dalam beberapa minit:

• Penerimaan: dokumen tiba di satu tempat yang diketahui, seperti peti mel khas, folder atau gambar daripada aplikasi mudah alih, dan bukannya bertaburan di telefon pekerja.
• Pengekstrakan: pengecaman aksara optik (OCR) menukar imej kepada teks, kemudian model AI mengenal pasti medan yang anda perlukan: nama pembekal, tarikh, item, kuantiti. Bezanya, OCR membaca aksara, manakala model memahami aksara mana milik medan mana walaupun susun atur berubah.
• Pengesahan: sistem membandingkan apa yang dikeluarkannya dengan apa yang sudah diketahuinya. Adakah pembekal berdaftar? Adakah item ada dalam senarai item anda? Adakah kuantiti pada nota penghantaran sepadan dengan pesanan bekalan?
• Penghalaan: jika dokumen lulus pengesahan, ia masuk ke sistem; jika tidak, ia dihantar kepada seseorang untuk disemak, seperti yang diterangkan dalam bahagian seterusnya.

Jika dokumen anda hari ini bertaburan antara e-mel, folder dan kertas, mulakan dengan peringkat penerimaan sebelum apa-apa AI. Cara menyusunnya ada dalam Pengurusan dokumen dan pengarkiban digital.

Keyakinan dan baris gilir semakan: di mana manusia kekal

Apabila model mengeluarkan sesuatu medan, ia turut memberikan skor keyakinan, iaitu anggaran sejauh mana ia yakin telah membaca medan itu dengan betul. Cetakan yang pudar, cop di atas nombor atau jadual yang luar biasa menurunkan skor ini. Tiada skor keyakinan yang bermaksud kepastian, jadi kami tidak bergantung pada angka ketepatan umum daripada sesiapa. Sebaliknya keputusan bergantung pada 3 kemungkinan keputusan bagi setiap dokumen:

• Terus masuk: apabila keyakinan melebihi ambang yang ditetapkan syarikat anda dan medan-medan lulus semua peraturan pengesahan.
• Masuk ke baris gilir semakan: apabila keyakinan rendah pada sekurang-kurangnya satu medan, atau apabila sesuatu tidak sepadan dengan apa yang diketahui sistem. Baris gilir semakan ialah senarai tugas di mana pekerja melihat dokumen asal di sebelah medan yang dikeluarkan dan hanya membetulkan medan yang diragui, dan bukannya menaip keseluruhan dokumen.
• Dipulangkan atau ditolak: apabila dokumen tidak lengkap, tidak boleh dibaca atau daripada penghantar yang tidak dikenali, dan penghantar diminta menghantar salinan yang lebih jelas.

Mulakan dengan ambang yang tinggi yang menghantar kebanyakan dokumen untuk disemak pada minggu-minggu pertama, kemudian turunkannya secara beransur-ansur apabila anda sendiri melihat, dalam log pembetulan, di mana sistem betul dan di mana tidak. Setiap pembetulan penyemak kekal dalam log, jadi orang yang bertanggungjawab tahu jenis dokumen mana yang memerlukan lebih banyak peraturan.

Apa yang tidak anda serahkan kepada sistem semata-mata

Pembacaan oleh mesin menghapuskan pengulangan, tetapi sesetengah keputusan sentiasa kekal pada manusia: dokumen daripada pembekal yang belum pernah berurusan dengan anda, amaun melebihi had kelulusan, kuantiti yang tidak sepadan dengan pesanan bekalan. Ini ialah pengecualian, iaitu kes di mana peraturan tidak terpakai dan keputusan diperlukan. Untuk proses lain yang boleh dijalankan AI hari ini sementara manusia kekal mengawal, lihat 7 proses yang boleh dijalankan AI dalam syarikat anda hari ini.

Banyak dokumen ini mengandungi data peribadi, seperti permohonan kerja dan borang pembukaan akaun pelanggan. Undang-undang Perlindungan Data Peribadi (PDPL) yang diterbitkan di laman SDAIA menyatakan dalam Perkara 19 bahawa pengawal mesti mengambil langkah dan cara organisasi, pentadbiran dan teknikal yang perlu untuk melindungi data peribadi. Perkara 29 menetapkan syarat untuk memindahkan data peribadi ke luar Kerajaan, yang penting jika alat pembaca anda beroperasi pada pelayan di luar negara. Perkara 31 mewajibkan pengawal menyimpan rekod aktiviti pemprosesan data peribadi bagi tempoh yang ditetapkan oleh peraturan. Tanya di mana dokumen diproses sebelum memilih mana-mana alat, dan sahkan butirannya dengan SDAIA atau peguam; ini bukan nasihat undang-undang.

Pandangan Origami

Kami ialah syarikat teknologi Saudi yang membina sistem, aplikasi, integrasi dan penyelesaian AI. Apabila membina pembacaan dokumen, kami bermula dengan satu jenis dokumen yang kerap dan mengumpul sampel sebenar bersama pekerja yang memasukkannya hari ini, kerana merekalah yang pertama tahu di mana susun aturnya berubah dan di mana penghantar melakukan kesilapan.

Kami mereka bentuk baris gilir semakan sebelum pengekstrakan itu sendiri: siapa yang menyemak, ambang mana yang menghantar dokumen ke sana, dan di mana setiap pembetulan disimpan. Nilainya bukan pada sistem yang membaca segala-galanya, tetapi pada sistem yang tahu bila ia tidak pasti. Butiran tentang apa yang kami bina ada di halaman perkhidmatan kami.

Latihan: seminggu, satu jenis dokumen

Pilih satu jenis dokumen yang berulang dalam perniagaan anda, seperti nota penghantaran atau borang pelanggan baharu, dan sepanjang seminggu bekerja catatkan:

• Berapa banyak dokumen yang tiba daripada jenis itu dalam seminggu, dan melalui saluran mana: e-mel, WhatsApp atau kertas.
• Berapa minit untuk memasukkan setiap satu, dengan mengukur sekurang-kurangnya 10 dokumen menggunakan jam randik telefon.
• Berapa banyak medan yang ditaip pekerja bagi setiap dokumen.
• Berapa banyak dokumen yang perlu dibetulkan selepas dimasukkan, dan mengapa.
• Sama ada dokumen mengandungi data peribadi, dan di mana ia disimpan selepas dimasukkan.

Darabkan bilangan dokumen dengan purata minit, dan anda tahu berapa jam seminggu digunakan untuk jenis ini sahaja. Angka yang anda ukur sendiri ini ialah asas keputusan automasi, dan ia lebih jujur daripada mana-mana peratusan penjimatan umum.

Dalam bahagian seterusnya

Setelah sistem membaca dokumen, tinggal satu soalan: ke mana data pergi seterusnya? Bahagian 5 siri ini, Menghubungkan sistem anda: berakhirnya salin dan tampal, menerangkan bagaimana setiap maklumat mempunyai satu sistem pemilik dan bagaimana ia bergerak antara program tanpa sesiapa menaipnya semula.

Sumber

• Undang-undang Perlindungan Data Peribadi (PDPL) — Pihak Berkuasa Data dan Kecerdasan Buatan Saudi (SDAIA) — Perkara 19 tentang langkah organisasi, pentadbiran dan teknikal, Perkara 29 tentang pemindahan ke luar Kerajaan, dan Perkara 31 tentang rekod aktiviti pemprosesan.
• Peraturan Pelaksanaan Undang-undang Perlindungan Data Peribadi — SDAIA