L’Intelligent Document Processing (IDP) rappresenta la nuova frontiera nell’automazione degli uffici, offrendo una soluzione rivoluzionaria per la gestione e l’elaborazione dei documenti.
Attraverso l’impiego di tecnologie avanzate quali il machine learning, il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e il natural language processing (NLP), l’IDP consente alle aziende di trasformare grandi volumi di documenti non strutturati o semi-strutturati in dati accessibili e gestibili.
Questo processo accelera le operazioni di routine, riducendo il carico di lavoro e gli errori e apre anche la strada verso approfondimenti analitici più ricchi e decisioni aziendali più informate.
In un mondo dove l’efficienza e l’intelligenza dei dati sono vitali, l’Intelligent Document Processing si afferma come una risorsa imprescindibile per le aziende che mirano all’eccellenza operativa e a un vantaggio competitivo sostenibile.
L’IDP e l’intelligenza artificiale elaborano enormi quantità di informazioni
L’intelligenza artificiale consente di elaborare enormi quantità di dati e di gestirne ogni aspetto in tempi ridotti. Trattasi della c.d. gestione dei Big data: essendo detti database non solo costituiti da una mole particolarmente rilevante di dati, ma anche da dati contenenti informazioni fra di loro anche molto eterogenee e non strutturate, si rende necessario, al fine di ricevere un output comprensibile e utile allo scopo, implementare proprio dei sistemi, fondati sull’intelligenza artificiale, una tecnologia di c.d. Intelligent Document Processing (IDP) che permetta di organizzare i dati, etichettandoli e assegnando a ognuno una specifica descrizione che ne consenta l’individuazione e l’utilizzo in base all’utilizzo che occorre farne.
Quando implementata all’interno di una realtà aziendale, la tecnologia di Intelligent Document Processing permette anche alle organizzazioni – proprio grazie alla capacità di strutturare i dati rapidamente e con precisione – di aumentare la produttività, recuperare i documenti in tempi ridotti, riuscire a garantire una maggiore accuratezza, automatizzare la classificazione dei documenti, e molto altro.
Che cos’è l’Intelligent Document Processing
Con il termine Intelligent Document Processing anche denominato Intelligent Data Processing sono identificate delle tecnologie, basate sull’intelligenza artificiale, che consentono l’estrazione e l’elaborazione di grandi quantità di dati fra loro eterogenei, anche non strutturati. In sintesi, si tratta di un sistema che permette di acquisire i dati contenuti all’interno di documentazione di vario genere, in modo automatizzato, riducendo al minimo l’intervento umano.
Le modalità di funzionamento delle tecnologie IDP consentono, allo stesso tempo, di ottenere degli output altamente precisi in termini ristretti: quando un sistema di IDP, infatti, analizza un documento, trasforma le informazioni – originariamente non strutturate, o semi-strutturate – in dati utilizzabili, che possono dunque essere raggruppati ed elaborati, anche tramite l’ausilio di ulteriori sistemi di intelligenza artificiale come Natural language processing (NLP), Computer vision, deep learning e machine learning (ML).
In campo aziendale, l’IDP, mediante la trasformazione dei dati non strutturati in dati strutturati consente di fornire ai processi incentrati sui documenti un’automazione end-to-end, velocizzando fortemente l’operatività. In assenza di detti sistemi, infatti, sarebbe necessario disporre, all’interno dell’organigramma aziendale, di figure specificatamente destinate alla lettura dei documenti ed all’estrazione dagli stessi, dei dati, con maggiori percentuali di errore e in tempi ben superiori.
Uno dei vantaggi delle tecnologie IDP è che si tratta, inoltre, di sistemi altamente scalabili (ove associati, come detto, ad altre soluzioni di intelligenza artificiale che operano sui dati strutturati dall’IDP) e non invasive:
- Ove abbinata, ad esempio, a un sistema di OCR (Optical Character Recognition) o di ICR (Intelligent Character Recognition), consente alla macchina di leggere un documento anche non elaborato in formato nativo digitale, o un elemento non testuale, come una foto o un grafico, così da poterlo poi correttamente classificare, categorizzare, estrarre e convalidare;
- Ove abbinata, invece, a sistemi di RPA o Robotic Process Automation, consente di eseguire in modo molto più rapido attività di natura ripetitiva, come l’inserimento di righe di dati da un database (strutturato) ad un foglio di calcolo.
L’Intelligent document processing, dunque, consente:
- un risparmio sui costi legati all’elaborazione di grandi volumi di dati;
- l’impostazione di processi di analisi più rapidi e ad alto grado di automazione;
- un incremento sull’accuratezza delle elaborazioni svolte sui dati;
- la riduzione del tempo richiesto ai c.d. knowledge worker, ossia a chi svolge l’attività di analisi ed elaborazione dati, per elaborare questi documenti, che altrimenti dovrebbero essere sempre inseriti e catalogati manualmente;
- l’automazione dei processi operativi end-to-end;
- la riduzione dei tempi di recupero dei documenti.
L’IDP converte dati non strutturati
Come anticipato in premessa, lo scopo dell’IDP è quello di organizzare dati originariamente non strutturati. Quando si acquisisce un documento, infatti, le informazioni contenute nello stesso non sono strutturate: ne deriva che anche il patrimonio informativo delle maggior parte delle organizzazioni soffre, in assenza di sistemi di detta natura, di una carenza organizzativa.
L’organizzazione delle informazioni, viceversa, e la selezione tra queste delle informazioni rilevanti allo scopo per il quale quei documenti sono acquisiti, consente alle aziende di essere più competitive e di sfruttare interamente il valore delle informazioni raccolta, oltre che di comprendere e utilizzare quest’ultime per migliorare i propri processi, l’esperienza del cliente, il modello di business, oppure per studiare in modo più agevole i dati.
Soprattutto oggi, in un mondo sempre più digitale e automatizzato, la capacità di estrarre dati dai documenti in tempi ridotti diventa sempre più importante per poter continuare ad essere competitivi. La tecnologia di IDP, grazie all’intelligenza artificiale, permette di rendere immediatamente accessibili i dati rilevanti per le operazioni di elaborazione necessarie all’azienda, andando a semplificare il flusso informativo per una gestione più semplice e migliori decisioni aziendali.
Differenza tra OCR e Intelligent Document Processing
Al fine di meglio comprendere che cosa si intenda per Intelligent Document Processing (IDP) è utile analizzare anche quale sia la differenza tra detto sistema e il c.d. OCR (Optical Character Recognition).
I software di OCR, sono programmi che consentono a una macchina di riconoscere dei caratteri, e, dunque, permettono alla stessa di leggere dei documenti che – come anticipato – non sono stati acquisiti in formato nativo digitale, e sono dunque scritti a mano, o il risultato di una scansione. I sistemi di OCR consentono anche di leggere informazioni che sono contenute, come detto, in foto, grafici, o altri elementi di varia natura.
Possono esistere diverse tipologie di OCR, in base al tipo di elemento che riescono a catturare:
- Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR). I sistemi OCR riconoscono i caratteri scritti a mano o digitati sulla base di un database interno esistente.
- Riconoscimento di parole OWR (OWR). Questo metodo si utilizza per il testo dattiloscritto, una parola specifica alla volta, e viene utilizzato per le lingue che dividono le parole con delle spaziature.
- Riconoscimento ottico del marchio (OMR). Il tipo OMR analizza filigrane, loghi, simboli, segni e motivi su un documento cartaceo.
- Riconoscimento intelligente dei caratteri (ICR). ICR utilizza strumenti di acquisizione dati per leggere il testo scritto a mano o il testo corsivo. Questo metodo utilizza l’apprendimento automatico e la tecnologia AI per analizzare i diversi elementi del testo (curve, loop, linee, ecc.). ICR identifica ed elabora un singolo carattere alla volta.
Detti sistemi di OCR sono tipicamente integrati all’interno dei sistemi di Intelligent Document Processing, e ne costituiscono un frammento, in quanto aiutano l’intelligenza artificiale ad acquisire informazioni anche da documenti non conformi allo standard elettronico classico.
La cooperazione fra i due sistemi consente, dunque:
- da un lato, di acquisire del testo da immagini, scansioni, o PDF non modificabili: l’OCR, infatti, scannerizza il documento, ne corregge gli errori e identica i caratteri attraverso due algoritmi principali, il pattern matching e la feature extraction, convertendo poi i dati in documenti elettronici;
- dall’altro, di estrarre e rilevare informazioni da documenti in linguaggio naturale, e di strutturare le informazioni acquisite dai sistemi di OCR in modo organizzato e compiuto.
La collaborazione, dunque, tra i due sistemi, permette una maggiore efficienza dei processi di acquisizione ed elaborazione dei documenti, consentendo la classificazione anche di immagini (nella quantità di migliaia). Si potrà, ad esempio, analizzare un documento di identità, estrapolarne i dati anagrafici, ed inserire in modo automatizzato detti stessi dati all’interno di un modulo: attività che, ove compiute in modo manuale, richiederebbero giorni di lavoro (senza la garanzia dell’esattezza dei dati stessi).
Attività, dunque, di natura tipicamente ripetitiva e meccanica che, in questo modo, posso essere automatizzate e velocizzate, non richiedendo il compimento di attività di natura interpretativa o creativa (attività, questa, ancora da riservarsi all’uomo).
Come funziona l’Intelligent Document Processing
Per elaborare efficacemente e in modo automatizzato una quantità assolutamente varia ed eterogenea di dati e di documenti, i sistemi di IDP seguono tre macro-fasi:
- Raccolta dati: la prima azione compiuta dal sistema di IDP è l’acquisizione intelligente dei documenti. Se i documenti sono in formato cartaceo, sarà necessario avviare delle scansioni per convertire i documenti cartacei in immagini digitali. Utilizzando tecnologie come AI, ML, OCR e ICR, dai documenti cartacei verranno acquisiti i dati rilevanti.
- Estrazione dati: la seconda fase prevede l’estrazione delle informazioni rilevanti estratte dai documenti acquisiti nella prima fase, o da altre fonti presenti già in formato digitale, utilizzando uno strumento di corrispondenza dei modelli, come la presenza di espressioni regolari. L’interpretazione artificiale delle informazioni è fondamentale per il successo dell’estrazione dei dati. Poiché l’AI è intelligente solo quanto la sua formazione, il sistema deve essere in grado di individuare e classificare tutte le informazioni previste all’interno di un documento.
- Convalida dei dati: per garantire la correttezza degli output dell’elaborazione, i dati estratti vengono sottoposti a una serie di test di validazione automatici o manuali. A tal fine, i sistemi IDP utilizzano database esterni per verificare le informazioni. Qualsiasi informazione che non corrisponde viene evidenziata affinché possa comunque esserci un’ispezione umana e la correzione manuale dei dati.
- Integrazione dei dati: i dati raccolti vengono compilati in un file di output finale, generalmente in formato JSON o XML. Le API vengono utilizzate per inviare il file a un processo aziendale o a un repository di dati. Le informazioni raccolte devono poi essere salvate o trasmesse ad altri sistemi per essere elaborate da processi aziendali automatizzati. Molte soluzioni di IDP presenti sul mercato forniscono interfacce che si collegano con i sistemi CRM, ERP e DMS, consentendo il salvataggio, l’organizzazione e la protezione automatici dei dati estratti in questi sistemi.
