Apa itu Pemrosesan Dokumen Cerdas?

Pemrosesan dokumen cerdas (IDP) mengotomatiskan proses entri data manual dari dokumen cetak atau gambar dokumen untuk diintegrasikan dengan proses bisnis digital lainnya. Sebagai contoh, pertimbangkan alur kerja proses bisnis yang secara otomatis mengeluarkan pesanan ke pemasok ketika tingkat stok rendah. Meskipun prosesnya otomatis, tidak ada pesanan yang dikirim hingga pemasok menerima pembayaran. Pemasok mengirimkan faktur melalui email dan tim pembukuan memasukkan data secara manual sebelum menyelesaikan pembayaran sehingga titik pemeriksaan dilakukan secara manual, yang rawan menimbulkan hambatan atau kesalahan. Sebaliknya, sistem IDP secara otomatis mengekstraksi data faktur dan memasukkannya ke dalam format yang diperlukan dalam sistem pembukuan. Anda dapat menggunakan pemrosesan dokumen untuk mengotomatiskan manajemen dokumen dengan menggunakan machine learning (ML) dan berbagai teknologi kecerdasan buatan (AI).

Baca tentang machine learning

Baca tentang kecerdasan buatan

Apa saja manfaat pemrosesan dokumen cerdas?

IDP menawarkan berbagai manfaat untuk bisnis. Berikut ini adalah beberapa manfaat utamanya.

Skalabilitas

Pemrosesan dokumen secara manual dapat mengakibatkan kesalahan manusia sehingga mengurangi efisiensi bisnis Anda. Hal tersebut juga membatasi jumlah dokumen yang dapat Anda proses pada satu waktu. Dengan solusi IDP, Anda dapat memindai dokumen secara akurat dalam skala besar. Solusi ML/AI memproses dokumen tanpa kesalahan. Anda dapat mengelola tuntutan operasional yang berat dengan akurasi dan efisiensi yang lebih baik.

Hemat biaya

Otomatisasi pemrosesan dan analisis dokumen mengurangi biaya overhead. Anda dapat mengotomatiskan tugas berulang yang krusial bagi operasi Anda dan mengatasi hambatan sehingga Anda tidak perlu mengeluarkan biaya untuk entri dan pemrosesan data manual. Anda dapat memanfaatkan IDP untuk meningkatkan produktivitas dan menyederhanakan alur kerja di seluruh operasi bisnis Anda.

Kepuasan pelanggan

Dengan IDP, Anda dapat menangani dokumen pelanggan lebih cepat. Anda dapat menggunakan IDP untuk mengotomatiskan tugas-tugas, seperti orientasi pelanggan, pemesanan, dan pembayaran yang melibatkan dokumentasi. Chatbot dapat menggunakan data dari dokumen pelanggan untuk merespons pertanyaan pelanggan dengan cara yang lebih personal. Jawaban dan layanan pelanggan yang diberikan secara lebih cepat akan meningkatkan hubungan dengan pelanggan.

Apa saja kasus penggunaan pemrosesan dokumen cerdas?

Pemrosesan dokumen cerdas berguna untuk bisnis di berbagai industri.

Layanan kesehatan

IDP meningkatkan pengelolaan catatan layanan kesehatan. Industri layanan kesehatan harus menyimpan catatan pasien yang rapi di setiap titik kontak dengan rumah sakit atau institusi medis. Bisnis layanan kesehatan menggunakan IDP untuk mengekstraksi data dari catatan pasien dan mengatur dokumen medis dengan lebih baik. Industri asuransi layanan kesehatan juga menggunakan IDP untuk memverifikasi klaim dan mengurangi dokumen manual di bidang ini.

Keuangan

Sektor keuangan menggunakan IDP untuk mengotomatiskan beberapa aspek manajemen pengeluaran dan pemrosesan faktur. Pelaku bisnis dapat menyederhanakan penyusunan laporan pengeluaran dengan mengekstraksi data dari pengeluaran, formulir, dan tanda terima bisnis. Departemen keuangan dapat mengelola pembayaran karyawan dan kontraktor secara cepat dan efisien. Misalnya, solusi IDP dapat mengekstraksi angka-angka dari dokumen keuangan dan memproses data untuk pembayaran pada masa mendatang.

Hukum

Bisnis di sektor hukum dapat menggunakan IDP untuk menganalisis kontrak. Tim hukum menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menganalisis persyaratan dan kewajiban kontrak hukum. Tim tersebut dapat mengekstraksi data dari dokumen hukum dan catatan pengadilan untuk menguatkan kasus hukum.

Logistik

Bisnis yang bergerak di bidang logistik perlu melacak pengiriman, izin transit, dan dokumen penting lainnya. Perusahaan menggunakan IDP untuk memproses dokumen demi mengurangi kemungkinan kesalahan manusia yang membuat kesalahan vital. IDP membantu ekstraksi, validasi, dan klasifikasi data sehingga perusahaan di sektor logistik dapat mempercepat fungsi logistik.

Sumber daya manusia

Agen sumber daya manusia (SDM) menggunakan IDP untuk mengekstraksi informasi penting dari resume kandidat. Sistem IDP menghemat waktu dan memastikan bahwa tim SDM fokus memilih antara kandidat teratas. Industri SDM juga menggunakan IDP saat mengelola penggajian, jatah cuti, dan fungsi SDM lainnya.

Gambar berikut ini menunjukkan cara IDP mengekstraksi informasi penting dari potongan gaji karyawan, seperti gaji kotor YTD dan jumlah cuti sakit yang diperoleh.

Teknologi apa yang digunakan dalam pemrosesan dokumen cerdas?

IDP menggunakan berbagai teknologi untuk memproses berbagai tipe dokumen.

Pengenalan karakter optik

Pengenalan karakter optik (OCR) mengubah gambar teks menjadi format teks yang dapat dibaca mesin. Anda dapat menggunakan OCR untuk memindai dokumen cetak dan mengubahnya menjadi gambar dengan data teks yang dapat dicari. OCR sangat penting untuk pemrosesan dokumen karena mengubah formulir kertas, tanda terima, faktur, kontrak, dokumen legal, dan banyak lagi menjadi dokumen digital.

Ada beberapa tipe OCR. Setiap tipe memiliki penerapannya masing-masing:

Perangkat lunak OCR sederhana menggunakan algoritma pencocokan untuk membandingkan gambar teks dengan templat pola gambar teks dan font
Perangkat lunak pengenalan karakter cerdas (ICR) menggunakan perangkat lunak ML untuk memproses berbagai atribut gambar, seperti kurva dan garis, untuk memproses teks
Pengenalan kata cerdas menggunakan prinsip-prinsip yang mirip dengan ICR, tetapi berfokus pada pemrosesan seluruh kata, bukan pada karakter individual
Pengenalan tanda optik menggunakan algoritma pencocokan untuk mengidentifikasi sistem teks, logo, dan marka air

Baca tentang OCR

Pemrosesan bahasa alami

NLP adalah teknologi ML yang memungkinkan komputer untuk menganalisis, menafsirkan, dan memahami bahasa manusia. Perangkat lunak NLP memproses data teks dan suara untuk menganalisis sentimen, konten, atau tujuan. NLP menggunakan berbagai teknologi—termasuk ML, linguistik komputasi, dan model deep learning—untuk memproses bahasa manusia. Berikut ini adalah beberapa teknologi tersebut:

Linguistik komputasi melibatkan analisis semantik dan sintaksis untuk membuat kerangka kerja yang menangkap esensi bahasa manusia
Teknologi ML memungkinkan model NLP untuk meningkatkan pemahaman model tentang metafora, perubahan struktur kalimat, tata bahasa, bahasa sehari-hari, sarkasme, dan elemen-elemen lain dari ucapan manusia
Jaringan neural deep learning memungkinkan komputer untuk mengenali, mengklasifikasikan, dan mengidentifikasi pola kompleks dalam data sampel

NLP sangat berguna ketika menangani dokumen dan data yang tidak terstruktur, seperti rekaman langsung atau ucapan manusia.

Baca tentang pemrosesan bahasa alami

Baca tentang deep learning

Baca tentang jaringan neural

Otomatisasi proses robotik

Otomatisasi proses robotik (RPA) adalah bentuk teknologi yang memfasilitasi pembangunan dan deployment perangkat lunak yang mengotomatiskan tindakan manusia. Anda dapat mengotomatiskan alur kerja bisnis dengan perangkat lunak RPA. Misalnya, pengguna dapat merekam cara mereka memproses dokumen. Perangkat lunak RPA kemudian mengulangi langkah yang sama sehingga pekerjaan pemrosesan dokumen secara manual tak lagi diperlukan. Anda dapat menggunakan RPA untuk mengotomatiskan proses apa pun, dari ekstraksi data hingga pengambilan data dan banyak lagi.

Bagaimana cara kerja pemrosesan dokumen cerdas?

IDP dapat menafsirkan, mengklasifikasikan, dan mengekstraksi data dari berbagai tipe dokumen, mulai dari data terstruktur hingga teks yang tidak terstruktur, seperti email atau laporan. Berikut ini adalah gambaran umum proses.

Klasifikasi dokumen

Langkah pertama dalam IDP adalah mengambil dan mengklasifikasikan dokumen. Langkah ini melibatkan impor dokumen cetak dan digital ke dalam sistem. Alat pemrosesan dokumen menggunakan AI untuk mengenali dan mengategorikan berbagai tipe dokumen yang dipindai, seperti faktur, pesanan pembelian, atau kontrak legal. Klasifikasi tersebut sangat penting untuk menentukan langkah-langkah pemrosesan selanjutnya untuk setiap tipe dokumen.

Ekstraksi data

Setelah klasifikasi, sistem mengekstraksi data yang relevan dari dokumen. Dengan menggunakan OCR dan NLP, sistem IDP secara akurat mengidentifikasi informasi spesifik, seperti tanggal, jumlah, atau nama.

Setelah ekstraksi, sistem juga melakukan validasi data untuk memastikan keakuratan. Misalnya, sistem dapat melakukan referensi silang antara data yang diekstraksi dengan basis data yang ada atau menggunakan aturan yang sudah ditentukan sebelumnya untuk memeriksa kesalahan.

Pemrosesan data

Setelah validasi, data yang diekstraksi diproses sesuai dengan tujuannya. Misalnya, data faktur dapat dialihkan untuk pemrosesan pembayaran dan detail kontrak dapat dikirim ke platform legal. Sistem IDP terintegrasi dengan sistem bisnis lainnya, seperti ERP dan CRM, untuk aliran data yang lancar dan mengotomatiskan tindakan berdasarkan data yang diproses.

Pembelajaran berkelanjutan

Fitur utama dari sistem IDP adalah kemampuannya untuk belajar dan berkembang dari waktu ke waktu. Dengan menggunakan algoritma ML, sistem belajar dari kesalahan sebelumnya dan beradaptasi dengan perubahan format dokumen untuk meningkatkan keakuratan. Proses pembelajaran yang berkelanjutan memastikan bahwa sistem tetap efektif meskipun kebutuhan bisnis dan jenis dokumen terus berkembang.

Pelaporan dan analitik

Sistem IDP dapat melacak metrik, seperti waktu pemrosesan, tingkat kesalahan, dan volume throughput. Sistem tersebut dapat diproses lebih lanjut oleh analitik bisnis untuk mendapatkan wawasan yang membantu mengidentifikasi hambatan, meningkatkan alur kerja, dan membuat keputusan berdasarkan data untuk efisiensi secara keseluruhan.

Bagaimana AWS dapat membantu pemrosesan dokumen cerdas?

Amazon Web Services (AWS) menawarkan dua layanan untuk mendukung kebutuhan IDP Anda.

Amazon Textract memudahkan ekstraksi tulisan tangan, elemen tata letak, teks cetak, dan data dari dokumen apa pun secara otomatis. Amazon Textract menggunakan ML untuk membaca, memproses, dan memahami semua tipe dokumen tanpa perlu interaksi manual. Dengan Amazon Textract, Anda dapat:

Mengekstraksi informasi penting dari dokumen bisnis dengan tingkat akurasi yang tinggi
Menskalakan saluran pemrosesan dokumen Anda sehingga Anda lebih leluasa untuk beradaptasi dengan permintaan pasar
Mengotomatiskan pemrosesan data dalam lingkungan aman yang memenuhi standar kepatuhan

Amazon Comprehend adalah layanan NLP yang menggunakan ML untuk mengungkap wawasan dan koneksi yang berharga dalam teks. Layanan ini terkelola penuh dan dilatih secara terus-menerus sehingga Anda tidak perlu mengelola penskalaan sumber daya, pemeliharaan kode, atau pemeliharaan data pelatihan. Dengan Amazon Comprehend, Anda dapat:

Menemukan wawasan berharga dari teks dalam bentuk dokumen apa pun
Menyederhanakan saluran pemrosesan dokumen dengan mengekstraksi sentimen, teks, frasa, atau topik dari dokumen
Mengidentifikasi dan menyunting informasi pengenal pribadi (PII) dari dokumen pribadi

Mempelajari cara membangun solusi IDP end-to-end dengan Amazon Textract dan Amazon Comprehend.

Mulai pemrosesan dokumen cerdas di AWS dengan mendaftar akun sekarang.

Apa itu Pemrosesan Dokumen Cerdas (IDP)?