Volgens PWC zijn er alleen al in de Verenigde Staten meer dan 4 biljoen papieren documenten, en dit aantal groeit elk jaar met 22%.
Helaas bestaan deze documenten nog steeds grotendeels in scenario’s voor de bedrijfsvoering. Het maakt niet uit welke bedrijfstak je kiest, je vindt het hoogstwaarschijnlijk in grote hoeveelheden.
Het meest problematische is dat documenten en informatie nog steeds worden ontvangen in ongestructureerde formaten die niet door software kunnen worden gelezen of verwerkt. Hoe komt dat? Deze papieren documenten moeten vaak worden gescand en via e-mails naar de verschillende partijen worden gestuurd.
Naast het scannen van de documenten moet iemand deze dan handmatig sorteren, converteren, extraheren en valideren. Je kunt je voorstellen dat dit een ontzettend traag en tijdrovend proces is. Het ergste is dat deze verouderde manier van werken een heleboel cruciale menselijke fouten veroorzaakt.
Gelukkig zijn er innovatieve technologieën die organisaties kunnen helpen documenten sneller te verwerken en operationele procedures te vereenvoudigen. Eén daarvan is Intelligent Document Processing (IDP).
In deze blog wordt uitgelegd wat Intelligent Document Processing is, hoe het werkt, wat de voordelen zijn en wat de meest voorkomende gebruikssituaties zijn. Blijf dus lezen om meer te weten te komen over hoe IDP jouw bedrijfsvoering kan verbeteren!
Wat is Intelligent Document Processing (IDP)?
Heb je ooit een geavanceerde technologie gezien die kan begrijpen waar een document over gaat, welke informatie het bevat, die informatie eruit kan halen en vervolgens kan afleveren waar die nodig is (zoals in een database of ERP-systeem)? Dat is Intelligent Document Processing (IDP) in een notendop.
IDP is een vorm van intelligente document-automatisering die gebruik maakt van datawetenschap om machines te helpen ongestructureerde gegevens te begrijpen en deze verder door te geven als gestructureerde gegevens. Gestructureerde gegevensvormen zijn vaak CSV, JSON, en XLSM die bijvoorbeeld naar ERP-systemen kunnen worden gestuurd.
Simpel gezegd automatiseert Intelligent Document Processing document verwerking processen, met behulp van verschillende technologie componenten. Deze technologie componenten kunnen omvatten:
- Optical Character Recognition (OCR)
- Artificial Intelligence (AI)
- Computer Vision
- Machine Learning (ML)
- Natural Language Processing (NLP)
- Robotic Process Automation (RPA)
Laten we nu eens dieper in de rol van elk van deze technologieën duiken.
Optical Character Recognition (OCR)
Optical Character Recognition (OCR) is een technologie die gegevens zoals tekst uit afbeeldingen of gescande documenten haalt door individuele tekens te identificeren.
Ook wordt de geëxtraheerde tekst omgezet in een formaat dat voor een machine leesbaar is, zoals JSON. Dit zijn de taken van OCR in een IDP-oplossing.
Daarnaast voert OCR-technologie verschillende stappen uit om de kwaliteit van afbeeldingen te verhogen voor nauwkeurigere resultaten. Je kunt er meer over lezen in onze ultieme gids voor OCR.
Artificial Intelligence (AI)
Artificial Intelligence (AI), ook wel bekend als kunstmatige intelligentie, is een computersysteem dat taken uitvoert waarvoor vroeger menselijke intelligentie en betrokkenheid nodig was.
Binnen IDP-oplossingen haalt AI betekenis uit afbeeldingen, documenten of handgeschreven teksten, detecteert zowel patronen als anomalieën en doet voorspellingen op basis van algoritmen.
Daarnaast maakt AI de oplossingen met de tijd slimmer, waardoor IDP voortdurend verbetert wat betreft nauwkeurigheid.
Er zijn vier verschillende manieren waarop AI kan worden gebruikt:
- Geautomatiseerde intelligentie – Eenvoudige taken worden geautomatiseerd en vereisen geen menselijke tussenkomst.
- Geassisteerde intelligentie – Voor complexere taken is menselijk oordeel en besluitvorming nodig, maar de aanbevelingen worden door het AI-systeem gegeven. Dit wordt ook wel human-in-the-loop automation genoemd.
- Augmented intelligence – Deze vorm richt zich op adaptieve systemen om algoritmen te verbeteren met de ervaring en besluitvorming van mensen.
- Autonome intelligentie – AI-systemen zijn adaptief en nemen beslissingen zonder menselijke tussenkomst.
Computer Vision
Computer Vision is een vorm van AI die zich richt op deep learning waarmee computers betekenisvolle informatie kunnen begrijpen uit digitale afbeeldingen, video’s, en andere visuele inhoud.
Binnen een IDP-oplossing kan computer vision objecten zien, observeren, en begrijpen. Computer vision kan bijvoorbeeld objecten herkennen zoals prijskaartjes, blikjes frisdrank, nummerplaten, meters van nutsbedrijven, etc.
Het is zeer vergelijkbaar met het menselijk zicht. Hoewel computervisie, met de juiste gegevens en algoritmen, het potentieel heeft om de menselijke vermogens te overtreffen in termen van snelheid en schaalbaarheid.
Machine Learning (ML)
Machine Learning (ML) is een tak van kunstmatige intelligentie, die gebruik maakt van algoritmen en gegevens naar een computer stuurt om de computer te helpen beter te worden in een taak.
Door statistische technieken toe te passen is het niet nodig een miljoen regels code te schrijven om de computer een bepaalde taak te laten uitvoeren.
De rol van Machine Learning in een IDP-oplossing is het trainen van de oplossing om beter te worden in het uitvoeren van document-verwerkingstaken met een hoge mate van nauwkeurigheid.
Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) is ook een onderdeel van Kunstmatige intelligentie, dat erop gericht is computers in staat te stellen de volledige betekenis van een tekst of gesproken woorden te begrijpen op dezelfde manier als mensen dat kunnen.
NLP stelt de IDP-oplossing in staat gegevens sneller en intelligenter te begrijpen.
Eén van de gebruikte technieken is Named Entity Recognition (NEM), de identificatie van woorden of zinnen in documenten. Dankzij NLP begrijpt IDP bijvoorbeeld dat “Jane” de naam van een vrouw is en “Amsterdam” een plaats.
Robotic Process Automation (RPA)
Robotic Process Automation (RPA) is de automatisering van op regels gebaseerde processen met software die vaak gebruik maakt van een gebruikersinterface. Bij deze vorm van automatisering voert de software taken uit die door computers worden gecodeerd, vandaar de benaming “robot” of “robots”.
De technologie is efficiënt wanneer het gaat om gestructureerde gegevens met weinig tot geen variaties. De rol van RPA in een IDP-oplossing is het vastleggen van informatie uit gestructureerde bronnen. Door dit te doen kan IDP een transactie verwerken of communiceren met andere digitale systemen met een set regels.
Nu we de belangrijkste technologieën achter IDP hebben behandeld, laten we de verschillen tussen de volgende terminologieën onder de loep nemen: IDP, OCR, en RPA.
IDP vs RPA vs OCR
Intelligent Document Processing en Robotic Process Automation streven beide naar het automatiseren van processen zoals data-extractie. Hoe deze twee oplossingen van elkaar verschillen is door hun aanpak: RPA richt zich op regel-gebaseerde automatisering, terwijl IDP zich richt op AI-gebaseerde automatisering.
Vaak hebben organisaties meer baat bij het combineren van de twee benaderingen, omdat niet alle gegevens zich in gestructureerde of ongestructureerde formaten bevinden. Gestructureerde documentformaten zijn vaak het meest geschikt voor RPA om te verwerken, terwijl IDP ongestructureerde velen malen beter verwerkt.
Ondernemingen kunnen met de combinatie van beide een aanzienlijk betere operationele efficiëntie bereiken.
OCR is de onderliggende technologie die zowel in RPA als in IDP is geïntegreerd om afbeeldingen in tekst om te zetten, wat de basis vormt voor gegevens-extractie uit documenten. Zonder OCR zouden zowel IDP als RPA geen gegevens uit documenten, afbeeldingen etc. kunnen halen.
OCR en RPA hebben echter een aantal zaken gemeen:
- Ze hebben moeite om een verscheidenheid aan documenten te verwerken;
- Ze hebben een beperkte schaalbaarheid;
- Ze missen een dieper cognitief begrip van de documenten.
IDP daarentegen heeft geen problemen met de eerder genoemde beperkingen. Het gebruikt vaak een combinatie van OCR en RPA om gestructureerde documenten te verwerken en een hogere nauwkeurigheid te bereiken.
Nu we de verschillen tussen RPA, OCR en IDP hebben uitgelegd, gaan we dieper in op IDP. Wat doet het en hoe werkt het?
Hoe werkt Intelligent Document Processing & wat kan het?
Het is inmiddels duidelijk dat Intelligent Document Processing een geavanceerde evolutie is van OCR, waarbij AI wordt ingezet om taken binnen document-gerelateerde werkstromen te automatiseren. Maar wat kan het eigenlijk? Laten we eens kijken naar de lijst van functies die IDP kan bieden:
- Vastleggen van gegevens
- Data-extractie
- Classificatie
- Anonimisering
- Verificatie
- Bestandsconversie
Vastleggen van gegevens
IDP legt gegevens uit verschillende bronnen vast in een computersysteem voor verdere verwerking, vaak met een mobiel apparaat. Het kan worden gebruikt voor het scannen en vastleggen van gegevens uit diverse documenten, zoals bonnen, facturen, identiteitskaarten, inkooporders, en vele andere documenten.
Data-extractie
Na ontvangst van een gescande of vastgelegde afbeelding van een document haalt IDP er op intelligente wijze relevante gegevens uit met behulp van OCR- en AI-algoritmen. Alle soorten gegevens kunnen worden geëxtraheerd, waaronder:
- Gestructureerde gegevens – Gegevens die georganiseerd zijn en een logische structuur hebben (zoals CSV, JSON, XML).
- Ongestructureerde gegevens – Gegevens die manipulatie vereisen zoals gegevensopschoning vóór het extractie-proces, omdat ze niet altijd een logische structuur hebben die door machines gelezen kunnen worden (zoals e-mails, afbeeldingen, gescande documenten).
Hoe verfijnder de algoritmen, hoe nauwkeuriger de data-extractie.
Classificatie
Na de gegevens-extractie gebruikt de IDP-software AI in combinatie met NLP om document-types te identificeren door onbekende documenten te matchen met bestaande categorieën.
De kenmerken worden geëxtraheerd en aan de algoritmen gevoerd, die een score van overeenkomsten berekenen. Deze score wordt gebruikt om de meest nauwkeurige categorie voor document-classificatie te bepalen.
Anonimisatie
Enkele IDP-oplossingen kunnen automatisch gevoelige informatie uit documenten anonimiseren. Het gaat om het verwijderen of versleutelen van gevoelige gegevens, zoals sofinummers voor AVG-naleving en andere privacyregels.
Verificatie
Na de voorgaande stappen kan IDP het document authenticeren door het te vergelijken met officiële documenten en databanken. Dit wordt gedaan om schadelijke fraudepogingen te voorkomen en de risico’s van het ontvangen van vervalste documenten te minimaliseren.
IDP-oplossingen kunnen de volgende methoden gebruiken om fraude op te sporen:
- Gegevensintegriteit – AI-algoritmen controleren gegevensvelden om de geldigheid van het document te bepalen (handtekeningen, namen van handelaren, factuurnummers, data, etc.)
- Echtheid van documenten – AI-algoritmen zoeken naar anomalieën in documenten die moeilijk door door mensen te detecteren zijn (veranderingen in lettertype, pixel kwaliteit, veranderingen in metadata, hologrammen, etc.)
- Gezicht-biometrie – AI-algoritmen bepalen of het gezicht van een persoon overeenkomt met de geüploade of gescande foto om te verifiëren of het om dezelfde persoon gaat (meestal voor identiteitsverificatie).
Levering & integratie
Na verificatie van het document levert IDP de output die leesbaar is door machines aan de gewenste bestemming, bijvoorbeeld een database of een Enterprise Resource Planning (ERP)-systeem is.
Dit hangt sterk af van welke soorten integraties de IDP-oplossing biedt.
Nu we hebben besproken waartoe IDP in staat is, gaan we kijken naar de belangrijkste voordelen.
De 8 voordelen van Intelligent Document Processing
Intelligente document-automatisering met IDP-oplossingen kan zeer krachtig zijn om document-gerelateerde processen efficiënter te maken. Er zijn heel wat voordelen die er bij komen kijken:
- Verhoogt productiviteit met zes uur per week
- Tot 90% kortere verwerkingstijd
- Tot 99% nauwkeurigheid van data-extractie
- Eenvoudige toegang tot gegevens dankzij digitalisering
- Verbeterde beveiliging en naleving van regelgevingen
- Schaalbaarheid voor bedrijfsgroei
- Meer dan 80% minder kosten voor een beter resultaat
- Verbeterde gegevenskwaliteit en bruikbaarheid
Verhoogt productiviteit met zes uur per week
Volgens Smartsheet schatte bijna 60% van de ondervraagde werknemers dat het automatiseren van repetitieve taken hen zes of meer uur per week, bijna een volledige werkdag, zou besparen. Dit is waar IDP om de hoek komt kijken.
IDP kan verschillende taken automatiseren, zoals het handmatig invoeren van gegevens of het verifiëren van documenten. Met een simpele druk op de knop kan het de gegevens vastleggen, converteren, categoriseren, verifiëren en naar het juiste eindpunt sturen. Zo kun je de productiviteit van je personeel verhogen.
Tot 90% kortere verwerkingstijd
Stel dat een werknemer gemiddeld ongeveer twee minuten nodig heeft om een document te sorteren en de gegevens eruit te halen. Een IDP-oplossing kan dat binnen 10 seconden. Dit zou dan een tijdsbesparing van meer dan 90% betekenen.
De snelheid waarmee IDP-oplossingen grote hoeveelheden gegevens verwerken, is één van de opvallendste voordelen van het gebruik ervan.
Tot 99% nauwkeurigheid van data-extractie
Vervelende taken zoals het handmatig invoeren van gegevens zijn gevoelig voor fouten. Over het algemeen is men niet nauwkeuriger dan 95%. Bij grotere volumes kan elk procentpunt van de gemaakte fouten gemakkelijk duizenden euro’s kosten, die uiteindelijk je bedrijfsresultaat opeten.
Ter vergelijking: met een IDP-oplossing kun je meer dan 99% nauwkeurigheid bij de data-extractie bereiken zonder je overheadkosten te verhogen.
Eenvoudige toegang tot gegevens dankzij digitalisering
Documenten ontvangen en converteren naar een digitaal formaat is geen probleem, ongeacht of ze gestructureerd of ongestructureerd zijn. Een IDP-oplossing kan elk document eenvoudig converteren naar een machinaal leesbaar formaat dat toegankelijk is voor de beoogde partijen en systemen.
Daarnaast kan het documenten categoriseren, sorteren en routeren naar de juiste afdeling en het juiste platform. Het mooie is dus dat je je niet meer hoeft bezig te houden met een enorme stapel papieren documenten.
Verbeterde beveiliging en naleving van regelgevingen
Een ander belangrijk voordeel van IDP is dat het bedrijven helpt om hun naleving van de regelgeving te verbeteren. Maar hoe dan?
Het kan bijvoorbeeld gevoelige gegevensvelden definiëren, zoals velden met persoonlijk identificeerbare informatie (PII), en vervolgens data-masking gebruiken om ze te redigeren of anonimiseren. Dit helpt bedrijven om te voldoen aan de regelgeving omtrent gegevensprivacy, zoals de AVG of HIPAA.
Daarnaast gebruiken IDP-oplossingen verschillende technieken om fraude op te sporen, wat behulpzaam kan zijn voor Know Your Customer (KYC) en Anti-Money Laundering (AML) controles in de financiële sector.
Schaalbaarheid voor bedrijfsgroei
Met IDP-oplossingen kunnen bedrijven grote hoeveelheden documenten verwerken met een snelheid die een mens niet kan evenaren. En dat zonder de kosten te verhogen!
Terwijl jouw bedrijf groeit en de hoeveelheid documenten toeneemt, zorgt IDP ervoor dat je niet extra mensen hoeft aan te nemen of meer geld hoeft uit te geven.
Meer dan 80% minder kosten voor een beter resultaat
Soms worstelen bedrijven om hun operationele kosten laag te houden. Dit brengt ons bij één van de belangrijkste voordelen van IDP, namelijk: kostenbesparing.
Gemiddeld kan het handmatig sorteren van een document en het invoeren van gegevens in een systeem 4 tot 6 euro per document kosten. Met RPA kunnen de kosten per document worden teruggebracht tot 1 à 2 euro en met IDP zelfs tot onder 0,50 euro.
Dat is een kostenbesparing van ruim 80% in vergelijking met alles handmatig doen. Over het algemeen geldt: hoe meer documenten je verwerkt, hoe meer geld je bespaart.
Verbeterde gegevenskwaliteit & bruikbaarheid
Aangezien 80% van de bedrijfsgegevens in ongestructureerde formaten wordt aangeleverd, zijn gegevenskwaliteit en bruikbaarheid behouden voor velen geen simpele taak. Dit is precies waar Intelligent Document Processing uitblinkt.
Het laat zich niet beperken door het type document. Sterker nog, het kan gegevens verwerken en extraheren uit ongestructureerde en gestructureerde documenten zolang de AI-modellen voldoende zijn getraind.
Zodra de gegevens zijn geëxtraheerd, worden ze omgezet in machinaal leesbare output. Aangezien het kan worden geconfigureerd om alleen relevante gegevens te extraheren, hoef je je geen zorgen te maken of de gegevens goed georganiseerd zijn of niet. De IDP-software verbetert dus de gegevenskwaliteit en de bruikbaarheid ervan.
Nu we de belangrijkste voordelen van Intelligent Document Processing hebben besproken, laten we enkele van de gebruiksmogelijkheden ervan doornemen.
Wat zijn de gebruikssituaties voor Intelligent Document Processing?
Het zal inmiddels duidelijk zijn dat organisaties die IDP inzetten om hun document-stromen te automatiseren er aanzienlijk van kunnen profiteren. Maar hoe kunt je het gebruiken in jouw situatie? Hieronder hebben we de gebruikssituaties opgesomd die we het vaakste tegenkomen:
- Anonimisering van burgerservicenummers
- Geautomatiseerde factuurverwerking
- Geautomatiseerde data-invoer
- Geautomatiseerde bon verrekening voor loyaliteitscampagnes
- Blacklining van betaalkaartnummers
- Onboarding van klanten
- Digitale archivering
- Detectie van documentfraude
- Volledigheidscontroles van documenten
- KYC-automatisering
- Redigeren van cv’s
- VIN-extractie
Er zijn nog veel meer gebruikssituaties voor IDP. Geen paniek dus als die van jou er niet tussen staat! Lees verder om erachter te komen hoe Klippa jouw uitdagingen op het gebied van document-verwerking kan oplossen!
Intelligent Document Automation met Klippa DocHorizon
Kortom, als je bedrijf slechts een klein aantal of minder verschillende documenten verwerkt, dan is RPA misschien een betere oplossing om mee te beginnen. Vaak heeft RPA intelligentie nodig, vooral als je te maken heeft met documenten in meerdere talen, formaten en structuren. Daarvoor heb je Intelligent Document Processing nodig.
Daarom kunnen we bij Klippa met een gerust hart jouw documentstromen op schaal automatiseren met onze AI-aangedreven IDP-oplossing, DocHorizon. Deze oplossing tilt jouw data-extractie, classificatie, document-conversie, maskering, en verificatie naar een hoger niveau.
Onze intelligente oplossing wordt vaak gebruikt als de basis voor de automatisering van document-verwerking op grotere schaal. Het is toegankelijk gemaakt via API en SDK. Met ons team en goed gestructureerde documentatie, kost het jou niet meer dan een dag om aan de slag te gaan!
Wij raden aan hieronder een demo te boeken, zodat je jouw reis om een document-verwerkingskampioen te worden kan beginnen!