opnå fejlfri AI-drevet datafangst fra fakturaer, kvitteringer, kørekort, pas & andre dokumenter. Tjek Nanonets PDF scraper for at automatisere datafangst fra dokumenter.

datafangst kan forbedre forretningsprocesser gennem automatisk udvinding, klassificering og validering af relevante data; gør informationssøgning hurtigere og effektiv.

læs videre for at vide mere detaljeret om datafangst, den involverede proces, forskellige anvendte metoder og de fordele, det kan give din virksomhed.

• Hvad er Data Capture
• data Capture Process
• metoder til Data Capture
• Hvorfor bruge automatiseret data Capture
• fordele ved at bruge automatiseret data Capture
• konklusion

Hvad er Data Capture

datafangst henviser til processen med at indsamle information fra enhver type struktureret eller ustruktureret dokument og omdanne det til en Computerlæsbar Dataformular til videre brug.

teknologiske fremskridt inden for kunstig intelligens (AI) har taget datafangst til nye højder.

et klassisk eksempel på datafangst, der bruges, er et hospitalsapotek. Data capture-teknologi bruges til at udtrække data for medicin eller medicinsk udstyr faktureret i salget og til automatisk at beregne lager tilbage til de relevante elementer, der sikrer en jævn strøm af information i lagerstyring.

datafangstproces

for de fleste virksomheder begynder datafangstprocessen med en formular udfyldt af en person. Digitalisering af de indsamlede oplysninger gør dataene mere tilgængelige. En datafangstformular er designet med udpegede mellemrum eller kasser. Dette letter nøjagtig dataudvinding, forbrug af mindre diskplads, hurtigere validering og reduceret søgetid for information om databaser.

datafangst kan udføres ved hjælp af forskellige metoder eller værktøjer. Virksomheder kan bruge datafangstværktøjer, der er kompatible, organisere arbejdsgange og tillade hurtig bevægelse af data til krævede destinationer. Disse værktøjer gør indsamlingsprocessen enkel, nøjagtig, hurtig, gennemsigtig og effektiv.

Fjern flaskehalse oprettet ved manuel datafangst. Find ud af, hvordan Nanonets kan hjælpe din virksomhed med at optimere arbejdsgange for datafangst.

metoder til datafangst

datafangst er blevet brugt i den ene eller den anden form i årtier nu. Den anvendte metode til datafangst afhænger af den type forretning og information, der kræves. Optagelse af data fra skriftlige formularer, e-mails, PDF-filer osv. er alle gjort muligt ved hjælp af den rigtige form for teknologi.

lad os undersøge detaljeret de forskellige metoder, der bruges til at fange data i dag.

• Manuel datafangst: denne metode bruger manuel indtastning af krævede data fra skriftlige formularer til en computer til digitaliseret adgang. Det er velegnet til virksomheder, hvor datamængden er lav og variabel. Manuel datafangst afhænger af menneskelig arbejdskraft, der gør den modtagelig for fejl eller udeladelser af data, netop grunden til, at automatiseret datafangst teknologi bliver en ideel løsning.
• automatiseret datafangst: automatiseret datafangst sikrer, at virksomheder kan fungere problemfrit ikke kun ved at styre data, men også ved at reducere omkostninger og arbejdskraftens ineffektivitet. Forskellige former for datafangst er tilgængelige, så de passer til kravene fra forskellige virksomheder, hvis typer er beskrevet nedenfor.
  • OCR: Optisk Tegngenkendelsesteknologi identificerer maskingenererede tegn og skrifttyper for at udtrække tekst fra scannede dokumenter, PDF-filer osv. til redigering. OCR bruges i vid udstrækning inden for sundhedsydelser, forsikring og finansiering, hvor der er en stor mængde data af lignende art.
  • ICR: Intelligent tegngenkendelse er den næste generations teknologi af OCR. Det er designet til at læse håndskrevne tegn i enhver skrifttype fra formularer og konvertere dem til meningsfulde data til videre brug. Banker og finansieringsorganisationer vedtager ICR-teknologiløsninger til deres virksomheder.
  • IDR: Intelligent Dokumentgenkendelse kombinerer AI-teknologier såsom natural language processing(NLP), OCR, Computer Vision osv. hvis du vil genkende mønstre, skal du indeksere dem på indholdstype og kontrollere mod opslagstabeller for nøjagtighed. IDR bruges hovedsageligt til formularer eller fakturabehandling, kundeserviceinteraktioner, postrum og meget mere.
• stregkoder: Stregkodeteknologi indeholder krypterede oplysninger som 1D stregkoder, der læses ved hjælp af en stregkodescanner. Teknologien er nøjagtig og bruges på butiksgulve til at spore lager-eller medarbejderlogfiler, kontrollere patientoplysninger på hospitaler, udskrive bankpasbøger osv. Hurtig respons koder, også kaldet 2D stregkoder, er mere komplekse. De er nyttige til at fange dokumenter, hjemmesider osv. til en række formål. Kr-koder bruges populært i butikker, kurertjenester, reklame, produktemballage osv.
• OMR: den optiske Marklæsningsteknologi er en elektronisk datafangstmetode, der identificerer menneskefyldte data såsom mørkede felter eller afkrydsningsfelter i et dokument. Dens høje nøjagtighed gør det til et ideelt værktøj til brug i undersøgelsesformularer, afstemninger eller undersøgelser af objektiv type
• digitale formularer: denne metode letter datafangst via internettet eller en mobilapplikation. Det kan tilpasses og eliminerer behovet for papirbaserede formularer. Udført online, data kan også integreres nemt med back-end-systemer til sikkerhed og øjeblikkelig adgang.
• digitale signaturer: betragtes som lig med en håndskrevet signatur, bruges digitale signaturer til at godkende godkendelser og tilladelser i edb-meddelelser eller dokumenter. De er lovlige, manipulationssikre og giver høj sikkerhed mod efterligning.
• skrabning på nettet: denne type datafangst bruger værktøjer kaldet internetbots eller internetsøgere til at søge og indsamle specifikke data fra internettet og overføre dem til relevante databaser til brug. Skrabning på nettet kan indsamle skiftende data såsom nyhedsopdateringer, politik-eller prisændringer, valuta, vejr, aktiemarkeder og mere.
• magnetstribe-kort: Disse kort indeholder kodede data via magnetstriber, der afkodes ved hjælp af læserenheder. De er ret sikre og bruges i kredit – / betalingskort, ID-kort, adgangskort på hotelværelser og transportkort.
• MICR: magnetisk blæk tegngenkendelse genkender data kodet i magnetiske blækprintede maskintegn ved hjælp af en MICR-læser. Banker bruger denne meget nøjagtige teknologi til hurtigt at behandle og rydde checks for betalinger.
• smartkort: bruges til identifikationsformål, gemmer smartkort krypterede oplysninger på en mikroprocessorchip for ekstra beskyttelse. Organisationer bruger smartkort til medarbejderidentifikation, og chipbaserede smarte betalingskort muliggør sikre finansielle transaktioner.
• Stemmeoptagelse: denne type datafangst bruger talegenkendelsesteknologi til at behandle data. Det er programmeret til at forstå og fortolke ord eller talte kommandoer og kan bruges til stemmebaseret adgang, indstilling af påmindelser, placering af vejr-eller musikanmodninger osv. Microsofts Cortana og Apples Siri er klassiske eksempler på voice capture-teknologi.
• Video / Billedoptagelse: Billed-eller videooptagelse bruger AI-teknologi til at identificere og udtrække nøjagtige data om enkeltpersoner. Nyttig til realtidsanalyse af data, den finder store applikationer inden for sikkerhed på arbejdspladsen, databasematchning, sikkerhedsscanning i lufthavne, biometrisk identifikation, og tyveriforebyggelse.

Nanonets har interessante brugssager og unikke kundesucceshistorier. Find ud af, hvordan Nanonets kan automatisere datafangst til din virksomhed.

Hvorfor bruge automatiseret datafangst

automatiseret datafangst kan hjælpe organisationer med at reducere menneskelig afhængighed og fremme en jævn strøm af forretningsprocesser. Dataopfangningsteknologi gør data let tilgængelige fra enhver dokumentarbejdsproces, hvilket reducerer omkostninger og menneskelig indsats i processen.

AI-teknologi har fænomenalt forbedret den måde, data anskaffes og behandles på. Det efterligner menneskelig intelligens til at udføre kognitiv indfangning af data med nøjagtighed og hastighed. Tilgængeligheden af indhold på det rigtige sted på det rigtige tidspunkt gør det ideelt for en virksomhed at reagere bedre på kunder/kunder og forbedre serviceeffektiviteten.

fordele ved at bruge automatiseret datafangst

automatiseret datafangst giver gearing til organisationer for at udjævne datastrømmen og holde styr på deres forretning. Lad os se på nogle af de største fordele, som automatiseret datafangst kan give for at forbedre forretningseffektiviteten.

• sænker forekomsten af fejl: Automatiseret datafangst scorer over manuel datafangst ved at eliminere risikoen for fejl. Da menneskelig indsats reduceres, øges nøjagtigheden af data, og omkostningerne til at rette op på en fejl er næsten nul. Ekstraktion af data bliver lettere, hvilket fører til bedre effektivitet

• forbedrer medarbejdertilfredsheden: Manuel datafangst kan tage en vejafgift på menneskelig indsats, da det er tidskrævende og ensformigt. Dette kan sænke produktiviteten og resultere i lavere moral. Automatiseret datafangst teknologi kan reducere arbejdsbyrder og monotoni fører til bedre fokus på andre vigtige arbejde. Folk er også gladere for at opnå mere, hvilket resulterer i øget produktivitet og medarbejdertilfredshed.

• reducerer driftsomkostninger: driftsomkostninger forekommer i enhver virksomhed og inkluderer lager, leje, lønningsliste osv. Vedligeholdelse af manuelle data for disse indebærer enorme omkostninger ud over at være tilbøjelige til menneskelige fejl. Automatisk datafangst hjælper med at eliminere yderligere omkostninger ved automatisk at opdatere data, hvor det er nødvendigt, hvilket ikke giver plads til fejl.

• forbedrer sikkerhed og datalagring: Papirdokumenter er tilbøjelige til at beskadige og optage plads gennem fysisk opbevaring i filer og mapper. Fortrolige papirer eller dokumenter skal også opbevares separat for begrænset adgang. Med datafangst fjernes alle disse begrænsninger. Krypteringer beskytter data mod uautoriseret adgang, mindre diskplads bruges, og sikkerhedskopier forhindrer tab af data.

• centraliseret adgang: mange organisationer kræver data på centraliserede steder. Med manuelle data, der er næsten umulige, da det betyder konstant investering i ressourcer for at få det gjort. Automatiseret datafangst giver centraliseret adgang ved hjælp af cloud storage som en one-stop-løsning. Derfor kan forskellige personer / afdelinger med adgangstilladelser få de nødvendige data til at gennemføre forretningstransaktioner uden forsinkelse.

• 24/7 tilgængelighed: virksomheder, der har globale operationer, skal sikre deres tilgængelighed for kunder på tværs af tidsområder. Tilsvarende skal industrier som sundhedspleje, gæstfrihed, forsendelse til enhver tid have deres data tilgængelige for at sikre forretningseffektivitet. AI-aktiveret automatisk datafangst hjælper sådanne virksomheder med at opnå datatilgængelighed I ikke-arbejdstid og uden geografiske begrænsninger.

• forbedret kundeservice: fejlfri datafangst sikrer data i topkvalitet for at muliggøre en bedre forståelse af kunder og kundekrav. Virksomheder kan give bedre tilbud, lokke flere kunder og give øget kundetilfredshed og samtidig sikre bedre indtægter.

• bedre beslutningstagning: datafangst kan i høj grad gavne beslutningstagningen. Takket være de forskellige former for datafangst, der er tilgængelige, kan virksomheder indsamle flere og nye oplysninger for at implementere detaljeret dataanalyse for at sikre hurtigere og rentabel beslutningstagning.

konklusion

datafangst er blevet et uundgåeligt værktøj til at drive virksomheder mod bedre funktion og produktivitet. Fremkomsten af AI har forbedret den måde, data er fanget for at skabe nye muligheder. Data er meget nøjagtige, meget tilgængelige og har åbnet nye porte for virksomheder for at sikre, at de forbliver lige på toppen. Det er sikkert at sige, at automatiserede datafangsteknologier virkelig er blevet spilskiftere for virksomheder i dag!