Oppnå feilfri AI-drevet datafangst fra fakturaer, kvitteringer, førerkort, pass & andre dokumenter. Sjekk Ut Nanonets PDF skraper å automatisere datafangst fra dokumenter.

datafangst kan forbedre forretningsprosesser gjennom automatisk utvinning, klassifisering og validering av relevante data; gjør informasjonsinnhenting raskere og effektiv.

Les videre for å vite mer i detalj om datafangst, prosessen involvert, ulike metoder som brukes, og fordelene det kan gi til din bedrift.

• Hva Er Datafangst
• Datafangst Prosess
• Metoder For Datafangst
• Hvorfor Bruke Automatisert Datafangst
• Konklusjon

Hva Er Datafangst

Teknologiske fremskritt Innen Kunstig Intelligens (AI) har tatt datafangst til nye høyder.

et klassisk eksempel på datafangst som brukes er et sykehusapotek. Datafangst teknologi brukes til å trekke ut data for medisiner eller medisinsk utstyr fakturert i salg og automatisk beregne lager igjen for de relevante elementene som sikrer en jevn flyt av informasjon i lagerstyring.

Datainnsamlingsprosess

for de fleste bedrifter begynner datainnsamlingsprosessen med et skjema fylt av en person. Digitalisering av innsamlet informasjon gjør dataene mer tilgjengelige. Et datafangst skjema er utformet med utpekte mellomrom eller bokser. Dette muliggjør nøyaktig datautvinning, forbruk av mindre diskplass, raskere validering og redusert søketid for informasjon om databaser.

datafangst kan gjøres ved hjelp av ulike metoder eller verktøy. Bedrifter kan bruke datafangst verktøy som er kompatible, organisere arbeidsflyter, og tillate rask bevegelse av data til nødvendige mål. Disse verktøyene gjør innsamlingsprosessen enkel, nøyaktig, rask, gjennomsiktig og effektiv.

Eliminer flaskehalser opprettet ved manuell datafangst. Finn ut hvordan Nanonets kan hjelpe bedriften med å optimalisere arbeidsflyter for datafangst.

Metoder For Datafangst

datafangst har blitt brukt i en eller annen form i flere tiår nå. Metoden for datafangst som brukes, avhenger av hvilken type virksomhet og informasjon som kreves. Fange data fra skriftlige skjemaer, e-post, PDF-filer, etc. er alt gjort mulig ved hjelp av riktig type teknologi.

la oss utforske i detalj de forskjellige metodene som brukes til å fange data i dag.

• Manuell Datafangst: denne metoden bruker manuell inntasting av nødvendige data fra skriftlige skjemaer til en datamaskin for digitalisert tilgang. Det er egnet for bedrifter der volumet av data er lav og variabel. Manuell datafangst avhenger av menneskelig arbeid som gjør det utsatt for feil eller data utelatelser, selve grunnen til at automatisert datafangst teknologi blir en ideell løsning.
• Automatisert Datafangst: Automatisert datafangst sikrer at bedrifter kan fungere problemfritt, ikke bare ved å administrere data, men også ved å redusere kostnader og arbeidsvikt. Varierte former for datafangst er tilgjengelige for å passe kravene til ulike virksomheter, hvilke typer er beskrevet nedenfor.
  • OCR: Optisk Tegngjenkjenningsteknologi identifiserer maskingenererte tegn og skrifttyper for å trekke ut tekst fra skannede dokumenter, PDF-filer, etc. for redigering. OCR er mye brukt i helsevesenet, forsikring og finans der det er et høyt volum av data med lignende art.
  • ICR: Intelligent Tegngjenkjenning er NESTE generasjons TEKNOLOGI FOR OCR. Den er designet for å lese håndskrevne tegn i hvilken som helst skrift fra skjemaer og konvertere dem til meningsfulle data for videre bruk. Banker og finansorganisasjoner vedta ICR teknologiløsninger for sine virksomheter.
  • IDR: Intelligent Dokumentgjenkjenning kombinerer AI-teknologier som naturlig språkbehandling(nlp), OCR, Datasyn, etc. for å gjenkjenne mønstre, indeksere dem på innholdstype, og kontrollere mot oppslagstabeller for nøyaktighet. IDR brukes hovedsakelig for skjemaer eller fakturabehandling, kundeserviceinteraksjoner, postrom og mer.
• Strekkoder og QR-koder: Barcode technology inneholder kryptert informasjon SOM 1d strekkoder som leses ved hjelp av en strekkodeleser. Teknologien er nøyaktig og brukes på butikkgulv for å spore inventar eller ansattes logger, sjekke pasientdetaljer på sykehus, skrive ut bankpassbøker og så videre. Quick Response (QR) koder, også kalt 2d strekkoder, er mer komplekse. De er nyttige for å fange opp dokumenter, nettsider, etc. for en rekke formål. QR-koder er populært brukt i butikk etablissementer, budtjenester, reklame, produktemballasje, etc.
• Omr: Den Optiske Merketeknologien Er en elektronisk datafangstmetode som identifiserer menneskefylte data, for eksempel mørkede felt eller avmerkingsbokser i et dokument. Den høye nøyaktigheten gjør Det til et ideelt verktøy for bruk i undersøkelsesskjemaer, stemmesedler eller objektive undersøkelser
• Digitale skjemaer: denne metoden muliggjør datainnsamling via nettet eller en mobilapplikasjon. Det er passelig og eliminerer behovet for papirbaserte skjemaer. Gjort online, data kan også integreres enkelt med back-end systemer for sikkerhet og umiddelbar tilgang.
• Digitale Signaturer: Anses lik en håndskrevet signatur, digitale signaturer brukes til å godkjenne godkjenninger og tillatelser i datastyrte meldinger eller dokumenter. De er lovlige, tamper-proof, og gir høy sikkerhet mot etterligning.
• Nettskraping: denne typen datainnsamling bruker verktøy kalt webboter eller web crawlere for å søke og samle inn spesifikke data fra World Wide Web og overføre den til relevante databaser for bruk. Nettskraping kan samle inn endrede data som nyhetsoppdateringer, retningslinjer eller prisendringer, forex, vær, aksjemarkeder og mer.
• Magnetstripekort: Disse kortene inneholder kodede data via magnetiske striper som dekodes ved hjelp av leserenheter. De er ganske trygge og brukes i kreditt – / debetkort, ID-kort, adgangskort på hotellrom og transportkort.
• MICR: Magnetisk Blekkkaraktergjenkjenning gjenkjenner data kodet i magnetiske blekkskrevne maskintegn ved hjelp av EN MICR-leser. Bankene bruker denne svært nøyaktige teknologien til å behandle og fjerne sjekker raskt for betalinger.
• Smartkort: Brukes til identifikasjonsformål, lagrer smartkort kryptert informasjon på en mikroprosessorbrikke for ekstra beskyttelse. Organisasjoner bruker smartkort for medarbeideridentifikasjon og chipbaserte smart debetkort muliggjør sikre økonomiske transaksjoner.
• Taleopptak: denne typen datainnsamling bruker talegjenkjenningsteknologi til å behandle data. Den er programmert til å forstå og tolke ord eller talte kommandoer og kan brukes til stemmebasert tilgang, angi påminnelser, plassere vær-eller musikkforespørsler, etc. Amazons Alexa, Microsofts Cortana og Apples Siri er klassiske eksempler på taleopptaksteknologi.
• Video – / Bildeopptak: Bilde-eller videoopptak bruker AI-teknologi for å identifisere og trekke ut nøyaktige data om enkeltpersoner. Nyttig for sanntidsanalyse av data, finner den store applikasjoner innen sikkerhet på arbeidsplassen, databasetilpasning, sikkerhetsskanning på flyplasser, biometrisk identifikasjon og tyveribeskyttelse.

Nanonets har interessante brukstilfeller og unike kundesuksesshistorier. Finn ut hvordan Nanonets kan automatisere datafangst for din bedrift.

Hvorfor Bruke Automatisert Datafangst

Automatisert datafangst kan hjelpe organisasjoner med å redusere menneskelig avhengighet og fremme en jevn flyt av forretningsprosesser. Datafangst teknologi gjør data lett tilgjengelig fra alle dokument arbeidsflyt, redusere kostnader og menneskelig innsats i prosessen.

AI-teknologi har fenomenalt forbedret måten data innhentes og behandles på. Det etterligner menneskelig intelligens for å utføre kognitiv fangst av data med nøyaktighet og hastighet. Tilgjengeligheten av innhold på rett sted til rett tid, gjør det ideelt for en bedrift å reagere bedre på klienter / kunder og forbedre serviceeffektiviteten.

Fordeler Ved Å Bruke Automatisert Datafangst

Automatisert datafangst gir organisasjoner mulighet til å jevne ut datastrømmen og holde seg på toppen av virksomheten. La oss se på noen av de store fordelene som automatisert datafangst kan gi for å forbedre forretningseffektiviteten.

• Senker forekomsten av feil: Automatisert datafangst score over manuell datafangst ved å eliminere risikoen for feil. Siden menneskelig innsats reduseres, øker nøyaktigheten av data og kostnadene for å rette opp en feil er nesten null. Utvinning av data blir enklere fører til bedre effektivitet

• Forbedrer medarbeidertilfredshet: Manuell datafangst kan ta en toll på menneskelig innsats som det er tidkrevende og monotont. Dette kan redusere produktiviteten og føre til lavere moral. Automatisert datainnsamlingsteknologi kan redusere arbeidsbelastninger og monotoni som fører til bedre fokus på annet viktig arbeid. Folk også er lykkeligere å oppnå mer resulterer i økt produktivitet og medarbeidertilfredshet.

• Reduserer driftskostnader: Driftskostnader forekommer i alle virksomheter og inkluderer inventar, leie, lønn og så videre. Vedlikehold av manuelle data for disse innebærer store kostnader i tillegg til å være utsatt for menneskelige feil. Automatisk datafangst bidrar til å eliminere tilleggskostnader ved automatisk oppdatering av data der det er nødvendig, og gir ikke rom for feil.

• Forbedrer sikkerhet og datalagring: Papirdokumenter er utsatt for skade og opptar plass gjennom fysisk lagring i filer og mapper. Konfidensielle papirer eller dokumenter må også lagres separat for begrenset tilgang. Med datafangst blir alle disse restriksjonene fjernet. Krypteringer beskytter data mot uautorisert tilgang, mindre diskplass brukes, og sikkerhetskopier forhindrer tap av data.

• Sentralisert Tilgang: mange organisasjoner krever data på sentraliserte steder. Med manuelle data som er nær umulig som det betyr konstant investering i ressurser for å få det gjort. Automatisert datafangst gir sentralisert tilgang ved hjelp av skylagring som en one-stop-løsning. Derfor kan ulike personer / avdelinger med tilgangstillatelser få de nødvendige dataene for å fullføre forretningstransaksjoner uten forsinkelse.

• 24/7 Tilgjengelighet: Bedrifter som har globale operasjoner, må sikre at de er tilgjengelige for kunder på tvers av tidssoner. På samme måte må bransjer som helsevesen, gjestfrihet, frakt til enhver tid ha sine data tilgjengelig for å sikre forretningseffektivitet. AI-aktivert automatisert datainnsamling hjelper slike bedrifter med å oppnå datatilgjengelighet i løpet av ikke – arbeidstid og uten geografiske begrensninger.

• Forbedret kundeservice: Feilfri datafangst sikrer data av topp kvalitet for å muliggjøre bedre forståelse av kunder og kundekrav. Bedrifter kan gjøre bedre tilbud, lokke flere kunder, og gi økt kundetilfredshet samtidig sikre bedre inntekter.

• Bedre beslutningstaking: datafangst kan i stor grad være til nytte for beslutningstaking. Takket være de ulike former for datafangst som er tilgjengelige, kan bedrifter samle inn mer og ny informasjon for å implementere detaljert dataanalyse for å sikre raskere og lønnsomme beslutninger.

Konklusjon

datafangst har blitt et uunngåelig verktøy for å drive bedrifter mot bedre funksjon og produktivitet. Adventen AV AI har forbedret måten data fanges på for å skape nye muligheter. Data er svært nøyaktig, svært tilgjengelig, og har åpnet nye gatewayer for bedrifter for å sikre at de holder seg på toppen. Det er trygt å si at automatiserte datainnsamlingsteknologier virkelig har blitt spillvekslerne for bedrifter i dag!