uppnå felfri AI-driven datainsamling från fakturor, kvitton, körkort, pass & andra dokument. Kolla in Nanonets PDF scraper för att automatisera datainsamling från dokument.

datainsamling kan förbättra affärsprocesser genom automatisk extraktion, klassificering och validering av relevanta data; gör informationssökning snabbare och effektivare.

läs vidare för att veta mer i detalj om datainsamling, processen inblandade, olika metoder som används, och de fördelar det kan ge ditt företag.

• Vad är Data Capture
• data Capture Process
• metoder för Data Capture
• Varför använda automatiserad Data Capture
• fördelar med att använda automatiserad Data Capture
• slutsats

Vad är Data Capture

datainsamling avser processen att samla in information från alla typer av strukturerade eller ostrukturerade dokument och omvandla det till ett Datorläsbart dataformulär för vidare användning.

tekniska framsteg inom artificiell intelligens (AI) har tagit datainsamling till nya höjder.

ett klassiskt exempel på datainsamling som används är ett sjukhusapotek. Datainsamlingsteknik används för att extrahera data för läkemedel eller medicinsk utrustning som faktureras i försäljningen och för att automatiskt beräkna lager kvar för de relevanta artiklarna som säkerställer ett smidigt informationsflöde i lagerhanteringen.

datainsamlingsprocess

för de flesta företag börjar datainsamlingsprocessen med ett formulär fyllt av en individ. Digitalisering av den insamlade informationen gör data mer tillgängliga. Ett datafångstformulär är utformat med utsedda utrymmen eller lådor. Detta underlättar exakt datautvinning, förbrukning av mindre diskutrymme, snabbare validering och minskad söktid för information om databaser.

datainsamling kan göras med hjälp av olika metoder eller verktyg. Företag kan använda datainsamlingsverktyg som är kompatibla, organisera arbetsflöden och möjliggöra snabb förflyttning av data till önskade destinationer. Dessa verktyg gör insamlingsprocessen enkel, exakt, snabb, transparent och effektiv.

eliminera flaskhalsar som skapats av manuell datainsamling. Ta reda på hur Nanonets kan hjälpa ditt företag att optimera arbetsflöden för datainsamling.

metoder för datainsamling

datainsamling har använts i en eller annan form i årtionden nu. Metoden för datainsamling som används beror på vilken typ av verksamhet och information som krävs. Fånga data från skriftliga formulär, e-post, PDF-filer, etc. är allt möjligt med rätt typ av teknik.

Låt oss undersöka i detalj de olika metoderna som används för att fånga data idag.

• Manuell datafångst: den här metoden använder manuell nyckling av nödvändiga data från skriftliga formulär till en dator för digitaliserad åtkomst. Den är lämplig för företag där datavolymen är låg och variabel. Manuell datafångst beror på mänskligt arbete som gör det mottagligt för fel eller datafel, själva anledningen till att automatiserad datafångstteknik blir en idealisk lösning.
• automatiserad datafångst: automatiserad datafångst säkerställer att företag kan fungera smidigt, inte bara genom att hantera data utan också genom att minska kostnader och arbets ineffektivitet. Olika former av datainsamling finns tillgängliga för att passa kraven i olika företag, vilka typer beskrivs nedan.
  • OCR: Optisk Teckenigenkänningsteknik identifierar maskingenererade tecken och typsnitt för att extrahera text från skannade dokument, PDF-filer etc. för redigering. OCR används ofta inom hälso-och sjukvård, försäkring och finans där det finns en stor mängd data med liknande karaktär.
  • ICR: Intelligent teckenigenkänning är nästa generations teknik för OCR. Den är utformad för att läsa handskrivna tecken i alla teckensnitt från formulär och konvertera dem till meningsfulla data för vidare användning. Banker och finansorganisationer antar ICR-tekniklösningar för sina företag.
  • IDR: Intelligent Dokumentigenkänning kombinerar AI-tekniker som natural language processing(NLP), OCR, Computer Vision, etc. för att känna igen mönster, indexera dem på innehållstyp och verifiera mot uppslagstabeller för noggrannhet. IDR används främst för formulär eller fakturabehandling, kundserviceinteraktioner, postrum och mer.
• streckkoder och QR-koder: streckkodsteknik innehåller krypterad information som 1D streckkoder som läses med en streckkodsläsare. Tekniken är korrekt och används på butiksgolv för att spåra lager-eller medarbetarloggar, kontrollera patientuppgifter på sjukhus, skriva ut bankpassböcker och så vidare. QR-koder (quick Response), även kallade 2D-streckkoder, är mer komplexa. De är användbara för att fånga dokument, webbsidor etc. för en mängd olika ändamål. QR-koder används populärt i butiksinrättningar, budtjänster, reklam, produktförpackningar etc.
• omr: den optiska Markläsningstekniken är en elektronisk datainsamlingsmetod som identifierar mänskliga fyllda data som mörka fält eller kryssrutor i ett dokument. Dess höga noggrannhet gör det till ett idealiskt verktyg för användning i undersökningsformulär, omröstningar eller objektiva undersökningar
• digitala formulär: denna metod underlättar datainsamling via webben eller en mobilapplikation. Det är anpassningsbart och eliminerar behovet av pappersbaserade formulär. Gjort online, data kan också integreras enkelt med back-end-system för säkerhet och omedelbar åtkomst.
• digitala signaturer: anses vara lika med en handskriven signatur, digitala signaturer används för att godkänna godkännanden och behörigheter i datoriserade meddelanden eller dokument. De är lagliga, manipuleringssäkra och ger hög säkerhet mot personifiering.
• webbskrapning: denna typ av datainsamling använder verktyg som kallas webbrobotar eller webbrobotar för att söka och samla in specifika data från World Wide Web och överföra den till relevanta databaser för användning. Webbskrapning kan samla in förändrade data som nyhetsuppdateringar, policy-eller prisförändringar, forex, väder, aktiemarknader och mer.
• magnetbandskort: dessa kort innehåller kodade data via magnetband som avkodas med läsarenheter. De är ganska säkra och används i kredit – / betalkort, ID-kort, passerkort i hotellrum och transportkort.
• MICR: Magnetic Ink Character Recognition känner igen data kodade i magnetiska bläcktryckta maskintecken med en MICR-läsare. Banker använder denna mycket exakta teknik för att bearbeta och rensa checkar snabbt för betalningar.
• smartkort: används för identifieringsändamål, smartkort lagrar krypterad information på ett mikroprocessorchip för extra skydd. Organisationer använder smarta kort för medarbetaridentifiering och chipbaserade smarta betalkort möjliggör säkra finansiella transaktioner.
• Voice Capture: denna typ av datainsamling använder taligenkänningsteknik för att bearbeta data. Den är programmerad att förstå och tolka ord eller talade kommandon och kan användas för röstbaserad åtkomst, inställning av påminnelser, placering av väder-eller musikförfrågningar etc. Amazons Alexa, Microsofts Cortana och Apples Siri är klassiska exempel på röstfångstteknik.
• Video / Bildinspelning: Bild-eller videoinspelning använder AI-teknik för att identifiera och extrahera exakta uppgifter om individer. Användbar för realtidsanalys av data, den hittar stora applikationer inom arbetsplatssäkerhet, databasmatchning, säkerhetsskanning på flygplatser, biometrisk identifiering och stöldförebyggande.

Nanonets har intressanta användningsfall och unika kundframgångshistorier. Ta reda på hur Nanonets kan automatisera datainsamling för ditt företag.

Varför använda automatiserad datafångst

automatiserad datafångst kan hjälpa organisationer att minska mänskligt beroende och främja ett smidigt flöde av affärsprocesser. Datainsamlingsteknik gör data lätt tillgängliga från alla dokument arbetsflöde, vilket minskar kostnader och mänsklig ansträngning i processen.

AI-tekniken har fenomenalt förbättrat hur data anskaffas och bearbetas. Det efterliknar mänsklig intelligens för att utföra kognitiv infångning av data med noggrannhet och hastighet. Tillgängligheten av innehåll på rätt plats vid rätt tidpunkt gör det idealiskt för ett företag att reagera bättre på kunder/kunder och förbättra serviceeffektiviteten.

fördelar med att använda automatiserad datafångst

automatiserad datafångst ger hävstångseffekt till organisationer för att jämna ut dataflödet och hålla koll på sin verksamhet. Låt oss titta på några av de stora fördelarna som automatiserad datainsamling kan ge för att förbättra affärseffektiviteten.

• minskar förekomsten av fel: Automatiserad datainsamling poäng över manuell datainsamling genom att eliminera risken för fel. Eftersom mänsklig ansträngning minskas ökar noggrannheten i data och kostnaden för att rätta till ett fel är nästan noll. Utvinning av data blir lättare vilket leder till bättre effektivitet

• förbättrar medarbetarnas tillfredsställelse: manuell datainsamling kan ta en vägtull på mänsklig ansträngning eftersom det är tidskrävande och monotont. Detta kan sänka produktiviteten och resultera i lägre moral. Automatiserad datainsamlingsteknik kan minska arbetsbelastningar och monotoni vilket leder till bättre fokus på annat viktigt arbete. Människor är också lyckligare att åstadkomma mer vilket resulterar i ökad produktivitet och medarbetarnas tillfredsställelse.

• minskar driftskostnaderna: driftskostnader uppstår i varje företag och inkluderar lager, hyra, löner och så vidare. Underhåll av manuella data för dessa innebär enorma kostnader förutom att vara benägna att mänskliga fel. Automatisk datainsamling hjälper till att eliminera extra kostnader genom att automatiskt uppdatera data där det behövs, vilket ger inget utrymme för fel.

• förbättrar säkerhet och datalagring: Pappersdokument är benägna att skada och uppta utrymme genom fysisk lagring i filer och mappar. Konfidentiella papper eller dokument måste också lagras separat för begränsad åtkomst. Med datainsamling tas alla dessa begränsningar bort. Krypteringar skyddar data från obehörig åtkomst, mindre diskutrymme används och säkerhetskopior förhindrar förlust av data.

• centraliserad åtkomst: många organisationer kräver data på centraliserade platser. Med manuella data som är nästan omöjliga eftersom det innebär ständiga investeringar i resurser för att få det gjort. Automatiserad datainsamling ger centraliserad åtkomst med molnlagring som en enda lösning. Därför kan olika personer / avdelningar med åtkomstbehörigheter få de uppgifter som krävs för att slutföra affärstransaktioner utan dröjsmål.

• 24/7 tillgänglighet: företag som har global verksamhet måste se till att de är tillgängliga för kunder över tidszoner. På samma sätt måste industrier som hälso-och sjukvård, gästfrihet, frakt ha sina uppgifter tillgängliga när som helst för att säkerställa affärseffektivitet. AI-aktiverad automatiserad datainsamling hjälper sådana företag att uppnå datatillgänglighet under icke-arbetstid och utan geografiska begränsningar.

• förbättrad kundservice: felfri datainsamling säkerställer data av högsta kvalitet för att möjliggöra en bättre förståelse för kunder och kundkrav. Företag kan göra bättre erbjudanden, locka fler kunder och ge ökad kundnöjdhet samtidigt som de säkerställer bättre intäkter.

• bättre beslutsfattande: datainsamling kan gynna beslutsfattandet i stor utsträckning. Tack vare de olika formerna av datafångst som finns tillgängliga kan företag samla in mer och ny information för att genomföra detaljerad dataanalys för att säkerställa snabbare och lönsamt beslutsfattande.

slutsats

datainsamling har blivit ett oundvikligt verktyg för att driva företag mot bättre funktion och produktivitet. Tillkomsten av AI har förbättrat hur data fångas för att skapa nya möjligheter. Data är mycket korrekta, mycket tillgängliga och har öppnat nya gateways för företag för att säkerställa att de håller sig på toppen. Det är säkert att säga att automatiserad datafångstteknik verkligen har blivit spelväxlarna för företag idag!