Solusi Cerdas Pemrosesan Dokumen dengan UiPath Document Understanding

UiPath hadir dengan UiPath Document Understanding untuk memberikan solusi cerdas pemrosesan dokumen dengan menggabungkan teknologi Robotic Process Automation (RPA) & Artifical Intelligence (AI).

Memproses beragam jenis dokumen secara manual menghadirkan sejumlah kendala, termasuk pemborosan waktu dan biaya, penggunaan sumber daya manusia yang berlebihan, serta risiko kesalahan manusia. Dalam konteks ini, otomatisasi proses dokumen dapat menjadi solusi efektif untuk mengatasi hambatan-hambatan tersebut.

UiPath hadir dengan UiPath Document Understanding untuk memberikan solusi cerdas pemrosesan dokumen dengan menggabungkan teknologi Robotic Process Automation (RPA) & Artifical Intelligence (AI) guna melakukan ekstraksi dan interpretasi data dari berbagai dokumen digital.

Dengan kemampuan untuk melatih software robots dalam memproses dokumen secara cerdas, pengguna seolah-olah memiliki mitra kerja digital yang dapat menangani berbagai jenis dokumen. Hal ini dapat meningkatkan produktivitas kinerja menjadi efektif pendelegasian tugas kepada entitas digital yang terlatih.

UiPath Document Understanding

Bukankah akan sangat membantu jika sebuah software robot bisa memahami dokumen? Membantu untuk mengekstrak, menginterpretasikan, dan memproses data pengguna, bahkan dari PDF, gambar, tulisan tangan, dan scan sekalipun. UiPath Document Understanding framework memfasilitasi pemrosesan file yang masuk, mulai dari digitalisasi file hingga validasi data yang diekstraksi, semuanya dalam lingkungan yang terbuka, dapat diperluas, dan serbaguna.

Document Understanding dirancang untuk membantu pengguna menggabungkan berbagai pendekatan untuk mengekstrak informasi dari berbagai jenis dokumen. Tujuan utamanya adalah untuk membuat proses mengekstrak data semudah mungkin dan membuat satu workflow yang akan mengekstrak data dari berbagai dokumen.

Komponen Document Understanding Framework

· Taxonomy

Digunakan untuk mendefinisikan jenis dokumen dan informasi yang ditargetkan untuk ekstraksi data (field) setiap jenis dokumen, dan memformalkan informasi ini ke dalam struktur Taxonomy khusus. Informasi metadata ini dikelola melalui Taxonomy Manager.

· Digitization

Digunakan untuk mendapatkan konten tekstual dan struktur dokumen yang masuk, mengubah file menjadi konten yang dapat dibaca oleh mesin sehingga dapat diproses downstream lebih lanjut.

· Document Classification

Digunakan untuk menentukan secara otomatis jenis dokumen yang ditemukan dalam file digital.

· Document Classification Validation

Digunakan untuk membantu validasi dan koreksi manusia atas hasil klasifikasi otomatis dan pemisahan dokumen.

· Classification Training

Digunakan untuk meneruskan informasi yang divalidasi oleh manusia kembali ke pengklasifikasi, untuk digunakan dalam meningkatkan prediksi mereka di masa depan.

· Data Extraction

Digunakan untuk menangkap informasi yang diperlukan untuk jenis dokumen yang diidentifikasi, dalam rentang halaman dokumen input dan klasifikasi yang diberikan.

· Data Extraction Validation

Digunakan untuk membantu validasi dan koreksi manusia atas hasil data yang diekstraksi secara otomatis.

· Data Extraction Training

Digunakan untuk meneruskan data yang diekstraksi, yang divalidasi oleh manusia kembali ke ekstraktor untuk digunakan sebagai peningkatkan prediksi ekstraksi mereka.

· Data Consumption

Digunakan untuk mengekspor data yang telah divalidasi agar dapat dikonsumsi.

· Metering & Charging Logic

Digunakan untuk menjelaskan konsumsi unit per halaman untuk setiap layanan yang tersedia.

Kapabilitas UiPath Document Understanding

· Akurasi Ekstraksi Data​

Akurasi ekstraksi data dapat dihasilkan dari berbagai jenis & tipe dokumen, termasuk yang memiliki kompleksitas seperti tulisan tangan, tandatangan, check box, tidak terstruktur & resolusi rendah​

· Composable Framework​

Kerangka kerja (framework) yang memungkinkan pengguna memilih & menggabungkan komponen-komponen sesuai kebutuhan melalui aktivitas drag and drop ​

· Proses Validasi ​

Memberi ruang untuk proses validasi & review dari pengguna (manusia) melalui notifikasi untuk meminimalkan hasil tidak akurat & skor kepercayaan rendah​

· Retrained Machine Learning Model​

Pengguna dapat memberi label pada dokumen & melatih ulang model machine learning di AI Center untuk membantu software robots memahami kekhususan dokumen

Manfaat UiPath Document Understanding

· Akselerasi efisiensi operasional yang meliputi :​

• 52% reduksi risiko human error ​
• 35% reduksi biaya​
• 17% reduksi waktu proses kerja secara manual ​

· Memberikan pengalaman pelanggan & karyawan yang lebih baik​

· Mitigasi risiko melalui eliminasi human error untuk mencegah berbagai kerugian​

· Akurasi yang terus ditingkatkan seiring waktu berjalan​

· Memfasilitasi automasi end-to-end berbagai proses kompleks​

· Solusi AI untuk automasi yang ramah bagi pengguna​