Illustrazione di un trattamento che può essere adattato alla vostra organizzazione e ai vostri strumenti esistenti.
Le informazioni utili contenute nei documenti non sono sempre disponibili in formati strutturati. Molti documenti circolano come PDF non modificabili, immagini scansionate o moduli cartacei digitalizzati.
Per utilizzare queste informazioni nei sistemi informativi (ERP, CRM, database), è necessario inserirle manualmente. Questo inserimento è noioso, ripetitivo e soggetto a errori, impiegando tempo che potrebbe essere dedicato ad attività a maggior valore aggiunto.
La digitalizzazione degli scambi non ha eliminato i documenti non strutturati. Al contrario, la moltiplicazione dei canali di comunicazione (email, portali, messaggistica) aumenta il numero di punti di ingresso attraverso cui i documenti arrivano, ciascuno con il proprio formato.
Questa diversità rende difficile l'uso di strumenti di estrazione standard. Ogni tipo di documento può richiedere un metodo di analisi adattato alla propria struttura e al proprio contenuto.
I modelli linguistici (LLM) combinati con tecniche di OCR e analisi documentale consentono di estrarre informazioni da documenti con struttura variabile, senza dover configurare un modello specifico per ogni formato.
A differenza delle espressioni regolari o dei template fissi, l'IA può comprendere il contesto per identificare il dato corretto anche quando la sua posizione o presentazione varia. La combinazione di più tecniche (OCR, analisi strutturale, comprensione semantica) offre un tasso di estrazione elevato su un'ampia varietà di documenti.
Il sistema analizza ogni documento in entrata per identificarne la struttura e le aree contenenti le informazioni da estrarre.
I dati vengono poi trasmessi ai sistemi di destinazione tramite API, connettori o export di file strutturati.
L'estrazione dati da documenti si applica a numerose situazioni:
L'estrazione dati tramite IA richiede una valutazione realistica dell'affidabilità attesa. La qualità dei risultati dipende dalla qualità dei documenti sorgente e dalla complessità delle informazioni da estrarre.
Le organizzazioni che adottano l'estrazione dati automatica ottengono diversi benefici:
Diversi componenti tecnici possono essere combinati:
D: Quali tipi di documenti possono essere trattati? R: I documenti PDF (nativi o scansionati), le immagini, i moduli e le email possono essere supportati. Il trattamento è adattato a ogni tipo di documento. I formati molto specifici possono richiedere uno studio particolare durante la fase di analisi.
D: Qual è il livello di affidabilità dell'estrazione? R: L'affidabilità dipende dalla qualità dei documenti sorgente e dalla complessità delle informazioni da estrarre. Un primo ciclo di test su un campione rappresentativo misura la precisione e consente di regolare i metodi.
D: È possibile estrarre dati da documenti manoscritti? R: Il riconoscimento della scrittura a mano è possibile in determinate condizioni (scrittura leggibile, documenti di buona qualità). Una valutazione su un campione determina se questo approccio è adatto.
D: Come vengono trasmessi i dati estratti agli strumenti esistenti? R: Diverse modalità possono essere considerate: API, export di file strutturati (JSON, CSV) o scrittura diretta in un database. La scelta dipende dagli strumenti già in uso.
Per approcci complementari, vedi: - Automazione fatture — per l'estrazione specifica su documenti finanziari - Classificazione documenti — per organizzare i documenti prima dell'estrazione - Analisi documenti — per l'analisi approfondita del contenuto documentale - Ricerca documenti — per ritrovare documenti specifici nel patrimonio documentale
Ogni azienda ha i propri processi, vincoli e strumenti. Gli esempi presentati su questo sito servono a illustrare ciò che può essere ipotizzato in diversi contesti.
