تستخدم معالجة المستندات الذكية (IDP) الذكاء الاصطناعي لأتمتة استخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة، مما يحسن الدقة والكفاءة للأعمال الحديثة.
معالجة المستندات الذكية (IDP) هي تقنية متقدمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لأتمتة استخراج البيانات ومعالجتها وتحليلها من أنواع متعددة من المستندات. على عكس الطرق التقليدية لإدخال البيانات، يمكن لـ IDP التعامل مع البيانات غير المهيكلة وشبه المهيكلة، مما يجعلها أداة قوية للأعمال الحديثة التي تتعامل مع كميات ضخمة من المعلومات.
في جوهرها، تعني معالجة المستندات الذكية أتمتة استخراج البيانات من المستندات وتحويل البيانات غير المهيكلة إلى معلومات منظمة وقابلة للاستخدام. تجمع بين عدة تقنيات من الذكاء الاصطناعي مثل تعلم الآلة (ML)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعرف البصري على الحروف (OCR)، وأتمتة العمليات الروبوتية (RPA) لقراءة وفهم ومعالجة المستندات كما يفعل الإنسان، ولكن بسرعة ودقة أكبر.
تتجاوز IDP مجرد التعرف على النصوص، فهي تفهم سياق البيانات داخل المستند، وتقوم بتصنيف المعلومات، واستخلاص النقاط ذات الصلة، ودمج هذه المعلومات في أنظمة الأعمال وسير العمل. تتيح هذه الإمكانية للمؤسسات تبسيط العمليات، وتقليل الأعباء اليدوية، وتحسين دقة البيانات.
تتضمن معالجة المستندات الذكية عدة خطوات متكاملة، تساهم كل منها في التعامل الفعال مع المستندات:
تبدأ العملية بالتقاط البيانات، حيث يتم جمع المستندات من مصادر متعددة. قد تكون هذه المستندات بتنسيقات مثل الصور الممسوحة ضوئياً، أو ملفات PDF، أو رسائل البريد الإلكتروني، أو الصور الرقمية. تقوم أنظمة IDP باستيعاب هذه المستندات وتحضيرها للمعالجة اللاحقة.
بعد التقاط المستندات، تأتي خطوة التصنيف. يستخدم النظام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتصنيف المستندات حسب نوعها — مثل الفواتير، العقود، النماذج، أو الإيصالات. ويعد هذا التصنيف التلقائي أمراً محورياً لتحديد كيفية معالجة كل مستند.
بعد التصنيف، يستخدم النظام تقنيتي OCR وNLP لاستخلاص البيانات ذات الصلة من المستندات. تقوم تقنية OCR بقراءة النص المطبوع أو المكتوب يدوياً وتحويله إلى نص مشفر آلياً. وتساعد NLP في فهم سياق ومعاني النص، مما يمكّن من استخراج بيانات هامة مثل أزواج القيم، والجداول، والكيانات.
يخضع البيانات المستخرجة للتحقق لضمان الدقة. يقوم نظام IDP بمقارنة البيانات مع قواعد أو قواعد بيانات محددة مسبقاً. إذا تم اكتشاف أي شذوذ أو تناقضات، يمكن للنظام وضع علامة عليها للمراجعة. وتحتوي بعض الأنظمة المتقدمة على حلقات تغذية راجعة يتعلم منها النموذج باستمرار لتحسين دقته.
يتم بعد ذلك دمج البيانات التي تم التحقق منها في أنظمة الأعمال مثل تخطيط موارد المؤسسات (ERP)، أو إدارة علاقات العملاء (CRM)، أو قواعد بيانات أخرى. يتيح هذا التكامل أتمتة العمليات اللاحقة مثل معالجة الدفعات، أو إعداد العملاء، أو فحوصات الامتثال بشكل سلس.
من المميزات الفارقة لـ IDP قدرتها على التعلم والتكيف مع مرور الوقت. من خلال خوارزميات تعلم الآلة، يتحسن أداء النظام مع كل مستند تتم معالجته، ليصبح أكثر قدرة على التعرف على الأنماط والتعامل مع صيغ جديدة للمستندات وتقليل الأخطاء.
تعتمد معالجة المستندات الذكية على مجموعة من التقنيات المتقدمة لتعمل بفعالية:
يشكل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة العمود الفقري لـ IDP. تتيح هذه التقنيات للنظام محاكاة الوظائف الإدراكية البشرية. يتم تدريب نماذج تعلم الآلة على مجموعات بيانات ضخمة للتعرف على الأنماط واتخاذ القرارات والتحسن مع الوقت دون برمجة صريحة.
تحول تقنية OCR أنواعاً مختلفة من المستندات، مثل المستندات الورقية الممسوحة ضوئياً أو الصور الملتقطة بالكاميرا، إلى بيانات قابلة للتحرير والبحث. يمكن لـ OCR المتقدم التعامل مع خطوط وأنماط كتابة ولغات متعددة، مما يوفر مدخلاً نصياً لمعالجة البيانات اللاحقة.
تسمح NLP لأجهزة الحاسوب بفهم اللغة البشرية وتفسيرها وتوليدها. في IDP، تساعد NLP في فهم سياق النص وتحديد الكيانات (مثل الأسماء والتواريخ والمبالغ)، واستخلاص المعلومات ذات الصلة بدقة.
تقوم RPA بأتمتة المهام المتكررة من خلال محاكاة تفاعل الإنسان مع الأنظمة الرقمية. في سياق IDP، يمكن لـ RPA أتمتة نقل البيانات بين الأنظمة، وتفعيل سير العمل بناءً على البيانات المستخرجة، والتعامل مع الاستثناءات.
تقدم IDP العديد من المزايا للمؤسسات:
تستطيع أنظمة IDP معالجة كميات كبيرة من المستندات بسرعة ودقة، مما يتيح توسيع العمليات دون زيادة متناسبة في الموظفين أو التكاليف. وتعد هذه القابلية للتوسع أساسية للأعمال المتنامية أو التي تواجه تغيرات في حجم العمل.
من خلال أتمتة إدخال البيانات اليدوي والمهام المتكررة، تقلل IDP بشكل كبير من تكاليف العمالة، وتقلل كذلك من الأخطاء التي قد تؤدي إلى إعادة العمل أو مشكلات الامتثال المكلفة.
تقلل الأتمتة من الأخطاء البشرية المرتبطة بإدخال البيانات اليدوي. ويضمن استخدام الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة أن النظام يتحسن باستمرار في دقته مع مرور الوقت.
تبسط IDP سير العمل من خلال تسريع معالجة المستندات. ويؤدي توفر البيانات بشكل أسرع إلى اتخاذ قرارات أسرع وتحسين خدمة العملاء.
يؤدي التحقق التلقائي والتعامل المتسق مع البيانات إلى تعزيز الامتثال للأنظمة والمعايير الصناعية. كما يمكن لـ IDP الاحتفاظ بسجلات تدقيق لتسهيل التقارير والتدقيقات.
تؤدي أوقات المعالجة الأسرع وتقليل الأخطاء إلى تحسين تجربة العملاء. على سبيل المثال، تعني الموافقات الأسرع على القروض أو تسوية المطالبات زيادة رضا العملاء وولائهم.
تجد معالجة المستندات الذكية تطبيقات متعددة في مختلف الصناعات. فيما يلي بعض الأمثلة:
معالجة سجلات المرضى:
يتعامل مقدمو الرعاية الصحية مع وثائق مرضى مكثفة، مثل التاريخ الطبي، وتقارير المختبرات، ونماذج التأمين. يمكن لـ IDP استخراج وتنظيم البيانات من هذه المستندات، لضمان الوصول إلى المعلومات بدقة وفي الوقت المناسب.
معالجة مطالبات التأمين:
تستخدم شركات التأمين الصحي IDP لأتمتة معالجة المطالبات، حيث يستخرج النظام البيانات من نماذج المطالبات، ويقوم بالتحقق من المعلومات مع السياسات، ويسرّع الموافقات.
معالجة الفواتير:
تتعامل الأقسام المالية يومياً مع العديد من الفواتير. تقوم IDP بأتمتة استخراج بيانات الفاتورة — أسماء الموردين، المبالغ، التواريخ — وإدخالها في أنظمة المحاسبة، مما يسرّع المدفوعات ويحسن الدقة.
طلبات القروض:
تعالج البنوك طلبات القروض عن طريق استخراج البيانات من المستندات المقدمة مثل كشوف الرواتب، والإقرارات الضريبية، والهويات. تسرّع IDP هذه العملية، مما يقلل من أوقات الموافقة.
تحليل العقود:
يستخدم المحامون IDP لمراجعة العقود واستخلاص البنود والشروط والالتزامات الهامة. توفر هذه الأتمتة الوقت وتقلل من مخاطر إغفال التفاصيل المهمة.
إدارة المستندات:
تتعامل مكاتب المحاماة مع كميات ضخمة من ملفات القضايا والمستندات القانونية. تساعد IDP في تنظيم وتصنيف واسترجاع المستندات بكفاءة.
مستندات الشحن:
تعالج شركات اللوجستيات بوليصات الشحن وقوائم التعبئة ونماذج الجمارك. تقوم IDP بأتمتة استخراج البيانات من هذه المستندات، مما يحسن كفاءة سلسلة التوريد.
إثبات التسليم:
يضمن التقاط والتحقق من مستندات إثبات التسليم دقة الفوترة وإدارة المخزون.
تصفية السير الذاتية:
تستقبل أقسام الموارد البشرية العديد من السير الذاتية للوظائف الشاغرة. يمكن لـ IDP استخراج معلومات المرشحين والمهارات والمؤهلات، مما يساعد في فرز المرشحين بسرعة.
مستندات التوظيف:
تصبح معالجة عقود العمل، ونماذج الضرائب، ومستندات الهوية أكثر كفاءة مع IDP، مما يضمن عملية توظيف سلسة.
تسعير الوثائق:
تستخلص IDP البيانات من طلبات التأمين، وتقييمات المخاطر، والمستندات الداعمة، لمساعدة القائمين على التسعير في تقييم المخاطر بشكل أكثر فعالية.
إدارة المطالبات:
تؤدي أتمتة استخراج البيانات من نماذج المطالبات والمستندات المساندة إلى تسريع معالجة المطالبات وتحسين رضا العملاء.
التحقق من المستندات:
تتطلب مؤسسات الإقراض العقاري مستندات عديدة من المتقدمين. تقوم IDP بأتمتة استخراج البيانات والتحقق منها من مستندات مثل كشوف الحسابات البنكية، وإثبات العمل، والتقارير الائتمانية.
فحوصات الامتثال:
يضمن التحقق التلقائي استيفاء جميع المتطلبات التنظيمية، مما يقلل من مخاطر عدم الامتثال.
تعد IDP عنصراً أساسياً في استراتيجيات الأتمتة بالذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات. إليك كيف ترتبط بالذكاء الاصطناعي، والأتمتة بالذكاء الاصطناعي، وروبوتات الدردشة:
تعتمد أنظمة IDP على تقنيات الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها جزءاً محورياً من جهود الأتمتة الذكية الشاملة. من خلال أتمتة معالجة المستندات، يمكن للمؤسسات إنشاء سير عمل آلي من البداية للنهاية. على سبيل المثال، في عملية الشراء:
يقلل هذا التكامل من التدخلات اليدوية، ويسرّع العمليات، ويحسن الدقة.
تُستخدم روبوتات الدردشة بشكل متزايد في خدمة العملاء والدعم. يمكن لتكامل IDP مع روبوتات الدردشة تعزيز قدراتها:
تحميل المستندات ضمن المحادثة:
يمكن للعملاء تحميل المستندات مباشرة من خلال واجهة الدردشة. يقوم نظام IDP بمعالجة هذه المستندات في الوقت الفعلي، ويرد روبوت الدردشة بناءً على ذلك.
الردود الشخصية:
من خلال استخراج المعلومات ذات الصلة من مستندات العملاء، يمكن لروبوتات الدردشة تقديم مساعدة مخصصة.
لا تقتصر IDP على استخراج البيانات فقط، بل تمكّن أيضاً من التحليل المتعمق عبر الذكاء الاصطناعي. يمكن للمؤسسات الاستفادة من هذه البيانات في التحليلات واتخاذ القرار:
التحليلات التنبؤية:
يمكن لتحليل الأنماط في المستندات المساعدة في توقع الاتجاهات، مثل سلوك العملاء أو عوامل المخاطر.
تحليل المشاعر:
باستخدام NLP، يمكن للأعمال قياس مشاعر العملاء من المراسلات المكتوبة، مما يساعد في تحسين الخدمات.
بينما تقدم IDP فوائد كبيرة، يجب على المؤسسات الانتباه إلى بعض التحديات المحتملة:
يتطلب التعامل مع المستندات الحساسة إجراءات أمان قوية. من الضروري ضمان تشفير البيانات، وضوابط الوصول، والامتثال للوائح مثل GDPR.
قد يتطلب التكامل السلس مع البنية التحتية الحالية لتقنية المعلومات تخطيطاً دقيقاً. يجب تقييم التوافق مع الأنظمة القديمة وتنسيقات البيانات.
قد يستلزم اعتماد IDP تغييراً في سير العمل وأدوار الموظفين. التدريب المناسب واستراتيجيات إدارة التغيير ضرورية لنجاح التنفيذ.
يتضمن إعداد أنظمة IDP تكوين نماذج الذكاء الاصطناعي، وقد يتطلب ذلك خبرة متخصصة. بعض الحلول تقدم نماذج مدربة مسبقاً أو واجهات سهلة الاستخدام لتقليل هذا التحدي.
حظي مجال معالجة المستندات الذكية (IDP) باهتمام كبير في السنوات الأخيرة نظراً لإمكاناته في إحداث ثورة في كيفية معالجة المستندات وفهمها. تتناول ورقة بحثية مميزة بعنوان “Document AI: Benchmarks, Models and Applications” للباحث لي كوي وآخرين (2021) مجال الذكاء الاصطناعي للمستندات، والذي يشمل تقنيات القراءة التلقائية وفهم وتحليل مستندات الأعمال. تبرز هذه الدراسة دور التعلم العميق في تقدم تحليل تخطيط المستندات، واستخلاص المعلومات البصرية، وتصنيف صور المستندات. وتستعرض الورقة التحليل التقليدي القائم على القواعد التحليلية، والمقاربات الحديثة المعتمدة على التعلم العميق، وتسلّط الضوء على اتجاهات البحث المستقبلية في هذا المجال.
مساهمة هامة أخرى تأتي من “ورشة عمل حول فهم ذكاء المستندات” للباحثة سو يون كارين هان وآخرين (2023)، حيث جمعت هذه الورشة خبراء لمناقشة تحديات فهم المستندات واستخلاص المعلومات عبر مجالات مثل الأعمال والقانون والطب. وتؤكد الورشة الحاجة إلى تقنيات المعالجة التلقائية للمستندات، وتقدم تحدياً باستخدام مجموعة بيانات PDFVQA، التي تختبر النماذج على فهم المستندات متعددة الصفحات بشكل متتالي.
علاوة على ذلك، تُعرض تطورات إضافية في ورقة “نحو إطار تدريب مسبق متعدد المهام ومتعدد الوسائط لتعلم تمثيل المستندات” للباحث سوبوجيت برامانيك وآخرين (2022). يقترح هذا البحث إطار تعلم متعدد المهام يستخدم التدريب المراقب وغير المراقب لتطوير تمثيلات عامة للمستندات. ويشمل الإطار مهام تدريب مبتكرة لتحسين تعلم تمثيلات النص والتخطيط والصورة في المستندات، مع التركيز بشكل خاص على المستندات متعددة الصفحات. تم تقييم الإطار على مهام مختلفة، مما أظهر فعاليته في تصنيف المستندات، واستخلاص المعلومات، والاسترجاع.
معالجة المستندات الذكية (IDP) هي تقنية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تقوم بأتمتة استخراج البيانات وتصنيفها وتحليلها من أنواع مختلفة من المستندات، بما في ذلك الصيغ غير المهيكلة وشبه المهيكلة، مما يبسط سير عمل الأعمال ويحسن الدقة.
تجمع IDP بين تعلم الآلة (ML)، والتعرف البصري على الحروف (OCR)، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وأتمتة العمليات الروبوتية (RPA) لقراءة وفهم ومعالجة المستندات بكفاءة.
توفر IDP قابلية التوسع، والكفاءة من حيث التكلفة، ودقة محسنة، وتحسين الامتثال، والكفاءة التشغيلية، ورضا العملاء بشكل أفضل من خلال أتمتة المهام اليدوية لمعالجة المستندات.
تُستخدم IDP في الرعاية الصحية (سجلات المرضى، مطالبات التأمين)، والمالية (معالجة الفواتير، طلبات القروض)، والقانونية (تحليل العقود، إدارة المستندات)، واللوجستيات (مستندات الشحن)، والموارد البشرية (تصفية السير الذاتية)، والتأمين (تسعير الوثائق، إدارة المطالبات)، ومعالجة الرهن العقاري.
تتيح IDP التكامل السلس مع الأتمتة الذكية وروبوتات الدردشة، مما يسمح بتحميل المستندات في الوقت الفعلي، واستخراج البيانات تلقائياً، وتقديم ردود شخصية، وتبسيط سير العمل الشامل عبر عمليات الأعمال.
اكتشف كيف يمكن لـ FlowHunt مساعدتك في أتمتة سير عمل المستندات، تقليل العمل اليدوي، وزيادة الكفاءة التشغيلية من خلال حلول IDP المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
اكتشف حلاً قابلاً للتوسع لاستخراج بيانات الفواتير باستخدام OCR قائم على الذكاء الاصطناعي بلغة بايثون. تعلم كيفية تحويل ملفات PDF، ورفع الصور إلى واجهة FlowHunt ...
حوّل النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي أو النصوص الآلية إلى لغة طبيعية وجذابة تشبه أسلوب البشر باستخدام أداة محوّل النصوص الذكية المتقدمة. تعيد هذه...
يعمل إثراء المحتوى بالذكاء الاصطناعي على تحسين المحتوى الخام وغير المنظم من خلال تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لاستخلاص معلومات ذات معنى، وهيكلة المحتوى، واستخر...
