Le traitement intelligent des documents peut-il stimuler l'hyperproductivité ?
Le traitement intelligent des documents (TID) est l'un des trois outils d'IA les plus performants en matière d'automatisation. Aujourd'hui, près de 4 organisations sur 10 pilotent des projets liés au traitement intelligent des documents.
L'automatisation intelligente des processus infusée par l'IA, comme l'IDP, est tellement prisée que McKinsey a défini une nouvelle priorité pour les chefs d'entreprise en 2024 : Trouver des moyens inexploités de surpasser les concurrents qui bricolent des technologies similaires.
La question n'est plus de savoir si vous utilisez l'hyperautomatisation, mais comment vous l'utilisez. Alors que tout le monde réclame une stratégie unique, l'hyperproductivité est le moyen par lequel les leaders de l'automatisation s'assurent des gains que les autres organisations n'obtiennent pas.
Qu'est-ce que le traitement intelligent des documents ?
Le traitement intelligent des documents (TID) est une branche des outils d'intelligence artificielle et de vision par ordinateur qui a été réorientée vers l'entreprise. Des technologies similaires sont utilisées tous les jours. Les voitures semi-autonomes peuvent faire la différence entre les conteneurs de restauration rapide et les rails K. Nos smartphones classent automatiquement les photos de tante Jeanine et de notre meilleur ami de collège dans des albums distincts. Nos smartphones classent automatiquement les photos de tante Jeanine et de notre meilleur ami de l'université dans des albums distincts.
Grâce à la reconnaissance optique de caractères (OCR), l'IDP peut extraire des informations du monde réel et aider les ordinateurs à les comprendre. Téléchargez une demande de prêt hypothécaire et l'IDP peut "lire" son contenu pour en extraire des informations telles que le prénom, l'adresse et le numéro de sécurité sociale. Il utilise un ensemble d'yeux numériques pour dépouiller les informations importantes contenues dans les documents imprimés, les photos et les documents scannés, le tout sans intervention humaine. L'IDP est l'alternative la plus efficace et la plus intuitive à l'automatisation des processus robotiques (RPA).
Une autre technologie, le traitement du langage naturel (NLP), confère à l'IDP encore plus de puissance qu'un balayage conventionnel. Vous l'avez vu faire tourner les roues d'outils d'intelligence artificielle tels que ChatGPT et Google Gemini. L'IDP ne se contente pas de recueillir des faits à partir de documents, mais peut également comprendre leur contexte.
Cet avis est-il positif ou négatif ?
Je n'ai jamais vu un document formaté de la sorte, mais il présente suffisamment de similitudes avec d'autres accords pour que je sache qu'il s'agit d'un contrat.
Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont IDP raisonne avec les documents pour aider votre équipe à organiser, rechercher et donner un sens à vos données.
Hyper-productivité et traitement automatisé des documents
Avec l'IDP, le contenu des documents devient facilement utilisable. Associé à d'autres tâches automatisées, vous pouvez le modifier, y effectuer des recherches ou le copier-coller à un autre endroit. Les documents les plus importants pour votre organisation - candidatures, formulaires de demande, notes de réunion, factures - sont instantanément introduits dans vos systèmes en un clin d'œil.
L'IDP est un expert en IA capable de lire et d'organiser toutes sortes de données. Il peut s'agir d'un document structuré, dans lequel les informations apparaissent généralement au même endroit. Pensez à un reçu qu'un employé soumet pour obtenir un remboursement.
En général, le nom de l'entreprise apparaît tout en haut, les articles et leurs coûts étant organisés en dessous. Même avant l'ère de l'IA omniprésente, les robots logiciels, comme la RPA, parvenaient à extraire des données de documents organisés de manière rigide.
Mais l'IDP va plus loin en maîtrisant également les données non structurées. Par exemple, il peut identifier automatiquement des informations dans un document peu structuré, comme une image. Voyez par vous-même : prenez une photo d'un numéro de téléphone avec votre smartphone et il vous invitera à le composer. Vous pouvez également tester l'outil AI Data Extraction de ProcessMaker avec un identifiant de votre choix.
Imaginez maintenant ce processus à l'échelle d'une organisation, en passant au peigne fin des millions de documents pour trouver l'information exacte dont vous avez besoin. Ensuite, il exécute une action définie sur la base de ses conclusions. L'IDP intègre le contenu des documents dans vos processus.
Imaginez-la en action :
- Extraire les détails d'une facture papier : l'information passe ensuite par un flux de paiement automatisé. Le système connaît automatiquement le montant de la facture (400 dollars) et décide de la marche à suivre en fonction des données extraites par l'IDP.
Votre moteur de règles paie automatiquement les factures inférieures à 500 $. Et voilà, les factures sont scannées, validées et payées en toute simplicité. (Essayez de créer votre propre processus d'approbation des factures en décrivant simplement ce dont vous avez besoin en quelques mots !)
- Alimenter une base de données clients avec des formulaires manuscrits : Des coopératives de crédit aux cabinets médicaux, de nombreux secteurs d'activité demandent encore à leurs clients de remplir des documents à la main. Au lieu de saisir à la main des informations telles que le numéro de téléphone et l'adresse électronique, il suffit de laisser l'IDP s'en charger. L'IDP extrait les données de manière intuitive, même pour les clients ou les patients qui mélangent toujours les champs des formulaires.
- Exécuter des contrôles de connaissance du client sur les détails des clients : L'IDP peut extraire des identifiants personnels de milliers de documents d'identité délivrés par les gouvernements, tels que les passeports et les permis de conduire, dans le monde entier. Au lieu d'attendre qu'un employé tape manuellement un nom dans une base de données de lutte contre le blanchiment d'argent, créez une séquence IDP autonome. L'IDP peut saisir les détails du client et les faire passer par un processus automatisé qui recherche les fraudeurs connus, le tout en quelques secondes.
Avec l'IDP, vous pouvez relever le défi de l'automatisation des documents et commencer à profiter du multiplicateur de performance de 2024 : Hyper-Productivité.
Avantages de la combinaison du traitement intelligent des documents et de l'hyperproductivité
Voici pourquoi l'IDP accélère les gains d'hyperproductivité pour 2024 :
- Sans outils d'automatisation, 60 à 73 % de toutes les données d'entreprise ne sont pas traitées, ne sont pas remarquées ou ne sont pas analysées. L'aptitude de l'IDP à lire rapidement des milliers de documents est une excellente nouvelle pour les organisations inondées de données. Non seulement vous parviendrez enfin à résorber votre retard de traitement, mais vous pourrez augmenter le temps de réponse moyen et, par conséquent, la satisfaction de vos clients. L'IDP vous aide également à dénicher des idées créatives à partir de données auparavant inaccessibles et à trouver ces joyaux qui pourraient être la clé pour surpasser la concurrence.
- Le traitement manuel mobilise énormément de ressources. Une étude révèle que le traitement manuel des factures peut coûter jusqu'à 9 dollars par facture. L'IA et l'automatisation s'associent pour réduire les coûts à moins de 1,50 $, souvent proches de zéro.
- IDP se targue d'un taux de précision de 99 %, ce qui est une excellente nouvelle pour les opérations qui reposent sur la saisie manuelle des données. En revanche, 90 % des feuilles de calcul contiennent des erreurs. Qu'il s'agisse de la survente de billets pour les Jeux olympiques de 2012 ou de la sous-déclaration de cas de COVID, des erreurs innocentes se glissent souvent dans les formules ou la communication avec les clients et tournent au désastre.
- Des documents introuvables qui dévorent les gains de productivité. Une étude révèle que dans une entreprise de 2 000 employés, 16 000 euros par semaine sont gaspillés à rechercher inlassablement des informations dans des documents. Personne ne sait quel document est le plus à jour et une simple recherche d'information peut se transformer en plusieurs courriels. L' IDP met les bonnes informations à la portée de tous les membres de l'équipe.
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Voir l'IDP et l'hyperproductivité en action
KPN, l'une des principales sociétés de télécommunications d'Europe, était confrontée au problème de la chasse aux documents. Avec un grand nombre de contrats à gérer, le stockage de copies papier dans des classeurs n'était plus possible. Les directeurs commerciaux demandaient à voir les détails d'un accord et la chasse était ouverte - les employés passaient des heures à chercher la version actuelle.
Ils ont réorienté leur stratégie en adoptant un état d'esprit axé sur l'hyperproductivité. Grâce à l'IDP, ils ont téléchargé 2 millions de contrats papier dans le nuage. Grâce à l'extraction automatisée des métadonnées, les versions numériques sont instantanément consultables.
Mieux encore, leurs métadonnées sont désormais intelligentes. Au lieu de simplement extraire des détails de base directement du document, comme le titre ou le nom du fournisseur, l'IDP a appris à connaître le document grâce au traitement du langage naturel. Les employés de KPN pouvaient ainsi rechercher des indices plus nuancés que des termes de recherche stricts.
Au lieu de prendre la poussière dans un bureau au sous-sol, l'IDP a mis en lumière les données archivées, révélant de nouvelles informations précieuses et augmentant la productivité globale des équipes.
Le nombre de documents qui affluent dans votre organisation n'est pas près de ralentir : de l'avis général, les données vont augmenter de façon spectaculaire au cours de la prochaine décennie. Le traitement et la gestion manuels ne sont plus possibles, et il n'y a plus de place pour les erreurs humaines. Pour vous assurer que vous ne vous contentez pas de rester en tête de la concurrence, mais que vous la surpassez continuellement, l'IDP est la prochaine étape de votre parcours de transformation numérique.
