智能文档处理（IDP）解析：优势与应用场景-来也

随着数字化转型的不断推进，企业数据量呈现出爆炸式增长。在快速增长的数据中，非结构化数据占比高达80%。

由于格式复杂、标准多样，非结构化数据处理起来既困难又耗时。面对海量非结构化数据，如果没有自动化解决方案，人工手动处理将面临巨大挑战。

即使有RPA和OCR加持，也只能自动解决一部分文档处理问题，仍需要人工手动干预才能从非结构化格式中提取相关数据。

而在RPA平台中嵌入IDP（智能文档处理）能力，可以把关键信息从半结构化/非结构化数据中提取出来，形成结构化数据，从而让RPA更快更好地处理文档数据，进一步实现业务流程的端到端自动化。

智能文档处理

（Intelligent Document Processing，IDP）

IDP基于光学字符识别（OCR）、计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、深度学习（DL）等人工智能（AI）技术，从各种文档格式中捕获、提取和处理数据，并将其转换为结构化的可用数据，从而为以文档为中心的业务流程提供端到端的自动化。“

IDP的优势

IDP是智能自动化的重要组成部分，能够与其他核心业务应用程序集成，最大限度地减少人为干预，处理复杂文档格式下的数据，并满足合规要求。

1降低成本

智能文档处理减少了手动处理文档、提取信息和向其他业务系统提供信息的成本。

2提高精度

仅提取数据是不够的。提取的数据必须是高精度和高质量的。高精度地提取数据对企业至关重要。IDP提供可训练的机器学习技术，用于不断提高分类精度。

3强大的自动化

IDP可以轻松地与RPA相结合，从而使企业能够简化业务操作，且几乎不需要人工参与，进一步实现业务流程的端到端自动化。

4提高生产力

由于IDP可以自动处理文档，几乎不需要人工交互，因此员工可以投入时间更好地分析数据，以专注于更具战略性的工作。“

IDP与OCR有何区别？

IDP通过OCR来提取数据，但技术上会更进一步。IDP结合了多种AI技术，即使是最难自动化的数据形式，也能被其识别提取。

OCR可以扫描文档并将其转换为机器可读的形式，但它无法像IDP那样理解数据。

例如，OCR可以从文档中识别出数字“1990”，但却不知道这些数字是出生日期的一部分。而IDP却能很好地根据上下文理解这一数据背后的含义。

简而言之，IDP易于设置和部署，可以识别和提取多种格式信息，不断学习，并随着时间的推移不断改进。

IDP与RPA相结合，可为企业提供比OCR识别更复杂、更精确的智能文档自动化解决方案。“

IDP的4大典型应用场景

1票据信息抽取

文档信息抽取是智能文档处理平台的核心能力之一。企业中存在大量需要从文档中抽取信息并进行处理的业务场景，例如从发票、报销单、发货单等不同类型的文档中抽取所需字段，进行录入、校验、比对等操作。

通常情况下，文档信息抽取需要用到机器学习技术。训练一个机器学习模型需要一定规模的标注数据，在文档信息抽取任务下训练机器学习模型面临两个挑战：

文档的类型繁多。即便是同一个类型的文档，其版式也可能存在多种。
很多文档类型是企业特有的，很难提前收集到数据并训练好模型，需要基于企业特有的文档数据，在小样本下训练出可用的模型，否则模型的训练成本太高。

IDP提供强大的文档信息抽取能力，通过使用视觉和语义信息进行建模，在处理类似发票、证件、发货单、完税证明等文档信息抽取任务时，只需极低的标注成本，就能达到非常好的效果。在遇到新数据格式带来的问题时，通过少量的标注干预，即可有效提升效果，让文档处理自动化变得更加容易。

2招投标公告处理

工程项目在招标时，通常会在各省市的公共资源交易中心网站上公开发布招标公告，公告内包含对项目信息的基本说明和对投标公司的要求等。

有投标意向的公司需要专业的员工去筛选有价值招标公告去投标，但是全国每天有大量（数千篇）新发布的招标公告，公告内包含大量的领域专业信息，形式多种多样（包含段落、列表和表格），因此对于筛选的员工来说压力巨大，需要大量的有经验的员工才能完成。

IDP技术可对大量招投标文档进行自动抓取、分析和匹配。通过对海量招标公告进行结构化处理，提炼出项目信息和投标要求，自动过滤与公司拥有的资质、历史业绩与公告要求不匹配的公告，大幅度减少了市场人员需要阅读的公告数量，减轻基层工作人员的负担。

3技术标准文档处理

IDP文档智能问答还可进行技术标准文档处理，赋能电网设备管理作业。

电网设备技术标准文档包含了各种设备的参数标准、技术条件、操作规范等内容，是电网员工对设备进行管理作业的基础。电网员工在展开设备运维检修作业时，须严格按照技术标准中的流程规范开展作业，存在大量设备技术标准的检索和问答需求。设备技术标准文档数量庞大，文档内容非常专业和复杂，包含大量专业术语和表格。由于这些原因，员工对于设备技术标准文档的使用效率和质量都不高。

IDP文档智能问答应用在电网设备作业场景中，通过对技术标准文档进行知识提炼和加工，并结合自然语言处理（NLP）、知识图谱（KG）等技术，智能问答系统能够满足业务人员对于文档检索和问答的需求，提升设备管理作业的效率和质量，减轻基层工作人员的负担。

*该解决方案同样也适用于其他需要对大量文档进行检索和查询的场景，可广泛应用于电力、能源、制造、医药等行业。

4保险理赔材料审核

在医疗保险理赔申请场景中，理赔专员收到理赔申请后，需要处理各种文档材料，再开始理赔流程。客户提交的理赔申请材料不仅包括理赔申请表，还有医疗证明材料，如检验单、处方单、化验单等多种文档。

这个场景适合采用RPA+IDP的解决方案，RPA机器人自动收集申请材料，利用IDP对各种文档进行分类、信息抽取和分析后，再由RPA机器人完成材料录入的繁琐过程。

但是，IDP对文档进行分类是基于一定概率来判断的，信息抽取也具有少量的失败率。因此，在形成正式的理赔之前，理赔专员还需要对材料进行审核，检验其完整性、一致性、准确性，对于IDP分类识别有误的地方，需要及时修正后，才能正式开始理赔程序。

通过人机协同中心，可将RPA、IDP的数据处理工作和理赔专员的审核工作无缝衔接起来。采用RPA和IDP完成数据收集、分类、抽取等前置处理步骤之后，机器人会将原始的单据照片以及处理得到的数据上传到人机协同中心，并等待理赔专员的审核。

理赔专员接收到人机协同中心的任务处理通知后，可以查看数据和表单进行核对；如果有需要修改的数据，直接在人机协同中心上进行修改即可。

人工处理完后，机器人会接收到理赔专员审核修改后的数据，再进行后续的操作步骤。这样，RPA和IDP完成了繁琐的单据信息抽取和整理，理赔专员只要在人机协同中心进行审核，两者配合，可端到端实现保险理赔材料审核的自动化，在提升效率的同时，又保障了业务的准确性。

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