Non molto tempo dopo la laurea, alla fine del 2010, ho ricoperto un ruolo di analisi dei dati che mi ha segnato per tutta la vita. Si trattava di leggere centinaia di documenti, alcuni dei quali scritti a mano, e di inserire meticolosamente e faticosamente i dati all’interno di fogli di calcolo. Chi di noi non è stato segnato da un’esperienza simile? Ricordo di aver pensato, mentre passavo ore intere a copiare righe di testo da uno schermo all’altro, che doveva esserci un modo migliore. Per fortuna c’è.

Parliamo dell’analisi IA dei documenti.

Indice

Che cos’è l’analisi IA dei documenti?

Come funziona l’analisi IA dei documenti?

Esempi di analisi IA dei documenti: Come la usano le altre persone?

Domande frequenti sull’analisi IA dei documenti.

Come iniziare ad analizzare i documenti con l’intelligenza artificiale.

L’analisi IA dei documenti, chiamata anche intelligent document processing (IDP), è una moderna tecnologia di automazione che estrae, classifica, riassume e genera approfondimenti significativi sui dati contenuti in documenti di ogni tipo.

Pensa a qualsiasi processo che richieda l’estrazione di molti dati da documenti semi-strutturati o non strutturati: l’elaborazione delle richieste di risarcimento assicurativo o di rinnovo della polizza, l’elaborazione delle richieste di carte di credito o di prestiti, la fatturazione, l’accettazione di pazienti in ospedale, la stipula di contratti, l’elaborazione di ordini, e l’elenco continua. Uno strumento IDP è in grado di ordinare i documenti in categorie, riconoscendo la differenza tra una fattura, una richiesta di risarcimento e un ordine di acquisto. Quindi, può estrarre tutti i dati di cui hai bisogno e visualizzarli in un formato più strutturato che può essere facilmente analizzato da un essere umano o da una macchina e utilizzato nei flussi di lavoro automatizzati futuri.

Quanto più velocemente potresti lavorare se non dovessi più preoccuparti dell’elaborazione manuale dei dati? Su quali progetti più interessanti avresti il tempo di concentrarti?

E quali caratteristiche dovrebbe avere un buon strumento IDP nel 2024? Ecco i passi fondamentali seguiti dalla maggior parte dei moderni strumenti di analisi documentale IA e le tecnologie coinvolte nel processo:

Per prima cosa, l’IA deve leggere il documento. Se il documento è scritto a mano, un’immagine o un PDF scansionato di un documento fisico, l’IA utilizzerà il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per trasformarlo in un formato leggibile dalla macchina. L’OCR è una tecnologia che si basa su diversi tipi di carattere e stili di scrittura in grado di riconoscere i caratteri e convertirli in testo digitale.

Una volta che i dati sono leggibili, lo strumento di intelligenza artificiale dei documenti li interpreta utilizzando, come hai intuito, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), una tecnologia di ML che consente ai computer di comprendere il linguaggio umano. Pensa al modo in cui un chatbot capisce le richieste umane e risponde in modo appropriato (la maggior parte delle volte): questa è una forma di NLP.

Ora che l’intelligenza artificiale sa cosa dice il documento, può classificarlo in base al tipo. Può smistare le fatture in una pila virtuale e gli ordini di acquisto in un’altra. Alcuni strumenti IDP sono dotati di tipi di documenti preconfigurati, mentre altri ti permettono di personalizzare le categorie dei documenti creando le tue regole di classificazione.

I modelli di intelligenza artificiale più avanzati andranno oltre le regole e ti permetteranno di addestrarli su documenti che rappresentano le categorie che desideri utilizzare. Impareranno automaticamente le differenze tra le categorie e le classificheranno di conseguenza senza alcuno sforzo da parte tua.

L’addestramento di un modello di intelligenza artificiale, tuttavia, può essere impegnativo se lo si fa in modo tradizionale. Una piattaforma low-code come Appian può essere di grande aiuto. La piattaforma Appian ha una funzione di abilità IA preconfigurata che ti permette di evitare il complesso lavoro di sviluppo per addestrare, fornire e integrare l’IA. È tutto low-code, quindi tutto ciò che devi fare è puntare e cliccare.

Addestramento di un modello IA per classificare i documenti con le abilità di Appian AI

È qui che inizia l’incubo dell’inserimento dei dati e dove l’analisi IA dei documenti interviene per aiutarti, finalmente. Invece di dover copiare e incollare i dati da ogni documento in un formato più strutturato e utilizzabile, magari un database o un’applicazione aziendale, l’intelligenza artificiale lo fa per te. Il processo di estrazione dei dati è simile a quello di classificazione. Lo strumento IDP può funzionare in base a regole che gli dicono cosa cercare, oppure puoi addestrare un modello IA più avanzato con documenti campione contenenti dati simili a quelli che vuoi estrarre.

È qui che entrano in gioco le persone. (Non pensavi mica che fossimo completamente fuori dai giochi, vero?) Una volta che l’IA ha finito, puoi impostare un’attività di "riconciliazione" che coinvolgerà automaticamente un umano per verificare tutti o solo alcuni dei dati che l’IA ha classificato ed estratto. A volte, solo i documenti che sembrano in qualche modo insoliti vengono inviati per la riconciliazione, magari perché mancano informazioni o sono stati compilati in modo errato.

In questo modo, manterrai il contatto con una persona per gestire i casi eccezionali e assicurarti che l’IA funzioni come previsto. L’IA non è perfetta e la supervisione umana farà sempre parte del processo: il futuro dell’IA è un futuro di autonomia mista. I modelli di intelligenza artificiale possono però imparare dal modo in cui gli esseri umani gestiscono queste riconciliazioni, utilizzando l’ML per migliorare i loro algoritmi in modo da poter gestire casi simili in modo indipendente in futuro.

Con gli strumenti di intelligent document processing più semplici, l’estrazione dei dati è il punto in cui finisce il lavoro dell’intelligenza artificiale. Ma gli strumenti IDP con funzionalità di IA generativa possono andare oltre. Un’intelligenza artificiale generativa alimentata da un modello di linguaggio di grandi dimensioni sarà in grado di riassumere i tuoi documenti per te, fornendoti una panoramica delle informazioni chiave e delle tendenze. E se lavori su una piattaforma con una componente di chat IA, potrai fare domande sui tuoi documenti e ottenere immediatamente preziosi approfondimenti.

Le persone utilizzano l’analisi IA dei documenti per ogni tipo di processo, praticamente in ogni settore. Ecco alcuni esempi:

A cosa potresti dedicare la tua attenzione se non dovessi elaborare le fatture manualmente? Puoi utilizzare l’analisi IA dei documenti per classificare i documenti di fatturazione ed estrarre i dati, come i dettagli di fatturazione, le voci e le date di scadenza. Nel 2024 nessuno dovrebbe occuparsi manualmente dei dati delle fatture.

Automatizza l’onboarding dei dipendenti utilizzando l’analisi IA dei documenti per classificare i documenti di onboarding ed estrarre i dati da elementi come curriculum, moduli fiscali e documenti di identificazione. Elaborando questi documenti con l’intelligenza artificiale, eviterai al personale di dover passare ore a inserire i dati nei sistemi HR e renderai il tuo processo di onboarding più coerente e accurato, garantendo la conformità ai requisiti normativi.

I documenti legali non sono noti per il loro linguaggio incisivo e leggibile. Risparmia ai tuoi team il linguaggio legale gestendo i contratti in modo automatico. Puoi utilizzare l’analisi IA dei documenti per estrarre e organizzare le informazioni chiave dai documenti legali, come clausole, obblighi, date di scadenza e parti coinvolte. Naturalmente, non lasceresti processi cruciali come questo solo all’intelligenza artificiale. L’autonomia mista è il futuro e la supervisione umana è ancora fondamentale.

Per le compagnie assicurative, con le loro offerte di prodotti essenziali ma a volte difficili da differenziare, l’esperienza del cliente è particolarmente importante. Gli strumenti di analisi documentale dell’intelligenza artificiale creano un’esperienza più snella per le richieste di risarcimento assicurativo, estraendo e convalidando automaticamente i dati da moduli di richiesta, ricevute e referti medici per un’approvazione più rapida delle richieste, una riduzione del rischio di errori e un processo di rimborso o liquidazione più veloce.

Alzi la mano chi ama gli audit. Come immaginavo. Forse non è la cosa che preferisci, ma l’analisi IA dei documenti può almeno rendere più veloce la preparazione degli audit. Può essere utilizzata per estrarre e analizzare automaticamente le informazioni contenute nei documenti di politiche e procedure, nei registri finanziari e persino nelle e-mail. Automatizzare la parte di elaborazione dei documenti delle verifiche di conformità alle norme rende l’intero processo più rapido e accurato e ti aiuta a essere più preparato, riducendo le possibilità di incorrere in non conformità.

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La risposta breve è no. La maggior parte degli strumenti di analisi IA dei documenti non richiede alcuna competenza in materia di IA o di scrittura di codice. Poiché IDP è una tecnologia low-code o no-code, tutta l’infrastruttura di IA, machine learning e high-code è preconfigurata e avviene dietro le quinte. Tuttavia, gli sviluppatori professionisti utilizzano sempre IDP per velocizzare il loro lavoro e di solito possono aggiungere personalizzazioni codificate a mano per adattare lo strumento a casi d’uso molto particolari.

No, se scegli un fornitore che offre l’IA privata. Ma non tutti i venditori lo fanno. Molti fornitori di IA prendono tutti i dati che gli fornisci e li usano per addestrare e migliorare i loro modelli. Questo significa che tutti i tuoi dati vengono utilizzati per informare gli stessi modelli di intelligenza artificiale che potenzialmente stanno utilizzando i tuoi concorrenti. I prodotti di molti dei maggiori fornitori di IA funzionano in questo modo, quindi fai attenzione. Leggi le clausole scritte in piccolo. Un approccio all’intelligenza artificiale veramente privato significa che i tuoi dati vengono utilizzati solo per addestrare i tuoi modelli di intelligenza artificiale. E questo ha il duplice vantaggio di mantenere i tuoi dati al sicuro e di rendere le informazioni fornite dai modelli ancora più adatte alla tua organizzazione.

Non è necessario, ma combinare l’IDP con altri strumenti come la Robotic Process Automation (RPA) ti renderà sicuramente la vita più facile. Molti strumenti IDP vengono venduti come parte di una piattaforma con altre funzionalità di automazione integrate.

Se il tuo obiettivo è la velocità, l’utilizzo di IDP come parte di una piattaforma di automazione dei processi più ampia è probabilmente la scelta migliore. Quando le funzionalità di analisi IA dei documenti sono integrate in una piattaforma di automazione dei processi low-code, gli utenti possono lavorare in un ambiente visivo e drag-and-drop. Possono aggiungere con un semplice clic l’elaborazione dei documenti da parte dell’intelligenza artificiale, l’RPA, le regole di business e altri oggetti di progettazione ai modelli di processo che orchestrano i loro flussi di lavoro. È il modo più veloce per incorporare l’IDP nei processi organizzativi piuttosto che cercare di usarlo in modo isolato per le singole attività.

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Se puoi rispondere sì a due o più di queste domande, dovresti prendere in considerazione l’idea di consultare la guida che segue per aiutarti a iniziare l’analisi IA dei documenti.

1. Uno o più processi organizzativi prevedono la gestione di un elevato volume di documenti non strutturati?
2. Tu o il tuo team passate parte del vostro tempo ogni settimana a classificare manualmente o a estrarre dati dai documenti?
3. Uno dei tuoi obiettivi è aumentare la velocità dei processi organizzativi?
4. Vuoi utilizzare l’intelligenza artificiale nella tua azienda ma ti preoccupa la privacy dei dati?

Se due o più di queste domande ti sembrano pertinenti, dai un’occhiata alla guida pratica all’implementazione dell’IA privata, che illustra come l’analisi dei documenti dell’IA si inserisce in una più ampia strategia di adozione dell’IA.