Power Platform
文档处理应用程序使用机器学习和人工智能 (AI) 从文档和表单中提取数据。他们获取数据（例如电子邮件或纸质形式的发票、收据和交货单中的信息），将其数字化，然后以结构化数据库格式存储。这些数据随后被导入到目标系统中，例如企业资源规划 (ERP) 或客户关系管理 (CRM) 解决方案。文档处理应用程序所提供的效率可以对企业如何节省资金、提高生产力以及将员工从重复的低价值、易出错的任务中解放出来产生重大影响。
找到将大量纸质文档数字化的解决方案是许多企业在某些时候都会面临的挑战。文档处理应用程序极大地提高了这一领域的效率，不仅消除了人工数据输入这种劳动密集型任务，还为企业提供了有关如何更好利用数据的见解。
文档处理基于光学字符识别 (OCR)、机器学习和流程机器人自动化 (RPA) 技术。这三个元素基本上能够以类似于人类的方式解释和理解信息。
通过结合使用 OCR、机器学习和 RPA，文档处理通常按以下步骤操作：
扫描纸质文档、PDF、电子邮件和电子资料等来源的数据并将其数字化。
对于扫描得到的数据，通过以下方式提高其质量和准确度：纠正偏斜角、通过消除所有背景斑点或标记来降噪，以及剪裁掉图片多余的外围区域。
根据格式、内容和类型将文档分为不同的类别，这有助于更好地提取数据和将数据存档。
这是流程中的一个重要步骤，在此步骤中，OCR 从文档中提取数据并定义需要转换的类型（例如名称、编号、日期、手写文本）。
RPA 会检查和验证所有数据，然后再将其移到相关系统、数据库和工作流。在此阶段，任何不准确之处都会被标记以供人工审核和修正。
一旦所有其他流程运行，即会通过应用编程接口将数据发送到相关数据库和存储库。
深度学习文档依靠神经网络识别数据模式的能力与文档处理相结合，特别适合文档和布局分析、文本识别和文档检索。与人类大脑的学习方式非常相似，神经网络通过获取越来越多的信息和知识来收集多层信息，从而逐渐变得越来越聪明。
深度学习文档分析利用它的能力，通过不同的神经网络算法（主要是卷积和递归）为类人 AI 提供支持。卷积神经网络过滤图像以检测其中的每个元素，而递归神经网络能够记住数据点，从而形成预测未来结果的能力。
自动化文档处理通过提供速度、准确性和可伸缩性来改进业务流程并提高团队效率。这可能对法律、房地产、医疗和银行等行业如何改善其流程和盈利情况产生了深远的影响。
自动化文档处理的主要优势包括：
一旦将文档数字化，任何有权查看它们的人便几乎能够随时随地访问它们。
企业可以将他们的文件加密，并分配相应的安全级别以保护他们的数据免遭非预期用户访问。
通过消除耗时且费用高昂的纸质文件管理流程，使员工有更多时间来致力于实现业务关键目标和提高工作效率。
使用文档自动化时不需要手动输入数据，因此，文档的准确度和质量大幅提高。
各部门不同团队的员工可以一起共享和处理文档，保持实时了解文档状态。
利用文档自动化，可对持续应用到工作流的模板和结构实施标准化。
选择文档处理解决方案取决于特定于你的需求的因素。需要考虑的最重要的决定之一是你希望解决方案在云端运行还是在你所在位置的本地运行。基于云的系统由提供商收费托管，可自动保存所有数据，使所有内容都可以在线访问。本地解决方案意味着你将使用自己的服务器和存储，自行维护，并自行运行备份。
有关选择文档处理解决方案的其他重要注意事项包括：
最好拥有多种搜索选项，包括文件名和类型、内容和修改日期。最好也能够分配元数据和标签来组织所有文件。
文件结构一定要确保对所有用户均易于使用且非常合理。
系统应允许你限制对敏感文档的访问并设置用户的权限。
所有员工均应能够轻松使用系统，不会对系统产生困惑，并且不会影响日常任务。
确保你能够将系统与已经在用的程序（如电子邮件客户端及客户关系软件）结合使用。