20 giugno 2023
Nell’era digitale, la gestione efficiente dei documenti è diventata una priorità per molte organizzazioni. La quantità di informazioni generate e archiviate sotto forma di documenti digitali è in costante aumento, rendendo necessaria l’adozione di soluzioni avanzate per la loro gestione. In questo contesto, la document intelligence si è affermata come una tecnologia promettente, capace di rivoluzionare l’elaborazione dei documenti in modo intelligente e automatizzato. In questo articolo, esploreremo la document intelligence, le sue applicazioni e i suoi benefici per le imprese moderne.
Cos’è la document intelligence?
La document intelligence (DPA – Document Intelligent Processing) è una disciplina che combina intelligenza artificiale (IA) e tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere, analizzare e gestire i documenti digitali in modo automatico. L’obiettivo principale è consentire alle organizzazioni di estrarre informazioni rilevanti dai documenti, di automatizzare i processi di classificazione e di rendere più efficiente l’accesso alle informazioni.
Applicazioni della document intelligence:
La document intelligence ha diverse applicazioni pratiche in diversi settori e industrie. Alcuni esempi includono:
Automazione dei processi aziendali: La document intelligence consente di automatizzare i processi aziendali basati sui documenti. Ad esempio, i documenti possono essere classificati automaticamente in base al loro contenuto, indirizzando il flusso di lavoro appropriato per l’elaborazione successiva. Ciò riduce il carico di lavoro manuale e migliora l’efficienza operativa.
Ricerca e analisi di informazioni: L’analisi dei documenti è semplificata grazie alla document intelligence. I documenti possono essere analizzati per identificare tendenze, modelli o informazioni specifiche che possono essere utilizzate per prendere decisioni informate. Ad esempio, un’azienda di consulenza può utilizzare la document intelligence per analizzare report finanziari e identificare opportunità di investimento.
Customer relationship management (CRM): La document intelligence può arricchire i dati dei clienti all’interno di un sistema CRM. Ad esempio, i documenti inviati dai clienti possono essere analizzati automaticamente per estrarre informazioni quali nomi, indirizzi, numeri di telefono, consentendo di arricchire e mantenere aggiornati i dati del cliente in modo accurato.
Vantaggi della document intelligence:
L’implementazione della document intelligence può portare numerosi vantaggi alle imprese moderne. Alcuni dei principali vantaggi includono:
Maggiore efficienza operativa: L’automazione dei processi basati sui documenti riduce la dipendenza da compiti manuali ripetitivi, consentendo ai dipendenti di concentrarsi su attività ad alto valore aggiunto.
Riduzione degli errori: La document intelligence riduce il rischio di errori umani associati alla gestione dei documenti, migliorando l’accuratezza e l’affidabilità delle operazioni aziendali.
Accesso rapido alle informazioni: Con la document intelligence, è possibile cercare e recuperare informazioni specifiche dai documenti in modo rapido ed efficiente, consentendo ai dipendenti di prendere decisioni informate in tempi più brevi.
Miglioramento della conformità normativa: La document intelligence facilita la conformità alle normative e alle politiche aziendali, consentendo di identificare facilmente documenti pertinenti e di applicare misure di sicurezza adeguate.
La document intelligence sta rivoluzionando il modo in cui le organizzazioni gestiscono i loro documenti digitali. Grazie all’uso di intelligenza artificiale e tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale, le imprese possono automatizzare i processi, analizzare informazioni rilevanti e migliorare l’efficienza complessiva. Con i suoi numerosi vantaggi, la document intelligence è destinata a diventare un elemento chiave nella trasformazione digitale delle imprese nel futuro prossimo.
Come funziona la document intelligence.
Ecco uno schema semplificato del funzionamento della document intelligence:
Acquisizione dei documenti: I documenti vengono acquisiti attraverso scanner, applicazioni di caricamento o integrazioni con sistemi aziendali, come ad esempio e-mail o servizi cloud.
Preprocessing: I documenti acquisiti vengono sottoposti a una fase di preprocessing per migliorare la qualità e facilitare la successiva analisi. Ciò può includere operazioni come la riduzione del rumore, la rimozione di bordi indesiderati, la normalizzazione dell’illuminazione e il miglioramento del contrasto.
Riconoscimento ottico dei caratteri (OCR): I documenti vengono passati attraverso algoritmi di OCR che analizzano le immagini dei caratteri e li convertono in testo digitale. Questo processo consente di rendere il contenuto dei documenti accessibile per ulteriori analisi.
Estrazione delle informazioni: Utilizzando tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e algoritmi di estrazione delle informazioni, la document intelligence identifica e estrae le informazioni rilevanti dai documenti. Queste informazioni possono includere nomi, date, numeri di riferimento, importi finanziari o qualsiasi altra informazione specifica richiesta.
Indicizzazione e categorizzazione: Il contenuto dei documenti viene elaborato per assegnare etichette, tag o categorie in base al loro contenuto. Questo aiuta nell’organizzazione e nella classificazione dei documenti per una ricerca e un recupero successivi più efficienti.
Archiviazione e gestione dei documenti: I documenti vengono archiviati in un sistema di gestione dei documenti (DMS) o in un repository appropriato, insieme alle informazioni estratte e alle etichette associate. Ciò consente di organizzare e recuperare facilmente i documenti in base alle necessità aziendali.
Ricerca e recupero: Utilizzando funzionalità di ricerca avanzate, gli utenti possono cercare documenti specifici utilizzando parole chiave, frasi o criteri di ricerca avanzati. La document intelligence recupera rapidamente i documenti corrispondenti alle richieste degli utenti.
Analisi e insights: La document intelligence può anche fornire analisi e insights sul contenuto dei documenti. Ad esempio, può identificare tendenze, modelli o anomalie all’interno di un insieme di documenti, fornendo informazioni utili per la pianificazione aziendale, l’ottimizzazione dei processi o l’individuazione di potenziali rischi o opportunità.
Automazione dei processi: La document intelligence può essere integrata con sistemi di automazione dei processi aziendali (RPA) o sistemi di gestione dei processi aziendali (BPM) per automatizzare flussi di lavoro basati su documenti. Ad esempio, può essere configurata per avviare processi di approvazione o notifiche in base a determinati trigger identificati nei documenti.
Esempi di applicazioni della document intelligence:
Gestione CV
Un esempio concreto di document intelligence è l’elaborazione automatica dei curriculum vitae (CV) per il processo di selezione del personale. In molte aziende, il reclutamento di nuovi dipendenti richiede la revisione di un gran numero di CV inviati dai candidati. Questo compito può essere estremamente laborioso e richiedere molto tempo per esaminare manualmente ogni documento.
Tuttavia, utilizzando la document intelligence, è possibile automatizzare questo processo. L’intelligenza artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale possono essere applicate per analizzare e comprendere i contenuti dei CV in modo automatico. Questo include l’estrazione di informazioni chiave come l’esperienza lavorativa, l’istruzione, le competenze, le certificazioni e altre informazioni pertinenti.
Attraverso algoritmi di machine learning, la document intelligence può anche valutare la rilevanza dei candidati rispetto ai requisiti specifici del lavoro. Ad esempio, può identificare competenze chiave richieste e confrontarle con quelle elencate nel CV, assegnando un punteggio di compatibilità. In questo modo, i reclutatori possono risparmiare tempo ed energie nella valutazione dei candidati, concentrandosi solo su quelli che soddisfano i criteri specifici.
Inoltre, la document intelligence può supportare l’archiviazione e l’organizzazione dei CV all’interno di un database. I CV possono essere automaticamente classificati in base alle competenze, all’esperienza o ad altre categorie rilevanti. Ciò semplifica il recupero dei CV pertinenti quando si cerca un candidato adatto per una determinata posizione.
In sintesi, l’utilizzo della document intelligence nell’elaborazione dei curriculum vitae migliora significativamente l’efficienza del processo di selezione del personale. Riduce il carico di lavoro manuale dei reclutatori, accelera la ricerca dei candidati adatti e migliora la precisione delle valutazioni. Questo è solo uno degli innumerevoli esempi di come la document intelligence stia trasformando la gestione dei documenti nelle diverse aree di attività.
Gestione contratti
Un altro esempio di document intelligence è l’analisi automatizzata dei contratti. Le aziende gestiscono una vasta quantità di contratti, che possono essere complessi e richiedere una revisione accurata per garantire il rispetto dei termini e delle condizioni pattuite.
Utilizzando la document intelligence, è possibile analizzare i contratti in modo automatico per identificare clausole chiave, termini importanti e informazioni critiche. L’intelligenza artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale consentono di comprendere il significato dei testi contrattuali e di estrarre le informazioni pertinenti.
Ad esempio, la document intelligence può individuare clausole di riservatezza, clausole di pagamento, scadenze contrattuali, obblighi e responsabilità delle parti coinvolte. Questo processo automatizzato consente di risparmiare tempo e ridurre il rischio di errori umani nella revisione contrattuale.
Inoltre, la document intelligence può facilitare la comparazione dei contratti. Ad esempio, è possibile confrontare diversi contratti per individuare similitudini e differenze nelle clausole e nelle condizioni. Ciò può essere utile per l’analisi delle prestazioni contrattuali, per la negoziazione di nuovi contratti o per l’individuazione di potenziali problemi o opportunità.
La document intelligence può anche aiutare nella gestione delle scadenze contrattuali. Ad esempio, può essere configurata per inviare notifiche automatiche quando si avvicina una scadenza o un evento importante previsto dal contratto. Questo aiuta a garantire il rispetto dei tempi e a evitare penalità o controversie.
Complessivamente, l’applicazione della document intelligence nell’analisi dei contratti offre numerosi vantaggi, tra cui una maggiore efficienza nella revisione contrattuale, una migliore comprensione dei termini e delle condizioni, una riduzione del rischio di errori e una gestione più accurata delle scadenze contrattuali.
