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  • 19 Aprile 2021

Come digitalizzare documenti e classificare dati grazie all’Intelligenza Artificiale

Come digitalizzare documenti e classificare dati grazie all’Intelligenza Artificiale

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di Maurizio Crisanti

Digitalizzare i documenti di un’azienda presenta numerosi vantaggi. Se la trasformazione di documenti in file PDF per l’archiviazione è una tecnologia in uso da anni, le nuove frontiere offerte dall’Intelligenza Artificiale permettono di dare nuova vita agli archivi, trasformandoli in fonti di dati.

In ogni azienda sono archiviati documenti fiscali, contratti, corrispondenza, fatture e tutto il flusso di documenti che riguarda la tipologia di business di riferimento. La digitalizzazione dei documenti è già comunemente diffusa, con la finalità di efficientare gli spazi fisici e di consentire la consultazione sulla base di parametri indicati, spesso manualmente, al momento dell’archiviazione digitale dei supporti cartacei.

L’AI applicata alla digitalizzazione dei documenti

Anche in un processo adottati da anni, l’evoluzione digitale può portare innovazione e nuovo valore. L’ AI, secondo gli esperti, costituisce soprattutto uno strumento per automatizzare attività ripetitive, elaborando grandi quantità di dati per affidare a specifiche piattaforme una serie di attività di routine. Negli ambienti di lavoro, la digitalizzazione di documenti con strumenti che utilizzano algoritmi di AI e Machine Learning aiuta a semplificare i processi più critici per l’azienda.

In molti contesti sono ancora presenti grandi quantità di documenti cartacei, di valore significativo, che devono essere convertiti in una forma digitale. Immaginiamo ad esempio le cartelle cliniche, i contratti, i documenti notarili e di studi legali, i documenti fiscali e le fatture o i moduli di ogni genere.  

La novità è che ora è possibile avvalersi di piattaforme in grado di estrarre dati di valore dai documenti sottoposti a scansione.

Come funziona la digitalizzazione dei documenti?

Il processo di digitalizzazione più utilizzato prevede una sorta di routine. Queste le fasi.

1) Scansione

Questo è il primo passo. Dopo aver scansionato i documenti cartacei con dispositivi specifici, oggi molto evoluti – che permettono anche la scansione di volumi rilegati, automatizzando il cambio di pagina – ne vengono generate immagini digitali. 

2) Riconoscimento ottico dei caratteri

Il riconoscimento ottico dei caratteri, o OCR, è un metodo per trasformare un’immagine scansionata in testo. Una volta che il documento cartaceo è stato digitalizzato è infatti necessario che uno specifico software lo trasformi in testo. Esaminando le linee e le curve della scansione, l’OCR determina pertanto se una combinazione è un segno particolare o una lettera dell’alfabeto, trasformando la scansione in un file testuale.

3) Gestione dei documenti

In genere la gestione dei file digitali viene effettuata attraverso una piattaforma di Document Management System, o DMS, che permette una gestione efficiente dei documenti digitali attraverso funzioni di ricerca e archiviazione sicura, anche in cloud. 

Come l’AI e il Machine Learning efficientano il processo di digitalizzazione di documenti

L’adozione di strumenti di Intelligenza Artificiale applicata alla digitalizzazione di documenti permette:

Il miglioramento delle funzionalità OCR

Già nella fase di elaborazione con il tool OCR, l’Intelligenza Artificiale e la funzione di autoapprendimento applicata alla digitalizzazione dei documenti consentono di migliorare dinamicamente la capacità del software di trasformare le immagini in testo corretto e rispondente pienamente all’originale. È esperienza comune che i software OCR tradizionali commettano errori nell’estrazione del testo, dovuti alla qualità del documento originale, alla tipologia di carta, a segni presenti sulla copia, alla presenza di righe o riquadri. Nel caso di progetti e cianografie o modulistica, ad esempio, un normale sistema OCR non riesce a rilevare la posizione del testo, mentre una piattaforma OCR guidata dall’AI, adeguatamente addestrata, è in grado di farlo.

L’individuazione della struttura logica di un documento grazie all’AI

Il riconoscimento della struttura logica del documento permette di analizzare titoli, intestazioni, sezioni e parti tematicamente coerenti. In questo modo si dà valore ai testi, consentendo l’estrazione di informazioni pertinenti, l’indicizzazione e l’archiviazione automatica, con la possibilità di rilevare collegamenti tra testi interconnessi. In questo modo i documenti diventano più facili da consultare, una volta archiviati digitalmente, e questo aspetto riduce ulteriormente la dipendenza dagli originali cartacei.

La redazione automatica e coerente dei documenti digitalizzati

Essere in grado di “leggere” automaticamente le informazioni ha un altro importante utilizzo. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono raccogliere dati e informazioni importanti estraendole dai documenti. Le aziende sono quindi in grado di estrarre set di dati specifici dai propri archivi. È possibile ottenere informazioni su quanti documenti presentano una specifica caratteristica, quali riguardano un singolo cliente o una singola tematica, e di estrarre statistiche o di generare fatture avvalendosi di un tool per la fatturazione automatica.

Tra i vantaggi della digitalizzazione di documenti con piattaforme di Intelligenza Artificiale c’è l’integrazione con i processi aziendali. I documenti possono essere inviati automaticamente al collaboratore o al reparto a cui sono destinati in base a routine di lavoro basate su semplici regole. In questo modo i flussi di documenti interni all’azienda vengono automatizzati.

Sono tante le prospettive della digitalizzazione dei documenti mediante l’AI. Certamente la datizzazione dei documenti è una scienza in continua evoluzione ed è necessario avvalersi di professionisti per mettere in campo un sistema efficiente, che ne velocizzi la gestione, faccia risparmiare tempo e denaro e permetta la monetizzazione dei dati estratti, quando possibile. FinScience con la soluzione Knowledge Discovery Machine ha maturato una esperienza nella gestione digitale di documenti in vari ambiti professionali ed è in grado di rispondere alle esigenze di digitalizzazione e valorizzazione dei documenti digitalizzati.

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