Content Understanding та Document AI — просто пояснено

Рахунки, договори, квитанції, форми, відскановані PDF-файли та вкладення в електронних листах містять цінну бізнес-інформацію, але більшість засобів автоматизації досі мають труднощі з тим, щоб перетворити ці документи на надійні структуровані дані.

У цьому епізоді M365 FM – Simply Explained ми розбираємо Microsoft Content Understanding, Document AI, OCR, AI Builder, Power Automate, Dataverse і Power Apps та пояснюємо, як вони працюють разом, щоб перетворити документи на придатні до використання бізнес-дані та автоматизовані процеси.

Ви дізнаєтеся, чому традиційний OCR є лише початком. OCR може розпізнати текст, наприклад номер рахунку або суму, але він не визначає автоматично, чи є число ідентифікатором рахунку, номером замовлення на закупівлю, банківським рахунком, податковим значенням чи номером телефону. Document AI додає контекст, структуру та бізнес-значення витягнутій інформації.
Ми пояснюємо, як Microsoft Content Understanding може обробляти документи та зображення, витягувати визначені поля, класифікувати інформацію та повертати структуровані результати, які можуть використовувати наступні системи. Замість того, щоб просити ШІ підсумувати весь документ, організації можуть визначити схему з такими полями, як назва постачальника, дата рахунку, номер рахунку, загальна сума рахунку, тип документа та рядки позицій.

В епізоді також показано, як Microsoft Power Platform перетворює вилучення даних з документів на повноцінний бізнес-процес. Power Automate може виявляти нові документи в електронній пошті чи SharePoint, надсилати їх на обробку, перевіряти отриману інформацію, створювати записи, запускати погодження та спрямовувати винятки відповідальній особі.

Dataverse може зберігати структуровані записи документів і історію обробки, а Power Apps може надати інтерфейс для ручної перевірки, що дозволяє виправляти невизначену або відсутню інформацію.
Ми також розглянемо одну з найважливіших частин Document AI: показники впевненості та перевірку з участю людини (human-in-the-loop). Висока оцінка впевненості не означає автоматично, що значенню можна довіряти.

Критично важлива інформація, така як загальні суми рахунків, платіжні інструкції, банківські реквізити чи дати договорів, може потребувати додаткової перевірки за бізнес-правилами та існуючими системами.
Ви дізнаєтеся, як валідація може перевіряти, чи існують постачальники, чи відповідають замовлення на закупівлю, чи логічні суми, чи коректні дати та чи вже оброблено дублікати рахунків.
Саме поєднання вилучення за допомогою ШІ, правил валідації, управління та людського перегляду перетворює Document AI з вражаючої демонстрації на надійний бізнес-процес.

Ми також розглядаємо практичні перші сценарії використання, зокрема обробку рахунків, форми онбордингу співробітників, страхові випадки, термін дії договорів, документи постачальників, процеси закупівель, HR-документи, юридичні документи, сервісні запити та клієнтські форми.

Ключове — почати з одного типу документа, одного чіткого рішення, визначеного відповідального та шляху перегляду для винятків.

Наприкінці цього епізоду ви зрозумієте повний патерн Document AI:
Документ → Content Understanding → Структуровані дані → Валідація → Power Automate → Dataverse → Ручний перегляд → Бізнес-дія

Мета полягає не просто в обробці більшої кількості PDF-файлів. Вона в тому, щоб люди перестали шукати базову інформацію в документах, а структуровані, перевірені дані потрапляли безпосередньо в бізнес-процес, де ухвалюються рішення.

Підписуйтеся на M365 FM, щоб отримувати практичні епізоди про Microsoft Content Understanding, Power Platform, Power Automate, AI Builder, Microsoft AI, автоматизацію, Copilot, обробку документів і майбутнє роботи.

Станьте прихильником цього подкасту: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-a-microsoft-mvp-podcast-by-mirko-peters--6704921/support.