Come l'analisi dei documenti alimenta il futuro dell'automazione

Introduzione

L'"analisi dei documenti" può essere definita come l'insieme di tecnologie e tecniche che consentono alle organizzazioni di estrarre, categorizzare, comprendere e analizzare i dati contenuti nei documenti, siano essi cartacei scansionati, PDF, e-mail, moduli o testo non strutturato. Tra queste rientrano il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la classificazione tramite apprendimento automatico, il riconoscimento della scrittura a mano, il rilevamento del layout e l'elaborazione di contratti/fatture.

Quando le aziende passano al digitale, producono più dati e sono soggette a maggiori richieste da parte degli enti regolatori, l'analisi dei documenti non è più un'opzione, ma una capacità fondamentale per migliorare l'efficienza, rispettare i requisiti, ridurre al minimo gli errori e ricavare informazioni dai dati.

Si prevede che le dimensioni del mercato dell'analisi dei documenti raggiungeranno i 31,98 miliardi di dollari entro il 2031, rispetto agli 1,97 miliardi di dollari del 2023. Si prevede che il mercato dell'analisi dei documenti registrerà un CAGR del 41,7% nel periodo 2023-2031.

Segmenti chiave

Per Soluzioni

Prodotti e servizi

Per tipo di distribuzione

Cloud e on-premise

Per dimensione dell'organizzazione

Grandi Imprese e Piccole e Medie Imprese

Per settore verticale

BFSI

Governo

Assistenza sanitaria

Vedere al dettaglio

Produzione

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Tendenze future

Integrazione più profonda di IA/ML/NLP: modelli più intelligenti in grado di comprendere in modo più approfondito: semantica, sentiment, contesto e persino intenti. Ciò ridurrà al minimo la revisione umana e i tassi di errore.

Automazione ed elaborazione intelligente dei documenti (IDP) – Non solo acquisizione dati, ma anche automazione dei processi: ad esempio analisi dei contratti, abbinamento delle fatture, aggiudicazione dei reclami.

Adozione di Cloud e SaaS : per consentire il lavoro da remoto, la scalabilità, una distribuzione più rapida e l'ottimizzazione dei costi.

Miglioramento della gestione dei dati non strutturati : miglioramenti nella comprensione del layout, della scrittura a mano, dei documenti rumorosi, dei moduli diversi.

Incentrato su regolamentazione e conformità : la legislazione sulla privacy dei dati (GDPR, CCPA, ecc.), la verificabilità, la tracciabilità e la gestione sicura dei documenti aumenteranno la domanda di strumenti più conformi e più potenti.

Utilizzo multimodale : combinazione di immagini, testo, layout e persino elementi vocali o video in documenti e report; modelli ibridi avanzati.

Espansione geografica, in particolare nei mercati emergenti : Asia-Pacifico, America Latina, Medio Oriente, dove la trasformazione digitale procede più rapidamente.

Elaborazione Edge e analisi sul dispositivo : per informazioni sensibili o applicazioni a bassa latenza, potrebbe essere necessario che parte dell'elaborazione avvenga localmente anziché esclusivamente nel cloud.

Strategie di crescita

Specializzazione verticale: integrare soluzioni per settori specifici (sanitario, legale, bancario) per soddisfare requisiti specifici del dominio (terminologia, normativa, formati).

Partnership e integrazioni: integrazione con altri strumenti (ERP, CRM, gestione dei contenuti, piattaforme low-code) per diventare parte di flussi di lavoro più ampi.

Investire in ricerca e sviluppo sulla robustezza: in particolare per documenti non strutturati, multilingue, scritti a mano, ecc.

Fornire una distribuzione flessibile: cloud, ibrida, in sede in base alla normativa/privacy dei dati del cliente.

Enfatizzare l'usabilità e gli strumenti low-code/no-code: in modo che anche il personale non tecnico possa configurare le attività di analisi dei documenti.

Conformità e sicurezza come proposte di valore: certificazioni, elaborazione sicura dei dati, registri di controllo.

Prodotti freemium/più leggeri per le PMI: per ottenere un'ampia adozione e poi espandersi.

Opportunità

PMI nelle economie in rapida digitalizzazione: molte di loro sono scarsamente servite o elaborano ancora manualmente i documenti.

Estrazione di dati non strutturati : è necessario analizzare un gran numero di documenti legacy, e-mail e report.

Tecnologie emergenti: ad esempio modelli basati su trasformatori che comprendono meglio il layout e il contesto.

Distribuzioni interregionali: localizzazione della soluzione in base a lingue, script e stili di lavoro.

Opportunità governative/di gara: digitalizzazione del settore pubblico, e-governance, reporting di conformità.

Estensioni in nuovi domini: ad esempio tecnologia legale (contratti), richieste di risarcimento assicurativo, cartelle cliniche, documenti di proprietà, documenti commerciali transfrontalieri.

Limitazioni/Sfide

Qualità dei dati: scansioni scadenti, scrittura a mano, vaghezza e rumore possono compromettere le prestazioni del sistema.

Problemi di privacy e sicurezza: in particolare quando i documenti contengono informazioni personali sensibili.

Differenze normative tra le giurisdizioni.

I modelli AI/ML di alta qualità richiedono dati e annotazioni, il che è costoso.

Problemi di interoperabilità dei sistemi legacy.

Costi e complessità delle implementazioni su larga scala.

Attori chiave e ultimi sviluppi

AntWorks

Riconoscimento IDC per l'elaborazione intelligente dei documenti: nel novembre 2023, AntWorks è stato riconosciuto come uno dei principali attori nella valutazione dei fornitori di software per l'elaborazione intelligente dei documenti 2023-2024 di IDC a livello mondiale. Ÿ I punti salienti sono stati la sua capacità di elaborare documenti lunghi, complessi e non strutturati, modelli riutilizzabili, in particolare nel settore assicurativo, e la capacità di sviluppo cittadino (che consente l'utilizzo di strumenti anche da parte di utenti non tecnici).

NelsonHall SmartLabTest – Leader nella cognizione dei documenti: la tecnologia Cognitive Machine Reading (CMR) di AntWorks è stata classificata Leader nella cognizione dei documenti strutturati e non strutturati da NelsonHall. Tra i vantaggi evidenziati figurano l'applicazione dell'"analisi frattale" (anziché il solo OCR convenzionale) che riduce al minimo i dati di addestramento necessari, l'efficace rilevamento dei campi anche con input di bassa qualità, la gestione robusta dei contenuti non strutturati e l'applicabilità nella creazione di modelli e nella modifica dei dati estratti.

Automazione ovunque, Inc.

Versione 6 di Document Automation: Automation Anywhere ha recentemente aggiornato il suo prodotto Document Automation (parte della sua offerta RPA). I ​​miglioramenti significativi sono:

Visione artificiale migliorata che consente un'elaborazione diretta (STP) dei processi incentrati sui documenti superiore di circa il 60%.

Elaborazione avanzata del linguaggio naturale per contenuti non strutturati (e-mail, ecc.).

Capacità di utilizzare piattaforme di intelligenza artificiale di terze parti (per la conversione da parlato a testo, traduzione, sentiment, ecc.) per integrare i flussi di lavoro dei documenti.

Scalabilità molto maggiore (elaborazione di milioni di pagine al mese) utilizzando un unico sistema rispetto alle versioni precedenti.

Celaton

Acquisizione da parte di AdvancedAdvT Ltd.: il 1° luglio 2024, AdvancedAdvT (ADVT), società di soluzioni software quotata nel Regno Unito, ha completato l'acquisizione di Celaton Ltd, il fornitore di soluzioni IDP/IPA dietro la piattaforma inSTREAM. L'operazione ha avuto un valore di circa 5,0 milioni di sterline al netto della liquidità acquisita.

Caratteristiche della piattaforma inSTREAM: inSTREAM di Celaton è una piattaforma di elaborazione intelligente dei documenti che fornisce riconoscimento automatico dei dati, classificazione, convalida, arricchimento e analisi. Integra apprendimento automatico e supporto multilingue ed è stata promossa per l'automazione end-to-end dei processi documentali (contabilità fornitori, fatturazione, ecc.) per flussi di lavoro documentali ad alto volume.

Investimenti nello sviluppo del prodotto: prima dell'acquisizione, Celaton ha investito circa 2,3 milioni di sterline distribuiti in due anni nello sviluppo del prodotto (miglioramenti dell'intelligenza artificiale, interfaccia utente web migliorata, supporto multilingue) per aprire la strada alla crescita del mercato.

Conclusione

Il mercato dell'analisi documentale è in rapida evoluzione e in forte crescita. I driver della digitalizzazione, della conformità, del lavoro da remoto e dell'automazione sono ormai consolidati. Sia per i fornitori che per gli acquirenti, la promessa è enorme: maggiore produttività operativa, riduzione dei livelli di errore, conformità e migliore comprensione dei documenti. Per prosperare, le aziende dovranno puntare su soluzioni intelligenti, flessibili, sicure e verticali personalizzate, in particolare in grado di gestire dati non strutturati e diversi requisiti di implementazione. I mercati emergenti saranno probabilmente i punti caldi della crescita.

Domande frequenti (FAQ)

In che modo la gestione dei documenti differisce dall'analisi dei documenti?

La gestione documentale consiste nell'archiviazione, organizzazione e recupero dei documenti. L'analisi dei documenti va oltre l'estrazione delle informazioni, la classificazione, la comprensione dei contenuti e l'automazione dei flussi di lavoro.

L'implementazione nel cloud è più sicura di quella in sede?

Dipende. Il cloud offre vantaggi in termini di scalabilità e costi, ma per domini di dati sensibili o ambienti altamente regolamentati, l'on-premise (o ibrido) potrebbe essere la scelta migliore. La sicurezza è una funzione delle pratiche del provider in entrambi gli scenari.

Quanto sono accurati gli strumenti di analisi dei documenti esistenti?

L'accuratezza è buona per documenti ben strutturati (moduli, fatture) con input di qualità pulita, ma diminuisce con scansioni, scrittura a mano, layout complessi o testo non strutturato. Formazione continua, perfezionamento e coinvolgimento umano contribuiscono a migliorare i risultati.

Qual è la struttura dei costi?

Le spese tendono a riguardare licenze/abbonamenti (per il software), hardware/infrastruttura se in sede, costi di installazione/integrazione, manutenzione continua e, eventualmente, costi per l'annotazione dei dati/formazione. I modelli Cloud/SaaS possono ridurre l'investimento iniziale.

Quando l'analisi dei documenti sarà "sufficiente" per la maggior parte delle aziende?

La maggior parte di loro ne utilizza già una parte. Ma l'automazione completa, in particolare per i documenti non strutturati o misti, rappresenta ancora un problema. Nei prossimi 2-5 anni, con l'avanzare delle tecnologie di intelligenza artificiale e di elaborazione del linguaggio naturale, il divario continuerà a ridursi.