ИИ для распознавания документов: как OCR помогает строить сквозные бизнес-процессы и сэкономить на вводе данных для LLM

Современный бизнес работает с колоссальными объемами документов, которые зачастую хранятся в бумажном виде или в формате файлов. Чтобы не потерять важную информацию и иметь возможность эффективно выстраивать ежедневные бизнес-процессы, компаниям необходимо иметь под рукой все данные в цифровом виде, как только они появляются на бумаге. Сделать это можно, перенося их из документов вручную. Но гораздо эффективнее использовать для этих целей технологии OCR (оптического распознавания символов). Они помогают минимизировать ошибки и быстро извлекать содержимое документов на сканах и изображениях для загрузки в учетные системы, анализа, поиска и обучения корпоративных LLM.

В этой статье мы рассмотрим, как OCR-системы на базе ИИ применяются для распознавания документов, интеграции с большими языковыми моделями и построения эффективных бизнес-процессов, а также какие компании предоставляют такие решения.

При работе с большими объемами данных OCR-системы играют первостепенную роль. OCR (Optical Character Recognition) – это технология, которая позволяет преобразовывать изображения или сканы с документами в редактируемый цифровой формат. С помощью OCR можно автоматически извлечь информацию из документов на фото и сканах и сделать данные доступными для быстрого анализа, хранения в электронном виде или дальнейшей обработки.

Системы OCR активно развиваются с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ). Нейросети в составе системы OCR помогают повысить точность распознавания, а также работать с более сложными задачами, такими как распознавание текста на изображениях с низким качеством, распознавание рукописного текста, а также поиск и извлечение структурированной информации из документов. Для построения бизнес-процессов, которые охватывают все этапы работы с документами, от получения и извлечения данных до парсинга и использования – компаниям необходимы современные системы OCR.

Сегодня бизнес активно использует большие языковые модели (LLM) для выполнения различных задач. Согласно последней статистике, искусственный интеллект в деловых задачах сегодня применяет почти половина компаний в России. Большие языковые модели, как правило, требуют большого объема качественных данных для обучения и более эффективного функционирования. Данные, извлеченные из документов с помощью технологий OCR, могут стать своеобразной "пищей" для обучения корпоративной LLM, что помогает эффективнее применять такие модели в бизнесе.

OCR-технологии становятся основой для практического применения генеративного ИИ в бизнесе. Они позволяют быстро и точно оцифровывать документы – договоры, счета, отчеты, переписку, презентации – и извлекать из них структурированные данные для любых дальнейших операций. В частности, эти данные затем могут использоваться для обучения корпоративных LLM, адаптированных под конкретные задачи и контекст компании. Рассмотрим несколько распространенных кейсов.

Каждый из этих сценариев требует обучения LLM под конкретные нужды компании, ее данные и процессы. Без OCR такие данные остаются в бумажных документах, изображениях и файлах – в недоступном для корпоративных LLM виде. Поэтому OCR – это не просто инструмент распознавания текста, а ключевое звено, которое превращает корпоративную информацию в топливо для эффективного и безопасного использования генеративного ИИ.

Для компаний, стремящихся построить эффективные и прозрачные бизнес-процессы, включая работу с большими языковыми моделями, OCR – просто незаменимый инструмент. Эти технологии становятся ключом к автоматизации процессов, повышению эффективности, а также сокращению времени, затрачиваемого на обработку бумажных и электронных документов.

Чтобы понять, на что способны современные технологии распознавания символов, изучим возможности продукта от технологического лидера рынка OCR – российской компании Smart Engines. Для работы с первичными бухгалтерскими, кадровыми, юридическими, финансовыми, учетными и другими типами документов компания предлагает платформу Smart Document Engine. Это мощная система для распознавания и анализа документов на базе AI OCR, которая значительно упрощает процесс извлечения данных и их использования в бизнес-процессах.

Технологии OCR от компании Smart Engines

– Поддерживают адаптивное распознавание с помощью модели Да Винчи – нейросетевой архитектуре, обеспечивающей точность распознавания в любых условиях, включая низкокачественные изображения и экстремальные ракурсы съемки.

– Интегрируются в любые бизнес-процессы благодаря Headless OCR (технология распознавания данных без обязательного интерфейса), что позволяет быстро внедрить систему в существующую ИТ-инфраструктуру компании.

– Предоставляет полную информацию о процессе выделения реквизитов, с привязкой к изображениям документа на уровне знакомест символов, слов, строк и зон.

– Используют регулируемый уровень детализации, который позволяет отслеживать работу системы распознавания, от отдельных символов до целых таблиц.

– Применяют выделение реквизитов с помощью NLP (Natural Language Processing, обработка естественного языка) и делают процесс более понятным для обычного человека благодаря использованию методов XAI (Explainable AI, объяснимого ИИ).

– Включают верифицируемые модели ИИ, которые помогают исключить "галлюцинации" в процессе выделения ключевых атрибутов документа и повышают качество результатов.

Платформа также оснащена адаптивным NER-алгоритмом (поиск и распознавание именных атрибутов), который прост в настройке благодаря использованию cozzy-выражений - удобным языковым механизмом для реализации подстановок при распознавании текстовых полей

Эти возможности делают Smart Document Engine отличным инструментом для компаний, стремящихся интегрировать OCR в свои процессы и использовать извлеченные данные для обучения и работы с большими языковыми моделями (LLM).

А теперь приведем список известных компаний, которые предлагают технологии OCR.

Smart Document Engine – это одна из наиболее инновационных платформ для ввода и обработки документов с использованием AI OCR. Платформа обеспечит гибкость и точность в работе с документами, поможет автоматизировать бизнес-процессы и извлекать печатные и рукописные данные, таблицы и другие элементы со скоростью до 900 страниц в минуту без GPU на одном сервере.

Плюсы: Безопасная работа в контуре заказчика (on-premise), поддержка 5000 шаблонов, включая документы РФ, стран СНГ и мира, распознавание рукописи, интеграция в серверные, мобильные и веб-приложения, мессенджеры.

Минусы: Корпоративная b2b-лицензия.

Американская компания ABBYY предлагает решение FineReader для OCR с поддержкой различных форматов и языков. ПО компании используется в бизнесе для обработки PDF и создания редактируемых версий. После ухода ABBYY из России и массового увольнения русских программистов из офисов по всему миру компанию представляет Content AI.

Плюсы: Доступность для пользователей с разным уровнем подготовки.

Минусы: Отсутствие мобильной и веб-версии, средняя скорость распознавания, потенциальные проблемы с дальнейшем развитием продукта.

Облачная платформа от Google предлагает функции распознавания текста и обработки изображений. Это инструмент для интеграции OCR в облачные приложения и бизнес-решения. При распознавании данные отправляются в облачные сервисы Google.

Плюсы: Простота использования, поддержка разных языков распознавания, интеграция с другими облачными сервисами Google.

Минусы: Сложность настройки кастомных шаблонов, высокие затраты при масштабном использовании, отсутствие приватности при обработке данных.

Бесплатный и открытый фреймворк, который позволяет разработчикам разворачивать собственные сервисы на основе открытого OCR-движка. Развивается сообществом разработчиков Google. Tesseract поддерживает разные языки и активно используется для разработки кастомизированных OCR-приложений для перевода текста и оцифровки изображений.

Плюсы: Бесплатное использование, легко модифицируется под простые задачи.

Минусы: Низкая скорость распознавания, невысокое качество на сложных сканах. Не подходит для мобильных устройств.

Решение от облачной платформы Microsoft для извлечения текста из изображений и его последующей обработки. Подходит для облачных приложений и при работе с неконфиденциальной информацией.

Плюсы: Интеграция с другими сервисами Microsoft.

Минусы: Требует облачного хранилища и постоянного подключения к Microsoft Azure.

Сервис от Amazon Web Services для автоматического извлечения текста и данных из документов. Специализируется на распознавании и анализе данных. При работе информация передается в облачный сервис Amazon.

Плюсы: Справляется с печатным текстом на английском, масштабируемость.

Минусы: Поддерживает только 6 языков, модель нельзя дообучать. Ограничен только облачным использованием.

OmniPage предоставляет решения для сканирования и распознавания текста. Это популярная система, которая позволяет легко преобразовывать бумажные документы в цифровой формат.

Плюсы: Хорошая работа с “идеальными” сканами.

Минусы: Ограниченная поддержка документов с кириллицей. Неудобный интерфейс.

Решение для работы с PDF, которое включает в себя функции OCR для распознавания текста. Поддерживается одновременная совместная работа пользователей, подключенных к одной сети.

Плюсы: Простота использования, возможность конвертации PDF-документов в другие форматы.

Минусы: Меньшая гибкость по сравнению с другими более продвинутыми решениями.

Scanbot SDK – решение для интеграции OCR в мобильные приложения и веб-решения. Подходит для быстрого внедрения сканера штрихкодов и отдельных документов в приложения.

Плюсы: Легкость интеграции через api, работа оффлайн, совместимость с разными платформами.

Минусы: Нельзя интегрировать на сервер, ограниченная поддержка документов.

Beorg использует ИИ и краудсорсинговую платформу с живыми операторами, которые вводят данные вручную и помогают корректировать результаты распознавания. Документы отправляются в облачный сервис для перепечатки и проверки.

Плюсы: Интеграция с бизнес-процессами, работа с печатным текстом на сканах.

Минусы: Облачная модель, риск неавторизованного доступа к конфиденциальным данным.

OCR-технологии, особенно в сочетании с ИИ, становятся не только инструментом для преобразования бумажных документов в цифровой формат, но и важным элементом построения эффективных бизнес-процессов.

Некоторые провайдеры технологий OCR используют облачную модель распознавания и отправляют данные на иностранные серверы и краудсорсинговые платформы, поэтому бизнесу необходимо быть внимательным при выборе системы. При работе с конфиденциальной информацией, такой как коммерческая тайна и персональные данные, во избежание утечек лучше выбрать локальную модель.

Передовые технологии OCR открывают новые возможности для автоматизации и оптимизации работы с документацией. Современные решения способны анализировать и распознавать документы с высокой скоростью практически на любом устройстве – вплоть до мобильного телефона – позволяя максимально эффективно извлекать содержимое из документов и использовать их для построения бизнес-процессов и повышения эффективности корпоративных LLM.