بمزيد من التفصيل ، تكمن المشكلة في أن الموارد المحاسبية ليست كافية للمهام الحالية ، ولا أحد يريد تخصيص معدلات لأشخاص جدد. لذلك قرروا من الأعلى قطع بعض المهام وتحرير وقت المحاسبين لمزيد من الأشياء المفيدة. أعمال مثل مسح المستندات ضوئيًا والتعرف عليها ، والنسخ ، وإضافتها إلى أفراح روتينية أخرى كانت تحت السكين.
لذلك ، كمحلل ، واجهت مهمة إيجاد حل للتعرف على مستند نموذجي لشركتي - فاتورة - لهيكلة في المخازن المتاحة ، وكذلك في 1C. حل يكون مناسبًا ومفهومًا ولن يكلف الشركة فلساً واحداً.
تبين أن التجربة كانت مسلية ، قررت مشاركة ما تمكنت من جمعه. ربما فاتني شيء ، لذا مرحبًا بكم في التعليقات ، إذا كان هناك أي شيء لأضيفه.
لا تعد برامج مسح المستندات وبرامج التعرف على المستندات حلاً جديدًا في السوق ، بل يمكن العثور عليها في كل من البرامج المجانية والأنظمة المدمجة.
بدأت مع برامج مجانية:
- القارئ
- ورقة العمل
- فيتوكر
- كوني فورم.
أثناء الاعتراف بفواتيرنا من قبل هذه البرامج ، رأيت ما يلي:
- في برامج مثل VietOCR ، و Paperwork ، و glmageReader ، يمكنك تكوين تخزين المستندات الممسوحة ضوئيًا في مجلدات محددة ، كما يمكن لـ Paperwork فرزها وفقًا للملصقات.
- تعمل بشكل جيد بشكل عام مع النص ، وحيث لا يتم التعرف على النص بشكل صحيح ، يمكن لبعض البرامج تغيير المحتوى يدويًا قبل تصدير الملف.
ومع ذلك ، هناك أيضًا مشاكل:
- هناك فرق بين العمل بمسح pdf و png. ليس من الممكن دائمًا تحويل png إلى pdf بنجاح.
- يصعب التعامل مع معظم هذه البرامج مع التعرف على المستندات المجدولة ، حتى أبسط تنسيق. نتيجة لذلك ، نحصل على النص الذي تم التعرف عليه بدون الحقول المحددة.
- في بعض الأحيان يتم تحديد الخط بشكل غير دقيق ، ونتيجة لذلك ، عند التحويل ، يتم تشغيل كل النص الذي تم التعرف عليه فوق بعضها البعض.
- في عملية التعرف ، من الضروري أحيانًا القيام بالمحاذاة بواسطة الكلمات الرئيسية ، مع التناوب وتنسيق التحولات.
- في بعض البرامج ، تم التعرف على الجدول كصورة وتصديره إلى مستند Word جديد أيضًا كصورة ، مقطوعة جدًا ، يصعب رؤيتها.
- عند تحرير محتوى تم التعرف عليه في بعض البرامج ، ظهرت مشاكل أو تغير الخط أو النص نفسه.
عملت التكنولوجيا بشكل جيد بما فيه الكفاية ، وبالنظر إلى أن البرامج مجانية ، فإن المشاكل المذكورة أعلاه مقبولة. ومع ذلك ، كنت أبحث عن حل أكثر بساطة.
ثم بحثت عن الاعتراف في ABBYY FineReader 15 Corporate
خلال الفترة التجريبية التي تبلغ 7 أيام ، درست هذه المنصة أيضًا.
ما لوحظ:
- عندما فتحت ملف png ، تمت قراءته تمامًا ونتيجة لذلك ، تم تحويله بنجاح إلى ملف pdf دون فقد جودة الصورة والنص.
- , . png , .
- - pdf. .
- , , .
- OCR pdf -. - .
- , , . , , .
- هنا يمكنك تكوين التحويل التلقائي للمستندات الواردة التي سيتم سحبها بانتظام من المجلد المحدد ، وفقًا للجدول المحدد.
- يسمح لك بمقارنة إصدارات المستندات ، حتى لو كانت بتنسيقات مختلفة. مع تدفق كبير من المستندات والتعديلات فيها ، فهي مريحة للغاية.
لقد حظيت بتجربة ممتعة باستخدام هذا البرنامج. ومع ذلك ، عندما التفت إلى سعر حل نظام ABBYY Flexicapture (وأنا بحاجة إلى حل النظام) ، اكتشفت أن الحل ، وخاصة الحل المخصص ، يكلف مبلغًا تقريبًا تقريبًا ، حوالي 400 ألف روبل / شهر. وما فوق لـ 10 آلاف صفحة.
بدأت في البحث عن بديل. كيفية تحرير أيدي الموظف والحصول على التعرف على المستندات بجودة عالية وعدم القلق بشأن سلامة البيانات وهيكلها.
ومن ثم قررت أن نلقي نظرة على نحو أفضل في ELMA الجيش الوطني الرواندي، والتي كنت قد درست بالفعل في وقت سابق .
يقترح البائع تحويل جزء كبير من العمل على تصدير البيانات إلى تخطيط موارد المؤسسات من أكتاف المحاسبين إلى الروبوتات. في الواقع ، هذا هو بالضبط ما يحل المشكلة التي طرحت علي. للتعرف على التعرف في هذا النظام ، أخذت نسخة تجريبية من النظام من البائع.
اكتشفت هنا أن التعرف لا يهدف إلى تحويل البيانات المستلمة إلى ملف مستند جديد.
الهدف الرئيسي هنا هو التعرف على تفاصيل المستند ونقلها إلى أنظمة / مواقع / تطبيقات أخرى. بالإضافة إلى ذلك ، تضع الروبوتات جميع المعلومات أينما احتجت إليها: فهي تعثر تلقائيًا على المجلدات الضرورية وتحفظها بالتنسيقات المطلوبة.
ما أنواع التعرف في النظام التي نظرت إليها:
التعرف على الأنماط
يُعرض علينا التعرف على المستند الذي تم تحميله بناءً على قالب المستند. على حد علمي ، هذا النوع من التعرف مجاني ، محرك Tesseract متصل به.
ما لوحظ:
- يعمل هذا النوع من التعرف مع عمليات المسح الضوئي لتنسيقات jpg و png ، ولا يعتبر ملف pdf حتى الآن. لكن المنتج لا يزال شابًا ، وأعتقد أن كل شيء في المستقبل.
- يتم تضمين هذا النوع من الاعتراف في إصدار المجتمع المجاني
- يتم تمييز النص بشكل ملائم في كتل يمكن مطابقتها وفقًا للمتغيرات التي أنشأناها في سياق الروبوت. وبالتالي ، قم يدويًا بتكوين ما نقوم به بالضبط.
- لقد تعرف على فاتورتنا 50/50 ، وقام بتغيير بعض الكلمات على النحو الذي يراه مناسبًا. :)
ومع ذلك ، قال بائع هذه الحالة إن هذا النوع من التعرف يتكيف مع المستندات البسيطة ، مع بنية نصية أو بأشكال خفيفة. ونصح باستخدام نوع آخر من الاعتراف للتعرف على الفاتورة - مختبر الفكر .
العملية هي نفسها ، نقوم بتحميل القالب ونتعرف عليه. ولكن هنا يتم إرسال القالب إلى الخادم السحابي.
نتلقى ردًا من الخادم (سواء كان يتعرف على هذا النوع من المستندات أم لا) ، وإذا تم التعرف عليه ، فسيتم تمرير بنية القالب (متغيرات التعيين) لمطابقة المتغيرات التي ستحتاج إلى كتابتها في عملية RPA.
أثناء عملية التشغيل ، نرسل بالفعل مستندًا نرغب في التعرف عليه وتلقي استجابة من خادم iLab حول التعرف.
ما لاحظته عن هذا الاعتراف:
- pdf, jpg png.
- . .
- - .
- , 1. , , , , .
- Community Edition . , (, , .), , 100 500 . ( , , .)
عملية التعرف على المستندات نفسها يصعب عرضها على الفيديو ، كما يحدث في المربع ، والشاشة فارغة لعدة ثوان. لذلك ، قمت بإدخال منفصل للبيانات المعترف بها في جهاز كمبيوتر محمول للتصور.
وفقًا لذلك ، يكتب الروبوت نفس البيانات إلى 1C ، وينشئ مستندًا جديدًا هناك:
ما تمكنا من اكتشافه من خلال الأسعار: على سبيل المثال ، إذا أردنا العمل على نطاق واسع مع التعرف على iilab ، فسنضطر إلى دفع 10000 مستند لدينا:
- حوالي 180 ألف روبل. في الوقت،
- زائد ، على سبيل المثال ، 400000 روبل. شراء روبوت مع منسق
- المجموع: 580000 روبل.
الروبوت غير محدود ، وستكون 10000 وثيقة كافية لبعض الوقت. اتضح أنه مربح للغاية ، على الأقل في حقيقة أننا ندفع مقابل كل شيء مرة واحدة.
ما أعجبنا في الاعتراف بهذه المنصة بشكل عام:
- , , . .
- , , , . .
- . 15 , — . , .
- , .
:
- تتعامل البرامج المجانية مع مهمة التعرف على المستندات بشكل أفضل مما كنت أتوقع ، ومع ذلك ، نظرًا لها ، لن يكون من الممكن تسريع العمل بشكل كبير مع الحجم الكبير
- يتكيف ABBYY FineReader جيدًا مع معالجة المستندات والتعرف عليها بعد ذلك ، ومع ذلك ، للحصول على حل للنظام ، فأنت بحاجة إلى إمكانات مالية كبيرة.
- تفاجأ ELMA RPA بجودة التعرف على المستندات ، والتنوع ، بالإضافة إلى إمكانات التخزين والنقل بعد التعرف عليها ، ولكن يجب ألا يغيب عن البال أن المنتج شاب.