ما المقصود بفهم المستندات؟ شرح معالجة مستندات الذكاء الاصطناعي

"أريد قضاء بعض الوقت في قراءة المعلومات التي بمستند ورقي أو PDF وكتابتها في تطبيق محاسبي"، وهو ما لم يقله أحد قط. هذا هو السبب في أن فهم المستندات القائم على الذكاء الاصطناعي مُفيد للغاية—إذ يعالج نوع العمل المزدحم الذي يسعد الناس في تسليمه. وكما يفعل ذلك، يمكنه تسريع معالجة المستندات والمساعدة في خفض التكاليف مع تحسين الدقة. تجد في الغالب أن تقنية فهم المستندات مُدمجة في عمليات سير عمل تطبيق SaaS، وتم تكليفها مؤخرًا بتسمية نص لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي وتوفير المعلومات التي يحتاجها وكلاء الذكاء الاصطناعي لإكمال مهامهم متعددة الخطوات. بتلك الطريقة، يمكن للناس العودة إلى التفكير والبناء والتواصل مع العمل الذي يستمتعون به.

ما المقصود بفهم المستندات؟

يمثل فهم المستندات عملية آلية تسحب المعلومات من ملف نصي، مثل PDF أو مسح مستند ورقي ضوئيًا وتمريرها إلى تطبيق أعمال. إذ يساعد في تقليل إدخال البيانات يدويًا—بل وربما القضاء عليه—مع تحسين الدقة. أصبح فهم المستندات ممكنًا مع خوارزميات التعلم الآلي (ML) المُتطورة. يعد ML أساسًا لعدة خطوات، بدءًا من معالجة الصور، إذ يتم اكتشاف المعلومات ذات الصلة، مثل السعر والاسم ورقم الفاتورة أو أمر الشراء (PO)، واستخراجها وتخزينها في قاعدة بيانات للتكامل في أنظمة الأعمال ذات الصلة.

على سبيل المثال، قد تستخدم الشركة المصنِّعة فهم المستندات لاستخراج المعلومات من أوامر الشراء وإدخالها تلقائيًا في دفتر الأستاذ المحاسبي ونظام مراقبة المخزون، مما يزيد بشكل كبير من سرعة عملية المبيعات ودقتها. بالمثل، قد تنشر الشركة نظام سداد النفقات لسحب المعلومات ذات الصلة من صور الإيصالات ثم تنشئ تقرير النفقات تلقائيًا للموظف.

كان فهم المستندات حالة استخدام مُبكرة وناجحة لـ AI وML. تجده مدمجًا في تطبيقات الأعمال لأتمتة عمليات سير العمل، مما يوفر الوقت للمتخصصين الذين لولا ذلك كانوا سيتعبون في خطوات إدخال البيانات اليدوية ومعالجة المستندات هذه. عند دمجه مع معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتكوين المعزز بالاسترجاع (RAG)، يمكن أن يكون فهم المستندات جزءًا لا يتجزأ من النظام الذي يساعد في فهم المعنى الدلالي للمستندات، والمساعدة في تصنيف المستندات واكتشاف المعلومات.

النقاط الرئيسة

• يمثل فهم المستندات عملية تعتمد على الذكاء الاصطناعي تستخرج البيانات من مجموعة مُتنوعة من الملفات النصية للمساعدة في أتمتة إدخال البيانات ومعالجة المستندات.
• يمكن توفير الحقول المهيكلة، مثل الأسعار والتواريخ والأسماء والتوقيعات وأرقام الطلبات بدقة للتكامل في عمليات سير عمل الأعمال.
• يتم غالبًا دمج إمكانات التعرُّف على المستندات في تطبيقات الأعمال الشائعة، بما في ذلك ERP وCRM والأنظمة الخاصة بالمجال.
• تشمل استخدامات الذكاء الاصطناعي في فهم المستندات، المساعدة في أتمتة جمع البيانات ووضع العلامات على مجموعات بيانات التدريب وتوفير المعلومات التي يحتاجها وكلاء الذكاء الاصطناعي لأداء المهام المُعقدة.

شرح معالجة المستندات

تعد معالجة المستندات مكونًا أساسًا في فهم المستندات: استخراج البيانات من مجموعة مُتنوعة من أنواع الملفات، ووضعها بتنسيق مُنظم، وتصنيفها في قاعدة بيانات يمكن استخدامها لملء الحقول في النماذج عبر الإنترنت وسحبها إلى وظائف الأعمال، مثل معالجة الفواتير وكشف الرواتب والمبيعات ومحاسبة المصروفات.

للقيام بذلك، يحتاج نظام مُعالجة المستندات إلى قواعد محددة مُسبقًا. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي بعد ذلك تحديد البيانات واستخراجها من الكتل النصية والجداول والحقول التي تحتوي على الأسعار والتواريخ والأسماء والعناوين والملاحظات ذات الصلة وأرقام الحسابات وبيانات الأعمال الأخرى. من خلال أتمتة عمليات إدخال البيانات اليدوية، يمكن للمؤسسات تسريع وظائف الأعمال بشكل كبير مع تقليل الأخطاء.

طريقة عمل فهم المستندات

تستخدم برامج فهم المستندات والخدمات السحابية التعلم الآلي المُتقدم والذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات من أنواع مختلفة من المستندات، مثل الفواتير والإيصالات، وتوفيرها للتطبيقات وسير العمل التي تُعلمك بعمليات الأعمال. توفر هذه الأتمتة كفاءة ودقة جديدة لمهام مثل، تصنيف المستندات وإدخال البيانات.

يمكن لعملية فهم المستندات التعرُّف على النصوص والجداول والتوقيعات واستخراجها من تنسيقات مختلفة، بما في ذلك ملفات PDF وعمليات المسح الضوئي وملفات JPEG. يتم بعد ذلك إرجاع البيانات المستخرجة بتنسيق مُنظم، مثل بيانات JSON المنقولة، التي تتضمن نوع الحقل وقيمته، مما يسهِّل التكامل في التطبيقات وسير العمل. أصبح فهم المستندات مُهمًا في خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي لأنه يحول المستندات إلى نص قابل للقراءة الآلية وقابل للتحرير يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي هذه استخدامه لمخرجاتها.

يُعد وكلاء الذكاء الاصطناعي كيانات برمجية يمكن تعيين مهام لها، وفحص بيئاتها، واتخاذ الإجراءات كما هو محدد بواسطة أدوارهم، والتكيف بناءً على تجاربهم. يمكن أن تكون هذه المهام مُعقدة، وذات خطوات متعددة، وتعتمد غالبًا على الوصول إلى البيانات المستندة إلى النصوص. على سبيل المثال، قد يتم تكليف وكيل إدارة سلسلة التوريد بالمساعدة في تحسين الخدمات اللوجستية من خلال تحليل أوامر الشراء من مجموعة مُتنوعة من المصادر وفي تنسيقات مُتعددة، بما في ذلك النماذج الورقية الممسوحة ضوئيًا.

يمكن لخدمات فهم المستندات أيضًا تغذية أداة تسمية البيانات، والتي تتيح للمستخدمين تمييز حقول محددة بصريًا وتسميتها مباشرةً في عينات المستندات—وهي خطوة حيوية لإنشاء مجموعة بيانات تدريب يمكن استخدامها لضبط نماذج اللغات الكبيرة (LLM) المُخصصة. هذه دائرة حميدة تحسِّن من قدرة النموذج على فهم المعلومات واستخراجها من المستندات المماثلة في المستقبل.

يتم الوصول إلى فهم المستندات بشكل عام عبر ERP وسلسلة التوريد وإدارة علاقات العملاء (CRM) وغيرها من تطبيقات الأعمال، وخاصةً أنظمة SaaS، وهي طريقة رئيسة لزيادة كفاءة المستخدمين. يمكن لمنشئي التطبيقات الوصول إلى الخدمات السحابية في فهم المستندات من خلال واجهات برمجة التطبيقات، مثل API استخراج النصوص وAPI تعريف الجدول وAPI تصنيف المستندات، مما يتيح لهم أتمتة مهام معالجة المستندات داخل التطبيقات التي ينشؤنها.

مزايا فهم المستندات للشركات

تنفِّذ الشركات فهم المستندات لخفض التكاليف وتقليل مخاطر الأخطاء البشرية مع تسريع المعالجة. فيما يلي نظرة على طريقة تحقيق هذه المزايا.

• تمكين أتمتة العمليات: باستخدام الاستراتيجيات والأدوات المناسبة، بما في ذلك فهم المستندات، يتم تمكين الفِرق من إنشاء عمليات سير العمل المؤتمتة ونشرها وإدارتها. يُعد الوصول السهل إلى البيانات أحد أُسس إنشاء بيئة يمكن فيها تطبيق الأتمتة عبر الأعمال.
• تحسين الكفاءة وتقليل العمل اليدوي: يقلل السماح للشركات باستخراج البيانات وتصنيفها تلقائيًا من مجموعة من المستندات، مثل الفواتير والعقود والنماذج من الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا ويسمح للموظفين بالتركيز على مهام أكثر استراتيجية.
• تحسين دقة البيانات وموثوقيتها: من خلال أتمتة عملية استخراج البيانات وتصنيفها المملة المُعرضة إلى الخطأ، يساعد فهم المستندات في تسريع العمليات ويمكن أن يؤدي إلى بيانات أكثر اتساقًا وموثوقية. عندما يُثبت نظام فهم المستندات الآلي أنه يعالج النص بدرجة عالية من الدقة، يصبح قادة الأعمال أكثر انفتاحًا في استخدامه لاتخاذ القرارات.
• أوقات معالجة أسرع: تتمثل إحدى المزايا الرئيسة لنظام المستندات المؤتمت في أنه يعالج المستندات بسرعة أكبر بكثير من العمال البشريين، مما يساعد في تسريع العديد من عمليات الأعمال، مثل إدخال الفواتير والمصروفات ومعالجة المطالبات.
• وفورات التكاليف من الأتمتة: تخرج وفورات التكاليف الرئيسة من الأتمتة من الكفاءة، على الرغم من أن تقليل الأخطاء يساعد أيضًا في توفير المال. تتيح المعالجة الآلية للمستندات للموظفين تجنب إدخال البيانات ومعالجتها يدويًا، مما يؤدي إلى انخفاض في تكاليف العمالة. تساعد الأتمتة في أن تكون العمليات أسلس وأسرع وأكثر فعالية ودقة، والتي يمكن أن تحسن الربحية.
• تحسين الامتثال وإدارة المخاطر: يمكن أن يؤدي فهم المستندات إلى زيادة الدقة في المستندات التي تتدفق عبرها، مما يقلل من المخاطر القانونية والمالية المحتملة وخطر الوقوع في عدم الامتثال إلى المتطلبات التنظيمية.
• تكامل النظام:يتم غالبًا استخدام فهم المستندات داخل تطبيق الأعمال لتحسين عمليات سير عمل المستندات. من خلال التكامل مع أنظمة ERP ومنصات CRM وأدوات الأعمال الأخرى، تساعد حلول فهم المستندات في الحفاظ على عمل الأنظمة المختلفة من نفس البيانات الدقيقة والمحدَّثة. يساعد تكامل التطبيق هذا، الذي يمكن للمطورين تنفيذه من خلال واجهات برمجة التطبيقات إلى خدمة سحابية موجودة في ضمان توفر المعلومات المُستخرجة والمعالجة على الفور داخل البنية التحتية الحالية للشركة.
• النشر المرن: يمكن تنفيذ فهم المستندات في التجهيزات السحابية أو المحلية أو الهجينة لتناسب احتياجات الأعمال المُختلفة. توفر عمليات النشر السحابية قابلية التوسُّع وإمكانية الوصول العريضة، في حين توفر التجهيزات المحلية تحكمًا أكبر ومخاوف أمنية أقل للمجالات ذات اللوائح الصارمة لخصوصية البيانات. تتيح النماذج الهجينة للشركات الاستفادة من قابلية توسع السحابة مع الحفاظ على التحكم في البيانات الحساسة.
• المعالجة الفورية: من خلال إعداد فهم المستندات بصفته جزء من عملية فورية، يمكن للشركات الوصول إلى المعلومات المُستخرجة والعمل عليها على الفور، مما يساعد في تقليل التأخيرات وتحسين الاستجابة. يمكن أن يكون هذا لا يقدر بثمن في البيئات التي يكون فيها الوقت بمثابة مال، مثل الخدمات اللوجستية والتصنيع والإدارة المالية.

التقنيات الرئيسة المشاركة

يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بفهم مستندات مُتقدم—بشكل كبير—من خلال دعم الأساليب التقليدية، مثل التعرُّف البصري على الأحرف (OCR) والأنظمة القائمة على القواعد. لكنها ليست التكنولوجيا الجديدة الوحيدة التي تترك انطباعًا في هذا المجال.

• الذكاء الاصطناعي التوليدي: يساعد GenAI فهم المستندات في تجاوز استخراج النص من الحقول إلى تغذية قاعدة البيانات. يسمح بإنشاء محتوى جديد ذي صلة بالسياق على أساس البيانات المُستخرجة ويمكنه إنشاء مُلخصات وتقارير وحتى مستندات جديدة تمامًا. تتمثل القدرة الموسعة هذه لأتمتة إنشاء محتوى مُشتق في الوصول إلى استخدامات في العديد من المجالات. بالإضافة إلى ذلك، يوفر RAG طريقة لاسترجاع المعلومات ذات الصلة من مجموعة مستندات تستند إلى استعلام، بدلاً من سحبه من حقل معين لإضافته إلى عملية محددة. يتيح RAG لـ LLM تجاوز استخراج الكلمات الرئيسة البسيطة لتوفير سياق أثرى وفهم دلالي للنص في مستند أو مجموعة من المستندات.
• معالجة اللغة الطبيعية لتحليل النصوص: تتيح معالجة اللغة الطبيعية للنظام فهم محتوى المستندات وتفسيره بطريقة تعكس الفهم البشري. يمكن لتقنيات NLP تحديد المعلومات الرئيسة؛ واستخراج البيانات مثل الأرقام والتواريخ والأسماء؛ وحتى فهم سياق النص ومشاعره. يساعد هذا النظام في تصنيف المستندات لأجل التخزين والاسترجاع واستخراج البيانات ذات الصلة وتلخيص المحتوى.
• التعلم الآلي لاستخراج البيانات: يتيح ML للأنظمة التعلم والتحسين بمرور الوقت. يمكن تدريب خوارزميات ML على التعرُّف على الأنماط واستخراج أنواع محددة من المعلومات من المستندات بدقة عالية—حتى عند اختلاف التنسيق والمحتوى على نطاق واسع. يمكن لإمكانية استخراج البيانات غير المألوفة هذه، وهي الكفاءة الأساسية لفهم المستندات تقليل الحاجة إلى التدخل اليدوي بمرور الوقت، مما يؤدي إلى تسريع المعالجة مع تقديم البيانات المُستخرجة الموثوقة والمُتسقة.
• التعرُّف البصري على الأحرف لتحويل النص: تمثل OCR تقنية رئيسة أخرى في فهم المستندات، بعد أن تم استخدامها منذ فترة طويلة لتحويل الصور الممسوحة ضوئيًا للنص إلى نص قابل للقراءة آليًا. على سبيل المثال، يمكن أن تأخذ وثيقة فعلية صارت رقمية وتجعل النص داخلها قابلاً للبحث والتحرير. سمحت OCR للعديد من الشركات بالانتقال إلى سير العمل الرقمي ودمج النص المُستخرج في مجموعة واسعة من العمليات الآلية الأخرى. تتضمن التطورات القائمة على الذكاء الاصطناعي في OCR التعرُّف بشكل أفضل على خط اليد، ومعالجة أسرع، ودعم متعدد اللغات.

الاستخدامات الرئيسة لفهم المستندات

نظرًا إلى أن GenAI وNLP يجعلان أنظمة فهم المستندات أكثر قدرة—دعم الصور داخل المستندات، وفهم التخطيطات المُعقدة، واستخراج المعلومات بدقة جيدة، حتى من البيانات غير المُنظمة—صار هذا الفهم الأكثر شبهًا بالإنسان يوسع نطاق حالات الاستخدام بشكل كبير. فيما يلي بعض المجالات التي نرى فيها استخدامًا أكبر لأنظمة فهم المستندات.

• تصنيف المستندات: يساعد تصنيف المستندات إلى فئات أو أصناف محددة مُسبقًا على إدارة كميات كبيرة من المستندات بكفاءة. من خلال تحديد المستندات وفرزها تلقائيًا، يمكن للمؤسسة تسليمها بسرعة إلى الشخص أو القسم أو عملية الأعمال المناسبة، مما يوفر الوقت والجهد في الفرز اليدوي وتحسين سير العمل العام.
• استخراج المعلومات: هذا هو الموقع الذي تحدد فيه عملية فهم المستندات نقاط بيانات محددة وتستخرجها من المستندات—لسحب معلومات مهمة، مثل الأسماء والتواريخ والعناوين والأسعار والتفاصيل الأخرى ذات الصلة، وتربطها بعمليات الأعمال المناسبة. يساعد هذا في تقليل مخاطر الأخطاء، وتسريع معالجة البيانات، وتمرير معلومات دقيقة وموثوقة.
• التحليل الدلالي: هذا تطبيق أكثر تعقيدًا لفهم المستندات. إنه ينطوي على تفسير معنى النص وسياقه داخل المستندات ويتضمن خطوات إضافية، مثل RAG، واستخدام نماذج LLM الأكثر تطورًا لتجاوز التعرُّف البسيط على الكلمات الأساسية لفهم الفروق الدقيقة للمحتوى ودلالاته. يكون هذا مُفيدًا عندما ترغب المؤسسة، على سبيل المثال في تحديد النغمة العاطفية للمستند أو تحديد العلاقات والأنماط المُعقدة للوصول إلى تفسير أدق لمحتويات المستند.

حالات الاستخدام الشائعة وتطبيقات فهم المستندات

مهما كان المجال، عندما تتمكن الشركة من معالجة محتوى المستندات وفهمه بدقة، فيمكن أن يحسن ذلك وظائف الأعمال من خلال اتخاذ قرارات أكثر استنارة، وعمليات سير عمل فعَّالة، وخدمة عملاء محسنة، والقدرة على طرح رؤى قيمة خفية في البيانات النصية. في نهاية المطاف، يُترجم الفهم الفعَّال للمستندات في توفير في الوقت والتكلفة، وتقليل الأخطاء، وإنشاء مؤسسة أكثر تنافسية وقائمة على البيانات.

• أتمتة معالجة الفواتير وإعداد التقارير المالية في الإدارة المالية
  يتم استخدام فهم المستندات لأتمتة استخراج البيانات والتحقق منها من كشوف الحسابات والفواتير والمستندات المالية الأخرى لتقليل الوقت والأخطاء المرتبطة بإدخال البيانات اليدوي. يمكن أن يؤدي هذا إلى تسريع عمليات الاعتماد والدفع والمساعدة في الحفاظ على دقة التقارير المالية وتحديثها. من خلال التكامل مع الأنظمة المالية الحالية، يمكن أن يعزز فهم المستندات الامتثال ويوفر رؤى فورية حول الأداء المالي.
• تبسيط الفوترة للمرضى وسجلاتهم في الرعاية الصحية
  تساعد عملية فهم المستندات المؤتمتة المستشفيات والعيادات في إدارة سجلات المرضى والنماذج الطبية ومستندات الفوترة ومعالجتها. تقوم بذلك عن طريق استخراج بيانات المرضى وتنظيمها بحيث يتم تسجيلها بدقة وسهولة الوصول إليها لفريق المريض من مقدمي الخدمات—مما يؤدي في النهاية إلى تقديم رعاية صحية أكثر كفاءة وفعالية.
• إدارة العقود والمستندات التنظيمية في المجال القانوني
  يمكن أن تساعد عملية فهم المستندات شركات المحاماة والأقسام القانونية على تحليل المعلومات الرئيسة وتصنيفها واستخراجها في المستندات، مثل العقود والاتفاقيات والملفات التنظيمية. من خلال أتمتة هذه العمليات، يمكن للفِرق القانونية تقليل مخاطر الأخطاء، وتحسين إدارة المستندات، ومنح الممارسين القانونيين المزيد من الوقت للمهام التي تتضمن تفاعلاً مع العملاء وتفكير استراتيجي.
• تحسين مستندات المخزون وسلسلة التوريد في البيع بالتجزئة
  تستخدم مؤسسات الخدمات اللوجستية والبيع بالتجزئة فهم المستندات لمعالجة وتحليل قوائم المخزون وأوامر الشراء ومستندات سلسلة التوريد. يتيح هذا لشركات البيع بالتجزئة تتبع مستويات المخزون تلقائيًا، ومراقبة أنشطة سلسلة التوريد، والمساعدة في ضمان معالجة الطلبات بسرعة ودقة—مما يؤدي إلى تحسين رضا العملاء والكفاءة التشغيلية.

تحسين كفاءة معالجة المستندات باستخدام حلول Oracle المُتقدمة

إذا كنت تبحث عن إنشاء فهم المستندات في تطبيقك، فيمكن أن يمنحك فهم مستندات في البنية التحتية من Oracle Cloud (OCI) حلاً قويًا لكنه فعَّال من جانب التكلفة. من خلال واجهات برمجة تطبيقات بسيطة وأدوات واجهة سطر الأوامر، يمكن لتطبيقك استخراج النصوص والجداول والبيانات الرئيسة الأخرى من المستندات عبر لغات متعددة باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم إنشاؤها مُسبقًا، كما تتوفر أدوات استخراج مستندات أكثر قابلية للتخصيص لتناسب احتياجاتك.

يعتمد فهم مستندات OCI على رؤية الكمبيوتر وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية من Oracle المستخدمة في مهام المؤسسات الأساسية، مثل معالجة حسابات المدفوعات من ناحية النفقات وإدارة المحتوى. لمساعدة مؤسستك في الاستفادة منها، توفر Oracle Cloud واجهة سهلة الاستخدام لك لتحميلها وتسميتها، والبيانات لتدريب النماذج المُخصصة في خدمة الذكاء الاصطناعي الأحدث. يعد فهم المستندات مجرد مجموعة من خدمات الذكاء الاصطناعي المتوفرة على OCI، والتي يتم تسعيرها بشكل تنافسي حتى يتمكن جميع مستخدمي التطبيق من استخدامها.

كان فهم المستندات نجاحًا مبكرًا في استخدام التعلم الآلي لأتمتة عمليات الأعمال. مع استمرار نمو حجم المعلومات في جميع قطاعات الاقتصاد، فيمكنه أن ييساعد الشركات من خلال معالجة البيانات والعمل عليها بكفاءة والسماح للأشخاص بالقيام بعمل أكثر قيمة. ويستمر في لعب دور حيوي في جعل GenAI أفيد، سواء بصفته جزء من نظامها التدريبي أو من خلال تحسين المخرجات، خاصةً مع اضطلاع وكلاء الذكاء الاصطناعي بمزيد من المهام.

الأسئلة الشائعة حول فهم المستندات

كيف يختلف فهم المستندات عن OCR التقليدي؟

تمثل OCR إمكانية أساسية تجعل عملية فهم الوثيقة ممكنة—إنها هي التي تحول النص الذي في صورة أو PDF إلى نص قابل للتحرير. من تلك النقطة، تتيح معالجة فهم المستندات النص لتطبيقات الأعمال.

ما أنواع المستندات التي يمكن معالجتها باستخدام فهم المستندات؟

تمسح عملية فهم المستندات الوثائق، مثل ملفات PDF أو ملفات الصور مثل ملفات .jpg أو .png وتحوِّل النص الذي تجده إلى نموذج قابل للتحرير. تمسح الحقول في المستندات، مثل الإيصالات أو الفواتير أو طلبات القروض؛ وتتعرَّف على الأسماء والمبالغ والتواريخ والتفاصيل المهمة الأخرى؛ وتجعل تلك المعلومات متاحة لتطبيقات الأعمال.

ما مدى أمان البيانات التي تتم معالجتها باستخدام حلول فهم المستندات؟

يتوقف أمان البيانات في عملية فهم المستندات على البنية وتدابير أمان البيانات المُتخذة بصفتها جزء من العملية. هل يتم تشفير البيانات أثناء وجودها على القرص وأثناء نقلها؟ هل تم نسخها احتياطيًا؟ هل توجد ضواط كافية للوصول؟ كل هذه الأمور يمكن أن تجعل أي عملية بيانات أكثر أمانًا.