Kognitivní funkce (někdy poznávací funkce) jsou jednou z hlavních oblastí lidské psychiky, jejich centra jsou uložena v různých částech mozku. Prostřednictvím kognitivních funkcí člověk vnímá svět kolem sebe, jedná, reaguje, zvládá různé úkoly. Myšlenkové procesy dávají člověku možnost učení, zapamatování, přizpůsobování se neustále se měnícím podmínkám okolního prostředí. Kognitivní funkce rovněž zahrnují kromě paměti i koncentraci, pozornost, funkce řeči, rychlost myšlení, schopnost pochopení informací. K funkcím exekutivním patří schopnost posuzování a řešení problémů, plánování, organizování. Stejně jako v jiných oblastech, i zde se technologie snaží dohnat přírodu a používat obdobné funkce mozku pro vyšší automatizaci prostřednictvím technologie. Proto možnost učení, rozhodování a přizpůsobování zpracování dělá automatizaci zpracování dokumentů kognitivní.

V prvním dílu (v IT Systems 5/2020) jsme popsali, jakým způsobem robotizace umožňuje firmám řešit problémy s automatizací manuálních úkonů. Nicméně samotná RPA technologie nebyla původně vytvořena pro zpracování dokumentů a je samotná pro tuto činnost neefektivní.

Co tedy obsahuje technologie pro kognitivní automatizaci zpracování dokumentů? Jednoduše řečeno tato technologie dokáže porozumět obsahu dokumentu nebo emailu, v něm obsaženým informacím a dále rozhodnout, co s takovým dokumentem nebo emailem udělat. Technologie robotizace a automatizace zpracování dokáže pracovat společně a řešit kompletní úlohy zaměřené na data a zpracování dokumentů, které jsou přítomné u mnoha firemních procesů. Pro samotné kognitivní zpracování jsou zásadní tři fáze zpracování. Jak získat dokument, pochopení obsahu a následná integrace do navazujících procesů. V druhém díle seriálu se zaměříme podrobněji právě na tyto fáze.

Získat

Kombinace robotizace a zpracování dokumentů dokáže snímat dokumenty (CDA) stejně jako získávat elektronická data (RPA). Pro zpracování dokumentů není problém pracovat s různými vstupními formáty. Lze tak získat dokumenty prostřednictvím skenerů, MFP zařízení nebo mobilních telefonů, importovat dokumenty ze složek, webových portálů, emailů a neomezovat se tím, zda se jedná o PDF, jpeg, office dokumenty nebo již trochu archaické faxové formáty. V dnešní době různých možností a našeho očekávání rychlé reakce na zpracování našich vlastních požadavků, je právě flexibilita zcela klíčová. Nelze očekávat, že se vaši zákazníci budou chtít přizpůsobovat pokynům k použití pro ně nechtěných a neoblíbených formátů, znovu odesílat informace, pokud na jejich straně proběhlo vše v pořádku anebo to ze všeho nejhorší… začít znovu. Proto by měl být váš systém příjmu zákaznických dokumentů a informací dostatečně chytrý, umožňovat volbu a neomezovat uživatele.

Technologie umožňuje snímat dokumenty prostřednictvím mobilních aplikací či webových stránek a portálů. Vestavěné funkce dokážou snímat a zobrazovat data v reálném čase a uživatelům je umožněno opravit jakékoli chyby v datech před odesláním. Představte si například situaci, kdy na portálu společnosti, u které se registrujete pro poskytování jejích služeb, vyfotíte doklad totožnosti. Logicky chcete mít okamžitou možnost zásahu do poskytovaných dat dané společnosti.

Pochopit

Pořídili jsme do systému dokument. Jak pokračovat dále?

Technologie pro kognitivní automatizaci dokumentů dokáže odpovědět na následující otázky:

• Čeho se týká tento dokument nebo email?
• Jaké informace obsahuje?
• Jak dále s dokumentem a v něm obsaženými informacemi naložit?
• Aby bylo možné dokument a informace obsažené v dokumentu pochopit, musí být pomocí technologie převedeny do strukturovaného a pochopitelného obsahu, vyžadovaného navazujícími procesy a systémy jako jsou BPM, CRM, ECM, ERP atd.

Technologie kognitivní automatizace dokumentů využívá řadu schopností umělé inteligence (AI), jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP) a strojové učení, k seskupování, třídění, separaci OCR, vytěžování dat a porozumění lidskému jazyku v jakémkoli typu dokumentu. Strojové učení je klíčovou součástí automatizace zpracování, usnadňující konfiguraci a údržbu systémů pro zpracování dokumentů a dat. Stačí zadat několik vzorků každého typu dokumentu a systém automaticky ví, jak rozpoznat a následně vytěžit potřebná data - není třeba psát pravidla ani vytvářet rigidní šablony založené na vzhledu každého typu dokumentu. Pokud se dokumenty časem mění, strojové učení se dokáže přizpůsobit těmto změnám. V dnešní době si již těžko představujeme opravdu produkční systém neobsahující schopnost strojového učení. Takový systém se brzo stane noční můrou pro údržbu, vyžadující nekonečné každodenní úpravy pro udržení systému v chodu.

Schopnost využití zpracování přirozeného jazyka (NLP) k porozumění textově bohatým dokumentům, jako jsou smlouvy, korespondence se zákazníky a obecně nestrukturovaným dokumentům, je pro navýšení celkové automatizace zpracování zásadní. Zpracování přirozeného jazyka lze využít k rychlému a automatickému vytěžení potřebných dat jako jsou klíčová slova pro určení typu dokumentu a navazujícího procesu, termínů smluv, částek, povahy sdělovaného obsahu a čehokoliv dalšího, co je pro celkový proces důležité. To vše dokáže nahradit mnohdy desítky lidí v provozech, kteří otrocky dokola čtou tisíce dokumentů a snaží se vyznat v obsahu jejich povahy.

Jednoduše řečeno, technologie kognitivní automatizace dokumentů používá umělou inteligenci k automatickému porozumění obsahu a učení dokumentů.

Následující kroky obvykle technologie potřebuje k porozumění dokumentu:

• Strojové učení
• Vylepšení kvality snímaného obrazu
• Klasifikace dokumentů
• Separace dokumentů
• Vytěžování informací
• Vyhodnocení výsledků
• Vypořádání výjimek zpracování

Integrace

Posledním krokem automatizace zpracování dat je předání / integrace zpracovaných dat a informací do navazujících procesů, které jsou řízeny například samotnými roboty, nástroji pro řízení procesů anebo do systémů, které jsou cílovými příjemci těchto informací. Integrace je běžná a technologie obsahuje mnoho přednastavených konektorů na aplikace nebo využívá obecné standardy, případně API rozhraní navazujícího systému. Pro samotnou integraci se používají roboti zejména tehdy, kdy není k dispozici žádná ze zmíněných možností. V takovém případě robot využívá vestavěné integrační funkce, které snadno mapují data mezi zdrojovými a cílovými systémy, bez potřeby vystavených API nebo webových služeb a bez psaní jediného řádku kódu.

Příště

V příštím díle se blíže podíváme na seznam funkcí, které by ve vašem dotazníku pro výběr správné technologie neměly rozhodně chybět.

Tomáš Dolejš Autor článku je ředitelem společnosti INFOMATIC.