da da en de da da de es sv da en en da it da en de da da es da en da en en en da pt fr fr de sv da da da sv da da da da da da da da da da da da da da da de da da da en da en da da da da da da da da da da da da da et da da da da da da da da da da nds da da da nl da en da da da da da da da da da da da da da da da en fa en da da da sv da da fr da da da en da ms en en en da sv fr da da it en id en da de da en en en en da en ro da da en da nn da ar bg ca hbs_lat da de de de el de en en tr en en en en en en en es es et eu fi fr fr fr fr lt he hi hbs_lat hu id it it ja ko kk lt lv ms da nl nl pl pt pt ro ru sk sl hbs_lat hbs_lat sv th tr fy vi zh zh de fr ro da en de da da sk de en da pl es da da da da da en da da da da de sv da da en da da da da da de da da en
Hvad er dokumentbehandling | Microsoft Power Automate
Emner om automatisering af forretningsproces og arbejdsgang
Hvad er applikationer til dokumentbehandling?
Applikationer til dokumentbehandling bruger maskinel indlæring og kunstig intelligens til at udtrække data fra dokumenter og formularer. Data fra f.eks. fakturaer, kvitteringer og leveringsordrer i e-mail- eller papirform, digitalisere og lagres et struktureret databaseformat. Disse data importeres derefter til et målsystem, f.eks. en ERP-løsning (Enterprise Resource Planning) eller CRM-løsning (Customer Relationship Management). Den effektivitet, du får med applikationer til dokumentbehandling, kan i høj grad være medvirkende til, at virksomheden sparer penge, øger produktiviteten og frigør medarbejdere fra gentagne opgaver med lav værdi, hvor der er risiko for menneskelige fejl.
Mange virksomheder står på et tidspunkt over for at skulle finde en løsning til digitalisering af store mængder papirbaserede dokumenter. Applikationer til dokumentbehandling er yderst effektive til dette, fordi de ikke kun eliminerer den arbejdskrævende opgave, som manuel dataindtastning er, men også giver virksomheder indsigt i, hvordan de kan få mere ud af deres data.
Dokumentbehandling er baseret på optisk tegngenkendelse (OCR), maskinindlæring og procesautomatisering med robotteknologi (RPA). Disse tre elementer er grundlæggende i stand til at tolke og forstå oplysninger på samme måde som mennesker.
OCR genkender udskrevet, skrevet eller indtastet tekst fra scannede dokumenter eller billeder. Identificerer lys og mørke områder i det scannede indhold og søger efter bogstaver eller tal, som derefter kategoriseres ud fra mønstre eller funktioner.
Maskinel indlæring opretter algoritmer, der lærer af mønstre og sammenhæng i dokumenter. Efterhånden som der behandles flere og flere oplysninger, lærer maskinel indlæring af alle de brugsscenarier, der opstår, og bliver hurtigere og mere effektive, når der skal træffes beslutninger.
RPA bruger robotter, der udføres på modtagne regler, og instruktioner, til at automatisere gentagne opgaver. Ved hjælp af avancerede funktioner til tekstgenkendelse kan RPA hurtigt behandle data fra flere kilder.
Når OCR, maskinel indlæring og RPA samarbejder, følger dokumentbehandling typisk disse trin:
Data fra kilder, f.eks. papirdokumenter, PDF'er, e-mails og elektroniske formularer scannes og digitaliseres.
Kvaliteten og nøjagtigheden af scannede data forbedres, f.eks. rettelse af skæve vinkler, reduktion af støj via fjernelse af eventuelle baggrundspletter eller -mærker og beskæring af uønskede områder fra billeder.
Dokumenter opdeles i forskellige kategorier baseret på deres format, indhold og type, hvilket er med til at forbedre udtrækning og arkivering af data.
Et vigtigt trin i den proces, hvor OCR udtrækker data fra dokumenter og definerer, hvilke typer der skal oversættes (f.eks. navne, numre, datoer, håndskrevet tekst).
RPA kontrollerer og bekræfter alle data, inden de flyttes til relevante systemer, databaser og arbejdsstrømme. Eventuelle unøjagtigheder markeres på dette stadie til manuel gennemgang og rettelse.
Når alle andre processer er kørt, sendes dataene til de relevante databaser og lagre via brugergrænseflader til programmer.
Hvad er deep learning-dokumentanalyse?
Deep learning-dokumentanalyse integreres i dokumentbehandlingen på basis af de funktioner i neurale netværk, der genkender mønstre i data, især i forbindelse med dokument- og layoutanalyse, tekstidentifikation og hentning af dokumenter. Neurale netværk indsamler oplysninger i mange lag ved at hente flere og flere oplysninger og mere og mere viden og bliver efterhånden klogere og klogere.
Ved deep learning-dokumentanalyse bruges der menneskelignende kunstig intelligens via forskellige neurale netværk, som består af en række algoritmer, der primært er konvolutionelle og tilbagevendende. Konvolutionelle neurale netværk filtrerer via billeder, så alle elementer i dem registreres, mens tilbagevendende netværk kan huske datapunkter, hvilket giver dem evnen til at forudsige fremtidige udfald.
Fordele ved automatiseret dokumentbehandling
Automatiseret dokumentbehandling forbedrer forretningsprocesserne og øger teamets effektivitet ved at levere hastighed, nøjagtighed og skalerbarhed. Det kan have en omfattende indflydelse på forbedring af processer og resultater i brancher som juridiske ydelser, ejendomssektoren, sundhedssektoren og banksektoren.
De vigtigste fordele ved automatiseret dokumentbehandling omfatter:
Når dokumenter er digitaliseret, er de stort set tilgængelige for godkendte brugere når og hvor som helst.
Forbedret sikkerhed og beskyttelse af personlige oplysninger
Virksomheder kan kryptere deres filer og tildele sikkerhedsniveauer for at beskytte deres data mod utilsigtede brugere.
Da den tidskrævende og dyre proces til administration af papirfiler elimineres, får medarbejderne mere tid til at arbejde med forretningskritiske målsætninger og bliver mere produktive.
Mindre risiko for menneskelige fejl:
Da dokumentautomatisering eliminerer behovet for manuel dataindtastning, er den i høj grad med til at forbedre dokumenternes præcision og kvalitet.
Medarbejdere i forskellige teams på tværs af afdelinger kan dele og arbejde med dokumenter sammen og holde sig orienteret om status i realtid.
Dokumentautomatisering gør det muligt at standardisere skabeloner og strukturer, der løbende kan anvendes til arbejdsprocesser.
Sådan vælger du en softwareløsning til dokumentbehandling
Valget af en løsning til dokumentbehandling afhænger af dine specifikke behov. En af de vigtigste beslutninger, der skal overvejes, er, om løsningen skal køres i cloudmiljøet eller lokalt. Cloudbaserede systemer hostes af en udbyder mod et gebyr og gemmer automatisk alle dine data, så alting er tilgængeligt online. En løsning i det lokale miljø betyder, at du skal bruge dine egne servere og dit eget lager og selv udføre vedligeholdelse og køre dine egne sikkerhedskopier.
Andre vigtige overvejelser i forbindelse med valg af en løsning til dokumentbehandling omfatter:
Det er en god regel at have en lang række søgeindstillinger, herunder filnavn og -type, indhold og ændringsdato. Det er også en god idé at sørge for, at der kan tildeles metadata og koder til organisering af alle dine filer.
Det er vigtigt, at filstrukturen er brugervenlig og logisk for alle brugere.
Systemet giver dig mulighed for at begrænse adgangen til følsomme dokumenter og angive tilladelser pr. bruger.
Alle medarbejdere skal kunne benytte systemet, uden at der opstår forvirring og afbrydelser i deres daglige opgaver.
Sørg for, at du kan bruge systemet sammen med programmer, du allerede bruger, f.eks. din e-mail-klient og softwaren til kunderelationer.
Kom i gang med at transformere din dokumentbehandling nu
Microsoft Power Automate er en løsning til optimering af arbejdsprocesser, som er let at bruge, og som sætter dine medarbejdere i stand til at oprette en løsning til dokumentbehandling. Minimer gentagne, manuelle og tidskrævende opgaver, og frigør mere tid, hvor dine teams kan fokusere på strategisk arbejde med en enkelt platform til automatisering.
Udforsk Microsoft Power Automate
Hvad er applikationer til dokumentbehandling?
Programmer til dokumentbehandling er en automatiseret løsning til digitalisering af store mængder papirbaserede dokumenter.
Dokumentbehandling er baseret på maskinel indlæring og kunstig intelligens, som bruges til at udtrække data fra dokumenter og lagre dem i en database.
Hvad er deep learning-dokumentanalyse?
Deep learning-dokumentanalyse bygger på funktionerne i neurale netværk, der lærer og opbygger viden på næsten samme måde som den menneskelige hjerne. Jo flere oplysninger disse netværk får, behandler og lærer af, jo klogere bliver de.
Hvad er fordelene ved automatiseret dokumentbehandling?
Øget produktivitet, reduceret risiko for menneskelige fejl og forbedret skalerbarhed er nogle af de mange fordele ved automatiseret dokumentbehandling.
Hvordan vælger jeg en softwareløsning til dokumentbehandling?
Start med at vurdere den aktuelle dokumentarbejdsproces og bestemme, hvad du vil forbedre. Nogle af de vigtigste ting, en dokumentbehandlingsløsning skal omfatte, er scanningsfunktioner, lagring i skyen, søgefunktionalitet, dokumentversionskontrol og muligheden for at administrere tilladelser.
Anmod om at blive kontaktet
Få en Power Automate-ekspert til at kontakte dig
Tilgængelig mandag-fredag 8.00 til 17.00 (Central Time)
Tilgængelig mandag-fredag 8.00 til 17.00 (Central Time)
Beskyttelse af personlige oplysninger og cookies
Power Automate-widgetten Kontakt salgsafdelingen
80-60-32-45 Tilgængelig mandag-fredag 8.00 til 17.00 (Central Time)
Har du brug for hjælp?
Chat med en Microsoft-sælger for at få svar på dine Power Automate-spørgsmål.
Chat nu Nej tak
Hvordan kan vi hjælpe?
Kontakt en Microsoft-partner for at:
Konfigurer en gratis prøveversion.
Få vejledning fra eksperter i, hvordan du kan transformere forretningsprocesser.
Få mere at vide om købsmuligheder, implementering og udrulning.
Din anmodning kan ikke sendes via en @microsoft.com-adresse.
Vælg virksomhedens størrelse 1 2-4 5-9 10-24 25-49 50-249 250-999 1000+
USA Argentina Australien Belgien Brasilien Bulgarien Canada Chile Colombia Costa Rica Cypern Danmark De Forenede Arabiske Emirater Den Dominikanske Republik Ecuador Egypten El Salvador Estland Filippinerne Finland Frankrig Grækenland Guatemala Honduras Indien Indonesien Irland Israel Italien Japan Kasakhstan Kenya Kina Kroatien Kuwait Letland Litauen Malaysia Malta Marokko Mexico Nederlandene New Zealand Nicaragua Nigeria Norge Pakistan Panama Peru Polen Portugal Puerto Rico Qatar Rumænien SAR Hongkong Saudi-Arabien Schweiz Serbien Singapore Slovakiet Slovenien Spanien Sri Lanka Storbritannien Sverige Sydafrika Taiwan Thailand Tjekkiet Tyrkiet Tyskland Ukraine Ungarn Venezuela Vietnam Østrig
Jeg vil gerne have oplysninger, tip og tilbud om Løsninger til virksomheder og organisationer og andre Microsoft-produkter og -tjenester. Erklæring om beskyttelse af personlige oplysninger.
Jeg forstår, at Microsoft måske vil dele mine oplysninger med udvalgte partnere for at imødekomme min anmodning samt give mig oplysninger om relevante produkter og tjenester. Erklæring om beskyttelse af personlige oplysninger.
Deltagelse kræver, at dine personlige oplysninger overføres til andre lande, som Microsoft driver forretning i, herunder USA. Når du sender denne formular, accepterer du overførslen af dine data uden for Kina. Erklæring om beskyttelse af personlige oplysninger.
Løs følgende fejl, før du sender:
Anmod om et opkald
Tak, fordi du har anmodet om et opkald
En Microsoft-partner vil kontakte dig inden for fire arbejdsdage.