Анонсируем функцию искусственного интеллекта для понимания документов в OpenText Capture и OpenText Core Capture

Если вы похожи на большинство организаций, ваши рабочие процессы сканирования отлично справляются с большими объемами документов. Но существует категория контента, требующая больших затрат человеческого труда: рукописные формы, пересекающиеся таблицы, сканы низкого качества и многое другое. Фактически, 37% of employees cite inadequate automation and repetitive tasks as a key obstacle to success, что служит напоминанием о том, что сложность документов из реального мира продолжает опережать то, с чем большинство автоматизированных рабочих процессов могут справиться самостоятельно.

Чтобы устранить этот пробел, в июне 2026 года мы анонсировали OpenText™ Capture Aviator™. Новое дополнение для понимания документов на базе ИИ для OpenText™ Capture, Capture Aviator расширяет возможности извлечения данных за счет использования визуального понимания и понимания языка на базе больших языковых моделей (LLM), чтобы читать документы так, как это делают люди: распознавать контекст, интерпретировать макет и эффективно извлекать данные из контента, который не следует предсказуемой структуре. Вы получаете более высокие показатели сквозной обработки для документов, которые в этом больше всего нуждаются, без изменения работы остальных ваших рабочих процессов.

Мы рады сообщить, что Capture Aviator теперь также может быть добавлен в OpenText Core Capture для организаций, которые хотят расширить возможности своего облачного SaaS-решения для обработки документов.

Документы, требующие более интеллектуального подхода

Вы, вероятно, уже автоматизировали обработку крупнотиражных полуструктурированных документов в своей среде. Остающиеся возможности кроются в более сложном контенте: документах, которые различаются по источнику, ухудшаются при передаче, содержат смешанные форматы или поступают слишком редко, чтобы извлечь выгоду из непрерывного машинного обучения или затрат времени на создание шаблонов.

Это документы, которые:

• содержат несогласованные или неизвестные макеты
• включают пересекающиеся или сильно варьирующиеся таблицы
• содержат рукописные вводы или примечания
• сканируются с низким качеством или со временем портятся
• поступают слишком редко, чтобы оправдать время на создание шаблонов или применение машинного обучения в рабочей среде

Каждый такой документ становится исключением в процессе, а каждое исключение означает увеличение объема ручного труда и замедление циклов обработки во решениях для интеллектуальной обработки документов, в которые вы уже инвестировали средства.

Расширение автоматизации и снижение сложности интеллектуального захвата документов

Функция понимания документов на базе ИИ расширяет возможности вашего решения для сканирования, позволяя получать дополнительные полезные данные из более широкого спектра типов документов. Capture Aviator применяет извлечение данных на основе LLM там, где это нужнее всего, сохраняя при этом непрерывное машинное обучение, которое уже работает для ваших крупнотиражных полуструктурированных документов.

С помощью Capture Aviator вы можете:

• Автоматически направлять сложные документы или документы с полями низкой достоверности на извлечение данных на основе LLM
• Извлекать структурированные зависящие от макета данные из сложных элементов документов, включая пересекающиеся таблицы, рукописный ввод и сканирование низкого качества, в рамках единого процесса захвата
• Применять извлечение данных LLM к определенным документам в рабочих процессах захвата, обеспечивая более гибкую и контекстно-зависимую обработку
• Расширять извлечение данных на новые или изменяющиеся форматы документов без добавления дополнительных шагов обработки или изменения рабочих процессов
• Сохранять ручную проверку и обработку исключений только там, где это необходимо

Результатом является более интеллектуальная среда захвата документов, в которой понимание документов с помощью ИИ заполняет пробелы, не нарушая работу уже эффективных рабочих процессов.

Что становится возможным благодаря пониманию документов на базе ИИ

Ключевые возможности Capture Aviator включают:

• Извлечение сложных таблиц: захват структурированных данных из плотных, пересекающихся или зависящих от макета таблиц без пользовательской логики или обслуживания шаблонов
• Распознавание рукописного ввода: преобразование рукописного текста и примечаний в структурированные, пригодные для использования данные
• Обработка документов низкого качества: извлечение данных из перекошенных, помятых или низкоразрешающих сканов
• Быстрое внедрение новых типов документов: настройка извлечения для новых форматов за считанные минуты, даже для документов с малым объемом или высокой степенью вариативности
• Контекстно-зависимая проверка: выявление несоответствий, которые могут быть автоматически помечены как исключения в существующих рабочих процессах

Понимание документов на основе ИИ в действии

Вот примеры того, где извлечение данных на основе LLM имеет измеримое значение в решениях для интеллектуальной обработки документов:

• Мятые или испорченные чеки: плохое качество изображения и изменяющиеся макеты позиций обрабатываются эффективно. Данные заголовка и позиции извлекаются независимо от состояния изображения или вариаций формата, поэтому ваши рабочие процессы утверждения и оплаты продолжают работать.
• Заполненные от руки анкеты пациентов: смешанный печатный и рукописный текст, пропущенные поля и нестандартные макеты обрабатываются с оценкой достоверности. Данные пациента извлекаются в структурированные поля и направляются на рассмотрение только при необходимости, что сокращает объем ручной работы и ускоряет последующие рабочие процессы.
• Отчеты о дорожно-транспортных происшествиях: рукописный текст, примечания к схемам и несогласованное расположение полей больше не являются преградой. Структурированные данные извлекаются, а несоответствия полей могут быть автоматически помечены до того, как запись попадет в рабочий процесс обработки претензий, что снижает объем ручного ввода и улучшает качество данных.

Встроено в решения OpenText для сканирования, а не является отдельным инструментом

Capture Aviator встраивается непосредственно в OpenText Capture и OpenText Core Capture, а не представляет собой параллельную платформу, требующую интеграции или переобучения. Вы расширяете существующие рабочие процессы без редизайна, а извлеченные данные поступают в последующие системы как проверенная, готовая к работе информация.

Ваша команда сохраняет уже действующие процессы управления, соблюдения нормативных требований и обработки исключений. Понимание документов на базе ИИ вступает в игру в сложных случаях, а все остальное продолжается без изменений. Это модернизация вашего интеллектуального захвата документов без необходимости начинать все сначала.

Расширяя автоматизацию на сложные и вариативные документы, ваша организация может:

• Увеличить сквозную обработку за счет автоматизации документов, которые ранее требовали ручной обработки
• Снизить операционные расходы за счет целенаправленного использования LLM и минимизации ручной обработки исключений и переделок
• Ускорить получение ценности за счет интеграции LLM в решения для захвата с самого начала
• Упростить настройку и быстро расширить извлечение данных за счет быстрого внедрения новых типов документов, даже с малым объемом или высокой вариативностью
• Достичь целей организации в области генеративного ИИ с помощью практического и готового к работе подхода к извлечению данных на основе LLM
• Избежать сложностей с лицензированием сторонних разработчиков за счет доступа к возможностям LLM напрямую через OpenText

Вовлечь больше документов в процессы автоматизации

Благодаря пониманию документов на базе ИИ решения OpenText Capture, OpenText Core Capture и Capture Aviator предоставляют вам практический способ расширить автоматизированное извлечение данных во всей вашей документальной среде. Сочетая проверенные возможности интеллектуального захвата документов с извлечением данных на основе LLM, вы получаете более высокую точность, большую эффективность и возможность увеличить показатели сквозной обработки.

Сабра Голдик

Сабра Голдик — старший менеджер по продуктовому маркетингу продуктов и решений OpenText. Сабра привносит в OpenText свой многолетний опыт в области стратегии продуктов, управления продуктами и продуктового маркетинга для SaaS-стартапов и лидеров в области программного обеспечения на рынках аналитики, ИИ-сервисов и Интернета вещей (IoT).