D-Parser
Automatisering van documentverwerking met Computer Vision en NLP voor verhoogde efficiëntie
problem
Onze klant, een in Zweden gevestigd bedrijf gespecialiseerd in hoogwaardige web- en mobiele apps, stond voor een grote uitdaging door de tijdrovende documentstroom binnen hun organisatie. Dagelijks circuleren er duizenden documenten, zoals facturen en rekeningen, wat kantoormedewerkers belastte met handmatige verwerkingstaken. De klant erkende de noodzaak van automatisering om de documentverwerking en besluitvorming te stroomlijnen en zocht naar een oplossing om deze handmatige werklast te verlichten, terwijl de naleving van de Europese normen voor online documentuitwisseling gewaarborgd bleef.
problem
Onze klant, een in Zweden gevestigd bedrijf gespecialiseerd in hoogwaardige web- en mobiele apps, stond voor een grote uitdaging door de tijdrovende documentstroom binnen hun organisatie. Dagelijks circuleren er duizenden documenten, zoals facturen en rekeningen, wat kantoormedewerkers belastte met handmatige verwerkingstaken. De klant erkende de noodzaak van automatisering om de documentverwerking en besluitvorming te stroomlijnen en zocht naar een oplossing om deze handmatige werklast te verlichten, terwijl de naleving van de Europese normen voor online documentuitwisseling gewaarborgd bleef.
solution
Om deze uitdaging aan te pakken, hebben we gebruikgemaakt van geavanceerde computer vision-algoritmen om het documentstroomproces te automatiseren en te vereenvoudigen. Text mining-studies vormden de basis van onze oplossing, waarbij de focus lag op het extraheren van informatie uit ongestructureerde en semigestrectureerde elektronische documenten. Door de inzet van geavanceerde Natural Language Processing (NLP)-technieken stelde onze oplossing systemen in staat om waardevolle informatie te extraheren, zoals factuurtypen, getallen, gegevens van verzender en ontvanger en andere parameters. Ons team maakte gebruik van Python als voorkeurstaal, omdat dit een breed scala aan ML-, DL- en CV-modules biedt en het eenvoudig maakt om asynchrone API's te bouwen. De ontwikkelde oplossing verwerkte bijgevoegde PDF-documenten naadloos, waarbij velden automatisch werden gedetecteerd en de benodigde informatie werd geëxtraheerd. Dit geautomatiseerde systeem verminderde het aantal incidenten door menselijke fouten aanzienlijk en verbeterde de algehele efficiëntie.
solution
Om deze uitdaging aan te pakken, hebben we gebruikgemaakt van geavanceerde computer vision-algoritmen om het documentstroomproces te automatiseren en te vereenvoudigen. Text mining-studies vormden de basis van onze oplossing, waarbij de focus lag op het extraheren van informatie uit ongestructureerde en semigestrectureerde elektronische documenten. Door de inzet van geavanceerde Natural Language Processing (NLP)-technieken stelde onze oplossing systemen in staat om waardevolle informatie te extraheren, zoals factuurtypen, getallen, gegevens van verzender en ontvanger en andere parameters. Ons team maakte gebruik van Python als voorkeurstaal, omdat dit een breed scala aan ML-, DL- en CV-modules biedt en het eenvoudig maakt om asynchrone API's te bouwen. De ontwikkelde oplossing verwerkte bijgevoegde PDF-documenten naadloos, waarbij velden automatisch werden gedetecteerd en de benodigde informatie werd geëxtraheerd. Dit geautomatiseerde systeem verminderde het aantal incidenten door menselijke fouten aanzienlijk en verbeterde de algehele efficiëntie.
results
Onze samenwerking heeft geleid tot de end-to-end ontwikkeling van een revolutionaire oplossing voor documentverwerking, waarmee gebruikers binnen enkele minuten cruciale informatie uit PDF-documenten kunnen halen. De extractie-algoritmen, die gebruikmaken van een combinatie van patroon- en trefwoordherkenning, behaalden een indrukwekkend nauwkeurigheidspercentage van 82%. In de eerste fase van het project creëerden we een API die in staat was om verschillende soorten facturen te verwerken op basis van sjablonen. Vervolgens hebben we het systeem verbeterd met computer vision-algoritmen om velden te detecteren wanneer documentstructuren niet overeenkwamen met vooraf gedefinieerde templates. In de tweede fase ontwikkelden we een algemene factuurparser die elk type factuur kan verwerken door gebruik te maken van diepe neurale netwerken voor blokdetectie en fuzzy string comparison om de benodigde informatie nauwkeurig te extraheren.
results
Onze samenwerking heeft geleid tot de end-to-end ontwikkeling van een revolutionaire oplossing voor documentverwerking, waarmee gebruikers binnen enkele minuten cruciale informatie uit PDF-documenten kunnen halen. De extractie-algoritmen, die gebruikmaken van een combinatie van patroon- en trefwoordherkenning, behaalden een indrukwekkend nauwkeurigheidspercentage van 82%. In de eerste fase van het project creëerden we een API die in staat was om verschillende soorten facturen te verwerken op basis van sjablonen. Vervolgens hebben we het systeem verbeterd met computer vision-algoritmen om velden te detecteren wanneer documentstructuren niet overeenkwamen met vooraf gedefinieerde templates. In de tweede fase ontwikkelden we een algemene factuurparser die elk type factuur kan verwerken door gebruik te maken van diepe neurale netwerken voor blokdetectie en fuzzy string comparison om de benodigde informatie nauwkeurig te extraheren.
tech stack
tech stack
