Візьміть рахунок. Підсумкова сума — одна акуратно відформатована цифра в передбачуваному місці, читається майже ідеально. Назву постачальника треба зіставити з вашим довідником, де два записи різняться організаційно-правовою формою. Рядки таблиці йдуть через розрив сторінки, а дата постачання може бути вписана від руки на полях. У цих чотирьох полів немає однієї точності — у них чотири, і вони далеко одна від одної.
Далі питання, що означає «правильно». Постачальника зіставлено з вірною головною компанією, але не з тією юрособою — це правильно? Дату прочитано вірно, але в іншому форматі — правильно? Два підрядники можуть назвати дуже різні числа на тих самих документах просто тому, що відповіли на це питання по-різному, і жоден із них не бреше.
Точність за кожним полем. Як часто кожне окреме поле точно вірне. Це показує, де робота, і це єдиний зріз, у якому взагалі можна щось покращувати.
Точність за документом. Як часто вірні всі поля документа одночасно. Завжди нижча за середню по полях і помітно нижча, коли полів багато, — саме це число зазвичай дивує.
Частка наскрізного проходу. Частка документів, що пройшли весь процес без втручання людини. Саме вона конвертується в зекономлені години, і саме її кладуть у бізнес-кейс.
Частка пропущених помилок. Як часто хибне значення приймається з високою впевненістю і йде в облік. Рідко і дорожче за все інше. Вимірюйте окремо.
Калібрування впевненості. Коли система каже, що впевнена, — вона права? Добре відкалібрована система із середньою точністю корисніша за самовпевнену з високою, бо їй можна довірити рішення спитати.
Головне — якість входу. Рідний PDF з облікової системи читається майже ідеально. Фотографія зім’ятого чека під кутом за поганого світла — ні, і жодна модель не відновить інформацію, яку не було знято. Якщо процес можна змінити так, щоб документи приходили в цифровому вигляді, ця одна зміна зазвичай дає більше, ніж будь-яке доведення.
Далі: скільки у вас різних макетів, скільки змісту вписано від руки, чи перетинають таблиці межу сторінки, скільки мов у потоці і — недооцінене — наскільки добрі ваші довідники. Половина того, що виглядає помилкою розпізнавання, насправді помилка зіставлення: поле прочитано вірно, а потім зіставлено з довідником, де одна компанія записана трьома способами.
Візьміть сто-двісті реальних документів, відібраних так, щоб відображати ваш справжній склад, а не найакуратніші екземпляри. Хай людина вб’є їх руками в ті поля, які вам важливі, — це ваша еталонна розмітка, і саме її намагаються пропустити. Потім проженіть систему по тому самому набору і порівняйте поле за полем.
Два дні роботи дають число, з яким можна діяти, і воно майже завжди змінює план. Видно, які поля можна автоматизувати вже сьогодні, яким потрібен поріг упевненості, а які поки лишаються ручними. Заодно спливають розбіжності між вашими ж перевіряльниками — і це окрема знахідка: якщо двоє досвідчених людей заповнюють поле по-різному, жодна система не покаже добрий результат проти жодного з них.
Ми робимо це вимірювання в межах безкоштовного міні-аудиту, на ваших документах, до будь-якої оцінки. Будь-яка цифра точності в нашій пропозиції береться з цього прогону.
Ідеального розпізнавання не буває, і воно не мета. Робоча система — та, де помилки дешеві: поріг упевненості, нижче якого документ іде людині; екран перевірки, де вихідне зображення стоїть поруч із витягнутим значенням, тож перевірка займає секунди; і правило, що все вище певної суми перевіряється незалежно від упевненості.
За такої конструкції вісімдесят відсотків наскрізного проходу — дуже добрий результат: чотири документи з п’яти ніхто не чіпав, решту п’яту частину швидко перевірили з уже заповненою відповіддю. Гонитва за останніми відсотками зазвичай коштує дорожче, ніж будь-коли коштувала ручна обробка цих документів.
Ми використовуємо cookie лише для аналітики — щоб бачити, з яких сторінок приходять заявки. Нічого більше й нічого до вашої згоди. Політика cookie