IBM Datacap實現商業文件內容的智能擷取、識別與分類

IBM Datacap是一個引領企業進入商業文件自動化擷取與認知應用的創新數位轉型解決方案，它使用自然語言處理程序、文字分析和機器學習技術，在不需人為介入的前提下，協助企業識別、分類及擷取非結構化或高度易變文件的內容。對那些複雜作業套用認知擷取之後，IBM Datacap可以大幅減少人工和紙張成本，提供有意義的資訊，及改進客戶服務的回應性。

IBM Datacap的產品特色：

• 最佳化資料擷取能力
  透過IBM Datacap的自然語言處理、文字資料探勘與機器學習技術，自動識別並分析商業文件中的內容，有效解決傳統資料擷取系統無法自動處理複雜不明格式文件的問題。
• 強大的複雜類型文件處理
  IBM Datacap有效率的將列印的表單中擷取所有類型的數據，包括機器、手動、條碼或複選框列印，創新的動態自然分析技術使IBM Datacap能夠以結構化、半結構化與非結構化形式定位數據，提供快速、精確且實惠的掃描，以分類、驗證與導出數據及圖像文件。
• 大容量圖像文件索引
  藉由IBM Datacap文件識別自動化來識別文件索引並自動化輸入數據庫索引以簡化流程、方便儲存與搜尋，有效縮短耗時的圖像文件識別流程並降低成本。

如需瞭解更多IBM Datacap的相關優勢，請立即聯繫北祥資訊。

AI小學堂 – 今天教您「資料探勘標準流程CRISP-DM」

人工智慧時代來臨，面對市場需求的變化以及未來的無限商機，北祥資訊將與您一起學習，讓AI小學堂成為您最佳的學習助手。第25堂課，我們為您介紹：資料探勘標準流程CRISP-DM。

我們在連續五期的AI小學堂中，為大家分別介紹了目前市場上主流的幾種機器學習程式語言及其特性。儘管網路上的各種專業論壇仍舊以各種機器學習的演算法及其應用居多，然而，預測分析專案的成敗往往取決於執行流程中各種管理面的細節。CRISP-DM是一個跨行業資料探勘的標準化流程，它設計了六個主要階段的「階層式流程管理模型」，並以其作為建立資料探勘方法和過程的標準。CRISP-DM強調，資料探勘不單是資料的組織與呈現，也不僅只是資料分析和統計建模，資料探勘是一個從理解業務需求、尋求解決方案到接受實作檢驗的完整過程。

• 業務理解（Business Understanding）
  
  從業務角度了解專案的目標與需求，制定確切的流程計劃，預測以特定主題作為重點所可能產生的價值，並將這些預測轉換為資料探勘問題定義及實現目標的初步計劃、確定資源與風險的假設。
• 資料理解（Data Understanding）
  
  資料理解階段重點在於資料的收集、資料的探索以及識別出資料品質的問題，接著再對資料進行全面性的審核與初步見解，藉以產生對隱藏訊息的假設。
• 資料整備（Data Preparation）
  
  這個階段是從原始資料形成最終資料集所需的過程，將取得的資料進行變換、組合、建構形成符合資料探勘的內容，例如資料清理，資料合併，轉換文件結構等工作。
• 模型建置（Modeling）
  
  在模型建置階段，需要選擇並應用各種建模技術，將工具參數校準為最佳值，並將模型參數進行優化，過程中若發現一些潛藏的資料問題，則必須先回上一個階段再次進行探索。
• 模型評估（Evaluation）
  
  徹底評估已開發好的模型並依據各種檢查步驟評估模型的有效性與準確性，以確保模型能夠正確實現業務目標，並符合初期所定義的績效標準。
• 模型部署（Deployment）
  
  組織並展示先前資料探勘的結果，將新的資料輸入到模型中，進行有效性與風險評分，並使用最終報告規畫後續的決策與行動。