Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Machine Learning: Intelligent Document Processing

Belajar Data Science di Rumah 15-April-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-senin-07-2024-04-16-201156_x_Thumbnail800.jpg

Pengelolaan dan dokumentasi data menjadi aspek penting dalam proses pelaporan maupun administrasi dokumen. Dengan jumlah dokumen yang terus bertambah setiap waktu, baik dalam bentuk digital maupun fisik, mengelola dan menganalisis dokumen menjadi tantangan besar bagi seorang arsiparis.


Disinilah peran machine learning sangat dibutuhkan dalam proses pengelolaan dan analisis dokumen. Machine learning dapat digunakan untuk mempercepat dan meningkatkan akurasi dalam pengenalan dan klasifikasi dokumen, memungkinkan arsiparis untuk dengan cepat mengidentifikasi dan mengelompokkan dokumen berdasarkan konten atau jenisnya. 


Selain itu, teknik machine learning juga dapat diterapkan untuk mengekstrak informasi yang relevan dari dokumen, seperti tanggal, nama, dan nomor identifikasi, dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dengan memanfaatkan algoritma machine learning yang telah terlatih, sistem dapat belajar dari contoh-contoh dokumen yang telah diolah sebelumnya, meningkatkan kemampuannya dalam mengenali pola dan struktur dokumen secara otomatis seiring waktu.


Hal ini tidak hanya mengurangi beban kerja manual bagi arsiparis, tetapi juga membantu mengatasi kompleksitas dan volume dokumen yang terus bertambah. Pada artikel kali ini, kita akan membahas tentang Intelligent Document Processing sebagai salah satu terobosan baru dalam bidang machine learning di ranah administrasi. Penasaran bagaimana contoh machine learning ini bekerja? Simak selengkapnya melalui artikel berikut sahabat DQLab!


1. Apa itu Intelligent Document Processing

Intelligent Document Processing (IDP) adalah istilah yang mengacu pada penggunaan teknologi seperti machine learning, pengolahan bahasa alami (NLP), dan otomasi proses robotik (RPA) untuk mengotomatisasi pengelolaan dan analisis dokumen secara cerdas. IDP memungkinkan sistem untuk mengekstrak data yang berharga dari berbagai dokumen, termasuk surat, faktur, kontrak, dan formulir, dan kemudian menganalisanya untuk mendukung pengambilan keputusan.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Cara Kerja Intelligent Document Processing

Berikut adalah cara kerja dari Intelligent Document Processing (IDP):

Pengenalan Dokumen: Pertama, sistem IDP mengenali jenis dokumen yang diterimanya. Ini dapat dilakukan melalui pemrosesan gambar dan pengenalan pola untuk mengidentifikasi tipe dokumen berdasarkan strukturnya.


Ekstraksi Informasi: Setelah pengenalan dokumen, IDP menggunakan teknik machine learning dan NLP untuk mengekstrak informasi kunci seperti nama, tanggal, jumlah, dan lainnya dari dokumen tersebut.


Validasi dan Pemrosesan: Informasi yang diekstrak kemudian divalidasi untuk memastikan keakuratannya. Proses ini mungkin melibatkan perbandingan dengan database internal atau verifikasi dengan dokumen lain.


Integrasi dengan Sistem: Data yang telah diekstrak kemudian diintegrasikan ke dalam sistem bisnis yang relevan, seperti sistem manajemen konten atau sistem manajemen relasi pelanggan (CRM).


Analisis dan Pelaporan: Akhirnya, data yang telah diproses dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut atau untuk membuat laporan yang memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik.


3. Contoh Penerapan Intelligent Document Processing

Misalkan sebuah perusahaan e-niaga menerima ribuan pesanan setiap hari dalam bentuk email dan formulir online. Dengan menggunakan IDP, perusahaan dapat dengan cepat mengekstrak informasi seperti rincian pengiriman, informasi pembayaran, dan barang yang dipesan dari setiap pesanan tanpa perlu intervensi manusia. Hal ini tidak hanya menghemat waktu dan tenaga, tetapi juga mengurangi risiko kesalahan manusia dalam pengolahan pesanan.


Di sektor keuangan, IDP dapat digunakan untuk mengotomatisasi proses seperti penanganan klaim asuransi. Dengan menganalisis dokumen klaim dan mengekstrak informasi yang relevan, perusahaan asuransi dapat mempercepat proses klaim, mengurangi biaya administrasi, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Manfaat Intelligent Document Processing

Ada beberapa manfaat yang bisa diperoleh seorang arsiparis untuk menerapkan Intelligent Document Processing:

  • Efisiensi Operasional: IDP mengotomatisasi tugas-tugas berulang terkait pengelolaan dokumen, mengurangi ketergantungan pada pekerjaan manual dan memungkinkan sumber daya manusia untuk digunakan pada tugas-tugas yang lebih strategis.

  • Akurasi yang Lebih Tinggi: Dibandingkan dengan pengolahan manual, IDP cenderung lebih akurat dalam mengekstrak informasi dari dokumen, mengurangi risiko kesalahan manusia.

  • Analisis Data yang Lebih Mendalam: Dengan kemampuan untuk mengekstrak data dari dokumen dalam jumlah besar, IDP memungkinkan organisasi untuk melakukan analisis data yang lebih mendalam dan mendapatkan wawasan yang berharga.

  • Peningkatan Layanan Pelanggan: Dengan mempercepat proses seperti penanganan pesanan atau klaim, IDP dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dengan memberikan respons yang lebih cepat dan akurat.


Intelligent Document Processing adalah contoh nyata bagaimana teknologi seperti machine learning dan pengolahan bahasa alami dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengelolaan dokumen. Dengan menerapkan IDP, organisasi dapat mengurangi biaya operasional, meningkatkan produktivitas, dan memberikan layanan yang lebih baik kepada pelanggan. Dengan terus berkembangnya teknologi ini, proses pengelolaan dokumen akan menjadi semakin cerdas dan terotomatisasi di masa mendatang. 


Nah, sekarang kamu jadi lebih paham kan soal contoh machine learning di berbagai bidang. Salah satunya yaitu di bidang administrasi. Kalau kamu penasaran untuk mengulik lebih jauh soal contoh lainnya, yuk pelajari dan kuasai machine learning dari sekarang.  



DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login