Apa Itu Automation Document Processing dan Manfaatnya

Mengenal automation document processing

IDstar, IT Consulting Indonesia – Di era digital yang terus berkembang, efisiensi dan kecepatan dalam pengolahan data menjadi kunci untuk mempertahankan daya saing bisnis.

Salah satu teknologi yang memungkinkan perusahaan untuk mencapai efisiensi tersebut adalah Automation Document Processing (ADP).

Teknologi ini telah banyak merevolusi cara perusahaan mengelola dan memproses dokumen, dari yang sebelumnya memakan waktu dan rentan kesalahan menjadi otomatis, cepat, dan akurat.

Artikel ini akan membahas tentang seluk-beluk automation document processing dan bagaimana ADP dapat bermanfaat untuk bisnis. So, jangan lupa baca konten ini secara keseluruhan.

Apa itu Automated Document Processing dan Contohnya

Automation Document Processing adalah penggunaan teknologi, seperti Machine Learning dan Artificial Intelligence, untuk mengotomatisasikan proses pengumpulan, pengolahan, dan analisa dokumen.

Sistem ini dapat mengenali teks dan gambar dalam dokumen untuk kemudian mengekstrak informasi penting dan mengubahnya menjadi data yang siap diproses lebih lanjut.

Teknologi ini tidak hanya mempercepat proses pengolahan dokumen tetapi juga meningkatkan akurasi dan efisiensi dengan mengurangi risiko kesalahan manusia.

Selain itu, ADP memungkinkan perusahaan untuk lebih mudah mengakses dan menganalisis data yang terkandung dalam dokumen, membantu dalam pengambilan keputusan yang berbasis data.

Contoh Implementasi di Perusahaan

ADP banyak mengubah cara bisnis dalam beroperasi, berikut merupakan contoh implementasi yang biasa dilakukan oleh perusahaan dalam menggunakan automated document processing.

1. Mengotomatisasi Proses Faktur

Perusahaan sering kali menerima ratusan, bahkan ribuan faktur setiap bulannya, yang harus diproses secara manual oleh tim akuntansi. Nah, dengan implementasi ADP, proses ini dapat diotomatisasikan.

Sistem ADP dapat mengenali dan mengekstraksi informasi penting dari faktur, seperti tanggal, jumlah total, nama pemasok, dan nomor faktur, kemudian memasukkan data ke dalam sistem akuntansi perusahaan secara otomatis.

Dengan begitu, dapat mengurangi waktu dan upaya yang dibutuhkan oleh akuntan untuk pengolahan faktur, selain itu juga dapat mempercepat siklus pembayaran, dan meningkatkan akurasi data.

2. Pengelolaan Kontrak

Contoh implementasi berikutnya, perusahaan yang memiliki banyak kontrak dapat menggunakan ADP untuk mengelola dokumen secara lebih efisien.

Sistem ADP dapat digunakan untuk mengidentifikasi jenis kontrak, mengekstraksi dan menyimpan data penting seperti tanggal mulai dan berakhir, klausul khusus, dan informasi pihak terkait.

Hal ini memudahkan pencarian dan analisis kontrak, serta memastikan kepatuhan dan meminimalkan risiko hukum.

Pengolahan Klaim Asuransi

Perusahaan asuransi juga dapat memanfaatkan ADP untuk mengotomatisasi proses pengolahan klaim.

Sistem ini dapat mengekstraksi informasi dari formulir klaim yang diajukan, memverifikasi kebenaran data, dan memutuskan apakah klaim memenuhi syarat untuk proses lebih lanjut atau penolakan.

Dengan begitu, ADP meningkatkan kecepatan respons terhadap klaim dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Rekrutmen dan HR

Departemen sumber daya manusia (HR) dapat menggunakan ADP untuk mengotomatisasi pengolahan CV dan aplikasi pekerjaan.

Sistem dapat mengekstraksi informasi kandidat, seperti pengalaman kerja, pendidikan, dan keterampilan, dari berbagai format dokumen dan mengklasifikasikannya sesuai dengan posisi yang tersedia.

ADP mempercepat proses screening awal dan memungkinkan HR untuk fokus pada kandidat yang paling sesuai.

3 Teknik Utama Pengolahan Dokumen Otomatisteknik pengolahan data otomatis

Melansir situs docsumo, berikut ada 3 teknik utama yang digunakan dalam pengolahan dokumen otomatis.

1. Teknik Visi Komputer

Teknik visi komputer memampukan perangkat untuk “memandang” dan menginterpretasikan apa yang dilihatnya dengan cara yang serupa dengan penglihatan manusia, berkat kemajuan dalam kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mendalam.

Kehadiran visi komputer di berbagai sektor industri menandai langkah besar dalam evolusi teknologi, memungkinkan pengenalan objek dan pola visual dengan kecepatan yang melebihi kemampuan visual manusia secara alami.

Visi komputer mengurangi kelelahan karyawan dengan mengambil alih pekerjaan monoton dan berulang.

Dalam konteks pengolahan dokumen, teknik ini memungkinkan pengenalan pola dan informasi dari gambar dengan efisiensi tinggi, melalui proses berikut:

  • Otomatisasi pengawasan tugas dengan pengenalan gambar oleh kamera.
  • Pengembangan algoritma untuk deteksi pola dalam dokumen.
  • Ekstraksi dan pengenalan informasi dari gambar.
  • Identifikasi pola dengan kecepatan dan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan proses manual.

2. Zonal OCR (Optical Character Recognition)

Zonal OCR merupakan evolusi dari teknologi OCR tradisional, yang memfokuskan pada ekstraksi informasi dari area atau zona tertentu dalam dokumen.

Teknologi ini sangat berguna ketika hanya informasi spesifik dari bagian-bagian tertentu dalam dokumen yang diperlukan, menghindari kebutuhan akan pemrosesan data secara keseluruhan yang kemudian memerlukan pemilahan manual untuk menemukan informasi yang relevan.

Berikut adalah proses kerja zonal OCR:

  • Identifikasi struktur dokumen melalui penggunaan API.
  • Pembagian dokumen menjadi zona berdasarkan bidang informasi tertentu.
  • Ekstraksi informasi dari zona yang telah ditentukan sesuai template.
  • Pelatihan zonal OCR untuk mengesampingkan elemen tidak penting, seperti grafik, untuk meminimalisir volume data yang diolah.

3. Intelligent Document Processing – IDP

IDP mewakili kemajuan teknologi dalam otomatisasi pengambilan dan pengolahan data dari berbagai sumber dokumen, baik fisik maupun digital, dengan kemampuan menangani volume data besar secara cepat dan akurat.

IDP mengatasi tantangan dari dokumen dengan struktur kompleks, menyediakan solusi untuk pengolahan data yang lebih mendalam dan beragam.

Proses dalam alur kerja IDP meliputi:

  • Penerapan algoritma visi komputer untuk mengidentifikasi tata letak dokumen dari berbagai format.
  • Penggunaan teknologi Pengolahan Bahasa Alami (NLP) untuk mengenali karakter, simbol, dan angka dari berbagai bagian dokumen, termasuk tabel dan teks tidak terstruktur.
  • Integrasi OCR, pengenalan entitas, analisis sentimen, dan penandaan berbasis fitur untuk interpretasi data yang akurat, dengan tingkat keakuratan lebih dari 99%, ke dalam sistem manajemen data atau konten.

Melalui penggunaan teknik-teknik ini, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengolahan dokumen mereka, mengurangi beban kerja manual, dan memaksimalkan potensi analisis data untuk pengambilan keputusan yang lebih informatif.

Baca juga: 8 Studi Kasus Otomatisasi (RPA) dalam Human Resource

Cara Kerja Automation Document Processing

Cara kerja automated document processing

Automation Document Processing bekerja dengan menggunakan kombinasi dari berbagai teknologi canggih untuk mengotomatisasi pengolahan dan pengelolaan dokumen.

Proses ini meliputi beberapa langkah utama, mulai dari pengambilan dokumen, pengenalan dan ekstraksi data, hingga integrasi data ke dalam sistem bisnis.

Berikut masing-masing penjelasannya:

Pengambilan Dokumen

Proses dimulai dengan pengambilan dokumen dari berbagai sumber, baik yang berbentuk fisik maupun digital. Proses ini bisa termasuk dokumen yang di-scan, email, PDF, atau dokumen yang diunggah melalui berbagai sistem.

Teknologi seperti visi komputer dan Optical Character Recognition (OCR) memainkan peran kunci dalam tahap ini, memungkinkan sistem untuk “membaca” dan menginterpretasikan dokumen.

Pengenalan dan Ekstraksi Data

Setelah dokumen diambil, teknologi seperti OCR, Machine Learning, dan Natural Language Processing (NLP) digunakan untuk mengenali dan mengekstraksi informasi penting dari dokumen.

Sistem ADP yang canggih dapat mengidentifikasi berbagai jenis dokumen, memahami struktur dan layoutnya, serta mengekstraksi data yang relevan dengan akurat.

Validasi dan Pembersihan Data

Data yang diekstraksi kemudian divalidasi dan dibersihkan untuk memastikan keakuratannya.

Proses ini bisa meliputi pemeriksaan kesalahan, pencocokan data dengan catatan yang ada untuk tahap verifikasi, atau pembersihan data dari unsur yang tidak relevan.

Beberapa sistem ADP memungkinkan intervensi manual di tahap ini untuk penyesuaian atau konfirmasi data.

Klasifikasi dan Pengindeksan

Data dan dokumen yang diproses kemudian diklasifikasikan dan diindeks berdasarkan kriteria tertentu, memudahkan penyimpanan, pencarian, dan pengambilan informasi nantinya.

Integrasi dengan Sistem Bisnis

Langkah terakhir adalah integrasi data yang telah diproses ke dalam sistem bisnis utama, seperti ERP, CRM, atau manajemen dokumen.

Hal ini memastikan bahwa informasi terkini dan akurat tersedia untuk keputusan bisnis.

Manfaat Implementasi ADP untuk Bisnis

Manfaat implementasi automation document processing

Automation Document Processing membawa berbagai manfaat signifikan bagi perusahaan di berbagai industri.

Keuntungan yang diberikan tidak hanya terbatas pada peningkatan efisiensi operasional tetapi juga meliputi pengurangan risiko, peningkatan keamanan data, dan adaptasi yang lebih baik terhadap kebutuhan pasar yang dinamis.

Berikut ini penjelasan lebih detail dan insight mengenai manfaat-manfaat tersebut:

Meningkatkan Efisiensi dan Produktivitas

Efisiensi operasional adalah kunci untuk mempertahankan dan meningkatkan daya saing di pasar. ADP mengubah cara perusahaan menangani dokumen dari proses yang memakan waktu dan sering kali berulang menjadi proses yang lebih cepat dan otomatis.

Alat-alat ini mampu mengidentifikasi, mengekstrak, dan memproses informasi dari dokumen dengan kecepatan yang jauh melebihi kemampuan manusia.

Ini berarti tugas-tugas seperti input data, validasi, dan pengarsipan dokumen bisa dilakukan secara otomatis, membebaskan staf untuk berkonsentrasi pada tugas yang memerlukan pemikiran kritis dan kreativitas.

Dalam jangka panjang, ini dapat meningkatkan kepuasan kerja karena karyawan dapat fokus pada pekerjaan yang lebih bermanfaat dan meninggalkan tugas-tugas monoton kepada sistem.

Mengurangi Kesalahan dan Meningkatkan Akurasi

Salah satu kelemahan terbesar dari pengolahan dokumen secara manual adalah risiko kesalahan manusia, yang bisa terjadi karena berbagai alasan seperti kelelahan atau kurangnya perhatian.

Kesalahan ini tidak hanya memperlambat proses tetapi juga dapat berakibat pada kerugian finansial atau kerusakan reputasi jika informasi yang salah diberikan kepada klien atau dipublikasikan.

ADP mengurangi risiko ini secara signifikan dengan menggunakan algoritma canggih untuk memastikan ekstraksi data yang akurat, validasi, dan pengolahan.

Dengan demikian, integritas informasi dapat dipertahankan, dan kepercayaan pada data yang dihasilkan oleh perusahaan meningkat.

Skalabilitas dan Fleksibilitas

Dunia bisnis adalah sebuah entitas yang dinamis, dengan kebutuhan yang terus berubah seiring dengan pertumbuhan perusahaan atau evolusi pasar.

ADP memberikan perusahaan kemampuan untuk dengan mudah meningkatkan atau menurunkan kapasitas pengolahan dokumen mereka tanpa perlu mengubah infrastruktur secara signifikan atau merekrut lebih banyak staf.

Ini adalah manfaat yang sangat berharga untuk startup dan perusahaan yang mengalami pertumbuhan cepat, serta bagi perusahaan besar yang memerlukan efisiensi operasional skala besar.

Flexibility ini memungkinkan perusahaan untuk lebih responsif terhadap permintaan pasar dan mengadaptasi operasi mereka dengan lebih cepat dan efisien.

Keamanan Data Lebih Tinggi

Di era digital saat ini, keamanan data merupakan prioritas utama bagi semua perusahaan. Risiko kebocoran data atau pelanggaran keamanan dapat memiliki konsekuensi yang parah, termasuk kerugian finansial dan reputasi.

ADP membantu mengatasi masalah ini dengan mengotomatisasi penyimpanan dan pengelolaan dokumen, yang secara signifikan mengurangi risiko akses tidak sah atau kehilangan data.

Dengan menggunakan teknologi enkripsi dan protokol keamanan canggih, dokumen dan data yang diproses dan disimpan secara digital jauh lebih aman dibandingkan dengan format fisik.

Ini tidak hanya memastikan perlindungan data tetapi juga memungkinkan perusahaan untuk mematuhi peraturan perlindungan data yang semakin ketat.

Baca juga: Cara Mendeteksi Fraud dengan Teknologi

Perbedaan Automation Document Processing dan Intelligent Document Processing

Perbedaan ADP dan IDP

Automation Document Processing (ADP) dan Intelligent Document Processing (IDP) adalah dua istilah yang sering digunakan dalam konteks pengolahan dokumen otomatis.

Kedua teknologi ini memang memiliki tujuan yang sama, yaitu untuk mempercepat dan mempermudah pengolahan dokumen, tetapi mereka memiliki perbedaan penting dalam cara kerja dan tingkat kecanggihan mereka.

Automation Document Processing (ADP)

ADP merujuk pada otomatisasi proses pengolahan dokumen yang menggunakan aturan atau algoritma yang ditetapkan untuk mengekstrak informasi dari dokumen.

Teknologi ini umumnya berfokus pada tugas-tugas yang lebih sederhana dan berulang, seperti pengenalan karakter optik (OCR) untuk mengonversi teks yang tercetak menjadi teks yang dapat diedit secara digital.

ADP efektif dalam mengelola dokumen yang memiliki struktur dan format yang konsisten, memungkinkan perusahaan untuk mengotomatisasi pengolahan dokumen seperti formulir standar, faktur, dan pesanan pembelian.

Intelligent Document Processing (IDP)

IDP, di sisi lain, adalah evolusi dari ADP yang menggabungkan teknologi seperti Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), dan Artificial Intelligence (AI) untuk tidak hanya mengekstrak data tetapi juga memahami konteks dan semantik dari informasi tersebut.

IDP mampu menangani dokumen yang lebih kompleks dan bervariasi, termasuk teks yang tidak terstruktur seperti email, laporan, dan dokumen lain yang formatnya tidak konsisten.

Dengan menggunakan IDP, perusahaan dapat mengotomatisasi pengolahan dokumen yang memerlukan pemahaman nuansa bahasa dan konteks, seperti mengklasifikasikan dokumen berdasarkan isi atau mengekstrak informasi spesifik dari teks bebas.

Baca juga: Data Automation: Manfaat dan Cara Kerja

Perbedaan Utama

  • Tingkat Kecanggihan: ADP umumnya lebih sederhana dan berfokus pada tugas-tugas yang berulang dengan aturan yang jelas, sedangkan IDP menggunakan AI dan teknologi terkait untuk memahami dan memproses dokumen dengan cara yang lebih mirip dengan pemahaman manusia.
  • Kemampuan untuk Menangani Variabilitas: ADP paling efektif dengan dokumen yang memiliki format standar; IDP, bagaimanapun, dapat menangani berbagai jenis dokumen, termasuk teks yang tidak terstruktur.
  • Pemahaman Konteks: IDP dapat memahami konteks dan semantik dari data yang diekstrak, memungkinkan untuk penanganan yang lebih canggih dan pengambilan keputusan otomatis berbasis data yang lebih kompleks.
  • Penerapan: Sementara ADP cocok untuk tugas-tugas seperti pengonversian dokumen dan ekstraksi data sederhana, IDP diperlukan untuk aplikasi yang membutuhkan analisis teks lanjutan, pengenalan pola, dan pemahaman bahasa alami.

Kesimpulan

Implementasi ADP maupun IDP sangatlah memberikan manfaat untuk bisnis Anda. Seperti yang sudah dijelaskan, dapat meningkatkan efisiensi, akurasi, mengurangi kesalahan, serta keamanan yang lebih tinggi.

Ada banyak aspek yang akan dipermudah apabila Anda mengimplementasikan IDP dalam bisnis Anda.

Kabar baiknya, IDstar adalah penyedia layanan automation terbaik saat ini juga menyediakan layanan IDP untuk client. Kami sudah berdedikasi sejak lama memberikan solusi automation untuk client kami baik skala nasional maupun international.

Apabila Anda berminat untuk menjalin kerjasama, jangan lupa meninggalkan nomor kontak di bawah ini dan biarkan tim Kami menghubungi dan memberikan layanan konsultasi gratis pada Anda.

Yuk, cari tahu bagaimana IDStar dapat membantu bisnis Anda.

Hubungi kami dan konsultasikan kebutuhan Anda, sekarang juga!

contact us

Share

Send Message
Chat with us
Hi IDstar! I want to know more about your services