C'est une scène trop courante pendant la saison des impôts : l'équipe comptable se blottit dans une pièce, tête baissée, saisissant manuellement les données d'une pile de factures et de reçus dans des feuilles de calcul. Ne serait-il pas bien si leur talent était consacré à un travail significatif qui fait bouger les choses ? Malheureusement, cela ne se limite pas à la comptabilité. Une enquête Zapier a montré que 76% des employés consacrent jusqu'à 3 heures par jour à la saisie de données.
La saisie de données par l'IA optimisée par l'apprentissage automatique (ML) et le traitement du langage naturel (NLP) peut aider à changer cette scène. Les organisations ont signalé un 95% de réduction dans le temps de saisie des données après le passage à un logiciel de saisie de données automatisé robuste. Poursuivez votre lecture pour en savoir plus et découvrir le fonctionnement de la saisie de données par l'IA, ses principaux avantages et des conseils pratiques pour la mettre en œuvre dans votre organisation.
Qu’est-ce que la saisie de données par l’IA ?
La saisie de données optimisée par l'IA fait référence à l'utilisation de technologies d'intelligence artificielle pour automatiser le processus d'extraction et de saisie de données dans des systèmes numériques en vue d'une utilisation ultérieure.
Votre équipe n'aura plus besoin de saisir manuellement des informations dans des formulaires, des applications ou des bases de données. Et ce n'est que la moitié de l'histoire. En règle générale, une solution robuste d'automatisation des données peut extraire des données de documents, les classer, les valider et les exporter, ou remplir automatiquement les champs d'autres systèmes logiciels.
Cela signifie non seulement que la saisie manuelle est considérablement réduite, mais que l’ensemble du processus de traitement des données devient plus rationalisé.
Les avantages de la saisie de données par l'IA
Enquête McKinsey a constaté que l'automatisation réduisait les coûts de 10 à 15 % et réduisait le temps de traitement des commandes de 2 à 3 jours à 1 à 2 heures. Bien que cela inclut une variété de systèmes automatisés, la saisie de données par l’IA contribue largement à ce type d’efficacité.
Décomposons davantage les avantages spécifiques :
Économise des coûts, du temps et des efforts : Les organisations ont signalé que la saisie de données par l’IA peut automatiser jusqu’à 95 % des tâches de données répétitives. Cela libère du temps pour les employés pour un travail à plus forte valeur ajoutée.
Par exemple, une équipe comptable pourrait réduire le temps consacré à la saisie manuelle des données de facturation de 5 heures par semaine et par personne à seulement 15 minutes. Avec des erreurs de données financières entraînant des remaniements, les entreprises de taille moyenne coûtent plus de 800,000 XNUMX dollars par an (rapport Gartner). Il est clair que l'automatisation est plusieurs fois rentabilisée.
Améliore la précision des données : Qu'il s'agisse de l'extraction de chiffres financiers clés pour un rapport trimestriel ou de la capture des symptômes des patients à partir de notes cliniques, la précision est extrêmement importante dans la saisie des données. Même une petite erreur peut coûter cher. Les outils AI-OCR peuvent fournir un taux de précision allant jusqu’à 99 %.
De plus, les outils AI-OCR tels que Nanonets peuvent extraire de manière transparente des données de documents structurés et non structurés. Les terminologies, les réglementations fiscales, les changements de devises, la syntaxe linguistique, etc. sont rapidement reconnus et extraits en conséquence.
Permet un flux de données en temps réel : Les données extraites et structurées des systèmes d'IA peuvent se connecter directement à d'autres plates-formes via des API. Cela garantit des données synchronisées en temps réel entre les ventes, le marketing et les opérations, améliorant ainsi l'efficacité des flux de travail interdépartementaux, ainsi que l'analyse et le reporting.
Par exemple, les données de commande client provenant de formulaires soumis sur un site Web peuvent automatiquement pré-remplir les champs correspondants dans les CRM, la gestion des stocks et les systèmes comptables.
Évolue facilement : Les solutions de saisie de données IA peuvent ingérer quotidiennement des données provenant de milliers de documents sans perdre de vitesse. Qu'il s'agisse d'une boîte de réception de courrier électronique, d'un dossier partagé, de soumissions de formulaires sur un site Web ou de copies numérisées, la possibilité d'évoluer à l'infini constitue un avantage considérable.
De plus, ces systèmes apprennent de chaque utilisation. Ainsi, plus il est utilisé, plus il devient raffiné et précis. Pour les secteurs aux prises avec d’immenses données, comme ceux de la santé et de la finance, cela change la donne.
Rationalise les flux de travail : Les solutions de saisie de données IA s'intègrent de manière transparente à l'infrastructure informatique existante via des API. Cela supprime les frictions et les goulots d’étranglement structurels dans les pipelines de données entre les systèmes. Par exemple, les flux de travail d'approbation des factures peuvent passer de 5 étapes de processus à 2 en supprimant les transferts manuels.
Au-delà de la simple saisie de données, les solutions d'IA comme Nanonets peuvent classer les documents et les acheminer automatiquement vers les équipes concernées. Par exemple, une facture fournisseur numérisée reçue dans l'e-mail comptable peut être automatiquement classée, les données extraites, publiées dans l'ERP et une notification d'approbation envoyée.
Implémentation de la saisie de données par l'IA : applications et bonnes pratiques
Soyons réalistes : déplacer manuellement des données dans des feuilles de calcul est à peu près aussi amusant que de regarder la peinture sécher. Cela peut devenir abrutissant, surtout lorsqu'on vous demande de le faire jour après jour, ce qui vous rend plus vulnérable aux erreurs. Des études montrent que près de 30 % du temps du personnel financier est consacré uniquement à la correction des erreurs de données.
Heureusement, l’IA est désormais suffisamment avancée pour automatiser la capture, la classification et la structuration des données ; il peut optimiser les flux de travail et débloquer des améliorations majeures de l’efficacité. Explorons certaines des applications les plus précieuses de la saisie de données d'IA et des recommandations pour garantir une adoption fluide.
1. Traiter les factures, les factures, les reçus
L'automatisation du traitement des documents tels que les factures, les factures et les reçus peut faire gagner d'innombrables heures à votre personnel. Des solutions robustes peuvent prendre en charge le processus de bout en bout, vous permettant simplement de superviser l'exactitude finale et d'autoriser les paiements.
Avec Nanonets, tout ce que vous avez à faire est de sélectionner un modèle d'IA adapté à vos documents, puis de configurer une option d'importation automatique depuis leur arrivée : votre boîte de réception de courrier électronique, un dossier de stockage cloud ou même un scanner physique. Si vous ne disposez que de quelques documents, vous pouvez les télécharger manuellement.
Après cela, l’IA capture les informations, les valide et les envoie pour approbation. Vous pouvez ensuite examiner et approuver les données dans un hub central. Vous pouvez ensuite l'exporter sous forme de fichier Excel ou l'envoyer directement vers votre logiciel de comptabilité, ERP ou autres systèmes.
2. Transformez les soumissions de formulaires en données exploitables
Si vous exploitez une petite boutique de créateurs, vous pouvez collecter les commandes via le lien Typeform intégré dans votre bio Instagram ou via un formulaire sur votre site Web Webflow.
Avec les Nanonets, ces soumissions de formulaires peuvent immédiatement se transformer en données exploitables. L'intégration Zapier vous permet d'extraire et de transférer directement tout, depuis le nom du client, ses coordonnées, son choix de produit, ses préférences de style et ses détails de livraison, vers votre logiciel CRM, de vente ou de gestion des livraisons.
Les commandes clients peuvent être immédiatement récupérées. Les détails de chaque commande seront notés et transmis à votre système de gestion des stocks. Il vous permet d'offrir une expérience client plus personnalisée, de rationaliser les opérations et d'améliorer la réactivité.
3. Automatisez les mises à jour du profil client
Les données de profil sont essentielles, qu'il s'agisse des antécédents médicaux d'un patient dans un hôpital ou du dossier de conduite d'un client dans une société de location de voitures. Vous ne pouvez pas vous attendre à ce que le client ou le patient remplisse à chaque fois des formulaires longs et fastidieux.
Grâce aux Nanonets, vous pouvez numériser les documents qu'ils soumettent (nouveaux rapports de tests et permis de conduire) et mettre immédiatement à jour les données de profil sans impliquer le personnel de première ligne. L'IA peut extraire des données de ces documents et classer et mettre à jour les informations directement dans votre CRM, DME ou logiciel propriétaire.
Cela évite à vos clients la frustration de remplir constamment des formulaires et à votre personnel des tâches fastidieuses de saisie de données. Cela garantit également que les données restent à jour et disponibles à tout moment, vous aidant ainsi à offrir de meilleures expériences.
4. Gérer la documentation des fournisseurs et de la chaîne d'approvisionnement
La gestion de la chaîne d'approvisionnement et des fournisseurs implique souvent de traiter de grandes quantités de documents : bons de commande, devis, factures, contrats, bons de livraison, etc. Les nanonets peuvent automatiser l'extraction et la classification des données de ces documents complexes.
Les bons de commande peuvent être numérisés pour capturer les descriptions des articles, les prix, les calendriers de livraison et bien plus encore. Les montants en devises, les détails fiscaux et les délais de paiement peuvent être extraits de factures fournisseurs complexes. Les reçus de livraison peuvent révéler le contenu de l’envoi et les identifiants de suivi pour une visibilité logistique.
Il est également capable d'interpréter différents formats de documents, types de devises, langues et terminologies juridiques. De plus, Nanonets permet de traiter les documents dès leur arrivée, garantissant ainsi des mises à jour en temps opportun, même pendant les vacances, tard le soir ou en dehors des heures de bureau.
5. Optimiser les flux de travail d'analyse et de vérification
Les équipes RH et marketing sont souvent aux prises avec le traitement de gros volumes de données provenant de sources telles que les CV, les enquêtes de satisfaction et les analyses de campagne. Les outils d'IA tels que Nanonets peuvent analyser automatiquement ces ensembles de données non structurés pour extraire les détails requis.
Pour les RH, cela peut impliquer de capturer des informations sur les compétences et l’expérience à partir de CV ou de valider les détails de pièces d’identité. Pour les équipes marketing, il peut s'agir de recueillir le sentiment des clients à partir d'enquêtes ou de données de capture de leads qui pourraient être transmises à l'équipe commerciale.
Les données extraites peuvent ensuite circuler de manière transparente dans les systèmes respectifs tels que ATS, CRM ou plateformes d'automatisation du marketing. Cela élimine les efforts manuels fastidieux, minimise les erreurs et permet aux employés de se concentrer sur l'analyse stratégique.
La capture et la saisie de données par l’IA présentent un énorme potentiel, mais leur mise en œuvre nécessite une réflexion préalable et une planification stratégique. Le respect des meilleures pratiques garantit que votre déploiement se déroule sans problème et que vous exploitez pleinement les capacités sur le long terme.
1. Commencez par des pilotes plus petits
Avant d'intégrer l'IA dans l'ensemble de votre système, commencez par des projets pilotes à plus petite échelle. De cette façon, vous pourrez mieux comprendre les capacités de l’IA et corriger tout problème avant un lancement à grande échelle.
Par exemple, vous pouvez commencer par rapprocher les notes de frais ou convertir les réponses aux enquêtes clients en points de données exploitables. Suivez l’efficacité et répondez aux commentaires avant de vous lancer dans des projets plus importants.
2. Donner la priorité à la mise en œuvre de l'IA
Considérez les domaines de votre organisation dans lesquels l’IA peut apporter les avantages les plus immédiats ou les plus substantiels. Peut-être que le traitement des factures prend énormément de temps, ou que les données manquantes lors des interactions avec les clients coûtent cher à votre équipe commerciale. Donnez la priorité à ces domaines lors de la mise en œuvre de l’IA.
3. Nettoyer les sources de données existantes
Assurez-vous que vos données existantes sont nettoyées et optimisées. Parce que vous devrez entraîner les modèles d'IA à l'aide de ces données. Si les données sont désordonnées ou incorrectes, cela peut conduire à des sorties IA inexactes. Un nettoyage régulier des données peut améliorer les performances et la capacité de prise de décision de l’IA.
4. Mettre en place et suivre les KPI
Spécifiez des KPI tels que le temps moyen nécessaire au traitement d'une facture, les cycles de commande à encaissement, les temps de réponse des clients, les plaintes des clients concernant les erreurs de données, etc. Surveillez ces métriques avant, pendant et après la mise en œuvre de l'IA. Cela vous aiderait à évaluer objectivement l’impact de l’IA sur vos opérations.
5. Former, valider et affiner le modèle
Tout d’abord, utilisez des documents divers et représentatifs pour entraîner initialement l’algorithme. Vérifiez les résultats à un stade précoce, définissez des KPI de précision clés et activez des scénarios de validation humaine si nécessaire. À mesure que de nouveaux modèles de documents et de nouvelles terminologies apparaissent, recyclez continuellement le modèle et affinez progressivement les flux de travail de traitement pour améliorer la précision. La surveillance des mesures de précision et l'itération sur l'IA maintiendront la pertinence et la fiabilité de l'automatisation.
Choisir la bonne solution de saisie de données IA
La sélection de la bonne solution d’automatisation de la saisie de données basée sur l’IA pour votre entreprise nécessite une évaluation minutieuse. Voici une liste de contrôle des critères clés à prendre en compte :
☑️ S'intègre à votre pile technologique
- La solution permet-elle une intégration facile avec votre infrastructure informatique existante via des API ?
- Peut-il exporter des données directement dans vos bases de données, ERP ou autres plateformes ?
☑️ Précision et efficacité
- Tire-t-il parti de l’IA avancée et de l’apprentissage automatique pour l’extraction de données ?
- Quels taux de précision obtient-il lors des tests basés sur vos échantillons de documents ?
- Assure-t-il la transparence des scores de confiance ?
☑️ Capacité de personnalisation
- Pouvez-vous former des modèles personnalisés adaptés à vos modèles de documents uniques ?
- Permet-il de configurer des champs de données spécifiques pour la capture selon vos besoins ?
☑️ Échelle de haut en bas
- Peut-il gérer les pics de volumes de documents sans perdre en précision ?
- À quelle vitesse les documents peuvent-ils être traités sans problèmes de latence ?
☑️ Sécurise vos données sensibles
- Le fournisseur offre-t-il une sécurité des données de niveau entreprise ?
- Vos données professionnelles sensibles peuvent-elles être chiffrées à la fois en transit et au repos ?
☑️ Tarifs et assistance
- La tarification est-elle alignée sur la valeur dérivée de l’automatisation ?
- Un support client réactif est-il disponible tout au long des cycles de mise en œuvre ?
Réflexions finales
L’époque de la saisie manuelle des données est révolue. Les solutions d’automatisation modernes offrent une chance révolutionnaire de confier la corvée à l’IA. Votre équipe peut désormais se concentrer sur un travail significatif qui fait bouger les choses.
Avec Nanonets, vous pouvez automatiser les tâches répétitives de saisie de données avec précision. Et grâce à des intégrations transparentes, les données circulent directement entre vos systèmes en temps réel. Cela signifie des employés plus heureux, des clients satisfaits et un avantage concurrentiel. Essayez Nanonets aujourd'hui gratuitement.
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