Обеспечение Соответствия: Использование Document AI для Неструктурированных Данных

Команды по соблюдению нормативных требований во всем мире сталкиваются с растущей проблемой: взрывом неструктурированных данных. От отсканированных контрактов и счетов до электронных писем и рукописных заметок, подавляющее большинство бизнес-информации не организовано в базах данных. Это создает значительные препятствия для соблюдения нормативных требований, особенно в отношении конфиденциальности данных, ЗКК/ПВК и отраслевых норм. Использование Document AI и надежных методов разработки данных больше не является опцией – это необходимо для снижения рисков и поддержания операционной эффективности. В этой статье мы углубимся в сложности неструктурированных данных, изучим возможности Document AI и опишем, как создать совместимый и масштабируемый конвейер данных.

Ключевой вывод 1: Неструктурированные данные составляют 80-90% всех организационных данных, что создает огромную проблему для соответствия.

Ключевой вывод 2: Document AI, основанный на OCR, NLP и машинном обучении, автоматизирует извлечение ценной информации из неструктурированных документов.

Ключевой вывод 3: Надежный конвейер разработки данных имеет решающее значение для преобразования неструктурированных данных в удобный, соответствующий требованиям формат.

Ключевой вывод 4: Приоритет конфиденциальности данных и внедрение надежных средств контроля доступа имеют первостепенное значение при обработке конфиденциальных неструктурированных данных.

Проблема Неструктурированных Данных в Соответствии

Традиционные системы соответствия превосходно справляются с управлением структурированными данными – информацией, хранящейся в реляционных базах данных с определенными полями. Однако неструктурированные данные вносят сумятицу в эти процессы. Рассмотрим типичный сценарий ЗКК (Знай своего клиента). В то время как имя и адрес клиента могут находиться в структурированной базе данных, подтверждение адреса часто поступает в виде счета за коммунальные услуги или выписки из банка – изображения или PDF-файла. Ручная проверка этих документов занимает много времени, подвержена ошибкам и не масштабируется. Кроме того, такие нормативные акты, как GDPR и CCPA, требуют точной обработки данных, включая возможность поиска, исправления и удаления персональной информации, что практически невозможно без автоматизированной обработки неструктурированных данных. Финансовая индустрия сталкивается с аналогичными проблемами при соблюдении требований ПВК, когда необходимо просматривать записи о транзакциях, заметки и корреспонденцию для выявления подозрительной активности.

Document AI: Мощное Решение

Document AI предлагает решение, автоматизируя процесс понимания и извлечения информации из неструктурированных документов. В своей основе Document AI опирается на несколько ключевых технологий:

• Оптическое распознавание символов (OCR): Преобразует изображения текста в машиночитаемый текст. Современные движки OCR выходят за рамки простого распознавания символов, обрабатывая вариации шрифтов, макета и качества изображения.
• Обработка естественного языка (NLP): Позволяет системе понимать смысл текста. Это включает распознавание именованных сущностей (NER) для идентификации ключевой информации, такой как имена, даты и местоположения.
• Машинное обучение (ML): Алгоритмы обучаются на больших наборах данных документов для повышения точности и адаптации к новым типам документов. Это позволяет автоматически классифицировать и извлекать определенные точки данных.

Например, система Document AI может автоматически извлекать номер счета, адрес выставления счета и дату погашения из счета-фактуры, даже если формат счета-фактуры различается. Эти извлеченные данные затем могут быть структурированы и интегрированы в последующие системы для анализа и отчетности. Продвинутые решения Document AI, такие как те, которые предлагает Didit, используют пользовательские модели, настроенные для конкретных типов документов, что обеспечивает значительно более высокую точность, чем универсальные движки OCR.

Создание Соответствующего Конвейера Данных

Внедрение Document AI – это только первый шаг. Надежный конвейер разработки данных имеет решающее значение для обеспечения качества, безопасности и соответствия данных. Этот конвейер обычно включает следующие этапы:

1. Прием данных: Безопасный сбор неструктурированных документов из различных источников (электронная почта, сетевые папки, API).
2. Предобработка: Очистка и подготовка документов для обработки (улучшение изображения, удаление шума, преобразование формата).
3. Извлечение: Использование Document AI для извлечения соответствующих точек данных.
4. Проверка: Проверка точности извлеченных данных с использованием правил и моделей машинного обучения.
5. Преобразование: Преобразование извлеченных данных в структурированный формат, подходящий для последующих систем.
6. Хранение: Хранение структурированных данных в безопасном и соответствующем требованиям хранилище данных.
7. Мониторинг и аудит: Непрерывный мониторинг конвейера на наличие ошибок и обеспечение качества данных. Ведение подробных журналов аудита для целей соответствия.

Ключевые соображения для соответствующего конвейера включают внедрение надежных средств контроля доступа, шифрование данных в состоянии покоя и в процессе передачи, а также соблюдение политик хранения данных.

Соображения по Конфиденциальности и Безопасности Данных

Обработка неструктурированных данных часто включает конфиденциальную личную информацию. Поддержание конфиденциальности данных имеет первостепенное значение. Внедрите следующие лучшие практики:

• Минимизация данных: Извлекайте только те данные, которые абсолютно необходимы для предполагаемой цели.
• Анонимизация/Псевдонимизация: Удаляйте или заменяйте идентифицирующую информацию о личности (PII), когда это возможно.
• Контроль доступа: Ограничьте доступ к конфиденциальным данным только авторизованному персоналу.
• Шифрование: Шифруйте данные в состоянии покоя и в процессе передачи.
• Предотвращение потери данных (DLP): Внедряйте меры DLP для предотвращения несанкционированной утечки данных.
• Регулярные аудиты: Проводите регулярные проверки безопасности для выявления и устранения уязвимостей.

Как Didit Может Помочь

Didit предоставляет комплексную платформу для автоматизации обработки неструктурированных данных для соответствия требованиям. Наш движок Document AI, разработанный внутри компании, предлагает:

• Высокая точность: Пользовательские модели, настроенные для конкретных типов документов, обеспечивают превосходную точность.
• Масштабируемость: Наша облачная архитектура масштабируется для обработки больших объемов документов.
• Безопасность: Сертифицирована SOC 2 Type II и соответствует GDPR, что обеспечивает защиту ваших данных.
• Оркестровка рабочих процессов: Создавайте пользовательские рабочие процессы для автоматизации всего конвейера обработки данных.
• Бесшовная интеграция: Интегрируйтесь с вашими существующими системами через API или SDK.

С Didit вы можете оптимизировать свои процессы соответствия, сократить ручные операции и снизить риски.

Готовы Начать?

Не позволяйте неструктурированным данным стать проблемой соответствия. Закажите демо сегодня, чтобы увидеть, как Didit может помочь вам раскрыть потенциал ваших данных. Ознакомьтесь с нашими тарифными планами и узнайте, насколько доступным может быть соответствие. Прочитайте наши истории успеха, чтобы узнать, как другие компании используют Didit для преобразования своих операций по соблюдению нормативных требований.