Introduksjon
Alle som har behandlet fakturaer eller skjemaer manuelt vet hvor utfordrende det er. Den gode nyheten er at vi kan bruke AI til å eliminere manuelt arbeid og bygge fremtidens informasjonssystemer. AI-drevet informasjonsutvinning og analyse gjør det mulig for organisasjoner å få handlingsrettede innsikter fra data som ellers kunne vært lagret i dokumenter, bilder, lyd, video eller andre ressurser.
Eksempler på scenarioer for informasjonsutvinning inkluderer:
- Behandling av utgiftskrav: Et selskap må hente ut utgiftsbeskrivelser og beløp fra skannede kvitteringer.
- Kundeservice: Et byrå må analysere innspilte supportsamtaler for å identifisere vanlige problemer og løsninger.
- Kapasitetsplanlegging: En turistorganisasjon må estimere besøksvolumet ved å analysere videoopptak og bilder.
Microsoft Azure Content Understanding i Foundry Tools bruker AI for å trekke ut strukturert informasjon fra ustrukturert innhold. Azure Content Understanding hjelper applikasjoner å forstå hva som finnes i innholdet ved å identifisere enheter, felt, relasjoner og betydning i innholdet.
Azure Content Understanding henter strukturerte data fra flere innholdstyper, inkludert:
- Dokumenter og bilder: som PDF-er, skjemaer, fakturaer, kvitteringer, kontrakter
- Lyd: som opptak eller samtaler
- Video: for eksempel video fra møter eller andre mediefiler
Azure Content Understandings AI-drevne informasjonsekstraksjon automatiserer prosessen med å gjøre ustrukturert innhold om til maskinlesbar data som kan søkes i og analyseres. Lær deretter hvordan du kan hente ut strukturerte data fra ustrukturerte dokumenter og skjemaer.
Bemerkning
Vi erkjenner at forskjellige mennesker liker å lære på forskjellige måter. Du kan velge å fullføre denne modulen i videobasert format, eller du kan lese innholdet som tekst og bilder. Teksten inneholder flere detaljer enn videoene, så i noen tilfeller kan det være lurt å referere til den som tilleggsmateriale til videopresentasjonen.