Svennis Partner Zoho Romania Logo

Recunoașterea inteligentă a caracterelor de către Zia Vision

Capturile de ecran din acest articol sunt in limba engleza. Interfata Zoho CRM poate varia in functie de versiune si limba setata.
Integrează datele tale fizice în procesele digitale
Idea
Recunoașterea inteligentă a caracterelor sau ICR este o tehnologie de recunoaștere optică care poate recunoaște, captura și digitaliza date disponibile în orice formă fizică folosind Inteligența Artificială.

În Zoho CRM, ICR este construit ca parte din Zia Vision - instrumentul de detectare și validare a imaginilor bazat pe AI.
În acest document, vei afla despre:

De ce ai nevoie de ICR în CRM?

De la cărți de vizită la etichete de produse, de la formulare de înregistrare la facturi, sau de la documente de identitate la etichete de expediere, operațiunile tale se bazează pe date tipărite dintr-o varietate de suporturi fizice. Totuși, este important ca agenții tăi să țină pasul cu afacerea și să nu își petreacă timpul și efortul prețios convertind manual textul tipărit în date utilizabile.
  1. Să zicem că ești un reprezentant de vânzări ocupat și te-ai întâlnit cu câțiva prospecți importanți la o conferință și ați făcut schimb de cărți de vizită. Când te întorci la birou, trebuie să creezi o înregistrare pentru fiecare carte de vizită obținută, completând detalii precum numele persoanei, numărul de telefon, site-ul web, adresa și așa mai departe.

  3. Sau imaginează-ți un flux de lucru post-producție în care un manager de depozit trebuie să înregistreze informații precum numele produselor, numerele SKU, datele de fabricație și așa mai departe de pe etichetele produselor atașate la produsele ambalate și să le introducă pe toate în Zoho CRM.
În ambele scenarii, procesul propriu-zis de cultivare a lead-urilor și gestionare a stocurilor începe doar după ce datele sunt încărcate în sistem, dar agenții au trebuit să își petreacă cea mai mare parte a timpului importând datele în sistem.

Astfel, pentru a simplifica crearea înregistrărilor, a spori productivitatea afacerii și a reduce oboseala de completare a formularelor, Zia Vision este optimizat cu funcționalitatea ICR.

Alege tehnica ICR potrivită pentru afacerea ta: Tipuri de ICR în Zoho CRM

De la lucrul cu orientări standard predictive precum documentele de identitate la cele care diferă dinamic precum cărțile de vizită, afacerea ta lucrează cu o gamă de forme de date fizice și pentru a se potrivi și a acomoda diferite nevoi de afaceri, ICR în Zoho CRM este echipat cu două metode de extracție:
  1. Bazată pe șabloane
  2. Solicitare zero-shot pe bază de câmpuri

Extracție bazată pe șabloane

Extracția bazată pe șabloane este o metodă de extracție în care antrenezi Zia cu câteva mostre
  1. Necesită să încarci imagini eșantion ale datelor în aceleași orientări (Același șablon cu valori de date diferite, pentru ca Zia să înțeleagă)
  2. Localizează manual valorile din imaginea încărcată și asociază-le cu câmpurile CRM din layout-ul/modulul ales.

Făcând acest lucru, Zia va ști de unde din imagine să preia valorile și cu ce câmp CRM să le asocieze în layout-ul selectat.

De exemplu:

Asigurare cu un singur click

Afacerile de asigurări implică adesea procese consumatoare de timp. Pentru a le eficientiza, Coverly - un furnizor de asigurări orientat spre tehnologie - a venit cu cereri de asigurare cu un singur click, prin care clienții trimit documente de identitate autorizate de guvern pentru a crea polițe instantanee. Folosind ICR, agenții de asigurări care lucrează la aceste cereri pot folosi aceste imagini pentru a crea înregistrări noi în doar câțiva pași simpli.

Finalizarea verificărilor de fond ale furnizorilor

Zylker este o platformă de educație online care le permite experților din domeniu să se înregistreze și să susțină cursuri pe platformele lor. Pentru a îmbunătăți experiența utilizatorilor, platforma integrează experții prin formulare web și necesită doar câteva detalii de bază, precum numele și adresele de email. Doar cu aceste informații, Zylker nu poate autoriza experții; totuși, cerându-le și să trimită fotografii ale documentelor de identitate, Zylker le poate extrage datele și îmbogăți înregistrările cu informațiile necesare.

Iată cum poți crea o înregistrare dintr-o imagine:

Antrenarea Zia pentru extracția bazată pe șabloane

Ca orice model AI discriminativ, Zia Vision necesită antrenare preliminară cu formate și orientări de imagini prin imagini eșantion.

Pentru a antrena Zia
  1. Mergi la Setup > Zia > Vision > Intelligent Character Recognition.
  2. În pagina ICR, apasă pe Create New Rule pentru a crea un set de antrenare pentru un modul.
  3. În pagina Create New Rule, fă următoarele:
    1. Oferă un nume regulii.
    2. Alege modulul și layout-ul dorit.
    3. Din opțiunile pentru tipul de extracție, alege Template-driven. Aceasta va necesita să antrenezi Zia cu imagini eșantion înainte de a extrage date în timp real.
    4. În câmpul Field to store the input image, alege numele câmpului dorit în care vrei să stochezi imaginea folosită pentru extracție.
  4. Apasă Next. Aceasta te va duce la interfața de antrenare numită Upload Image(s).
  5. În pagina Upload Image, apasă pe Upload Image(s).
  6. În următorul ecran Upload Image for Extraction, adaugă imaginea fie prin drag and drop din managerul de fișiere, fie localizând-o prin navigare.
    1. Pentru a naviga la fișier, apasă butonul Browse și selectează fișierul de pe dispozitiv. Apoi apasă Extract.
  7. Vei ajunge la studioul de antrenare al Zia. Zia va recunoaște caracterele din imaginea ta și va marca toate caracterele valide ca regiune de interes folosind caseta de delimitare.
    1. Zia recunoaște fiecare cuvânt din imagine, inclusiv numele câmpurilor și valorile câmpurilor.
      1. Dacă ce recunoaște Zia este corect, poți apăsa pe casetă și o poți asocia cu numele câmpului din layout.
      2. Dacă nu, poți de asemenea trage marginile pentru a acoperi caracterele și a le asocia ca valoare a unui câmp.
    2. După ce ai asociat caracterele localizate cu câmpurile, apasă Train.
    3. Apasă Save pentru a salva regula.
Odată ce ai antrenat Zia pentru extracția bazată pe șabloane, poți începe să creezi și să îmbogățești înregistrări în acel layout și modul.

Acuratețea pentru tipul de extracție bazat pe șabloane

Acuratețea în transformarea text-digital se bazează pe antrenare și utilizarea consistentă a modelului. Pe lângă setul de antrenare pe care îl încarci, Zia se antrenează singur din imaginile pe care le încarci pentru a crea înregistrări.

Pentru a asigura acceptarea și acuratețea, te rugăm să te asiguri că ai îndeplinit următoarele cerințe preliminare:
  1. Ai creat reguli ICR în Zia Vision.
  2. Imaginea încărcată trebuie să aibă același layout ca eșantionul.
  3. Imaginea trebuie să aibă o orientare de tip card.
Iată ghidul pentru etichetarea imaginilor și extracția datelor:
Dacă imaginea ta respectă cerințele preliminare și ghidul ICR menționat mai sus, Zia îți poate oferi o potrivire perfectă.

Solicitare zero-shot pe bază de câmpuri

Solicitarea zero-shot pe bază de câmpuri este o metodă avansată de extracție a datelor care nu necesită niciun antrenament. Îi spui lui Zia ce câmpuri să caute în imaginea de intrare (solicitare pe bază de câmpuri) și Zia, prin virtutea inteligenței sale, va putea identifica și extrage acele date fără a necesita intervenție umană.

Cum funcționează?

Ai văzut cum în metoda de extracție bazată pe șabloane, trebuie să localizezi valorile din imagini și să antrenezi Zia să le asocieze cu câmpurile CRM. În metoda de extracție prin solicitare pe bază de câmpuri, Zia implementează modelul său bazat pe VLM pentru a face asta.

Iată o privire rapidă asupra VLM:

Vision-Language Model (VLM)

Un Vision-Language Model (VLM) este un sistem AI generativ multi-modal care acceptă imagini și text ca intrări și produce ieșiri text precum descrieri, etichete sau câmpuri extrase.

Prezentare generală a arhitecturii:

Un VLM tipic integrează două componente de bază:
  1. Vision Encoder - O rețea neuronală care convertește o imagine în embeddings vizuale de dimensiune mare.
  2. Large Language Model (LLM) - Un model de generare text care procesează token-uri de text și produce ieșiri bazate pe context multi-modal.
Aceste componente sunt conectate folosind un strat de proiecție, astfel încât LLM-ul poate interpreta caracteristicile vizuale ca parte din secvența sa de intrare.

Vision encoder-ul convertește imaginea în embeddings de patch-uri, în timp ce LLM-ul convertește solicitarea în embeddings de text. Aceste embeddings vizuale și textuale sunt proiectate într-un spațiu compatibil, permițând LLM-ului să integreze contextul vizual cu solicitarea. LLM-ul efectuează apoi generarea standard de token următor pentru a produce ieșiri, ghidat de instrucțiunile explicite furnizate de utilizator.
În cazul solicitării zero-shot pe bază de câmpuri, alegi câmpurile ale căror valori vrei să le extragi și să le asociezi cu înregistrarea CRM.

Deci, ori de câte ori este încărcată o imagine în modulul dat, pe baza câmpurilor alese, Zia poate identifica instantaneu valorile relevante din imaginea de intrare, le poate extrage ca date digitale și generează ieșiri asociind valorile corecte cu acele câmpuri CRM.

Ca utilizator, tot ce trebuie să faci este să validezi acuratețea și să decizi dacă păstrezi asocierile sau nu. Dacă există inconsistențe în date (de exemplu, ai O pozitiv în lista ta de valori CRM, iar clientul a scris O+, Zia le-ar putea identifica ca atare, dar tot te lasă să le corectezi imediat după extracție.

Aceasta se numește solicitarea zero-shot pe bază de câmpuri: Alegi câmpurile și extragi fără niciun antrenament prealabil cu privire la unde în șablonul standard se pot găsi valorile.

Totuși, deși solicitarea pe bază de câmpuri produce în sine extracții precise, pot apărea scenarii în care o afacere ar putea avea nevoie să extragă imagini cu valori similare (de exemplu, adresa de facturare și adresa de livrare), caz în care poți alege să oferi solicitări avansate de extracție pentru Zia.

Solicitări avansate de extracție pentru Zia

Imaginează-ți că vrei să folosești o factură pentru a crea comenzi de producție în organizația ta. O factură este un document care conține o adresă de livrare și o adresă de facturare, iar alegerea câmpului doar în regulă ar putea fi uneori vagă și poate aduce extracții incorecte ale valorilor. Deci, în acele cazuri, în care sunt posibile valori sau interpretări multiple pentru un câmp, alegi să adaugi mai multe detalii despre câmp ca solicitare.

Această solicitare poate fi dată în limbaj natural uman și Zia poate înțelege specificul înainte de a începe extracția.

Capabilitățile ICR folosind VLM:

Extracția folosind metoda de solicitare pe bază de câmpuri poate funcționa cu următoarele:
  1. Formate: JPG, JPEG și PNG
  2. Orientări: Forme geometrice predictive și alte forme personalizate precum cardurile cu tăietură specială.
  3. Tipuri de scriere: Texte scrise de mână, texte tipărite lizibile și texte tipărite cu puncte.

Configurarea regulilor pentru solicitări pe bază de câmpuri

Pentru a activa captura ICR pentru un modul, trebuie să ai regulile ICR configurate.

Pentru a configura regulile ICR pentru solicitarea pe bază de câmpuri:
  1. Mergi la Setup > Zia > Vision > Intelligent Character Recognition.
  2. În pagina ICR, apasă pe Create New Rule pentru a crea un set de antrenare pentru un modul.
  3. În pagina Create New Rule, fă următoarele:
    1. Oferă un nume regulii.
    2. Alege modulul și layout-ul dorit.
    3. Alege tipul de extracție ca Field prompting.
    4. Selectează toate câmpurile pentru care trebuie să extragi valori din imaginea de intrare.
    5. Alege un câmp în care imaginea de intrare să fie stocată pentru referință viitoare. Reține, acest lucru este opțional.
    6. Apasă Proceed. Regula ta ICR pentru acel modul și layout este gata. Acum, agenții tăi pot începe să scaneze imagini pentru a digitaliza date.
Apasă aici pentru a afla cum să creezi înregistrări folosind ICR.
Scenarii de afaceri

Contactarea prospecților de la târguri comerciale

Unul dintre principalele beneficii ale participării la târguri comerciale este atragerea de lead-uri noi, iar o modalitate rapidă de a te cunoaște este să faci schimb de cărți de vizită. Folosind ICR, reprezentanții pot crea rapid înregistrări de lead-uri și pot începe să le califice și să le cultive fără a petrece timp introducând manual detaliile în înregistrări.

Digitalizarea înregistrărilor pacienților

Înregistrările pacienților sunt încă colectate sub formă de formulare scrise de mână în multe spitale. Deși acestea ar putea avea automatizări robuste ale proceselor, transferul manual al acestor date de tip formular lung în sistemul tău și apoi în procesul tău va pune presiune pe fluxul de lucru. Folosind ICR, angajatul de la recepție poate captura, încărca și crea înregistrarea pacientului într-o clipă.


Lucrul cu ICR

Crearea înregistrărilor

Pentru a crea o înregistrare dintr-o imagine
  1. Mergi la modulul dorit și apasă pe dropdown-ul disponibil lângă Create record.
    Reține: Trebuie să ai configurată o regulă ICR pentru a activa această opțiune.
  2. În pagina Create Record from Image, trage și plasează imaginea din care vrei să extragi text. Poți de asemenea apăsa Browse pentru a selecta imaginea de pe dispozitiv.
  3. Apasă Proceed. Zia va începe să extragă datele.
  4. Odată ce extracția este finalizată, Zia va fi asociat valorile câmpurilor din imagine. Acest lucru este comun pentru ambele tehnici de extracție.
    1. Pe baza acurateței extracției, poți alege să păstrezi asocierile de valori ale lui Zia. Reține, Zia va extrage toate caracterele dintr-o imagine, care pot include date ce nu corespund unui câmp din layout-ul tău. Le poți deselecta dacă nu ai nevoie de ele.
    2. Dacă ai folosit solicitarea zero-shot pe bază de câmpuri pentru acel modul:
      1. Dacă există inconsistențe de date (de exemplu, datele din imagine sunt USA, iar datele din layout-ul tău sunt United States of America), Zia te va lăsa să corectezi inconsistențele.
        1. Poți alege valoarea corectă din valorile listei de selecție.
        2. Dacă ești administrator sau un utilizator cu permisiunea de a crea sau edita layout-ul înregistrării, poți adăuga și o valoare nouă direct în acel spațiu.
  5. Apasă Proceed.
    1. Dacă această imagine nu este satisfăcătoare, poți încerca o imagine nouă.

Actualizarea înregistrărilor existente

Pe lângă crearea înregistrărilor din imagini, poți de asemenea îmbogăți înregistrările existente folosind imagini încărcate în înregistrările tale.


Pentru a îmbogăți înregistrările existente

  1. Mergi la înregistrarea pe care vrei să o îmbogățești și apasă pe imaginea la care vrei să faci referință pentru îmbogățire.
  2. Apasă pe butonul Enrich from Image din colțul din dreapta sus al previzualizării.
  3. Zia va fi izolat caracterele din imagine. Validează datele îmbogățite și existente și apasă Proceed.
  4. După asociere, vei fi navigat la pagina de editare a înregistrării, cu câmpurile îmbogățite evidențiate pentru referință rapidă.
  5. Apasă Save pentru a salva noile modificări.
Quote
În concluzie, ICR în Zoho CRM te ajută să realizezi următoarele:
  1. Economisești timp și efort.
  2. Îmbunătățești agilitatea și productivitatea.
  3. Te ocupi de logistica operațională astfel încât agenții se pot concentra pe procese.
  4. Reduci oboseala cauzată de schimbarea constantă a privirii între sursele de date și ecrane.

Când să folosești ce: Un ghid pentru alegerea tipului de extracție

Deși ICR oferă două tipuri de extracție, folosirea celui potrivit pentru activitatea potrivită va aduce eficiență procesului.

Folosește extracția bazată pe șabloane:

  1. Dacă sursa ta de date vine mereu într-un format standard și constant. Odată antrenat pe structura lor standard, Zia va putea procesa restul înregistrărilor primite cu o acuratețe mai mare.
  2. Dacă trebuie să extragi atât imagini cât și caractere din imaginea sursă.

Folosește extracția prin solicitare pe bază de câmpuri:

  1. Dacă formatul și orientarea imaginii sursă diferă la fiecare încărcare.
  2. Dacă imaginea sursă are o gamă de formate de scriere inclusiv note scrise de mână.
  3. Dacă ai multe nevoi de extracție ad-hoc.

Limite și limitări: Un rezumat

Limitările metodei de extracție bazate pe șabloane:

  1. Ca parte a metodelor sale de extracție pentru antrenarea ICR, Zia poate recunoaște fețe umane, dar nu produse, obiecte sau animale.
  2. Extracția bazată pe șabloane funcționează doar cu imagini cu orientare de tip card.
  3. Valorile extrase din imagini pot fi asociate doar cu câmpuri din layout-ul specificat. În prezent nu este posibilă asocierea cu valorile subformularelor din imagini.

Limitările solicitării zero-shot pe bază de câmpuri:

  1. Solicitarea zero-shot pe bază de câmpuri actuală nu este echipată pentru a captura imagini.
  2. Extragerea datelor dintr-un tabel și stocarea lor într-un subformular din layout nu este posibilă.

Puncte de reținut

  1. Trebuie să creezi reguli ICR pentru a începe să creezi înregistrări.
  2. Poți crea până la trei reguli pentru o organizație.
  3. Un modul poate avea o singură regulă.
  4. Poți încărca până la două imagini per layout de modul.
  5. În orice moment, poți edita, actualiza sau șterge regula.
  6. Pentru asociere precisă, în cazul metodei de extracție bazate pe șabloane, recomandăm să cuprinzi întreaga zonă care conține caracterele țintă fără a tăia colțuri.
  7. Poți mări sau micșora imaginea pentru lizibilitate în timpul asocierii.

Articole Similare

Detectarea imaginilor duplicate
Zia Vision — Validare Inteligentă a Imaginilor

Partener Certificat Zoho

Ai nevoie de ajutor cu Zoho CRM?

Echipa noastra te poate ajuta cu implementarea, personalizarea si suportul Zoho CRM. Peste 200 de proiecte finalizate din 2011.

Contacteaza-ne