SAP BTP 上的 Document Information Extraction Service

SAP BTP 上的 Document Information Extraction (文档信息提取) 服务是一个基于机器学习的服务，旨在帮助企业自动化从非结构化文档中提取数据的过程。这一服务特别适用于处理海量的 PDF、图像扫描件、发票、订单等文档，通过自动化的方式提取出关键数据字段，减少了手动输入和人为错误的风险，同时提高了文档处理的效率。

[图片]

文档信息提取服务能够处理各种格式的文档，例如 PDF、图像（JPG、PNG 等），并通过 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术读取文档中的内容。然后，借助自然语言处理 (NLP) 和机器学习模型，它能够智能地识别并提取出特定的业务相关信息，例如发票中的发票号、日期、金额等。这一过程极大地简化了手动录入数据的繁琐工作，并提升了业务流程的自动化水平。

核心功能与特点

1. 自动数据提取：Document Information Extraction 可以自动识别和提取文档中的关键信息字段，例如发票上的供应商名称、发票日期、金额等。这使得企业在处理发票、合同或采购订单时能够减少手动录入的需求。
2. 多语言支持：这一服务支持多种语言的文档信息提取，这对全球化企业非常重要。文档可以来自不同的国家和地区，无论语言如何，该服务都能在大多数情况下精准地提取数据。
3. 机器学习增强：SAP 的机器学习模型不断被训练和优化，因此随着使用时间的推移，系统的精度会逐渐提高。这意味着随着更多文档的处理，系统会逐步适应企业的文档格式和结构。
4. 自定义模板：企业可以根据自身的需求定义特定的文档模板，使得文档信息提取的结果更加精确。例如，不同企业的发票格式可能不同，通过自定义模板，系统可以更有效地识别和提取特定的字段。
5. 集成能力强：该服务与 SAP 的其他产品（如 SAP S/4HANA 和 SAP Ariba）紧密集成，能够将提取的文档数据直接导入到业务系统中。这使得业务流程无缝衔接，数据能够快速传递和使用，减少了中间的手动步骤。
6. 灵活的使用方式：Document Information Extraction 作为 SAP BTP 的一部分，支持通过 API 的方式与其他系统进行集成。这使得企业能够在现有的业务系统中轻松嵌入这一功能，或者与第三方应用进行集成，提升了应用场景的灵活性。

使用场合

1. 发票处理

企业每天可能收到成千上万份来自不同供应商的发票。这些发票可能以不同的格式呈现，并且包含不同的字段。通过 Document Information Extraction，系统能够自动读取发票，并提取出发票号、发票日期、总金额、税款等关键字段，减少了财务人员手动输入的工作量和错误率。提取出来的数据可以直接导入到 SAP S/4HANA 的财务模块中，用于后续的付款处理和报表生成。

案例：一家大型制造企业每天收到数百份来自全球各地供应商的发票。过去，财务团队需要手动录入发票数据，不仅费时费力，还容易出错。自从引入 SAP BTP 上的 Document Information Extraction 服务后，发票数据的处理时间减少了 60%，并且错误率大幅降低。这使得企业的财务流程更加高效，供应商付款得以更及时地处理。

2. 采购订单自动化

采购订单是企业采购流程中的核心文件，通常包含产品名称、数量、单价、交货日期等信息。通过文档信息提取服务，企业可以自动从供应商提供的采购订单文档中提取这些信息，并将其导入到采购系统中。这一自动化流程显著提高了采购部门的效率，并减少了订单处理中的人工干预。

案例：某零售企业使用 SAP BTP 上的 Document Information Extraction 服务来处理供应商发送的采购订单。系统能够自动从采购订单中提取出产品信息、数量和交货日期，并将这些数据导入 SAP Ariba 系统，帮助企业更高效地管理库存和订单。通过自动化的采购订单处理，该企业的订单处理速度提高了 40%，减少了人工错误带来的风险。

3. 合同和法律文件管理

在合同管理中，通常需要从合同文本中提取关键信息，如合同编号、签署方、合同金额和到期日期。通过使用 Document Information Extraction 服务，法律团队可以更快速地提取这些信息，从而加速合同审批流程，减少风险。提取出来的数据还可以用于合同管理系统的自动更新和提醒功能。

案例：一家跨国金融机构处理大量复杂的客户合同。过去，合同信息的提取依赖于手动输入，导致了数据的不一致和流程的延迟。通过引入 SAP BTP 的文档信息提取服务，合同中的关键信息能够自动提取并输入到企业的合同管理系统中，显著减少了审批时间，并降低了合同到期或更新延迟的风险。

4. 保险理赔文档处理

在保险行业，客户提交的理赔申请通常包含各种格式的文档，例如医疗证明、维修发票、照片等。使用文档信息提取服务，保险公司可以自动从这些文档中提取理赔相关的信息，迅速评估案件的有效性并加快理赔流程。这种自动化流程大幅提高了客户体验，也为保险公司节省了大量时间和人力成本。

案例：某大型保险公司每天需要处理数千份理赔申请。以前，这些文档的录入和处理全靠人工，效率低下且容易出错。通过引入 SAP BTP 的 Document Information Extraction 服务，保险公司能够自动提取理赔申请中的关键信息，如客户姓名、事故发生日期、理赔金额等，从而大幅缩短了理赔的处理时间，理赔周期从原来的 10 天缩短至 2 天。

实施与应用挑战

尽管 Document Information Extraction 服务极大地简化了文档处理流程，但在实施过程中，企业可能会遇到一些挑战。

• 文档格式的多样性：不同企业、不同业务流程中的文档格式可能差异较大，特别是非标准化文档。尽管机器学习和模板自定义功能可以提高识别的精度，但处理极端复杂或不规范的文档时，系统可能仍然需要一些人为干预来调整提取规则。
• 数据隐私与安全：文档中包含的敏感信息（例如财务数据、合同条款）在处理和提取过程中需要遵守严格的数据隐私和安全要求。因此，企业在部署该服务时，需要确保与其 IT 安全策略保持一致，遵守相关的法律法规（如 GDPR）。
• 机器学习模型的训练：尽管 SAP 提供的模型经过大量的预训练，但在特定行业或业务场景中，企业可能需要进一步训练和调整模型，以确保其能够更精准地识别和提取特定类型的文档信息。这需要一定的时间和技术资源投入。

未来发展与趋势

随着人工智能和机器学习技术的不断发展，文档信息提取服务的能力将进一步增强。未来，我们可以期待以下几个方面的发展：

• 更智能的文档处理：通过增强的机器学习模型，文档信息提取服务将能够更好地处理复杂文档结构和多语言文档，同时进一步提高识别的准确性和速度。
• 与 RPA 集成：Document Information Extraction 与机器人流程自动化 (RPA) 技术的集成将进一步提高业务流程的自动化水平。例如，企业可以通过 RPA 技术实现自动化的发票审核、合同审批流程，进一步减少人为干预。
• 跨平台集成：文档信息提取服务将越来越多地与企业的其他业务系统进行集成，不仅限于 SAP 系统，还包括第三方平台和云服务。这将为企业提供更加灵活和广泛的应用场景，帮助企业实现数字化转型。

通过这些发展，SAP BTP 上的 Document Information Extraction 服务将在未来的数字化业务流程中扮演更加重要的角色。