2025年智能数据捕获指南：从OCR到AI
基础：定义数据捕获的内涵与价值
您的高管团队正在讨论生成式AI。您的首席信息官有一个AI准备计划。来自高层的指令很明确：利用人工智能实现自动化、创新并获得竞争优势。
但您知道真相。
推动这些AI计划所需的关键数据被困在新的供应商提供的15页扫描PDF中、提单的模糊照片里，以及充斥着采购订单的电子邮件收件箱中。高管们对AI驱动未来的愿景与文档处理的现实发生了碰撞。
这不是一个独特的问题。多达77%的组织承认他们的数据尚未准备好用于AI，主要是因为数据被锁定在这种混乱的信息中。AI的最大障碍不是模型的准确性，而是输入。
本文不谈AI炒作，而是探讨让AI成为可能的数据捕获基础工作。我们将分析如何解决输入问题，从过去脆弱的、基于模板的工具，过渡到一个能够以95%以上准确率交付干净、结构化、AI就绪数据的智能系统。
核心定义与术语
数据捕获是从非结构化或半结构化源提取信息并将其转换为结构化、机器可读格式的过程。
具体而言，数据主要存在三种形式：
- 非结构化数据：没有预定义数据模型的信息，例如电子邮件正文、法律合同文本或图像。
- 半结构化数据：松散组织的数据，包含用于分隔语义元素的标签或标记，但不适合严格的数据库模型。发票和采购订单是典型例子。
- 结构化数据：高度组织化的数据，能整齐地放入表格格式，如数据库或电子表格。
数据捕获的目标是将非结构化和半结构化输入转换为结构化输出（如Markdown、JSON或CSV），以供其他业务软件使用。在技术和学术界，此过程通常被称为文档解析，而在研究领域，则通常称为电子数据捕获。
战略要务：为何数据捕获是业务优先事项
有效的数据捕获已不再是后台优化，而是数字化转型和AI驱动工作流等战略计划的基础层。现代企业的两个现实推动了这一紧迫性：
- 数据爆炸：根据多项行业分析，超过80%的企业数据是非结构化的，锁定在文档、图像和其他难以处理的格式中。
- 技术碎片化：这种信息混乱因庞大且互不连接的技术栈而加剧。平均每个组织使用超过10个不同的信息管理系统（例如ERP、CRM、文件共享），研究报告显示，其中超过一半的系统互操作性低或没有，导致数据孤岛。
这种充满信息混乱的脱节设置——关键数据被困在非结构化文档中并分散在互不连通的系统里——使得统一的业务运营视图成为不可能。这种碎片化也是战略AI项目失败的主要原因。
像检索增强生成这样的高级应用尤其脆弱。RAG系统旨在通过从外部数据源（包括数据库、API和文档库）检索信息来增强大语言模型的准确性和相关性。RAG系统输出的可靠性完全取决于其可访问数据的质量。
如果数据源是孤立的、不一致的或不完整的，RAG系统将继承这些缺陷。它将检索到碎片化的信息，导致答案不准确、幻觉产生，并最终导致AI项目失败。因此，在任何成功的企业AI部署之前，解决基础的数据捕获和结构化问题是不可协商的第一步。
核心矛盾：手动处理与自动处理
如何执行数据捕获的决策直接影响公司的利润和运营能力。
- 手动数据捕获：这种传统方法涉及操作员人工输入数据。它本质上是不可扩展的，速度慢且容易出错，观察到的错误率在1%到4%之间。某机构2024年的一份报告发现，手动处理一张发票的平均总成本为17.61美元。
- 自动数据捕获：这种现代方法使用技术执行相同的任务。智能解决方案提供95%以上的准确率，在几秒钟内处理文档，并能扩展到处理数百万页而成本不会成比例增加。同一份报告发现，完全自动化将使每张发票的处理成本降至2.70美元以下——降低了85%。
选择不再关乎偏好，而关乎可行性。在一个要求速度、准确性和可扩展性的生态系统中，自动化是合乎逻辑的前进道路。
捕获技术的演进：从OCR到IDP
自动化数据捕获背后的技术已显著发展。了解这一演进对于避免过时工具的陷阱和认识现代系统的能力至关重要。
旧时代：传统OCR为何失败
第一波自动化建立在一些核心技术之上，其中以光学字符识别为中心。OCR将打印文本的图像转换为机器可读字符。它通常辅以：
- 智能字符识别：旨在解释手写文本的扩展。
- 条形码和二维码：将数据编码为视觉模式以供快速扫描的方法。
这些早期工具的根本缺陷在于它们对固定模板和严格规则的依赖。这种基于模板的方法要求开发人员为特定文档布局手动定义每个数据字段的确切坐标。
正是这项技术造成了人们对自动化的普遍怀疑，因为它在动态业务环境中持续失败，原因如下：
- 效率低下：供应商移动其徽标、添加新列或甚至稍微更改字体都可能破坏模板，导致自动化失败并需要昂贵的IT干预。
- 无法扩展：为每个供应商、客户或文档变体创建和维护唯一的模板对于拥有多样化供应商或客户群的任何业务来说在操作上都是不可能的。
- 缺乏智能：它难以从复杂表格中准确提取数据，区分视觉相似但上下文不同的字段（例如，发票日期与到期日期），或可靠地读取不同的手写内容。
最终，这种方法迫使团队花费比数据录入节省下来的更多时间来管理和修复损坏的模板，导致许多人放弃了这项技术。
现代解决方案：智能文档处理
智能文档处理是基于AI的传统OCR继任者。IDP平台不是依赖模板，而是结合使用AI、机器学习和计算机视觉来理解文档的内容和上下文，就像人类一样。
驱动现代IDP的核心引擎通常是一种被称为视觉语言模型的AI。VLM可以同时理解和处理视觉信息（页面上的布局、结构和图像）和文本数据（单词和字符）。这种双重能力是现代IDP系统与遗留OCR根本不同且强大得多的原因。
此过程中的一个关键技术区别是文档布局分析。在尝试提取任何数据之前，IDP系统的VLM首先分析文档的整体视觉结构，以识别页眉、页脚、段落和表格。这种融合视觉和语义信息的能力就是为什么像某中心的平台这样的IDP平台能够从第一天起就准确处理任何文档格式，而无需预先编程的模板。这通常被描述为“零样本”或“即时学习”能力，模型可以即时学习和适应新格式。
这种AI驱动方法带来的性能飞跃是巨大的。一项2024年专注于转录复杂手写历史文档（比处理典型商业发票更具挑战性的任务）的研究发现，现代多模态大语言模型（IDP背后的引擎）比专门的遗留软件快50倍，成本仅为1/50。至关重要的是，它们实现了最先进的“开箱即用”准确率，而无需旧系统为可靠运行所需的大量、针对特定文档的微调。
相邻技术：更广泛的自动化生态系统
IDP是将非结构化文档数据转换为结构化信息的专门工具。它通常与其他自动化技术协同工作，以创建实际的端到端工作流：
- 机器人流程自动化：RPA机器人充当数字工作者，可以编排工作流。例如，可以编程一个RPA机器人来监控电子邮件收件箱，下载发票附件，将其发送到IDP平台进行数据提取，然后使用IDP系统返回的结构化数据在会计应用程序中完成任务。
- 变更数据捕获：当IDP处理非结构化文档时，CDC是一种更技术性的、数据库级别的方法，用于捕获对结构化数据的实时更改（插入、更新、删除）。对于现代事件驱动架构来说，这是一项关键技术，在这种架构中，微服务等系统需要保持即时同步。
这些技术共同构成了一个全面的自动化工具包，而IDP则扮演着将非结构化文档的混乱世界转换为所有其他系统依赖的干净、可靠数据的重要角色。
操作蓝图：数据捕获在实践中如何运作
现代智能数据捕获不是单一操作，而是一个系统的、多阶段的流水线。了解此操作蓝图对于从混乱的手动流程过渡到流线型自动化工作流至关重要。整个过程，从文档到达到最后的数据交付，旨在确保准确性、执行业务规则并实现真正的端到端自动化。
现代数据捕获流水线
一个有效的IDP系统作为一个连续的工作流运行。此流水线通常被称为文档解析的模块化系统，并与高级AI应用所需的数据管理生命周期相一致。
第1步：数据摄取 过程始于将文档输入系统。一个灵活的平台必须支持多种摄取渠道以处理来自任何来源的信息，包括：
- 电子邮件转发：自动处理发送到专用电子邮件地址（例如，invoices@company.com）的发票和其他文档。
- 云存储集成：监视并自动从云文件夹中导入文件。
- API上传：允许与其他业务应用程序直接集成，以编程方式将文档推送到捕获工作流中。
第2步：预处理和分类 一旦摄取，系统会为准确提取准备文档。这涉及自动图像增强，例如校正扫描文档的偏斜和去除噪声。关键的是，AI随后对文档进行分类。利用视觉和文本分析，它确定文档类型——即时区分美国的W-2表格和英国的P60，或发票和提单——并将其路由到相应的专用模型进行提取。
第3步：AI驱动的提取 这是核心捕获步骤。如前所述，IDP使用VLM执行文档布局分析，在提取数据字段之前理解文档的结构。这使得它能够准确捕获信息：页眉和页脚、复杂表格中的行项目、手写笔记和签名。 此过程可即时处理任何文档格式，无需创建或维护模板。
第4步：验证和质量控制 提取的数据如果不准确就毫无用处。这是实现信任和实现高直接处理率的最关键步骤。现代IDP系统通过一系列检查实时验证数据：
- 业务规则执行：应用自定义规则，例如，如果总金额不等于其行项目加上税的总和，则标记发票。
- 数据库匹配：根据外部记录系统验证提取的数据。这可能涉及将供应商的增值税号与欧盟的VIES数据库进行匹配，确保发票符合欧洲和澳新银行流行的PEPPOL电子发票标准，或根据GDPR和CCPA等隐私法规验证数据。
- 异常处理：只有未通过这些自动检查的文档才会被标记为人工审核。这种仅限异常的工作流允许团队将注意力集中在需要人工干预的少量文档上。 此验证阶段与RAG流水线中的验证步骤相一致，该步骤在下游AI系统使用数据之前确认数据质量、完整性、一致性和唯一性。
第5步：数据集成和交付 最后一步是将干净、已验证和结构化的数据交付到所需业务系统。数据通常以标准化格式（如JSON或CSV）导出，并通过预构建的连接器或网络钩子直接发送到其目的地，从而完成自动化闭环。
自建与购买：开源和基础模型的作用
对于具有深厚技术专长的组织，使用开源工具和基础模型的自建方法是一种选择。团队可以使用基础库来构建流水线。 更高级的起点是使用全面的开源库，例如我们自己的DocStrange。该库远远超出基本OCR，提供了一个强大的工具包，可以从几乎任何文档类型（包括PDF、Word文档和图像）中提取和转换数据，转换为干净的、大语言模型就绪的格式。提供100%本地处理的选项，它还提供了高度的隐私和控制。 对于智能层，团队可以通过API将DocStrange的输出与通用模型集成。这需要复杂的提示工程来指示模型查找和构建业务过程所需的特定数据字段。 然而，这种自建路径承载着巨大的开销。它需要一个专门的工程团队来：
- 管理整个流水线：将组件拼接在一起，并构建所有必要的预处理、后处理和验证逻辑。
- 构建用户界面：这是最关键的一步。开源库不为业务用户提供管理不可避免的异常的前端，从而造成对开发人员的永久日常运营依赖。
- 处理基础设施和维护：管理依赖项、模型更新以及大规模运行流水线的运营成本。 来自IDP平台的购买解决方案将这整个复杂的工作流产品化。它将高级AI、用于异常处理的用户友好界面以及预构建的集成打包成一个受管理的、可靠且可扩展的服务。
提取之后：集成生态系统
数据捕获并非孤立存在。其主要价值在于其向其他核心业务系统提供数据并打破信息孤岛的能力。如前所述，最大的挑战是这些系统之间缺乏互操作性。 智能数据捕获平台充当通用翻译器，为非结构化数据创建一个控制中心，并向以下系统提供干净的信息：
- ERP和会计系统：用于完全自动化的应付账款，平台提供与诸如某机构、某中心等软件的直接集成。
- 文档管理系统：用于在平台中的安全、长期归档。
- 机器人流程自动化机器人：向来自某中心或某中心的机器人提供结构化数据以执行基于规则的任务。
- 生成式AI/RAG流水线：交付干净、已验证和结构化的数据是构建可靠内部知识库以用于AI应用的不可协商的第一步。 目标是创建一个无缝的信息流，实现真正的端到端流程自动化，从文档到达到最后行动，几乎无需人工干预。
商业价值：投资回报率和应用
任何技术的首要价值在于其解决具体业务问题的能力。对于智能数据捕获，这种价值通过成本、速度和数据可靠性方面可衡量的改进来体现，进而支持战略业务目标。
1. 可衡量的成本降低 智能数据捕获最重要的成果是运营成本的降低。通过最小化文档处理所需的手动劳动力，组织可以实现可观的节约。现实世界的实施结果验证了这种财务收益。例如，英国某中心报告称，在使用某中心自动化其维护发票后，处理成本节省了80%。这使得该公司能够将其管理的物业数量从2000处扩大到10000处，而管理人员的增加不成比例。
2. 提高处理速度 自动化数据捕获将业务周期时间从几天缩短到几分钟。该报告还发现，最佳应付账款部门（那些自动化水平高的部门）处理和批准发票仅需3天，而同行平均需要18天。这种速度改善了现金流管理并加强了供应商关系。例如，全球纸业制造商某中心使用某中心将其采购订单处理时间从8分钟减少到仅48秒，时间减少了90%，从而使其某中心系统中的销售订单创建更快。
3. 可验证的数据准确性 虽然手动数据录入的错误率高达4%，但现代IDP解决方案通过消除人工输入并使用AI进行验证，持续实现95%以上的准确率。这种数据完整性水平是任何依赖数据的战略计划（从商业智能到AI）的关键先决条件。
4. 加强的安全性和可审计性 自动化系统为每个处理的文档创建一个不可变的数字审计追踪。这提供了清晰的记录，显示文档何时接收、提取了什么数据以及谁批准了它。这种可审计性对于满足财务法规和数据隐私法的合规性至关重要。
5. 可扩展的运营和劳动力优化 智能数据捕获使文档量与员工人数脱钩。组织可以在无需雇用更多数据录入人员的情况下处理显著增长。更具战略意义的是，它允许优化现有员工队伍。这与某机构2023年报告中的一个关键趋势一致，即自动化将员工从重复性的手动和认知任务中解放出来，使他们能够专注于需要高级技术、社交和情感技能的高价值工作。
关键行业的现实应用
智能数据捕获的价值体现在其简化核心业务流程的具体方式中。以下是不同行业的实用数据提取工作流程，说明信息如何从杂乱无章的文档转换为关键业务系统中的可操作数据。
a. 财务和应付账款 这是最常见且影响最大的用例之一。
- IDP之前的流程：发票到达应付账款团队的共享收件箱。文员手动下载每个PDF，将供应商名称、采购订单号和行项目金额等数据输入Excel表格，然后将相同的数据重新输入到ERP中。这种多步骤、手动的过程速度慢，导致滞纳金和错过提前付款折扣。
- 智能数据捕获的工作流程：
- 发票，包括符合欧盟和澳大利亚PEPPOL标准或美国标准PDF的发票，自动从专用收件箱（例如，invoices@company.com）获取。
- IDP平台提取并验证关键数据——供应商名称、发票号、行项目和增值税/GST金额。
- 系统根据ERP系统中的采购订单和收货单执行自动双向或三向匹配。
- 一旦验证通过，数据直接导出到会计系统中，以创建准备支付的账单，通常无需人工干预。
- 成果：应付账款自动化解决方案提供商某中心使用此工作流程将其团队在发票处理上花费的时间从每天4小时减少到仅30分钟——手动工作减少了88%。
b. 物流和供应链 在物流领域，文档处理的速度和准确性直接影响交付时间和现金流。
- IDP之前的流程：司机完成交付并获得签收的交付证明，通常是一张模糊的照片或多联复写副本。后台的物流协调员手动辨认文档并将运单ID、交付状态和任何手写说明输入到运输管理系统中。此过程中的延迟或错误会延迟计费并降低客户可见性。
- 智能数据捕获的工作流程：
- 司机通过移动应用程序直接从现场上传提单和已签收POD的照片。
- IDP系统的VLM引擎即时读取通常扭曲或手写的文本，以提取收货人、运单ID和交付时间戳。
- 该数据根据运输管理系统进行实时验证。
- 系统自动将货件状态更新为已交付，同时触发向客户发送发票并更新面向客户的跟踪门户。
- 成果：此工作流程将计费周期从几天加速到几分钟，减少了对交付时间的争议，并提供客户现在期望的实时供应链可见性。
c. 保险和医疗保健 该行业因复杂、标准化的表格而负担沉重，这些表格对患者护理和收入周期至关重要。
- IDP之前的流程：诊所的工作人员将患者数据从登记表和医疗索赔表手动转录到电子健康记录系统中。这种缓慢的过程引入了重大的数据录入错误风险，可能导致索赔被拒或更糟，影响患者护理。
- 智能数据捕获的工作流程：
- 扫描的患者表格或索赔的数字PDF由IDP系统摄取。
- 平台准确提取患者人口统计信息、保险单号、诊断代码和程序代码。
- 系统自动验证数据的完整性，并可以通过API根据保险公司的数据库检查保单信息。
- 验证后的数据随后无缝推送到电子健康记录或索赔裁定工作流中。
- 成果：这种自动化工作流程的成果是手动干预和运营成本的大幅减少。根据某机构的《最佳数字文档处理：付款方视角》报告，领先的医疗保健付款方使用这种方法自动化了80%到90%的索赔接收流程。这使得手动接触点减少了一半以上，并将每项索赔的成本降低了30%到40%。某中心等供应商验证了这一点，该公司使用某中心自动化其CMS-1500表格处理，并将其索赔处理时间减少了85%。
战略指南：实施和未来展望
了解技术及其价值是第一步。下一步是将这些知识付诸行动。成功的实施需要对挑战有清晰的认识、实用的计划以及对技术发展方向的理解。
克服实施障碍
在开始实施之前，关键是要认识到导致自动化项目失败的主要障碍。
- 数据质量障碍：这是最重要的挑战。正如某机构2024年报告所证实的那样，成功AI项目的主要障碍是底层数据的质量。主要问题是数据孤岛、冗余信息以及整个企业缺乏数据标准化。IDP项目必须首先被视为一个数据质量举措。
- 组织障碍：同一份报告强调，大多数组织内部存在显著的技能差距，特别是在AI治理和工作流程设计等领域。这凸显了采用托管式IDP平台的价值，该平台不需要内部的AI专家团队来配置和维护。
- 集成障碍：由于平均每个组织使用超过10个不同的信息管理系统，创建无缝的数据流是一项重大挑战。成功的数据捕获策略必须优先考虑具有强大、灵活API和预构建连接器的解决方案，以弥合这些系统差距。
实用的实施计划
成功的IDP实施不需要一次性全盘改变。分阶段、有条不紊的推广，在每个阶段证明价值，是确保成功和利益相关者支持的最有效方式。
第1阶段：从一个高影响力的小型试点开始 与其试图一次性自动化每个文档流程，不如选择一个单一的、高痛点、高量的工作流。对于大多数组织来说，这就是应付账款发票处理。第一步是建立一个清晰的基线：计算您在该工作流中当前处理单个文档的平均成本和时间。
第2阶段：通过无风险测试进行验证 通过证明技术在您的特定文档上的准确性，在做出重大投资之前降低项目风险。收集20-30个所选文档类型的真实世界示例，确保包括那些混乱的、低质量的扫描件和不寻常的格式。使用提供免费试用的IDP平台来测试其在这些文件上的开箱即用性能。
第3阶段：映射完整的工作流程 数据提取只是拼图的一小部分。为了实现真正的自动化，您必须映射从文档到达到最后目的地的整个过程。这涉及配置IDP平台的两个最关键组件：
- 验证规则：定义确保数据质量的业务逻辑（例如，将采购订单号与您的ERP数据进行匹配）。
- 集成：设置将干净数据自动交付到下游系统的连接器。
第4阶段：衡量和扩展 一旦您的试点工作流上线，请根据您的初始基线跟踪其性能。要监控的关键指标是准确率、每个文档的处理时间和直接处理率。从第一个流程中证明的投资回报率可以用来构建业务案例，将解决方案扩展到其他文档类型和部门。
未来展望：数据捕获的未来是什么
智能数据捕获领域持续快速发展。截至2025年8月，三个关键趋势正在塑造该技术的未来：
- 生成式AI和RAG：数据捕获未来的主要驱动力是其作为生成式AI必不可少燃料的角色。随着越来越多的公司构建内部RAG系统，让员工和客户能够“询问他们的数据”，对从文档中提取的高质量、结构化信息的需求只会加剧。
- 多模态AI：该技术正在超越纯文本。正如《文档解析揭秘》研究论文所述，下一代IDP由先进的VLM驱动，可以理解和提取文档中图像、图表和表格中的信息，并解释它们与周围文本的关系。
- 智能体AI：这代表了下一个前沿，AI从一个响应工具转变为一个能够自主行动的系统。根据某机构2025年报告，这些AI智能体旨在自动执行复杂的多步骤工作流。例如，可以指派一个应付账款智能体来解决发票差异。然后，它将独立检索发票和采购订单，进行比较，识别不匹配之处，起草澄清电子邮件给供应商，并在适当的系统中创建后续任务。
结论：从平凡任务到战略推动者
智能数据捕获不再是简单的数字化任务；而是现代化、AI驱动的企业的基础层。该技术已从脆弱的、基于模板的OCR演变为智能的、上下文感知的系统，能够以可验证的准确率和清晰的投资回报率处理现实世界商业文档的复杂性和多样性。
通过解决输入问题，智能数据捕获打破了长期困扰企业的信息孤岛，将非结构化数据从负债转变为战略资产。对于在文档处理一线的务实且持怀疑态度的专业人士来说，自动化的承诺终于变成了实际的现实。
您的后续步骤
- 计算您无为的代价。确定您最痛苦的单一文档流程。使用每张手动处理发票17.61美元的行业平均值作为起点，计算您当前的每月成本。这是您已经在低效上花费的预算。
- 运行15分钟准确率测试。收集10个该问题文档的多样化示例。使用IDP平台的免费试用版，看看您在自己的文件上几分钟内能达到什么准确率，无需任何自定义训练。
- 绘制一个端到端工作流程白板图。映射单个文档的整个旅程，从它到达电子邮件收件箱到其数据在您的ERP或会计系统中可用。您识别的每个人工接触点都是自动化的目标。这张地图是您实现真正直接处理的蓝图。
常见问题解答
数据捕获和OCR有什么区别？
光学字符识别是一项特定技术，它将文本图像转换为机器可读字符。它是一个更大过程的单一基础组件。 数据捕获（或更准确地说，智能文档处理）是完整的、端到端的业务工作流。该工作流包括摄取、预处理、分类、数据提取（使用OCR作为其工具之一）、根据业务规则进行自动验证，最后集成到其他业务系统中。
智能数据捕获如何确保数据准确性？
智能数据捕获采用多层方法来确保准确性，远超过简单OCR所能提供的：
- 上下文AI提取：使用VLM允许系统理解文档的上下文，减少误解字段的可能性。
- 置信度评分：AI为每个提取的字段分配置信度分数，自动标记低置信度数据供人工审核。
- 自动验证规则：系统根据您特定的业务逻辑自动检查提取的数据。
- 数据库匹配：它可以根据外部数据库验证数据，例如将发票上的采购订单号与您ERP系统中的开放采购订单列表进行匹配。
从手写表格捕获数据的最佳方式是什么？
从手写表格捕获数据的最佳方式是使用由高级AI和多模态大语言模型驱动的现代IDP解决方案。虽然旧技术被称为智能字符识别，但2024年一篇名为《解锁档案》的研究论文发现，现代大语言模型在手写文本上实现了最先进的开箱即用准确率。它们比专门的遗留软件快50倍，成本仅为1/50，并且不需要在特定人的笔迹上进行不切实际的训练即可有效。
如何计算自动化数据捕获的投资回报率？
投资回报率是通过比较手动流程的总成本与自动化流程的总成本来计算的。一个简单的框架是：
- 计算您的手动成本：确定您的每文档成本（每文档时间 x 员工每小时费率）+ 修复错误的成本。广泛使用的单张发票行业基准是17.61美元。
- 计算您的自动化成本：这包括软件订阅费加上处理被标记为人工审核的少量异常所需的劳动力成本。完全自动化发票的基准是低于2.70美元。
- 确定每月节省金额：每月手动总成本 - 每月自动化总成本。
- 计算投资回收期：总前期实施成本 / 每月节省金额。
数据捕获软件能否与某机构或某中心等ERP系统集成？
是的。与企业资源规划和会计系统的无缝集成是任何现代数据捕获平台的关键特性。这对于实现诸如应付账款等流程的真正端到端自动化至关重要。领先的IDP解决方案为流行的系统提供预构建连接器以及用于自定义集成的灵活API。这使得干净、经过验证的数据能够直接流入您的记录系统，无需任何手动重新录入。
自动化数据捕获如何帮助GDPR和CCPA合规？
自动化数据捕获通过以下几种关键方式帮助遵守GDPR（在欧盟）和CCPA（在美国）等法规：
- 创建清晰的审计追踪：系统为每个处理的文档提供不可变的数字日志，显示访问了什么数据、由谁访问以及何时访问。这对于问责至关重要。
- 实现数据最小化：可以配置平台仅提取必要的数据字段，并可以自动编辑或屏蔽敏感的个人身份信息。
- 加强访问控制：与纸质文档不同，数字数据可以通过严格的、基于角色的访问控制来保护，确保只有授权人员才能查看敏感信息。
- 提供安全存储和删除：数据在安全的加密环境中处理，平台可以执行数据保留策略，根据监管要求自动删除数据。
