Rossum如何使用深度学习从任何文档中提取数据

 
据罗森(Rossum)说，仅在发票数据输入上，全球每天就花费了相当于100多个生命周期。因此，这家捷克AI初创公司正在使用深度学习来帮助公司放弃手动数据输入，使人们腾出精力来专注于更复杂或更具创造性的任务。
Rossum希望解决的问题是：每年估计有5500亿张发票被交换，并且它们具有各种形状，大小和格式。传统上，从这些发票中提取关键信息是一项劳动密集型的手动过程，但是自动化工具正日益受到关注。与许多传统的光学字符识别(OCR)数据提取工具不同，Rossum使用的是“认知数据捕获”，它涉及预培训机器来像人类一样理解文档。
OCR工具依赖于不同的规则和模板集来覆盖它们可能遇到的每种发票。考虑到公司可能需要创建数百个新模板和规则集，培训过程可能会很缓慢且耗时。相比之下，Rossum表示，其基于云的软件只需很少的工作即可设置，之后它可以像人类一样仔细阅读文档(无论样式或格式如何)，并且它不依赖于完全结构化的数据来提取内容公司需要。
该公司还声称，它可以比手动输入快6倍地提取数据，同时最多可以为公司节省80%的时间。
Rossum由AI博士前学生Tomas Gogar，Tomas Tunys和Petr Baudis于2017年初在布拉格成立。在最初的三年中，这家初创公司已经在各个大洲获得了知名客户的支持，其中包括西门子Nvidia，IBM，Box和Bloomberg。今天，Rossum宣布自成立以来已筹集了450万美元，其中包括100万美元的种子资金，用于在2017年至2018年之间开发一款最小的可行产品，以及上个月结束的300万美元的种子融资。
该轮融资由英国种子投资者LocalGlobe和Seedcamp共同牵头，一些著名的天使投资者参与其中，包括Flexport首席执行官和创始人Ryan Petersen，以及Elad Gil，后者在2009年将自己的初创公司Mixer Labs出售给Twitter之后才成为Airbnb，Instacart，Pinterest，Square和Stripe等的投资者。
“发票数据管理是一个尚未解决的巨大问题，”吉尔指出。 “罗斯苏姆(Rossum)的吸引力表明，该公司非常有能力解决此问题，并使用其高度通用的平台[解决]许多其他数据输入任务。”
国土
认知数据捕获不是一个新概念。实际上，这是IBM多年来吹捧的东西，是从“从未见过的”文档中提取数据的一种方式。许多其他组织也在此领域开展业务，包括历史悠久的公司，例如Kofax和Abbyy，而新进入者包括由VC支持的HyperScience和Ephesoft。
Rossum继续沿类似的轨迹发展，尽管它表示仅基于“云”和“机器学习”的方法将其与许多更成熟的平台区分开来。此外，该公司还宣传其无摩擦注册，其中包括一个免费试用期，以演示其工作原理。
首席执行官Tomas Gogar告诉VentureBeat：“呆在云端意味着我们不必照顾本地安装，而只有一个平台可以照顾。” “因此，我们将所有工程和研究资源平均花在所有客户身上。”
Gogar将Rossum的数据提取方法比作Salesforce在20年前所做的工作，当时Salesforce将软件即服务(SaaS)业务模型应用于客户关系管理(CRM)。
Gogar说：“在1999年，Salesforce说’我们将进行纯云CRM，因为这是构建最佳产品的方式。” “没有人相信他们，现在他们是迄今为止最好的。”
Rossum预训练的AI引擎可以在集成REST API的几分钟之内进行试用和测试。与任何自重的机器学习系统一样，Rossum的AI在从客户数据中学习时也可以适应。 Rossum声称平均准确率约为95%，并且在其系统无法识别正确的数据字段的情况下，它要求操作人员提供反馈以进行改进。
Rossum声称有30名全职员工，另外还有20名以其AI引擎的“ AI老师”身份工作。该公司计划利用银行新增的350万美元来进行全球扩张，包括在美国开设新办事处，并将其技术瞄准更多领域。
尽管Rossum的客户主要使用该平台来处理发票和类似文件(如交货单)，但其技术可以应用于整个行业的许多不同类型的文件，包括会计，物流，保险和房地产管理。
Gogar说：“技术应该使数据输入变得更容易，更便宜，但是企业已经变得过于依赖使用不再满足其需求的旧系统。” Rossum无需复杂，笨拙的集成，无需开发人员团队，也无需高成本即可解决这些问题。我们的解决方案足够智能，可以针对任何类型的业务进行量身定制，并且具有可扩展性，甚至可以与最大的公司合作。”
在成本方面，价格可能会有所不同，具体取决于需要处理的文档数量和特定要求，但Gogar表示，订阅起价为每月约800美元，该平台非常适合处理5000个以上文档的公司在此期间的文件。
RPA
值得注意的是，像Rossum这样的公司与无数的机器人过程自动化(RPA)平台之间存在着内在的协同作用。 RPA，对于初学者而言，是公司安装在机器上的软件，可帮助企业自动化繁琐的重复性任务-它使用计算机视觉和基于规则的流程从人类活动中学习，然后将其复制。
目前，RPA领域有大量资金在飞来飞去，Automation Anywhere最近以68亿美元的估值筹集了2.9亿美元，UiPath以70亿美元的估值完成了惊人的5.68亿美元融资。大量知名支持者已经对这两家公司进行了投资，包括Salesforce，Alphabet，SoftBank，高盛，红杉和Accel。
那么，Rossum在做什么和RPA有什么区别? Gogar认为，它们是补充服务，因为RPA通常更适合结构化数据。因此，Rossum实际上是Blue Prism和UiPath等RPA公司的技术合作伙伴。 (罗斯蒙特的投资人Seedcamp也是UiPath的投资人。)
Gogar说：“ Rossum通常是任何自动化项目的重要组成部分，并且与主要的RPA平台配合得很好。” “ RPA平台非常适合使用结构化数据实现流程自动化。 Rossum是将非结构化数据转换为结构化形式的网关。因此，它允许在以前无法实现的过程中实现自动化。”
职位
无数的新闻标题都宣称AI可以窃取人类的工作，当公司开发会影响就业的自动化技术时，它们自然就会对公众的感知敏感。这就是为什么他们经常先发制人地解释说，他们不是在试图替代人类，而是在增加工作量，以便他们可以做更多有趣的任务。
IBM在最近的一份报告中回应了这一点，该报告发现，尽管AI和自动化可能会改变每项工作的执行方式，但最终会导致对创造技能的需求增加。这是罗森(Rossum)非常赞同的一种看法。
该公司表示：“ Rossum的目的不是加快员工的工作速度，而是要加快人工操作的速度，为企业提供给客户更多的灵活性和可靠性，并帮助员工将注意力集中在更复杂的任务或需要创造力的任务上。”