सैकड़ों PDF और दस्तावेज़ों को एक तालिका में लाना: हाथ से या AI से?

कई कंपनियों में जानकारी तालिकाओं में नहीं, फ़ोल्डरों में रहती है: इनवॉइस, सर्टिफ़िकेट, तकनीकी डेटा शीट, अनुबंध। किसी दिन यह जानकारी एक ही तालिका में जुटानी पड़ती है; किसी ऑडिट, इन्वेंटरी या "किस सप्लायर का दस्तावेज़ समाप्त होने वाला है" जैसे साधारण सवाल के लिए। उस समय दो रास्ते होते हैं: दस्तावेज़ों को एक-एक करके खोलकर हाथ से एंट्री करना, या यह काम AI से पढ़वाना।

हाथ से एंट्री की असली लागत

हाथ से एंट्री आसान लगती है: दस्तावेज़ खोलो, संबंधित फ़ील्ड ढूँढो, तालिका में लिखो। मुश्किल तब सामने आती है जब काम बार-बार दोहराया जाता है। जब दस्तावेज़ों के प्रारूप मेल नहीं खाते, तो हर दस्तावेज़ में खोजी जाने वाली जानकारी की जगह बदल जाती है; एक सप्लायर के दस्तावेज़ में तारीख ऊपर दाईं ओर होती है, दूसरे में आखिरी पेज पर। थकान के साथ छूटी हुई पंक्तियाँ, गलत लिखे अंक और कॉपी की गलतियाँ बढ़ती हैं। ऊपर से काम एक बार में खत्म नहीं होता: नए दस्तावेज़ आते ही तालिका फिर से अपडेट करनी पड़ती है।

इस काम में AI क्या करता है?

AI आधारित टूल दस्तावेज़ पढ़ता है; वे PDF हों या स्कैन किए हुए, आमतौर पर फ़र्क नहीं पड़ता। अलग-अलग प्रारूप वाले दस्तावेज़ों में भी वह ज़रूरी फ़ील्ड ढूँढ लेता है और हर दस्तावेज़ को तालिका में एक पंक्ति के रूप में लिखता है। जिस फ़ील्ड को लेकर वह निश्चित नहीं होता, उसे चिह्नित कर देता है, ताकि साफ़ रहे कि कहाँ जाँच करनी है। दस्तावेज़ से तालिका पेज पर हमने बताया है कि इस तरह का टूल कैसे काम करता है।

इस तरीके का असली फ़ायदा गति से ज़्यादा एकरूपता है: हर दस्तावेज़ एक ही नियम से पढ़ा जाता है और एक ही कॉलम में लिखा जाता है। नया आने वाला दस्तावेज़ भी उसी तालिका में जुड़ता है; तालिका एक बार का काम न रहकर लगातार अद्यतन रहने वाला रिकॉर्ड बन जाती है।

कहाँ सावधानी ज़रूरी है?

AI से दस्तावेज़ पढ़ना जाँच को खत्म नहीं करता, बल्कि जाँच की जगह बदल देता है। ध्यान देने योग्य मुख्य बातें:

• संदिग्ध फ़ील्ड। अस्पष्ट स्कैन, हाथ की लिखावट या असामान्य प्रारूप से गलती की संभावना बढ़ती है। टूल को ऐसे फ़ील्ड चिह्नित करने चाहिए और किसी व्यक्ति को उनकी जाँच करनी चाहिए।
• नमूना जाँच। पहली बार चलाने पर यादृच्छिक रूप से चुने गए दस्तावेज़ों की तालिका से एक-एक करके तुलना करनी चाहिए; इसी से पता चलता है कि नियम सही बना है या नहीं।
• फ़ील्ड की परिभाषा। "तारीख" कौन-सी तारीख है: जारी होने की या वैधता की? अगर कॉलम शुरू से साफ़ परिभाषित न हों, तो टूल और इंसान दोनों अलग-अलग चीज़ें लिखते हैं।
• मनगढ़ंत जानकारी का जोखिम। जो जानकारी दस्तावेज़ में नहीं है, उसे अनुमान से नहीं भरना चाहिए; खाली फ़ील्ड खाली रहे और चिह्नित किया जाए। इस जोखिम पर हमने AI बातें गढ़ ले तो क्या होता है लेख में चर्चा की है।

किस स्थिति में हाथ से जारी रखना समझदारी है?

हर दस्तावेज़ का काम ऑटोमेशन के लिए उपयुक्त नहीं होता। अगर दस्तावेज़ कम हैं, काम एक बार का है और सभी दस्तावेज़ एक ही प्रारूप में हैं, तो हाथ से एंट्री अब भी सबसे छोटा रास्ता हो सकती है। अगर सेटअप और जाँच में लगने वाला समय हाथ से किए जाने वाले काम से ज़्यादा है, तो ऑटोमेशन का कोई मतलब नहीं। इसके विपरीत, अगर दस्तावेज़ सैकड़ों में हैं, प्रारूप अलग-अलग हैं और नए दस्तावेज़ नियमित रूप से आते हैं, तो हाथ से जारी रखने का मतलब है हर महीने वही मेहनत दोबारा करना।

शुरू करने से पहले क्या तैयार करें

• तालिका में कौन-से कॉलम होंगे और हर कॉलम की परिभाषा।
• हर प्रकार के दस्तावेज़ के कुछ उदाहरण।
• दस्तावेज़ कहाँ रखे हैं और नए दस्तावेज़ कहाँ से आएँगे।
• जाँच कौन करेगा।

तालिका तैयार होने के बाद अगर इस डेटा को किसी सिस्टम में डालना हो, तो यह कैसे करें, इसे हमने Excel सूची को सिस्टम में एक साथ दर्ज करना लेख में अलग से बताया है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

क्या स्कैन की हुई (इमेज) PDF भी पढ़ी जा सकती हैं?

आमतौर पर हाँ। स्कैन की गुणवत्ता जितनी कम होगी, गलती की संभावना उतनी बढ़ेगी; इसलिए टूल को उन फ़ील्ड को चिह्नित करना चाहिए जिन पर वह निश्चित नहीं है, और किसी व्यक्ति को उनकी जाँच करनी चाहिए।

क्या AI से बनी तालिका पर सीधे भरोसा किया जा सकता है?

बिना जाँच के नहीं। पहली बार चलाने पर नमूना जाँच होनी चाहिए और चिह्नित संदिग्ध फ़ील्ड को एक-एक करके देखना चाहिए। जाँच खत्म नहीं होती, लेकिन सभी दस्तावेज़ों के बजाय केवल संदिग्ध फ़ील्ड पर केंद्रित हो जाती है।

कितने दस्तावेज़ों के बाद ऑटोमेशन समझदारी है?

कोई तय संख्या नहीं है। दस्तावेज़ों की संख्या, प्रारूप कितने अलग हैं और नए दस्तावेज़ कितनी बार आते हैं, इन सबको साथ मिलाकर देखा जाता है। अगर काम एक बार का है और दस्तावेज़ कम हैं, तो हाथ से एंट्री में कम समय लग सकता है।