Сравнение ABBYY FlexiCapture и Rossum: Анализ в лоб
Цель сравнения
Это сравнение направлено на оценку ABBYY FlexiCapture и Rossum, двух ведущих решений для интеллектуальной обработки документов (IDP), по десяти ключевым критериям. Цель заключается в том, чтобы помочь бизнесу понять, какая платформа лучше соответствует его потребностям, особенно учитывая переход от традиционной оптической распознавания текста (OCR) к современным подходам глубокого обучения. Мы рассмотрим практические возможности и применимость для различных случаев использования, выходя за рамки маркетинговых обещаний.
Описание продуктов
ABBYY FlexiCapture
ABBYY FlexiCapture — это зрелая, комплексная платформа IDP, основанная на мощной оптической распознавания текста (OCR). Хотя она внедрила ИИ и машинное обучение, historically она сильно полагается на обработку на основе шаблонов и верификацию с участием человека. Программа известна тем, что может обрабатывать сложные, структурированные и полуструктурированные документы, и хорошо интегрируется с существующими корпоративными системами. Доступны как локальные, так и облачные варианты развертывания.
Rossum
Rossum — это облачное решение IDP, которое использует глубокое обучение с самого начала. Оно предназначено для автоматического извлечения данных из широкого спектра неструктурированных и полуструктурированных документов, особенно счетов-фактур. Rossum стремится минимизировать необходимость в ручных шаблонах и вмешательстве человека с помощью своего ИИ, предлагая быструю настройку и масштабируемость. Это в основном облачный сервис.
1. Точность и качество извлечения данных
ABBYY FlexiCapture обладает очень высокой точностью, особенно при использовании хорошо определенных шаблонов и качественных документов. Она может справляться с вариациями в шаблоне, но испытывает трудности с совершенно новыми макетами документов без значительной настройки. Их точность часто уточняется с помощью обширных правил постобработки и шагов верификации человеком.
Rossum, используя глубокое обучение, демонстрирует впечатляющую точность даже на незнакомых форматах документов. Хотя она может не достигать пиковых значений точности FlexiCapture на идеально шаблонизированных документах, она быстро обучается и улучшает свои результаты, достигая высокой точности с минимальным созданием шаблонов. Подход, основанный на ИИ, менее подвержен ошибкам, вызванным проблемами качества документов, такими как наклон или низкое разрешение.
Вердикт: Rossum выигрывает за адаптивность и постоянную точность для различных типов документов.
2. Управление шаблонами и гибкость
Сила FlexiCapture заключается в ее мощных возможностях управления шаблонами. Вы можете создавать высокодетализированные шаблоны для почти любого типа документа, что позволяет осуществлять детальный контроль над извлечением данных. Однако эта мощь требует значительного времени и экспертизы для создания и поддержки этих шаблонов.
Rossum намеренно минимизирует зависимость от шаблонов. Хотя вы можете создавать шаблоны для руководства ИИ, это часто не требуется, особенно для распространенных типов документов, таких как счета-фактуры. Этот подход без шаблонов ускоряет развертывание и снижает текущие затраты на обслуживание, что делает его гораздо более гибким при работе с постоянно развивающимся потоком документов.
Вердикт: Rossum выигрывает за простоту использования и гибкость в обработке вариаций документов.
3. Поддержка типов документов
FlexiCapture превосходит в обработке широкого спектра типов документов, включая очень сложные формы, медицинские записи и юридические документы. Ее обширный набор функций и возможности настройки делают ее подходящей для специализированных отраслей с уникальными требованиями к документам.
Rossum изначально сосредоточился на обработке счетов-фактур, но расширил свои возможности для поддержки других финансовых документов, таких как кредитные ноты и заказы на покупку. Хотя ее поддержка растет, она все еще менее обширна, чем у FlexiCapture, особенно для нефинансовых типов документов.
Вердикт: ABBYY FlexiCapture выигрывает за более широкий спектр поддержки типов документов, особенно вне финансовых документов.
4. Возможности интеграции
FlexiCapture существует на рынке достаточно долго и обладает хорошо установленными возможностями интеграции с различными системами управления корпоративным контентом (ECM), платформами роботизированной автоматизации процессов (RPA) и другими бизнес-приложениями. Она поддерживает множество API и SDK.
Rossum предлагает современные API-интеграции и предустановленные соединения для популярных платформ, таких как NetSuite, SAP и Xero. Однако ее экосистема интеграции все еще развивается по сравнению с долгосрочным присутствием FlexiCapture и более широкой совместимостью.
Вердикт: ABBYY FlexiCapture выигрывает за устоявшиеся и обширные варианты интеграции.
5. Масштабируемость и производительность
FlexiCapture может быть масштабирована для обработки больших объемов документов, особенно при локальном развертывании с достаточными аппаратными ресурсами. Однако масштабирование может быть сложным и требовать значительных инвестиций в ИТ-инфраструктуру.
Rossum, как облачное решение, предлагает встроенную масштабируемость. Оно может автоматически регулировать ресурсы в зависимости от спроса, позволяя обрабатывать колеблющиеся объемы документов без необходимости ручного вмешательства или дополнительных затрат на инфраструктуру. Это делает его идеальным для бизнеса с непредсказуемыми рабочими нагрузками.
Вердикт: Rossum выигрывает за простоту масштабирования и экономическую эффективность.
6. Модель ценообразования
Ценообразование FlexiCapture сложное и часто включает комбинацию лицензионных сборов, стоимости модулей и текущих затрат на обслуживание. Это может быть значительной предварительной инвестицией, особенно для локальных развертываний.
Rossum использует модель подписки, основанную на объеме документов. Это обеспечивает более предсказуемые затраты и позволяет бизнесу масштабировать свое использование по мере необходимости. Более низкие первоначальные затраты могут быть привлекательными, особенно для небольших организаций.
Вердикт: Rossum выигрывает за прозрачное и предсказуемое ценообразование.
7. Простота внедрения и обучения
Внедрение FlexiCapture может занять много времени и быть сложным, требуя специализированной экспертизы для настройки шаблонов и интеграции с существующими системами. Кривая обучения крутая, и успешное развертывание часто требует постоянной поддержки от ABBYY или партнера.
Rossum разработан для быстрого внедрения. Его подход, основанный на ИИ, минимизирует необходимость в создании шаблонов, а его пользовательский интерфейс упрощает начало работы для бизнес-пользователей. Вы можете увидеть ценность в течение дней, а не недель или месяцев.
Вердикт: Rossum безусловно выигрывает за скорость и простоту внедрения.
8. Возможности взаимодействия человека с машиной (HITL)
FlexiCapture обладает мощными функциями HITL, позволяя легко просматривать и исправлять извлеченные данные. Ее интерфейс верификации зрелый и предоставляет детальный контроль над процессом верификации.
Rossum также предлагает HITL, но больше сосредоточен на исправлении ИИ и улучшении его обучения. Интерфейс упрощен, ориентирован на эффективность, но может не иметь такого детального контроля, как более традиционный подход FlexiCapture.
Вердикт: ABBYY FlexiCapture выигрывает за детальный контроль и зрелую функциональность HITL.
9. Сложность ИИ и машинного обучения
Хотя FlexiCapture включает ИИ и машинное обучение, часто они используются для улучшения обработки на основе шаблонов, а не для полного управления этим процессом. Ее возможности ИИ мощные, но часто применяются после первоначального извлечения по шаблону.
Rossum построен на глубоком обучении. Он использует сверточные нейронные сети (CNN) и обработку естественного языка (NLP), чтобы понять контекст документа и извлечь данные с минимальным вмешательством человека. Этот принципиально другой подход позволяет ему адаптироваться к новым типам документов и со временем улучшать точность.
Вердикт: Rossum выигрывает за глубоко интегрированный, основанный на ИИ подход.
10. Поддержка поставщика и сообщество
ABBYY имеет длинную историю и хорошо установленную глобальную сеть поддержки, включая большую партнерскую экосистему. Они предлагают обширную документацию и ресурсы для обучения.
Поддержка Rossum растет, но она все еще меньше, чем у ABBYY. Они предоставляют отзывчивую клиентскую поддержку и активно взаимодействуют с сообществом пользователей. Однако глубина ресурсов и партнерская сеть пока не сопоставима с ABBYY.
Вердикт: ABBYY FlexiCapture выигрывает за устоявшуюся поддержку поставщика и более широкие ресурсы сообщества.
Основные выводы
Rossum в целом превосходит в сценариях, требующих быстрого развертывания, адаптивности к разнообразным типам документов и масштабируемости. Это отличный выбор для бизнеса, который ставит на первое место простоту использования и облачный подход, особенно для тех, кто сосредоточен на обработке счетов-фактур и связанных с ними финансовых документов.
ABBYY FlexiCapture остается мощным решением для организаций с комплексными потребностями в обработке документов, особенно для тех, кто уже сильно инвестировал в устаревшие системы или требует детального контроля над извлечением и верификацией данных. Это идеальный выбор при работе с высокоструктурированными документами или специализированными отраслями с уникальными требованиями.
Важно отметить, что ландшафт ИИ быстро развивается. Крайне важно проверить эти выводы в собственных испытаниях на основе ваших конкретных документов. Запросите демонстрации, исследуйте бесплатные пробные версии и собирайте отзывы от других пользователей перед принятием решения. Не полагайтесь только на заявления поставщиков — независимые отзывы и проверки ссылок имеют неоценимую ценность.
