Сравнение ABBYY FlexiCapture и Rossum: Анализ «лицом к лицу»
Цель сравнения
Цель данного сравнения — оценить ABBYY FlexiCapture и Rossum, две ведущие платформы для интеллектуальной обработки документов (IDP), по десяти ключевым критериям. Мы стремимся помочь бизнесу понять, какая платформа лучше соответствует его потребностям, особенно в свете перехода от традиционного оптического распознавания символов (OCR) к современным подходам глубокого обучения. Мы рассмотрим практические возможности и соответствие различным случаям использования, выходя за рамки маркетингового шума.
Описание продуктов
ABBYY FlexiCapture: ABBYY FlexiCapture — это зрелая, комплексная платформа IDP, основанная на сильном OCR. Хотя она включает в себя элементы ИИ и машинного обучения, исторически она сильно зависит от обработки на основе шаблонов и проверки человеком. Платформа известна своей способностью обрабатывать сложные, структурированные и полуструктурированные документы и хорошо интегрируется с существующими корпоративными системами. Она предлагает как локальные, так и облачные варианты развертывания.
Rossum: Rossum — это облачное решение IDP, использующее глубокое обучение с самого начала. Оно предназначено для автоматического извлечения данных из широкого спектра неструктурированных и полуструктурированных документов, особенно счетов. Rossum стремится минимизировать необходимость в ручных шаблонах и вмешательстве человека благодаря своему ИИ, предлагая быструю настройку и масштабируемость. Это в первую очередь облачный сервис.
1. Точность и качество извлечения данных
ABBYY FlexiCapture обладает очень высокой точностью, особенно когда используются хорошо определенные шаблоны и документы хорошего качества. Она может обрабатывать вариации в рамках шаблона, но испытывает трудности с совершенно новыми макетами документов без значительной настройки. Их точность часто уточняется через обширные правила постобработки и шаги проверки человеком.
Rossum, используя глубокое обучение, демонстрирует впечатляющую точность даже на невидимых форматах документов. Хотя она может не сразу соответствовать пиковым показателям точности FlexiCapture на идеально шаблонизированных документах, она быстро обучается и улучшает свои результаты с минимальным созданием шаблонов. Подход на основе ИИ менее подвержен ошибкам, вызванным проблемами качества документов, такими как наклон или низкое разрешение.
Вердикт: Rossum выигрывает за адаптивность и стабильную точность при работе с различными типами документов.
2. Управление шаблонами и гибкость
Сила FlexiCapture заключается в ее надежных возможностях управления шаблонами. Вы можете создавать высокодетализированные шаблоны для почти любого типа документа, что позволяет получить 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 направления ИИ, это часто не требуется, особенно для распространенных типов документов, таких как счета. Этот «безшаблонный» подход ускоряет развертывание и снижает текущие затраты на обслуживание, что делает его гораздо более гибким при работе с постоянно меняющимся потоком документов.
Вердикт: Rossum выигрывает за простоту использования и гибкость в обработке вариаций документов.
3. Поддержка типов документов
FlexiCapture превосходно справляется с обработкой широкого спектра типов документов, включая 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 сосредоточилась на обработке счетов, но расширила 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 не финансовых типов документов.
Вердикт: ABBYY FlexiCapture выигрывает за более широкий спектр поддержки типов документов, особенно вне финансовых документов.
4. Возможности интеграции
FlexiCapture существует уже долгое время и имеет хорошо зарекомендовавшие себя возможности интеграции с различными системами управления корпоративным контентом (ECM), платформами автоматизации процессов (RPA) и другими бизнес-приложениями. Она поддерживает множество API и SDK.
Rossum предлагает современные API-интеграции и готовые соединители для популярных платформ, таких как NetSuite, SAP и Xero. Однако ее экосистема интеграции все еще находится в стадии развития 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 развертывании на локальных серверах с достаточными аппаратными ресурсами. Однако масштабирование может быть сложным и требовать значительных инвестиций в ИТ-инфраструктуру.
Rossum, будучи облачным решением, предлагает встроенную масштабируемость. Она может автоматически настраивать ресурсы в зависимости от спроса, позволяя обрабатывать колеблющиеся объемы документов без необходимости в ручном вмешательстве или дополнительной инфраструктуре. Это делает его хорошо подходящим для бизнеса с непредсказуемыми рабочими нагрузками.
Вердикт: Rossum выигрывает за простоту масштабирования и экономическую эффективность.
6. Модель ценообразования
Ценообразование FlexiCapture сложное и часто включает в себя 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 более мелких организаций.
Вердикт: Rossum выигрывает за прозрачное и предсказуемое ценообразование.
7. Простота внедрения и обучения
Внедрение FlexiCapture может быть длительным и сложным, требуя специализированной экспертизы для настройки шаблонов и интеграции с существующими системами. Кривая обучения крута, и успешное развертывание часто требует постоянной поддержки от ABBYY или партнера.
Rossum разработан для быстрого обучения. Его подход на основе ИИ минимизирует необходимость в создании шаблонов, а его удобный интерфейс позволяет бизнес-пользователям быстро начать работу. Вы можете увидеть ценность в течение дней, а не недель или месяцев.
Вердикт: Rossum однозначно выигрывает по скорости и простоте внедрения.
8. Возможности работы с человеком (HITL)
FlexiCapture имеет надежные функции HITL, позволяя легко проверять и корректировать извлеченные данные. Ее интерфейс валидации зрелый и предоставляет детальный контроль над процессом проверки.
Rossum также предлагает HITL, но он больше ориентирован на коррекцию ИИ и улучшение его обучения. Интерфейс упрощен, придавая приоритет эффективности, но может не иметь того детального контроля, который предлагает более традиционный подход FlexiCapture.
Вердикт: ABBYY FlexiCapture выигрывает за детальный контроль и зрелую функциональность HITL.
9. Сложность ИИ и машинного обучения
Хотя FlexiCapture включает в себя ИИ и машинное обучение, они часто используются для улучшения обработки на основе шаблонов, а не для ее полного управления. Ее возможности ИИ мощные, но часто применяются после первоначального извлечения по шаблону.
Rossum основана на глубоких нейронных сетях. Она использует свёрточные нейронные сети (CNN) и обработку естественного языка (NLP) для понимания контекста документа и извлечения данных с минимальным вмешательством человека. Этот принципиально другой подход позволяет ей адаптироваться к новым типам документов и улучшать точность со временем.
Вердикт: Rossum выигрывает за свой глубоко интегрированный, ИИ-ориентированный подход.
10. Поддержка поставщика и сообщество
ABBYY имеет долгую историю и хорошо установленную глобальную сеть поддержки, включая большую экосистему партнеров. 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 сопоставимы с ABBYY.
Вердикт: ABBYY FlexiCapture выигрывает за устоявшуюся поддержку поставщика и более широкие ресурсы сообщества.
Ключевые выводы
Rossum, как правило, превосходит в сценариях, требующих быстрого развертывания, адаптивности к разнообразным типам документов и масштабируемости. Это отличный выбор для бизнеса, ориентированного на простоту использования и облачный подход, особенно для тех, кто сосредоточен на обработке счетов и связанных финансовых документов.
ABBYY FlexiCapture остается мощным решением для организаций с комплексными потребностями в обработке документов, особенно тех, кто уже сильно инвестировал в устаревшие системы или требует детального контроля над извлечением и валидацией данных. Это идеальный выбор для работы с высокоструктурированными документами или специализированными отраслями с уникальными требованиями.
Примечание по валидации: Ландшафт ИИ быстро развивается. Крайне важно подтвердить эти выводы с помощью собственных испытаний концепции, используя ваши конкретные документы. Запрашивайте демонстрации, исследуйте бесплатные пробные версии и собирайте отзывы от других пользователей перед принятием решения. Не полагайтесь исключительно на заявления поставщиков — независимые обзоры и проверки ссылок имеют бесценное значение.
