- •Введение
- •Глава 2 будет включать в себя структуру документооборота, описанного на частном примере, и процесс совершенствования.
- •Глава 1. Теоретические основы и постановка задачи
- •1.1 Определение документооборота
- •1.2 Объект автоматизации и структура документооборота
- •1.3 Актуальность автоматизации
- •Глава 2. Автоматизация бизнес-процесса обработки документации
- •2.1. Постановка задачи
- •2.2 Виды обрабатываемых документов
- •2.3 Сравнительный анализ программ для распознавания текста
- •Данные, полученные при обработке документов программой
- •Данные, полученные при обработке документов программой
- •Данные, полученные при обработке документов программой ocr CuneiForm
- •2.4. Разработка автоматизированной модели
- •2.5. Расчет экономической эффективности проекта
- •Глава 3 Применение разработанной системы
- •3.1 Описание модулей системы
- •3.2. Описание классов и методов
- •3.3 Оценка качества разработанной системы
- •3.4 Инструкция и рекомендации по работе с системой
- •Заключение
- •Список используемой литературы
- •Приложение
- •Исполняемый код программы
Заключение
В современном динамично развивающемся мире рынок электронного документооборота не только занял прочную позицию, но и растет с каждым годом, потому что имеется спрос. Большинство компаний переходят на такие автоматизированные системы, которые помогают облегчить работу предприятия в целом. Но что делать организациям, в которых невозможно отказаться от бумажных носителей информации и перейти на электронные? Каким образом можно оптимизировать и автоматизировать процессы, связанные с обработкой документации?
В данной работе приводится решение по совершенствованию документооборота в виде программы, с помощью которой можно автоматизировать процесс документооборота, снизить время, затрачиваемое на обработку и анализ документации, а также максимально снизить функциональную часть сотрудника.
В самом начале был проведен анализ самого объекта автоматизации – обработка и анализ документации сотрудником банка, его суть и основные задачи, которые включают в себя: поиск необходимой информации в документе, занесение данной информации в таблицы и базы данных, подготовка документов к дальнейшей передаче в другие департаменты или территориальные офисы. Этот процесс однотипный и трудоемкий, поэтому одной из причин актуальности данной работы является сокращение времени на обработку документации и поиск ключевых слов, что также снижает денежные затраты на данный процесс.
Далее были определены типы обрабатываемых документов, которые обрабатываются в банке в департаменте по работе с просроченной задолженностью. Их бывает три основных вида: исполнительные листы, решения суда и постановления. Все документы содержат ключевые поля такие, как ФИО заемщика, его дата рождения, номер дела и документа. А это и есть самая необходимая информация, с помощью которой можно узнать другие дополнительные данные по клиенту. Также было определено, что документы состоят не из одной страницы, что заметно усложняет анализ человеком, но все документы оказались однотипными и имели одну и ту же структуру, благодаря чему разработанной программе проще осуществлять поиск ключевых слов.
Основная задача данной работы – это написание кода программы для автоматизации. И это было реализовано с помощью программного обеспечения Visual Studio 2015 и языка программирования C#. Локальная же база данных упростила систему и ее управляемость в целом. Также очень важно было выбрать качественную программу для оптического распознавания текста. Поэтому в результате проведенного анализа было выявлено, что программа ABBY FineReader 12 справилась с этим успешнее остальных. Качество перевода составило 91,3 %.
После по построенной модели была определена экономическая эффективность данного проекта. Было вычислено, сколько документов в среднем обрабатывается в месяц сколькими сотрудниками. Далее было представлено, как с этой задачей может справляться автоматизированная система. И, исходя из полученных данных, было установлено, что департамент в банке может экономить в год в среднем 350 тысяч рублей, а это немаленькая сумма, которую можно вложить в нововведения.
Для автоматизации были разработаны и использованы различные модули: модуль распознавания текста, модуль загрузки файла, модуль анализа и занесения в таблицу данных и модуль выгрузки. Суть разбиения на модули заключается в том, что каждый отдельный модуль можно дорабатывать для большей оптимизации или изменять по необходимости. Поэтому у такой структуры есть дальнейшая возможность развития системы. Далее были описаны классы и модули, используемые при создании программы. Важно отметить, что функция анализа, состоящая из поиска ключевых слов, реализована именно таким образом, потому что документы имеют одну и ту же структуру и одинаковые слова для поиска.
В заключение хочется отметить, что данная разработка показала себя как сильный инструмент автоматизации документооборота. С помощью такой программы реально получилось максимально снизить время, затрачиваемое на обработку документации, а также избавить от «механической» работы сотрудника, ответственного за этот бизнес-процесс. При использовании данной системы предположительно можно сократить трех сотрудников, а это означает сэкономить для департамента примерно 350 тысяч рублей, которые могут быть использованы как для вложения в данный проект, так и на другие цели. Также важно сказать, что у данного проекта есть потенциал для будущего развития и повсеместного использования. Программы для автоматизации документооборота пользуются спросом на рынке IT, поэтому внедрение данной системы представляется весьма актуальным.