▼

Jak AI i IDP na nowo definiują obieg dokumentów

Kto w świecie biznesu nie doceniłby uporządkowania wszystkich swoich dokumentów i precyzji, która rywalizuje ze skalpelem chirurga, a wszystko to bez czasochłonnej pracy? Chociaż może to brzmieć jak coś z Nibylandii, to właśnie dzisiejsze narzędzia, takie jak uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja, czynią to rzeczywistością. Przyjrzyjmy się synergii między sztuczną inteligencją a i inteligentnym przetwarzaniem dokumentów oraz temu, jak po cichu, ale dogłębnie przekształca to w sposób, w jaki przedsiębiorstwa radzą sobie z zarządzaniem dokumentami.

Czytaj więcej

Skrzyżowanie sztucznej inteligencji i inteligentnego przetwarzania dokumentów

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) polega na pobieraniu informacji z różnych dokumentów, nadawaniu im sensu i przekształceniu ich w użyteczny, zorganizowany format. Innymi słowy, dzięki IDP można wyodrębniać, klasyfikować i interpretować dane z różnorodnych dokumentów, przekształcając nieustrukturyzowane informacje w ustrukturyzowane, przydatne dane. W przeszłości stanowiło to ogromny problem dla osób próbujących wykonać tę samą pracę ręcznie, ponieważ proces był powolny, podatny na błędy i wymagał dużego wysiłku. Następnie pojawiła się sztuczna inteligencja, która w dziedzinie IDP stała się siłą transformacyjną, uwalniając firmy od ograniczeń związanych z ręcznym przetwarzaniem dokumentów. Sztuczna inteligencja, a zwłaszcza modele uczenia maszynowego (ML), mają zdolność uczenia się i adaptacji na podstawie danych. Po dodaniu sztucznej inteligencji do rozwiązania IDP, staje się ono niczym inteligentny detektyw. Potrafi analizować dokumenty, rozpoznawać ich strukturę i wyodrębniać to, co ważne. Doskonale radzi sobie z różnymi typami dokumentów, nawet jeśli są one w różnych językach lub mają różne układy. układy. Może się wydawać, że każde rozwiązanie IDP wykorzystuje sztuczną inteligencję, ale to nieprawda. Wszystkie rozwiązania podążają różnymi drogami, aby osiągnąć ten sam cel: zautomatyzowane przetwarzanie dokumentów. Jednak te, które wykorzystują sztuczną inteligencję mają rewolucyjny element, który znacznie zwiększa ich skuteczność, precyzję i elastyczność.

Ograniczenia tradycyjnego IDP

Tradycyjne narzędzia IDP zazwyczaj opierają się na regułach i szablonach ekstrakcji danych. Świetnie radzą sobie z ustrukturyzowanymi dokumentami, które mają ten sam stary i spójny format. Jednak kiedy dorzucimy do tego nieuporządkowane dane, różne układy lub a nawet mieszanki języków, zaczynają się gubić. Użytkownicy zazwyczaj muszą ręcznie konfigurować szablony i reguły dla różnych typów dokumentów, co może być zarówno czasochłonne, jaki i skomplikowane. Co więcej, systemy te mogą wymagać interwencji człowieka, aby poprawić błędy i zweryfikować wyodrębnione dane, zmniejszając przyrost wydajności obiecany przez automatyzację. Wraz ze wzrostem ilości dokumentów mogą pojawić się problemy ze skalowalnością, co skutkuje wąskimi gardłami operacyjnymi i zmniejszoną ogólną wydajnością.

Rozwiązania IDP ze sztuczną inteligencją: Transformacyjna przewaga

Po wprowadzeniu sztucznej inteligencji do IDP, w szczególności uczenia maszynowego, cała gra zmienia się. Rozwiązania IDP oparte na sztucznej inteligencji nie tylko grają według ustalonych zasad; uczą się uczą się aktywnie, ewoluują i dekodują nawet najbardziej nieuporządkowane dokumenty.

IDP oparte na sztucznej inteligencji to nie tylko postęp technologiczny; to rewolucja w sposobie, w jaki obsługujemy i wykorzystujemy dane w różnych branżach. Na przykład w healthcare, Sztuczna inteligencja może wyodrębniać dane pacjenta z dokumentacji medycznej, poprawiając opiekę nad pacjentem i badania. W finance, Sztuczna inteligencja automatyzuje przetwarzanie faktur i paragonów, minimalizując błędy i zmniejszając ryzyko oszustwa. Logistics oraz supply chain zarządzanie korzysta z możliwości sztucznej inteligencji do szybkiego przetwarzania dokumentów wysyłki i dostawy zapewniając płynność operacji.

Oto jak sztuczna inteligencja przekształca IDP:

Ciągłe doskonalenie i zdolność do adaptacji

Modele AI mogą uczyć się na podstawie nowych dokumentów, automatycznie dostosowując się do zmian w formatach i układach. Z każdą interakcją system udoskonala swoje zrozumienie i zwiększa precyzję ekstrakcji danych. Zmniejsza to potrzebę ręcznego dostosowywania szablonów i zapewnia dokładność nawet w przypadku zmieniających się dokumentów.

Obsługa danych nieustrukturyzowanych

Sztuczna inteligencja może z łatwością przetwarzać nieustrukturyzowane dokumenty. Rozumie kontekst, uczy się na podstawie wzorców i dokładnie wyodrębnia dane z różnych sekcji dokumentu.

Ograniczona interwencja człowieka

Zdolność sztucznej inteligencji do dokładnego przetwarzania nieustrukturyzowanych danych zmniejsza potrzebę ciągłej interwencji człowieka. Prowadzi to do szybszego i bardziej wydajnego przetwarzania dokumentów.

Skalowalność

Rozwiązania IDP oparte na sztucznej inteligencji bez trudu obsługują duże ilości dokumentów, dzięki czemu są odpowiednie dla firm każdej wielkości. Skalowalność zapewnia stałą wydajność, nawet przy zwiększonym obciążeniu dokumentami.

Zaawansowane spostrzeżenia

Sztuczna inteligencja nie tylko wyodrębnia dane, ale także zapewnia wgląd, który można wykorzystać do analizy, raportowania i podejmowania strategicznych decyzji.

Mówiąc prościej, rozwiązania IDP oparte na sztucznej inteligencji wypełniają lukę między danymi ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi, zapewniając kompleksową i precyzyjną metodę obsługi dokumentów. Wykorzystując sztuczną inteligencję, przedsiębiorstwa mogą odblokować niezbadane obszary wydajności, precyzji i elastyczności. To z kolei usprawnia obieg dokumentów, zwiększając wydajność operacyjną.

Jak niestandardowe modele uczeni amaszynowego (ML) przewyższają publiczne alternatywy

Istnieją oczywiście znaczące różnice między publicznymi i prywatnymi modelami ML. Podczas gdy giganci technologiczni, tacy jak Amazon, Google i Microsoft, dysponują niemal nieograniczonymi zasobami. ich rozwiązania, z całym szacunkiem, są w większości ogólne i niedokładnie dostosowane do potrzeb klientów.

W Graip.AI mamy dedykowany zespół ekspertów ML i AI, którzy opracowali nasz autorski model. W naszych wstępnych testach wyniki były zdumiewające: podczas gdy model ML/AI firmy Microsoft osiągnął wskaźnik rozpoznawania dokumentów na poziomie 53%, nasz niestandardowy model osiągnął 82%. Ta imponująca dokładność nie jest statyczna; nasz model został zaprojektowany do aktywnego uczenia się, stale ewoluując i poprawiając swoją wydajność.

Aktywne uczenie się umożliwia naszemu rozwiązaniu IDP szybkie dostosowanie się do nowych szablonów dokumentów bez konieczności ręcznej interwencji. Ponieważ Twoja firma zajmuje się różnymi typami dokumentów, nasze rozwiązanie staje się inteligentniejsze przy każdej interakcji, ponieważ dostosowuje się i uczy się na bieżąco. Gdy napotka nowy format dokumentu, model aktywnego uczenia się jeszcze lepiej rozumie informacje, dzięki czemu są one dokładniejsze.

Wskaźnik rozpoznawania pierwszego dokumentu

Graip.AI

82%

Microsoft’s ML/AI

53%

Dodatkowo, Graip.AI - Inteligentna Platforma Przetwarzania Dokumentów jest zintegrowana z naszymi własnymi modelami lingwistycznymi podobnymi do ChatGPT.

Inteligentnie rozpoznaje i wyodrębnia istotne informacje z przychodzących wiadomości e-mail, umożliwiając klientom automatyzację pozyskiwania danych i integrację z aplikacjami biznesowymi. Przechwytywanie ważnych szczegółów, wypełnianie formularzy lub tworzenie nowych dokumentów, nasza funkcja rozpoznawania treści wiadomości e-mail przekształca nieustrukturyzowaną zawartość wiadomości w użyteczne dane. W przeciwieństwie do łatwo dostępnych modeli open-source, mamy możliwość tworzenia spersonalizowanych rozwiązań dostosowanych do konkretnych potrzeb klienta. Ten poziom personalizacji jest rzadkością na rynku, gdzie większość polega na gotowych modelach i po prostu rozszerza ich funkcjonalność. Dzięki naszemu podejściu możemy dopracować sam podstawowy model, dostarczając unikalne i wydajne rozwiązanie. Jeśli chodzi o technologię, Graip.AI niezaprzeczalnie wyprzedza konkurencję, wyróżniając się na tym polu.

Przetwarzanie dokumentów nowej generacji: Co nas czeka

Tak więc era uniwersalnych rozwiązań ustępuje miejsca nowej erze wydajności dostosowanej do potrzeb. Integracja sztucznej inteligencji z IDP oznacza ekscytujący rozwój, obiecujący usprawnione podejście do zarządzania dokumentami, które odpowiada w szczególności na unikalne potrzeby firm. Ponieważ technologia AI rozwija się w w szybkim tempie, przyszłość niesie ze sobą jeszcze większy potencjał w zarządzaniu przepływami pracy związanymi z dokumentami.

Połączenie AI i IDP to nie tylko technologiczny kamień milowy - to transformacja.

Zwiększona wydajność operacyjna daje organizacjom klucze do odblokowania pełnego potencjału ich danych. Potęga danych polega na ich zdolności do dostarczania cennych informacji, napędzania wzrostu i dawania firmom znaczącej przewagi w wysoce konkurencyjnym krajobrazie biznesowym. Dzięki lepszemu zrozumieniu dostępnych danych, firmy mogą podejmować lepsze decyzje, efektywniej alokować zasoby, angażować się w wysoce spersonalizowany marketing, ograniczać ryzyko itp.

W miarę jak różne branże zaczynają korzystać z połączonych sił AI i IDP, przyszłość przetwarzania dokumentów rysuje się jako ostrzejsza, szybsza i znacznie bardziej wnikliwa niż kiedykolwiek wcześniej.