0 просмотров

Что делает когнитивную автоматизацию документов такой умной?

Райан Базлер

Добро пожаловать во вторую часть нашей серии из шести частей, в которой читатели познакомятся с новейшими концепциями многоканального ввода документов и интеллектуального оптического распознавания текста, с акцентом на то, как ИИ изменил то, что возможно, чтобы ваши документы и данные работали на вас — и не против тебя.

В первой части мы рассмотрели, как RPA ознаменовала собой революцию в расширении возможностей предприятий для решения проблем, связанных с ручными задачами, ориентированными на данные. Но как быть с документами? Исторически сложилось так, что RPA неэффективен для автоматизации обработки документов.

Введите ЦДА. CDA выполняет «головную работу» по пониманию того, о чем документ или электронное письмо, какую информацию он содержит и что с ним делать. RPA и CDA работают в тандеме для автоматизации задач, ориентированных на данные, и обработки документов, присутствующих во многих бизнес-процессах.CDA включает в себя три этапа процесса, которые оптимизируют бизнес-операции: приобретение, понимание и интеграция. Во второй части нашей серии мы более подробно рассмотрим эти этапы.

Приобретать

Системы RPA+CDA могут как собирать документы (CDA), так и получать доступ к электронным данным (RPA). Для CDA документы могут быть в различных форматах: электронная почта, факс, папка, файлы PDF и Office, загрузка на веб-сайт, МФУ, сканеры и, особенно, мобильные устройства.

Статья в тему:  Как долго изучать искусственный интеллект 10000 часов

Ключевым фактором является гибкость: у ваших клиентов вряд ли хватит терпения приспособиться к другим инструкциям, повторно отправить информацию или, что хуже всего, начать сначала; поэтому ваш процесс подачи документов должен быть достаточно «умным», чтобы они могли переключаться между каналами в течение одного и того же процесса.

Встроенные возможности захвата документов также важны для мобильных приложений и веб-сайтов с поддержкой захвата и должны обеспечивать сбор и отображение данных в режиме реального времени, а также позволять пользователям исправлять любые ошибки в данных перед отправкой.

Понять

  • О чем этот документ или электронное письмо?
  • Какую информацию он содержит?
  • Что делать с документом и информацией?

Когнитивная автоматизация документов использует различные возможности искусственного интеллекта (ИИ), такие как обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение, для кластеризации, классификации, разделения, оптического распознавания символов, извлечения и понимания (человеческого языка) любого типа документа. Машинное обучение — ключевой компонент CDA, упрощающий настройку и обслуживание систем CDA. Просто предоставьте несколько образцов каждого типа документа, и CDA автоматически узнает, как классифицировать и извлекать из них данные — нет необходимости писать правила или создавать жесткие шаблоны на основе макета для каждого типа документа. Если документы со временем изменяются, машинное обучение изящно приспосабливается к этим изменениям без участия человека.В отсутствие машинного обучения традиционные системы ввода документов устаревают вскоре после первого дня производственных операций, поскольку документы неизбежно изменяются, что требует бесконечных усилий по ручной настройке, чтобы не отставать.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект повлияет на профессиональное письмо

CDA также использует обработку естественного языка (NLP) для понимания текстовых документов, таких как контракты, корреспонденция, ипотечные документы и документы по слияниям и поглощениям — документы, которые не могут обрабатываться традиционными системами ввода. Вместо того, чтобы нанимать людей для выполнения малоценных задач, таких как поиск ключевой информации в абзацах текста в тысячах документов, НЛП можно использовать для быстрого и автоматического извлечения ключевых данных, таких как даты контрактов, суммы, стороны или адреса — все, что представляет интерес.

Проще говоря, CDA использует ИИ для автоматического понимания и изучения документов, поэтому людям не нужно этого делать.

Как правило, шаги, необходимые для понимания документа CDA, следующие:

  1. Машинное обучение
  2. Совершенство изображения
  3. Классифицировать документы
  4. Отдельные документы
  5. Извлечь информацию
  6. Оценить результаты
  7. Управление исключениями

Интегрировать

На последнем этапе, как только информация «понятна», CDA интегрируется с последующими процессами или системами записи либо с помощью предварительно настроенных, специфичных для системы коннекторов, либо коннекторов на основе API или стандартов. CDA также может использовать роботов RPA для интеграции с системами, где эти разъемы недоступны. В этом случае RPA использует встроенные возможности интеграции, которые легко сопоставляют данные между исходной и целевой системами без необходимости открытых API или веб-сервисов и без написания кода интеграции.

Помимо CDA и RPA

Хотя преимущества и окупаемость RPA и CDA значительны, организации могут добиться еще более высокого уровня эффективности, заложив основу для интеллектуальной автоматизации в масштабах предприятия — внедрив RPA со встроенными «умными» возможностями автоматизации, которые включают не только когнитивный захват, но и процессы. оркестровка и аналитика.Интеллектуальная автоматизация сочетает технологии искусственного интеллекта с RPA для управления самой мощной в мире «всей» рабочей силой, состоящей из цифровых работников и человеческих талантов, помогая вашему бизнесу работать сегодня так же, как рабочее место завтра.

голоса
Рейтинг статьи
Статья в тему:  Как начать карьеру в области искусственного интеллекта
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector