Roman RemberCogent Labs, pirmaujantis pažangių dirbtinio intelekto (DI) technologijų kūrėjas, pristatė naują funkciją savo naujos kartos DI OCR sprendime SmartRead. Šis patobulinimas specialiai skirtas finansų sektoriui ir verslams, kurie naudojasi automatiniais sąskaitų pervedimais, suteikdamas galimybę automatiškai perskaityti „sąskaitų pervedimo užklausos formas.“ Dėl to kompanijos gali ženkliai supaprastinti savo apdorojimo užduotis, nes joms nereikia iš anksto konfigūruoti nustatymų.
Šios inovacijos priežastis kyla iš egzistuojančių iššūkių, su kuriais susiduria finansų institucijos ir verslai, kuriems reikia daug laiko reikalaujančio sąskaitų nustatymo dokumentų tvarkymo. Be to, verslo procesų išorės (BPO) paslaugos ieško efektyvesnių duomenų apdorojimo sprendimų. „Cogent Labs“ anksčiau koncentravosi į labai tikslią skaitymo mechanizmo kūrimą įvairiems nestandartiniams dokumentams, tokiais kaip banko knygelės ir mokesčių pranešimai, ir toliau plečia savo galimybes.
Nauja sukurtos automatinio skaitymo funkcija atpažins ir tiksliai interpretuos daugelį laukų sąskaitų pervedimo užklausos formose, nepriklausomai nuo išdėstymo ar nomenklatūros skirtumų. Naudotojai pasinaudos iš karto patvirtinimo sąsaja, kuri sumažins laiką, reikalingą patvirtinimui ir klaidų taisymui. Be to, yra prieinama API, užtikrinanti sklandų integravimą su vėlesnėmis apdorojimo sistemomis.
Pagrindinės pramonės šakos, kurioms teikiama nauda iš šios technologijos, apima finansus, komunalines paslaugas, telekomunikacijas ir BPO. Ateityje „Cogent Labs“ planuoja išplėsti dokumentų tipų, kuriuos gali apdoroti SmartRead, asortimentą, taip pat siūlyti individualias skaitymo funkcijas, pritaikytas konkretiems įmonių dokumentacijos poreikiams.
Pažangi DI technologija didina dokumentų apdorojimo efektyvumą
Kadangi dirbtinis intelektas (DI) ir toliau vystosi, jo taikymai dokumentų apdorojime tampa vis sudėtingesni. DI technologijų pažanga ne tik gerina efektyvumą, bet ir atveria naujas automatizavimo galimybes įvairiose srityse. Be naujausių „Cogent Labs“ inovacijų su jų SmartRead sprendimu, formuojasi tvirta AI praturtintų dokumentų apdorojimo sprendimų kraštovaizdis, žadantis pertvarkyti organizacijų dokumentų valdymą.
Kokie yra pagrindiniai DI ir dokumentų apdorojimo pažanga?
Dabartiniai DI plėtojimai pristatė mašininio mokymosi algoritmus, kurie gali greitai analizuoti didelius dokumentų kiekius, išgaunant reikalingus duomenis su nuostabia tikslumu. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) pagerina mašinų gebėjimą suprasti ir interpretuoti žmogaus kalbą dokumentuose, atverdamas kelią tokioms užduotims kaip nuotaikos analizė ir automatinis santraukų sudarymas.
Kaip DI gerina efektyvumą dokumentų apdorojime?
DI sumažina dokumentų apdorojimo laiką automatizuodamas duomenų išgavimą, transkripciją ir rūšiavimą. Jis minimizuoja rankinį įsikišimą, taip sumažindamas žmogiškosios klaidos riziką, leidžiančią darbuotojams koncentruotis į strategines užduotis. Organizacijos gali pasiekti reikšmingų kaštų taupymų ir greitesnių apdorojimo laikų, integruodamos DI į savo darbo procesus.
Kokie yra pagrindiniai iššūkiai ir ginčai, susiję su pažangiu DI dokumentų apdorojime?
Nepaisant privalumų, išlieka keli iššūkiai. Duomenų privatumą ir saugumą kelia didžiausių rūpesčių, ypač tvarkant jautrią informaciją finansų ir sveikatos sektoriuose. Be to, DI modelių šališkumas lieka aktuali problema, kai algoritmai, mokomi pagal iškraipytus duomenų rinkinius, gali sukelti klaidingus rezultatus. Be to, DI sistemų integravimas į esamus darbo procesus gali būti techniškai sudėtingas ir reikalauti pokyčių organizacinėje kultūroje.
Kokie yra pliusai ir minusai, naudojant DI dokumentų apdorojime?
Privalumai:
– Padidėjęs efektyvumas: Automatizuotas duomenų išgavimas pagreitina apdorojimo laikus.
– Pagerinta tikslumo: DI sumažina klaidų tikimybę, randamą rankiniame apdorojime.
– Kaštų taupymas: Mažiau darbo reikalaujantis procesas gali sumažinti veiklos kaštus.
– Scalabilumas: Organizacijos gali tvarkyti didelius dokumentų kiekius, nesukeldamos proporcinių darbuotojų skaičiaus padidėjimo.
Trūkumai:
– Įgyvendinimo kaštai: Pradiniai nustatymai ir integracija gali būti brangūs.
– Priklausomybė nuo technologijos: Organizacijos gali tapti per daug priklausomos nuo DI sistemų.
– Duomenų privatumo klausimai: Neteisingas asmeninių ar jautrių duomenų tvarkymas gali sukelti pažeidimus.
– Darbo vietų atlaisvinimas: Automatizavimas gali sumažinti darbo galimybes duomenų įvedimo srityje.
Kai organizacijos nagrinėja šias pažangias DI technologijas, jos gali ieškoti individualizuotų sprendimų, kurie atitiktų jų specifinius poreikius, panašiai kaip „Cogent Labs“ kelias su SmartRead.
Be to, kad DI įrankiai tampa vis plačiau naudojami, nuolatinis išsilavinimas ir mokymai bus svarbūs, kad darbuotojai galėtų prisitaikyti prie naujų technologijų ir metodų. Bendradarbiavimas tarp žmogaus intelekto ir mašinos efektyvumo galėtų galiausiai apibrėžti dokumentų apdorojimo ateitį.
Daugiau įžvalgų ir išteklių apie DI technologijas ir jų poveikį dokumentų apdorojimui rasite čia: Forbes.
