Cogent Labs, juhtiv tipptasemel tehisintellekti (AI) tehnoloogiate arendaja, on esitanud uue funktsiooni oma järgmise põlvkonna AI OCR lahenduses SmartRead. See täiendus on suunatud eelkõige finantssektori ettevõtetele ja automaatsete kontotehingute kasutajatele, pakkudes võimalust automaatselt lugeda “kontotransfeeri taotluse vorme”. Selle tulemuseks on ettevõtete võimalus oluliselt lihtsustada oma töötlustöid ilma eelneva seadistamise vajaduseta.
Sellise innovatsiooni põhjuseks on olemasolevad väljakutsed, millega seisavad silmitsi finantsasutused ja ettevõtted, kellel on vaja aeganõudvat muudatuste tegemise dokumentide käsitlemist. Samuti otsivad äriprotsesside allhangete (BPO) teenused tõhusamaid andmete töötlemise lahendusi. Cogent Labs on varem keskendunud erinevate mitte-standardsete dokumentide, nagu pangaraamatud ja maksuteated, jaoks väga täpse lugemise mehhanismi loomiseks ja laiendab jätkuvalt oma võimekust.
Uus automaatne lugemisfunktsioon tuvastab ja tõlgendab täpselt arvukalt välju kontotransfeeri taotlusvormides, sõltumata paigutusest või terminoloogilisest varieeruvusest. Kasutajad saavad kasu kohesest verifitseerimisliidesest, mis vähendab aega, mis on vajalik lugemistulemust kinnitamiseks ja parandamiseks. Lisaks on saadaval API, mis tagab sujuva integreerimise järgneva töötlemise süsteemidega.
Peamised tööstusharud, mis saavad sellest tehnoloogiast kasu, on finantsteenused, utiliidid, telekommunikatsioon ja BPO. Tulevikus plaanib Cogent Labs laiendada dokumentide tüüpide valikut, mida SmartRead suudab töödelda, pakkudes samas kohandatud lugemisfunktsioone, mis on kohandatud konkreetsetele ettevõtte dokumentide vajadustele.
Arvutikeskkondade algoritmid parandavad dokumentide töötlemise efektiivsust
Kui tehisintellekt (AI) jätkab arengut, muutuvad selle rakendused dokumentide töötlemisel üha keerukamaks. AI tehnoloogiate edusammud ei paranda mitte ainult tõhusust, vaid avavad ka uusi potentsiaale automatiseerimiseks erinevates sektorites. Lisaks Cogent Labs’i viimastele uuendustele nende SmartRead lahenduse kaudu tekib tugev AI-põhine dokumentide töötlemise lahenduste maastik, mis lubab muuta viisi, kuidas organisatsioonid oma paberitööd haldavad.
Millised on tehisintellekti ja dokumentide töötlemise peamised edusammud?
Praegused arengud tehisintellekti valdkonnas on tutvustanud masinõppe algoritme, mis suudavad kiiresti analüüsida suuri dokumentide mahtusid, ekstraktsiooni andmeid märkimisväärse täpsusega. Loodusliku keele töötlemine (NLP) parandab masinate võimet mõista ja tõlgendada inimkeelt dokumentides, avades tee sellistele ülesannetele nagu meeleolu analüüs ja automaatne kokkuvõtete koostamine.
Kuidas AI parandab dokumentide töötlemise efektiivsust?
AI vähendab dokumentide töötlemise aega, automatiseerides andmete ekstraktsiooni, transkribeerimise ja sortimise. See vähendab käsitsi sekkumist ja seeläbi vähendab inimlike vigade riski, võimaldades töötajatel keskenduda strateegilisematele ülesannetele. Organisatsioonid saavad märkimisväärseid kokkuhoidu ja kiiremaid tähtaegu, integreerides AI oma töövoogudesse.
Millised on peamised väljakutsed ja vastuolud, mis on seotud arenenud AI kasutamisega dokumentide töötlemisel?
Hoolimata hüvedest püsivad mitmed väljakutsed. Andmete privaatsuse ja turvalisuse mured on esmatähtsad, eriti tundlike andmete käsitlemisel sellistes valdkondades nagu finants ja tervishoid. Lisaks jääb AI mudelite kallutatus aktuaalseks probleemiks, kus ebaausates andmestikes koolitatud algoritmid võivad viia ebatäpsete tulemusteni. Veelgi enam, AI süsteemide integreerimine olemasolevatesse töövoogudesse võib olla tehniliselt keeruline ja vajada kultuurilisi muudatusi organisatsioonis.
Millised on AI kasutamise plussid ja miinused dokumentide töötlemisel?
Plussid:
– **Suurenenenud efektiivsus:** Automatiseeritud andmete ekstraktsioon kiirendab töötlemisaegu.
– **Parandatud täpsus:** AI vähendab käsitsi töötlemise vigu.
– **Kokkuhoid:** Vähem tööintensiivne protsess võib vähendada tegevuskulusid.
– **Skaleeritavus:** Organisatsioonid saavad hallata suuri dokumentide mahtusid ilma proportsionaalsete töötajate suurenemiseta.
Miinused:
– **Rakendamise kulud:** Esmane seadistamine ja integreerimine võivad olla kallid.
– **Sõltuvus tehnoloogiast:** Organisatsioonid võivad muutuda liiga sõltuvaks AI süsteemidest.
– **Andmete privaatsuse probleemid:** Isiklike või tundlike andmete vale käsitlemine võib viia rikkumisteni.
– **Töökohtade asendamine:** Automatiseerimine võib vähendada andmete sisestamise ametikohtade võimalusi.
Kui organisatsioonid uurivad neid edasijõudnud AI tehnoloogiaid, otsivad nad tõenäoliselt kohandatud lahendusi, mis vastavad nende konkreetsetele vajadustele, nagu on Cogent Labs’i teekond SmartReadiga.
Lisaks, kuna AI tööriistad muutuvad üha enam levinud, on pidev haridus ja koolitus töötajatele hädavajalik, et kohaneda uute tehnoloogiate ja meetoditega. Inimteadmiste ja masinaefektiivsuse koostöö võiks lõpuks määratleda dokumentide töötlemise tuleviku.
Täiendavate teadmiste ja ressursside saamiseks tehisintellekti tehnoloogiate ja nende mõju kohta dokumentide töötlemisele uurige järgmist linki: Forbes.
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar