고급 인공 지능(AI) 모델은 이제 비즈니스들이 규모가 큰 프로젝트 기간이나 하드웨어에 상당한 투자가 필요하지 않은 상황에서 관리 및 행정 프로세스를 가속화할 수 있도록 도와줍니다. 애플로드 GmBH의 Dr. Yumeng Qin 및 Dr. Dominik Wurzer은 온프레미스 솔루션으로도 이를 구현할 수 있는 방법에 대한 통찰을 공유하고 있습니다.
인공 지능 기술의 지속적인 발전은 상업 부문을 위해 다양한 프로세스들을 자동화할 수 있는 새로운 시대를 열었습니다. 이러한 모델들은 문서를 분류하고 내부에 포함된 정보를 추출하여 인간보다 빠르고 정확하게 작업을 수행합니다. 문서를 인식하고 해석하는 뉴럴 네트워크에 기반을 둔 이 기술은 유사하게 구조화된 문서의 역사적 분류를 참조하여 작동합니다.
이 모델들은 전통적인 광학 문자 인식(OCR) 방법이 필요 없게 합니다. 이들은 송금서, 구매 주문서와 같은 흔한 문서 유형으로 사전 훈련되어 각 문서 유형에 고유한 구조와 특성을 식별합니다. 그런 다음 새로운 문서를 분류하고 관련 정보를 추출합니다.
산업별 문서를 처리할 때, AI 모델이 필요로 하는 훈련용 샘플의 수는 작업의 복잡성과 다양성에 따라 다릅니다. 더 많은 데이터가 종종 더 나은 성능을 의미하지만, 훈련 샘플의 품질과 다양성이 중요합니다. 매우 유사한 문서로 훈련된 AI 모델은 지나치게 특화될 수 있기 때문에 서로 다른 출처에서 샘플을 사용하는 것이 유익할 수 있습니다.
AI 출력물의 정확성을 보장하는 것은 중요합니다. 특별화된 AI 모델은 여러 네트워크를 이용하여 서로의 출력물을 검증하고 수정할 수 있습니다. 사용자는 또한 모델 결과를 확인하고 수정할 수 있는 도구를 갖추고 신뢰를 형성하며 AI의 정확성을 높이는 협력적 방법을 채용해야 합니다.
소규모 및 중견 기업(SMEs)을 위해서는 AI 모델이 점점 더 적합해졌습니다. 이전에는 IT 인프라의 비용 문제, 긴 프로젝트 리드 타임, 복잡한 구현으로 인해 SMEs에게는 AI가 매력적인 제안이 아니었습니다. 그러나 오늘날의 AI 모델은 일반 서버에 쉽게 통합될 수 있고, Excel, CSV 또는 JSON 형식으로 구조화된 데이터를 출력하여 문서를 온프레미스에서 안전하게 보관할 수 있습니다.
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