Roman RemberCogent Labs, vadošais inovatīvu mākslīgā intelekta (MI) tehnoloģiju izstrādātājs, ir ieviesis jaunu funkciju savā nākamās paaudzes MI OCR risinājumā, SmartRead. Šis uzlabojums konkrēti vērsts uz finanšu sektora uzņēmumiem un tiem, kas izmanto automātiskās kontu pārsūtīšanas iespējas, nodrošinot iespēju automātiski izlasīt “kontu pārsūtīšanas pieprasījumu formas.” Tā rezultātā uzņēmumi var ievērojami uzlabot savu apstrādes darbu efektivitāti, neveicot konfigurācijas iepriekš.
Šīs inovācijas pamatā ir esošās problēmas, ar kurām saskaras finanšu institūcijas un uzņēmumi, kuriem nepieciešams daudz laika prasīgs kontu izveides dokumentu apstrāde. Turklāt biznesa procesu ārpakalpojumu (BPO) pakalpojumi meklē efektīvākus datu apstrādes risinājumus. Cogent Labs iepriekš ir koncentrējies uz ļoti precīzu lasīšanas mehānisma izstrādi dažādiem nestandarta dokumentiem, piemēram, bankas grāmatām un nodokļu paziņojumiem, un turpina paplašināt savas iespējas.
Jaunizveidotā automātiskās lasīšanas funkcija atpazīs un precīzi interpretēs daudzas lauciņas kontu pārsūtīšanas pieprasījumu formās, neatkarīgi no izkārtojuma vai terminoloģijas variācijām. Lietotājiem būs pieejama tūlītējas verifikācijas saskarne, kas samazina nepieciešamo laiku, lai apstiprinātu un koriģētu lasīšanas rezultātus. Turklāt ir pieejama API, kas nodrošina vienmērīgu integrāciju ar turpmākajām apstrādes sistēmām.
Galvenās nozares, kas gūst labumu no šīs tehnoloģijas, ir finanses, komunālie pakalpojumi, telekomunikācijas un BPO. Nākotnē Cogent Labs plāno paplašināt dokumentu veidu klāstu, ko SmartRead var apstrādāt, vienlaikus piedāvājot pielāgotas lasīšanas funkcijas, kas atbilst konkrētām korporatīvo dokumentu vajadzībām.
Modernā MI tehnoloģija uzlabo dokumentu apstrādes efektivitāti
Mākslīgais intelekts (MI) turpina attīstīties, un tā pielietojums dokumentu apstrādē kļūst arvien sarežģītāks. Progresi MI tehnoloģijās ne tikai uzlabo efektivitāti, bet arī atklāj jaunas automatizācijas iespējas dažādās nozarēs. Papildus nesenajam ieguldījumam no Cogent Labs ar viņu SmartRead risinājumu, rodas spēcīga MI apstrādātu dokumentu risinājumu vide, kas sola pārveidot organizāciju dokumentu pārvaldību.
Kādi ir galvenie sasniegumi MI un dokumentu apstrādē?
Pašreizējie attīstības procesi MI ir ieviesuši mašīnmācīšanās algoritmus, kas var analizēt lielus dokumentu apjomus ātri, izvelkot attiecīgos datus ar izcilu precizitāti. Dabiskā valodas apstrāde (NLP) uzlabo mašīnu spēju saprast un interpretēt cilvēku valodu dokumentos, atverot ceļu tādām darbībām kā emocionālā analīze un automātiskā kopsavilkuma izveide.
Kā MI uzlabo efektivitāti dokumentu apstrādē?
MI samazina laiku, kas nepieciešams dokumentu apstrādei, automatizējot datu izvilkšanu, transkripciju un šķirošanu. Tā samazina manuālās iejaukšanās nepieciešamību, tādējādi samazinot cilvēku kļūdu risku, un ļauj darbiniekiem koncentrēties uz stratēģiskākām darbībām. Organizācijas var sasniegt ievērojamas izmaksu ietaupījumu un ātrāku apstrādes laiku, integrējot MI savos darba procesos.
Kādi ir galvenie izaicinājumi un strīdi, kas saistīti ar attīstītu MI dokumentu apstrādē?
Neskatoties uz ieguvumiem, joprojām pastāv vairāki izaicinājumi. Datu privātuma un drošības jautājumi ir primāri, īpaši, apstrādājot sensitīvus datus tādās nozarēs kā finanses un veselības aprūpe. Turklāt MI modeļu aizspriedumu jautājums paliek aktuāls, kad algoritmi, kas apmācīti uz sagrozītiem datu kopumiem, var radīt neprecizitātes. Turklāt MI sistēmu integrācija esošajos darba procesos var būt tehniski sarežģīta un prasīt organizācijas kultūras maiņu.
Kādi ir MI izmantošanas plusi un mīnusi dokumentu apstrādē?
Priekšrocības:
– Palielināta Efektivitāte: Automatizētā datu izvilkšana paātrina apstrādes laikus.
– Uzlabota Precizitāte: MI samazina kļūdu izplatību, kas sastopama manuālā apstrādē.
– Izmaksu Ietaupījumi: Mazāk darbaspēka intensīvas procedūras var samazināt operatīvās izmaksas.
– Mērogojamība: Organizācijas var apstrādāt lielus dokumentu apjomus bez proporcionāliem pieaugumiem darbinieku skaitā.
Trūkumi:
– Ieviešanas Izmaksas: Sākotnējā uzstādīšana un integrācija var būt dārga.
– Atkarība no Tehnoloģijām: Organizācijas var kļūt pārlieku atkarīgas no MI sistēmām.
– Datu Privātuma Problemas: Nepareiza personīgo vai sensitīvu datu apstrāde var novest pie datu noplūdes.
– Darbavietu Aizvietošana: Automatizācija var samazināt darba iespējas datu ievades lomām.
Kamēr organizācijas meklē šīs attīstītās MI tehnoloģijas, tās, visticamāk, meklēs pielāgotus risinājumus, kas atbilst viņu specifiskajām vajadzībām, līdzīgi kā ceļš, pa kuru iet Cogent Labs ar SmartRead.
Papildus tam, ka MI rīki kļūst arvien izplatītāki, darbinieku nepārtraukta izglītība un apmācība būs būtiska, lai pielāgotos jaunām tehnoloģijām un metodēm. Sadarbība starp cilvēku intelektu un mašīnu efektivitāti var galu galā noteikt dokumentu apstrādes nākotni.
Lai uzzinātu vairāk par MI tehnoloģijām un to ietekmi uz dokumentu apstrādi, iepazīstieties ar sekojošo saiti: Forbes.
