Dlaczego warto stosować sztuczną inteligencję w przetwarzaniu dokumentów?
Istnieje kilka powodów, dla których adopcja Sztuczna inteligencja w przetwarzaniu dokumentów przynosi znaczące korzyści:
- Zwiększona wydajność i produktywność: Sztuczna inteligencja może zautomatyzować różne powtarzalne zadania ludzkie, takie jak ekstrakcja danych, klasyfikacja dokumentów, przeglądanie dokumentów, znacznie zmniejszając liczbę błędów związanych z ręcznym wprowadzaniem danych.
- Usprawnione procesy podejmowania decyzji: Systemy AI mogą szybko analizować, wyodrębniać i syntetyzować dane z dokumentów, systemów, baz wiedzy w celu usprawnienia procesów decyzyjnych. Pomaga to odpowiedzieć na wszelkie pytania dotyczące danych i usprawnić podejmowanie decyzji.
- Oszczędność: Skrócenie czasu poświęcanego na powtarzalne zadania, które nie wymagają ludzkiej uwagi.
- Lepsza obsługa klienta: Szybsze procesy mają pozytywny wpływ na postrzeganie instytucji finansowej przez klientów.
- Skalowalność: Rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji są zaprojektowane do obsługi dużych ilości dokumentów, nawet jeśli te ilości rosną z czasem.
- Łatwa integracja: Systemy przetwarzania dokumentów AI można płynnie zintegrować z rozwiązaniami do obsługi danych, takimi jak DPA (cyfrowa automatyzacja procesów) lub systemy BPM (zarządzanie procesami biznesowymi) obsługujące różne procesy.
Kluczowe cechy zautomatyzowanych systemów przetwarzania dokumentów opartych na sztucznej inteligencji
Nowoczesny zautomatyzowane systemy przetwarzania dokumentów wykorzystać LLM do usprawnienia obsługi różnych typów dokumentów w organizacji. Poniżej przedstawiamy kilka kluczowych cech takich rozwiązań:
Klasyfikacja dokumentów
Kategoryzacja dokumentów na podstawie ich zawartości do predefiniowanych kategorii
Ekstrakcja danych
Wyodrębnianie odpowiednich danych z określonego typu dokumentów, w tym dokumentów nieustrukturyzowanych.
Walidacja i weryfikacja danych
Automatyczna walidacja i weryfikacja wyodrębnionych danych w odniesieniu do zdefiniowanej listy danych wymaganych dla określonego typu dokumentu (sprawdzenie, czy dane są obecne, a następnie zweryfikowanie ich poprawności).
Integracja z istniejącymi systemami i przepływami pracy
Dostarczanie wyodrębnionych danych i integracja z innymi systemami przedsiębiorstwa, takimi jak przepływy pracy, CRM, platformy danych itp.
Skalowalność
Zautomatyzowane systemy przetwarzania dokumentów powinny być skalowalne, aby obsługiwać rosnące ilości dokumentów.
Obsługa nieustrukturyzowanych dokumentów
Systemy przetwarzania dokumentów oparte na LLM firmy Ailleron są w stanie obsługiwać nieustrukturyzowane typy dokumentów.
Oznaczanie dokumentów
Przypisywanie zestawu tagów lub opisów do dokumentów
Automatyczne podsumowanie dokumentu
Przygotowanie krótkiego podsumowania zawierającego kluczowe informacje dla określonego typu odbiorcy.
Porozmawiajmy o tym, jak możemy pomóc Twojej organizacji w pełni wykorzystać AI Document Processing!
Michał Walerowski
Business Unit Director AI/ML & Data Solutions