文档处理中的人工智能：快速浏览

随着 OCR 的发展，人工智能、机器学习和相关技术的智能文档处理的出现。 [2] 传统上，组织必须手动归档、排序和分析文档。 OCR 的出现彻底改变了文档处理，使组织能够扫描和存储数字格式的文档，这些文档可以轻松地从中央数据库存储、排序和审查。

快进几十年，人工智能开始发挥作用。人工智能催生了智能文档处理 (IDP)，它应用人工智能和机器学习技术来捕获、提取和处理各种类型文档格式的数据。多年来，该技术不断发展，融入了自然语言处理等其他智能功能，以促进无缝文档分析。

用于文档处理的人工智能利用人工智能、机器学习和其他相关技术来自动化数据处理过程。该系统还通过“阅读和理解”文本数据使事情更上一层楼，使组织能够快速准确地提取相关信息。

食入

用于文档处理的人工智能不适用于物理文档。因此，组织必须使用 OCR 系统将物理文档数字化，然后才能将其输入系统。除了使用 OCR 扫描物理文档外，组织还可以通过上传、电子邮件传输或安全文件传输导入数字文档。

分类

将文档导入 IDP 系统后，该软件会通过人工智能、机器学习和自然语言处理技术来了解文档布局，从而对其进行分类。例如，系统可以将导入的文档分类为医疗表格、客户反馈表格或发票。一旦系统了解了文档的性质，它就可以开始弄清楚如何阅读文档。

萃取

在提取阶段，人工智能文档处理系统从文档中提取数据并将其转换为可用的形式。提取过程完全取决于相关文档的数据格式。

来自摄取文档的数据通常采用三种格式：结构化、半结构化和非结构化数据。结构化数据通常定义良好，具有清晰的轮廓和标记的数据库字段，使得软件易于使用。

相反，非结构化数据主要表现为一串参数未定义的数字或字母，这使得人工智能系统几乎无法读取。半结构化数据是两者的聚合混合物，因此需要进一步处理才能将其转换为机器可读的格式。 [3]

因此，提取阶段的主要目标是从结构化数据中提取信息，并将非结构化和半结构化数据转换为基于人工智能的文档处理软件可以使用的机器可读格式。

确认

人工智能和机器学习系统会随着时间的推移而学习，但这并不意味着智能文档处理系统是完全免提的。最好的情况是，系统对文档的性质和应提取的信息类型进行有根据的猜测。验证责任落在检查系统是否正确的员工手中。

然而，当通过将人工智能功能与机器学习相结合来正确利用该系统时，人工智能文档处理系统会从人类的反馈中学习并随着时间的推移而改进。最终，系统会进行更准确的验证，从而减少验证文件所需的人为干预量。

AI文档处理的优势

人工智能和机器学习彻底改变了文档处理。通过人工智能文档处理，组织可以自动对文档进行排序，检索必要的信息，最终消除传统文档处理的瓶颈。

基于人工智能的文档处理可以通过以下几种方式使您的组织受益：

减少数据不准确性

传统的手动数据输入、存储和验证很容易出现人为错误，从而导致多种不准确的情况，从而可能导致诸如洞察不准确、决策中的商业智能不佳以及潜在的合规问题等问题。

人工智能文档处理限制了人工干预，在某些情况下甚至消除了人工干预的需要，特别是在数据输入方面，从而减少了出错的可能性。人工智能文档处理系统可以通过深度学习、机器学习、自然语言处理等人工智能技术，有效识别、提取和验证文本数据，确保文档管理的高度准确性。

处理大量数据

任何组织拥有的数据量都随着组织的增长而增长。这意味着随着您的业务增长，它必须处理、处理和存储的数据也会随之增长。随着时间的推移，传统的文档处理方法由于延迟增加而变得不可靠，进而导致错过最后期限和客户不满意。

基于人工智能的文档分析可以处理极其大量的数据。更令人印象深刻的是它可以与您的组织一起扩展，使您即使在组织发展的同时也能保持高效率水平。这确保了组织发展过程中每个阶段的及时、准确的人工智能文档处理。

基于人工智能的文档分类

人工智能文档分析的最大好处之一是它能够利用人工智能、机器学习和其他相关技术根据文档内容将文档分类为各种数据集。

基于人工智能的文档自动化

即使是最强大的文档管理系统在文档恢复方面也存在一些瓶颈，特别是在涉及具有相似文档的大型数据库时。智能文档处理系统具有自动化功能，可利用自然语言处理根据模板或文档自动生成自定义响应。

由于系统可以在几秒钟内生成相关响应，因此在创建合同或响应客户查询时无需花费无数时间对文档进行排序。

改善客户服务

大多数客户服务电子邮件都没有得到回复，少数客户会在 12 小时后收到回复。尽管事实上大多数客户希望在一到四个小时内得到答复。 [4] 结果往往是客户不满意，这可能导致他们转向您的竞争对手，从而导致您失去业务。

智能文档处理不仅仅适用于文本文档。该系统还可以配置为通过 NLP 支持的聊天机器人检索和处理投诉。或者，组织可以训练系统优先处理紧急且重要的电子邮件并将其转发给客户服务人员，从而实现更快、更简化的客户服务。

同样的概念也适用于依赖大量文档来处理客户服务流程的公司。以医院为例。几十年来，医院一直依靠物理文件来存储患者记录。尽管通过归档采用了复杂的文档管理系统，但查找患者文档可能相当麻烦，尤其是当它们放错地方或贴错标签时。

通过基于人工智能的文档处理，医院可以在几秒钟内有效地存储和检索患者记录，从而减少检索文档所需的时间和精力，并促进更快的服务交付。

提高生产力

文档处理是一个艰苦且耗时的过程，会显着影响生产力。传统的文档处理方法通常涉及针对每个请求手动搜索单个文档，这对于处理大量文档的大型组织来说可能会适得其反。

通过基于人工智能的文档处理，组织人员可以轻松访问存储的文档并立即检索重要信息。这显着减少了检索文档所需的时间和精力，从而释放了员工的时间，使他们能够专注于更重要的职责。其结果是生产力的显着提高，可以显着提高组织的收入和市场竞争力。

人工智能文档管理的未来趋势

基于人工智能的文档处理可能看起来相当现代，但这只是它的开始。随着科技公司和初创公司不断创新，技术只会随着时间的推移而变得更好。事实上，看看当前基于人工智能的文档处理动态，很明显已经出现了一些趋势，为更简化、更有效的文档管理实践铺平了道路，这将为智能文档处理的未来铺平道路。

以下是人工智能文档管理领域一些最显着的即将到来的趋势：

云存储和智能文档自动化

超过60%的企业数据存储在云端。 [5] 大多数企业选择云作为首选存储解决方案的驱动因素是该技术提供的安全级别和易于访问性。云存储解决方案经过严格加密，使其成为最安全的文档存储解决方案之一。此外，只要有互联网连接，就可以从世界任何地方访问存储的文档。

除了安全性和易于访问之外，云存储解决方案还提供各种其他有益功能，包括版本控制和自动备份，使文档管理和协作变得轻松。

云存储还提供了巨大的可扩展性潜力，使企业能够随着业务需求的增长轻松扩展其存储容量。随着越来越多的企业转向机器人流程自动化和远程工作，云存储将日益成为确保高效、安全的文档管理实践的重要工具。

RPA 和 BI 技术的使用增加

机器人流程自动化 (RPA) 可以自动执行重复、耗时的任务，例如数据输入、验证和提取，从而释放员工的时间和精力来专注于更关键的任务。同样，商业智能 (BI) 技术可以为文档管理实践提供有价值的见解，例如优化工作流程和识别文档管理中的瓶颈。

通过结合这些技术，组织可以减少处理时间，自动化文档管理工作流程，并获得对其文档管理流程的有用见解，从而提高效率和生产力。

随着机器人流程自动化和商业智能技术的发展并变得易于访问，更多的企业将继续采用这些技术，从而导致文档管理实践发生重大转变。

适合移动设备的部署

随着移动设备不断渗透市场，组织和企业将需要确保其文档管理和处理系统可在移动设备上访问。这样，企业可以更好地为员工提供从任何设备共享、访问和协作处理文档的能力。

移动友好型部署还可以显着改善用户体验，使员工更轻松地访问和导航文档管理系统，最终提高生产力和用户满意度。