自動文書処理 | ビジネスにおける AI #6

公開: 2022-07-28

NLP(自然言語処理)とAI(人工知能)という2つの強力な技術を組み合わせることで、文書の自動処理が可能になります。 出てくるものは、単に正しい日付と連番で請求書を生成するだけではなく、インテリジェント ドキュメント プロセッシング (IDP) とも呼ばれます。

自動文書処理 – 目次:

  1. 序章
  2. 自動的に管理できるドキュメントは?
  3. AI は会社のドキュメントで何ができるでしょうか?
  4. 自動文書処理 – 要約

序章

自動ドキュメント処理は主に、時間を節約し、従業員が高精度を必要とする退屈で反復的なタスクを実行することから解放されることを意味します。 紙の文書から顧客サービス プログラムにデータを転記することから始めましょう。 白黒のテーブルからモニター画面に目を移したり、紙の契約書をスキャナーに入れたり、場合によってはあいまいさや例外を処理したりするのに何時間もかかります.

しかし、人工知能 (AI) 、自然言語処理 (NLP)、およびインテリジェント ドキュメント処理 (IDP)またはコグニティブ オートメーション (CA)を組み合わせたソリューションは他にもたくさんあります。 また、それらの機能の組み合わせは、複数のプログラムを介して処理されるドキュメントの通過を自動化できる専用ソフトウェアであるロボティック プロセス オートメーション (RPA) によって可能になります。 ドキュメント処理の自動化が非常に一般的になったのは、非常に多様で拡大しているアプリケーションのためです。

自動的に管理できるドキュメントは?

この問題は、自動化されたシステムで処理するドキュメントの種類を決定することに関係しています。 これらには以下が含まれます:

  • 内部文書
  • 送信ドキュメント
  • 受信ドキュメント

社内文書は、企業の仕事の一部として過小評価されたり、気付かれていないことがよくあります。 ただし、自動化された文書作成と内部文書ワークフローの管理を適用することで、組織内での運用をより効率的かつ透明にすることができます。 たとえば、 Speech-to-Text (STT) 音声認識システムを使用すると、AI は書面による要約とメモを生成し、それらをパーソナライズされた形式で会議の参加者に配布できます。

今日では、企業が発行する文書の管理など、同様に重要なタスクの一部を AI に任せることができます。 このオプションは、e コマースに特に適しています。 データベース、既製のドキュメント テンプレート、セキュリティ手順、および顧客連絡先のマーケティングのパーソナライズにより、AI ベースのソリューションはオンライン ビジネスのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

ただし、AI は受信ドキュメントの読み取りと処理を引き受けることもできます。 会社のワークフローに組み込む必要があるドキュメントは多岐にわたるため、これを自動化するのは非常に難しいタスクのように思えるかもしれません。 請求書、保険書類、契約書から融資申請まで。 これらの書類はそれぞれ完全に異なるフォームを持っており、その上、完全に記入されていないか、部分的に判読できない場合があります。

自動化されたシステムは、このような問題を完全に処理し、コグニティブ オートメーションと組み合わせた今日の画像処理方法 (コンピューター ビジョン) の開発をもたらしました。 この組み合わせにより、不確実なデータや構造化されていないデータでも自動化が可能です。 ただし、これには、対応する正しい方法をモデルに教えることが含まれます。つまり、専門家を雇って人工知能を会社のニーズに適応させます。

AI は会社のドキュメントで何ができるでしょうか?

AI は、次の方法で企業内のドキュメントを管理できます。

  • ドキュメントの読み取りと処理
  • 書類作成・作成支援
  • 文書管理
Automatic document processing

以下では、ドキュメントの読み取り、処理、および作成に焦点を当てます。 一方、BPM やビジネス プロセス管理について説明するときは、ドキュメント管理について説明します。

ほとんどの場合、企業内のドキュメントの処理と回覧を自動化するための出発点はOCR (光学式文字認識) です。これは、紙のドキュメントに含まれるテキストをスキャンして認識するための古くて実績のあるソリューションです。 デジタル化の進展に伴い、ますます多くの企業が電子文書を選択することを熱望しています。 ただし、多くの場合、法的要件により、紙のデータベースを維持および処理する必要があります。 したがって、OCR は依然として広く適用されているツールです。

自動文書処理の次のステップは、デジタル化されたデータの識別です。 スキャンされたものをマシンが理解する上で重要な部分は、関連するデータと無関係なデータを区別することです。 つまり、たとえば、ドキュメントを送信した会社のブランディング、または偶発的な歪みや汚れから重要な情報を認識することです。

認識されたドキュメントまたはそこから引き出された情報はデジタル データベースに送信され、そこで後続のアクションに入力を提供できます。 たとえば、チャリティー コンサートに招待された人のデジタル カレンダーに会議の日付を入力したり、苦情処理が完了した後にフィードバックを促すパーソナライズされた電子メールを顧客に送信したりすることができます。

また、データベースに入力されたテンプレートとデータに従って、会社のドキュメントを即座に作成することもできます。 さらにもう 1 つのインテリジェントなアプローチは、人工知能を備えたソフトウェアによるドキュメント作成をサポートすることです。 ドキュメントの自動化の分野で最もシンプルでありながら最も便利なツールの 1 つは、自動校正機能 (自動スペルチェッカー) です。 スペルや文法を修正するだけでなく、単語や文章を数えることでテキストの読みやすさをアドバイスすることもできます。

自動文書処理 – 要約

自動文書処理は、人工知能、自然言語処理、およびビジネス プロセスの最適化のソリューションを組み合わせたものです。 ソフトウェアはすでに、膨大な数の単調なタスクを迅速かつ正確に実行しています。 ただし、そのためには、解決すべき問題の性質を理解し、会社のドキュメントを作成、配布、アクセスするための依存関係と条件を適切に定義する必要があります。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript のエキスパートであり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

ビジネスにおける AI:

  1. ビジネスにおける人工知能 - はじめに
  2. ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 1)
  3. ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 2)
  4. ビジネスにおける AI アプリケーション - 概要
  5. NLP、またはビジネスにおける自然言語処理とは
  6. 自動文書処理
  7. AI とソーシャル メディア – 彼らは私たちについて何と言っていますか?
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