معالجة مستندات الذكاء الاصطناعي: الدليل الكامل

استنادا AI- معالجة الملف يعمل على تغيير الطريقة التي تتعامل بها الشركات مع الأعمال الورقية. فهو يقوم بإصلاح إدخال البيانات التقليدية، وأنظمة الموافقة، وإدارة الوثائق.

حسب أ دراسة الورقة الذكية، يقضي الموظفون أكثر من ربع أسبوعهم في القيام بمهام عادية مثل إدارة البيانات. يمكن أن يشعر معظمنا بالإحباط الناتج عن غربلة المستندات المعقدة، أو استخراج البيانات يدويًا، أو المعاناة من أنظمة إدارة المستندات القديمة.

يُظهر التقدم الذي حققه الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل المركبات ذاتية القيادة والتنبؤات ببنية البروتين أنه متطور بما يكفي للتعامل مع المهام المعقدة مثل معالجة المستندات في عالم الأعمال.

إذًا، ما الهدف من معالجة المستندات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي؟ وكيف يمكن أن يحل مشاكل إدارة المستندات لدينا بالضبط؟ دعونا نتعمق.

ما هي معالجة المستندات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي؟

يشير الذكاء الاصطناعي في معالجة المستندات إلى استخدام تقنيات التعلم الآلي (ML)، ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، والتعرف البصري على الأحرف (OCR) لأتمتة عملية استخراج البيانات وتصنيفها والتحقق من صحتها من المستندات.

يمكن لأدوات معالجة المستندات المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحديد وفهم سياق ومعنى المحتوى بتنسيقات مختلفة، مثل ملفات PDF ورسائل البريد الإلكتروني والصور الممسوحة ضوئيًا. فهو يقلل من التدخل اليدوي، ويقلل من الأخطاء، ويسرع وقت المعالجة.

وعلى عكس البشر، يمكن لهذه الأدوات معالجة كميات كبيرة من المستندات في جزء صغير من الوقت دون التعرض لخطر الأخطاء. يتيح ذلك للموظفين التركيز بشكل أكبر على المهام الإستراتيجية، مما يعزز الإنتاجية والكفاءة.

كيف تعمل معالجة المستندات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي؟

في استطلاع عام 2018، تم الكشف عن أن فرق الخزانة في العلامات التجارية الأمريكية والأوروبية تنفق ما يقرب من ذلك 4,812 ساعات كل عام على جداول البيانات لإدارة النقد والمدفوعات والمهام المحاسبية. قد يتم استهلاك الكثير من هذا الوقت عن طريق إدخال البيانات يدويًا والتحقق وتصحيح الأخطاء.

ولا يقتصر الأمر على فرق الخزانة فقط. يتعين على فرق الموارد البشرية رقمنة سجلات الموظفين، بينما تقضي فرق الشراء ساعات في معالجة طلبات الشراء. معالجة المستندات ليست مشكلة خاصة بالقسم. إنه عنق الزجاجة على مستوى الأعمال.

بدافع معالجة المستندات بذكاء، يمكنك تقليل تلك المهام اليدوية المتعبة. حرر فريقك للتركيز على ما يهم حقًا.

دعونا نستكشف كيف يعمل.

تتضمن معالجة مستندات الذكاء الاصطناعي عادةً خمس خطوات — التقاط المستندات، والمعالجة المسبقة، والاستخراج، والتحقق من الصحة، والمعالجة اللاحقة.

التقاط الوثيقة

وهذا ينطوي على جمع الوثائق من مصادر مختلفة. يمكن أن يكون ذلك من صناديق البريد الإلكتروني أو التخزين السحابي مثل Google Drive أو تطبيقات الطرف الثالث أو حتى المستندات المادية التي يتم مسحها ضوئيًا.

يجب أن تدعم أداة معالجة مستندات الذكاء الاصطناعي القوية مكالمات واجهة برمجة التطبيقات (API)، وتكامل Zapier، والتنسيقات المتعددة (مثل PDF، وJPEG، وPNG، وTIFF)، وحتى المستندات متعددة الصفحات. وهذا يضمن جمع كافة البيانات الضرورية بغض النظر عن المصدر أو التنسيق.

ما قبل المعالجة

بمجرد التقاط المستندات، تخضع للمعالجة المسبقة لإعدادها لاستخراج البيانات. يتضمن ذلك تنظيف البيانات المزعجة، وإزالة المعلومات غير ذات الصلة، وتحويل المستندات إلى تنسيق مناسب للاستخراج.

على سبيل المثال، إذا قمت بتحميل الفواتير بشكل مجمّع، فستتيح لك أداة الذكاء الاصطناعي تحديد الحقول التي تريد استخراجها مسبقًا، مثل اسم البائع وتاريخ الفاتورة والمبلغ الإجمالي. ويساعد ذلك على ضمان استخراج البيانات وتنظيمها وفقًا لاحتياجاتك.

في مرحلة الاستخراج، تقوم أداة معالجة المستندات المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتحديد البيانات المطلوبة واستخراجها من المستندات. تصبح الأداة أكثر ذكاءً وسرعة مع كل استخدام لأنها تتعلم من البيانات التي تسحبها والتدخلات اليدوية.

وهذا يسهل على الأدوات التعامل مع المستندات المنظمة وغير المنظمة. بالنسبة للمستندات المنظمة مثل النماذج، حيث تأخذ البيانات شكلاً متسقًا، يمكن استخدام الشروط المحددة مسبقًا لتحديد موقع المعلومات واستخراجها بسرعة.

بالنسبة للمستندات غير المنظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني أو العقود، حيث يمكن أن يختلف موضع البيانات، تستخدم أداة الذكاء الاصطناعي البرمجة اللغوية العصبية لفهم سياق المحتوى ودلالاته، مما يسمح لها بتحديد البيانات الضرورية واستخراجها بفعالية.

التحقق

ثم يتم فحص البيانات المستخرجة للتأكد من دقتها. ستقوم أداة الذكاء الاصطناعي بفحص البيانات المستخرجة باستخدام قواعد أو أنماط محددة مسبقًا لضمان صحتها. في حالة وجود أي تناقضات أو أخطاء محتملة، ستقوم الأداة بوضع علامة عليها للمراجعة البشرية.

علاوة على ذلك، يمكن إعداد الموافقات متعددة المراحل وميزات تعيين المهام. بهذه الطريقة، يمكنك تقليل الوقت المستغرق في عمليات الفحص والمتابعة اليدوية وتجنب التأخير في التعامل مع المستند.

المعالجة البعدية

تتضمن هذه المرحلة توزيع البيانات التي تم التحقق من صحتها على الأقسام أو الأنظمة المعنية. يمكن تصدير البيانات إلى نظام ERP أو CRM الخاص بك أو تحديث قواعد البيانات الخاصة بك. ويمكن أن يتضمن أيضًا تحويل البيانات إلى تنسيق يمكن للتطبيقات الأخرى أو أصحاب المصلحة استخدامه بسهولة.

على سبيل المثال، يمكن استخدام البيانات التي تم التحقق من صحتها لتحديث نظام محاسبي، أو تشغيل المدفوعات، أو إدخالها في نظام تخطيط موارد المؤسسات (ERP) أو نظام إعداد التقارير لمزيد من التحليل واتخاذ القرار.

تؤدي أتمتة هذه العملية إلى إلغاء الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا، وبالتالي تقليل احتمال حدوث الأخطاء وتوفير الوقت. وأخيرًا، يسهل سير العمل هذا إنشاء مسار تدقيق، مما يضمن بقاء عملك متوافقًا ويحتفظ بسجل نظيف لجميع أنشطة معالجة البيانات.

كيف تعالج معالجة مستندات الذكاء الاصطناعي تحديات سير العمل الشائعة؟

هل تريد أن يقوم فريق الدعم الخاص بك بفرز نماذج المطالبات يدويًا أثناء انتظار العملاء؟ أو هل يقضي فريق الموارد البشرية لديك ساعات في إدخال البيانات يدويًا بينما يمكنهم التركيز على التوظيف أو الاحتفاظ بهم؟

هل تجد نفسك في كثير من الأحيان تتعامل مع غرامات التأخر في السداد، والتحيز في إدخال البيانات، ومطاردة الزملاء باستمرار للحصول على الموافقات، وإضاعة الوقت في إصلاح الأخطاء؟ هذه كلها مشاكل شائعة تنشأ عن المعالجة غير الفعالة للمستندات.

والخبر السار هو أن دمج الذكاء الاصطناعي في معالجة المستندات يغير قواعد اللعبة. إنها تساعد الشركات على معالجة هذه المشكلات بفعالية.

التحدي الأول: عدم دقة البيانات

يعد إدخال البيانات يدويًا عرضة للأخطاء البشرية، مما يؤدي إلى إدخال بيانات غير صحيحة إلى الأنظمة. يمكن أن يؤدي هذا إلى العديد من المشكلات، بما في ذلك الرؤى غير الدقيقة واتخاذ القرارات السيئة ومشكلات عدم الامتثال المحتملة.

تلغي معالجة المستندات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا، مما يقلل من فرصة الخطأ. يمكن للأداة تحديد البيانات واستخراجها والتحقق من صحتها بشكل فعال باستخدام التعلم الآلي وخوارزميات التعلم العميق، مما يضمن مستويات دقة عالية.

التحدي الثاني: صعوبة التعامل مع كميات كبيرة من البيانات

مع نمو عملك، تنمو أيضًا كمية البيانات التي يجب عليك معالجتها. لا تستطيع الأساليب اليدوية ببساطة مواكبة الحجم المتزايد للبيانات. يمكن أن يؤدي ذلك إلى التأخير وتفويت المواعيد النهائية وعدم رضا العملاء.

يمكن لمعالجة المستندات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي التعامل بسهولة مع كميات كبيرة من البيانات، مما يضمن المعالجة الدقيقة وفي الوقت المناسب. فهو يتناسب مع أعمالك، مما يسمح لك بالحفاظ على مستويات عالية الكفاءة حتى مع زيادة حجم البيانات لديك.

التحدي 3: فشل الامتثال

في بعض الأحيان، بسبب الإشراف اليدوي أو الأخطاء أو المستندات المفقودة، قد يتم تفويت بروتوكولات الامتثال الضرورية أو التغاضي عن المواعيد النهائية. يمكن أن يؤدي ذلك إلى فرض عقوبات شديدة وقد يؤدي أيضًا إلى الإضرار بسمعة عملك.

يمكن لمعالجة المستندات باستخدام الذكاء الاصطناعي التخفيف من هذه المخاطر عن طريق أتمتة مسار التدقيق لجميع أنشطة معالجة المستندات. فهو يضمن اتباع جميع بروتوكولات الامتثال ويتم وضع علامة على أي اختلافات للمراجعة. باستخدام الإشعارات والتذكيرات التلقائية، يمكن لفريقك الالتزام بجميع المواعيد النهائية والبروتوكولات وحماية عملك من حالات فشل الامتثال المحتملة.

التحدي الرابع: صعوبة التعامل مع البيانات غير المنظمة

لا تتبع المستندات غير المنظمة أو شبه المنظمة مثل رسائل البريد الإلكتروني أو العقود أو أوامر الشراء قالبًا منظمًا. وهذا يجعل استخراج المعلومات المحددة ذات الصلة من هذه المستندات أمرًا صعبًا.

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة فهم وتفسير سياق ودلالات البيانات غير المنظمة وتحديد المعلومات الضرورية واستخراجها بدقة. وهذا يقلل بشكل كبير من الوقت والجهد اللازمين لإدارة البيانات غير المنظمة ويعزز الكفاءة الإجمالية لسير عمل معالجة المستندات لديك.

التحدي الخامس: عدم القدرة على العمل مع الأنظمة الحالية

إذا لم يكن من الممكن دمج البيانات المستخرجة بسهولة مع أنظمتك الحالية، فقد يؤدي ذلك إلى عدم الكفاءة والإحباط. وقد يعني ذلك عملاً يدويًا إضافيًا لإعادة تنسيق البيانات أو إعادة إدخالها، مما يتعارض مع غرض الأتمتة.

تم تصميم أدوات معالجة المستندات المدعمة بالذكاء الاصطناعي لتتكامل مع أنظمتك الحالية بسلاسة. يمكنهم تحويل البيانات المستخرجة وتصديرها تلقائيًا إلى تنسيقات يمكن لهذه الأنظمة استخدامها بسهولة. ويضمن ذلك تدفقًا سلسًا للبيانات وقابلية التشغيل البيني، مما يعزز الكفاءة والفعالية الشاملة لعمليات عملك.

التحدي : صعوبة في معالجة لغات متعددة

غالبًا ما يتعين على الشركات التي تتعامل مع عملاء دوليين معالجة المستندات لغات متعددة. يمكن أن تستغرق المعالجة اليدوية لمثل هذه المستندات وقتًا طويلاً وتكون عرضة للأخطاء، خاصة إذا كان الفريق يفتقر إلى الكفاءة في اللغات المعنية.

أدوات الذكاء الاصطناعي لمعالجة المستندات قادرة على فهم ومعالجة لغات متعددة. يمكنهم تفسير البيانات واستخراجها بدقة من المستندات بلغات مختلفة. ولن تضطر إلى تحميل عملائك أو شركائك عبء ترجمة المستندات.

التحدي: رؤية محدودة في معالجة المستندات

غالبًا ما تفتقر المعالجة اليدوية إلى الشفافية وتوفر رؤية محدودة لحالة المعالجة أو الأخطاء. يمكن أن يؤدي ذلك إلى عدم السيطرة على العملية، وصعوبات في تتبع التقدم، وتحديات في تحديد المشكلات وتصحيحها على الفور.

باستخدام معالجة المستندات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، يمكنك الحصول على رؤية فورية للعملية بأكملها. يتضمن ذلك حالة كل مستند ودقة استخراج البيانات وأي أخطاء أو مشكلات قد تنشأ. تتيح لك هذه الشفافية معالجة المشكلات على الفور والحفاظ على التحكم الدقيق في العملية، مما يضمن معالجة المستندات بكفاءة ودقة.

كيف يمكن أن تساعد معالجة المستندات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في Nanonets؟

الآن، إذا كنت تبحث عن حل يمكنه معالجة كل هذه التحديات بفعالية، فإن معالجة المستندات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في Nanonets هي الحل.

Expartio، وهي شركة عالمية تقدم خدمات النقل، اكتشفوا ذلك عندما بدأوا في استخدام منصة معالجة المستندات المدعمة بالذكاء الاصطناعي الخاصة بنا معالجة جواز السفر.

قبل Nanonets، كان إدخال بيانات جواز السفر يدويًا عملية شاقة لفريق Expartio - مليئة بالأخطاء. مع النانولقد رأوا أن دقتهم ارتفعت إلى أكثر من 95%، مما أدى إلى توفير الوقت وتقليل الأخطاء البشرية. وإلى جانب كونها توفر الوقت، فقد كانت أيضًا خطوة كبيرة نحو معالجة البيانات الخالية من التحيز.

تمكنت Expartio من التحقق بسهولة من المعلومات المهمة مثل تواريخ انتهاء صلاحية جواز السفر وإصداره وتواريخ الميلاد ورقم MRZ الخاص بالوثيقة. وقد ساعدهم ذلك على تقليل مخاطر الاحتيال بشكل كبير.

بالإضافة إلى ذلك، أدى استخدام منصة Nanonets إلى تعزيز رضا الموظفين. من خلال العمل الأقل تكرارًا، يمكن لفريق Expartio التركيز بشكل أكبر على خدمة العملاء، مما يؤدي إلى تجربة عمل أكثر إرضاءً.

أفضل ما في الأمر هو أن النظام الأساسي يتعلم باستمرار ويعيد تدريبه ويتكامل بسهولة مع الأدوات والبرامج الأخرى. كما أنه يعمل بلغات متعددة، ولا يتطلب فريقًا داخليًا من المطورين، ولا يتطلب أي معالجة لاحقة تقريبًا.

[المحتوى جزءا لا يتجزأ]

وهي ليست مجرد Expartio. العديد من الأعمال استفادت جميع القطاعات المختلفة من تنفيذ معالجة المستندات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في Nanonets. وهذا يشمل الشركات في مجال الرعاية الصحية، والتمويل، والعقارات، وأكثر من ذلك. لقد شهدوا تحسينات كبيرة في الكفاءة والدقة وتوفير التكاليف ورضا الموظفين.

هل تتساءل كيف يمكن أن يساعد عملك؟ إليك الطريقة:

استخراج البيانات بسهولة: يمكن للشبكات النانوية سحب المعلومات من أنواع مختلفة من الملفات، بما في ذلك ملفات PDF والصور وجداول البيانات. قل وداعًا للإدخال اليدوي الممل للبيانات ورحب بمعالجة أسرع وأكثر دقة.

التكامل السلس للبرامج: يمكن أن تعمل شبكات النانو مع برامجك الحالية مثل Xero أو Sage أو Google Sheets. وهذا يعني عددًا أقل من صوامع البيانات وعمليات أكثر انسيابية.

التدرجية: مع زيادة حمل معالجة المستندات لديك، يمكن لـ Nanonnets مواكبة ذلك، فلا حاجة إلى موارد إضافية، مجرد نظام ينمو معك.

المعالجة الذكية: باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن لشبكات النانو التعامل مع المستندات الأكثر تعقيدًا، سواء في تخطيطات أو لغات أو عملات مختلفة. فهو يتكيف مع احتياجات عملك المتطورة حتى تتمكن بسهولة من التعامل مع المزيد من المشاريع الدولية وسير العمل المعقد.

المعالجة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع: على عكس المعالجة اليدوية، مع Nanonets، لن تتوقف معالجة مستنداتك بعد ساعات العمل. يضمن الذكاء الاصطناعي معالجة مستنداتك على الفور ويحافظ على سير أعمالك بسلاسة.

أصبح الامتثال سهلاً: تقوم Nanonets بإنشاء مسارات تدقيق تلقائية وتضمن توافق مستنداتك مع المعايير التنظيمية. وهذا لا يعزز الشفافية فحسب، بل يبسط الامتثال أيضًا.

خفض التكاليف: تساعدك الشبكات النانوية على الحد من تكاليف التشغيل عن طريق أتمتة المهام اليدوية. المعالجة الأسرع تعني نفقات أقل، مما يؤدي إلى نتيجة صحية أكثر.

خدمة عملاء محسنة: باستخدام Nanonets، يمكنك معالجة المستندات بشكل أسرع وأكثر دقة، مما يؤدي إلى تحسين استجابة عملائك. يمكن أن يؤدي هذا التحسن في خدمة العملاء إلى تعزيز سمعة عملك وولاء العملاء.

أمان قوي: تضمن الشبكات النانوية سلامة بياناتك الحساسة. ويستخدم التشفير المتقدم وطرق تخزين ونقل البيانات الآمنة لحماية بياناتك.

تحسن مستمر: يتعلم الذكاء الاصطناعي من بياناتك ويتحسن بمرور الوقت. وهذا يعني أن أدائه يتحسن مع كل تفاعل، مما يساعدك على تحسين معالجة المستندات بشكل مستمر.

مهام سير العمل القابلة للتخصيص: تسمح لك Nanonets بتخصيص سير عمل معالجة المستندات لديك بما يناسب احتياجاتك. تسهل عليك هذه المرونة إدارة سير عملك وتحسين الكفاءة والفعالية.

الأفكار النهائية

لقد أحدث الذكاء الاصطناعي بالفعل تأثيرًا كبيرًا في عالم الأعمال. وفقا ل 2022 تقرير ماكينزي، قفز استخدام قدرات الذكاء الاصطناعي من متوسط ​​1.9 في عام 2018 إلى 3.8 في عام 2022. وهذا ليس مجرد بدعة - بل هو ضرورة عمل للبقاء في الطليعة.

عندما يتعلق الأمر بمعالجة المستندات، يجب أن يعتمد قرار اعتماد الذكاء الاصطناعي على متطلبات عملك الفريدة. معرفة ما تحتاجه يساعد في اختيار أداة معالجة المستندات المناسبة.

تعمل الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل Nanonets على تعزيز الإنتاجية والشفافية في سير العمل لديك، مما يجعلها أكثر دقة وكفاءة. النتيجة؟ توفير التكاليف وخدمة عملاء أفضل وميزة تنافسية فائقة.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون السيارات / المركبات الكهربائية ، كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• تشارت بريم. ارفع مستوى لعبة التداول الخاصة بك مع ChartPrime. الوصول هنا.
• BlockOffsets. تحديث ملكية الأوفست البيئية. الوصول هنا.
• المصدر https://nanonets.com/blog/ai-document-processing/