Paranna tehokkuutta tekoäly-asiakirjojen käsittelyllä

AI-pohjainen asiakirjojen käsittely muuttaa yritysten tapaa käsitellä paperityötä. Se uudistaa perinteisiä tiedonsyöttö-, hyväksyntäjärjestelmiä ja dokumenttien hallintaa.

Kuten a Smartsheet-tutkimus, työntekijät viettävät yli neljänneksen viikosta arkipäiväisiin tehtäviin, kuten tiedonhallintaan. Useimmat meistä tuntevat turhautumista monimutkaisten asiakirjojen selaamiseen, tietojen manuaaliseen poimimiseen tai kömpeleiden dokumentinhallintajärjestelmien kanssa kamppailemiseen.

Tekoälyn edistysaskeleet sellaisilla aloilla kuin itseohjautuvat ajoneuvot ja proteiinirakenteen ennusteet osoittavat, että se on riittävän pitkälle kehitetty hoitamaan monimutkaisia ​​tehtäviä, kuten asiakirjojen käsittelyä yritysmaailmassa.

Joten mistä tässä tekoälypohjaisessa dokumenttien käsittelyssä on kyse? Ja miten se tarkalleen ottaen voi ratkaista asiakirjanhallintaongelmamme? Sukeltakaamme sisään.

Mitä tekoälypohjainen asiakirjojen käsittely on?

Tekoäly asiakirjankäsittelyssä viittaa koneoppimisen (ML), Natural Language Processingin (NLP) ja optisen merkintunnistusteknologioiden (OCR) käyttöön automatisoimaan tietojen poimimista, luokittelua ja validointia asiakirjoista.

Tekoälyn asiakirjankäsittelytyökalut voivat tunnistaa ja ymmärtää eri muodoissa olevan sisällön kontekstin ja merkityksen, kuten PDF-tiedostot, sähköpostit ja skannatut kuvat. Se minimoi manuaalisen toiminnan, vähentää virheitä ja nopeuttaa käsittelyaikaa.

Ja toisin kuin ihmiset, nämä työkalut voivat käsitellä suuria määriä asiakirjoja murto-osassa aikaa ilman virheriskiä. Tämä antaa työntekijöille mahdollisuuden keskittyä enemmän strategisiin tehtäviin, mikä parantaa tuottavuutta ja tehokkuutta.

Miten tekoäly dokumenttien käsittelyssä toimii?

Vuoden 2018 tutkimuksessa paljastui, että yhdysvaltalaisten ja eurooppalaisten tuotemerkkien rahoitustiimit kuluttavat lähes 4,812 tuntia vuosittain laskentataulukoilla käteisen, maksujen ja kirjanpitotehtävien hallintaan. Suurin osa tästä ajasta voi viedä manuaaliseen tietojen syöttämiseen, tarkistamiseen ja virheiden korjaamiseen.

Eikä kyse ole vain rahastotiimeistä. HR-tiimien on digitalisoitava työntekijöiden tiedot, kun taas ostotiimit käyttävät tuntikausia ostotilausten käsittelyyn. Asiakirjojen käsittely ei ole osastokysymys. Se on koko liiketoiminnan pullonkaula.

Kanssa älykäs asiakirjojen käsittely, voit vähentää rasittavia manuaalisia tehtäviä. Vapauta tiimisi keskittymään olennaiseen.

Tutkitaan kuinka se toimii.

Tekoälydokumenttien käsittelyyn kuuluu tyypillisesti viisi vaihetta – asiakirjan talteenotto, esikäsittely, purkaminen, validointi ja jälkikäsittely.

Asiakirjan sieppaus

Tämä sisältää asiakirjojen keräämisen eri lähteistä. Se voi olla sähköpostilaatikoista, pilvitallennustilasta, kuten Google Drivesta, kolmannen osapuolen sovelluksista tai jopa skannatuista fyysisistä asiakirjoista.

Vankan tekoälyn asiakirjankäsittelytyökalun tulisi tukea API-kutsuja, Zapier-integraatiota, useita muotoja (kuten PDF, JPEG, PNG, TIFF) ja jopa monisivuisia asiakirjoja. Tämä varmistaa, että kaikki tarvittavat tiedot kerätään lähteestä tai muodosta riippumatta.

Esikäsittelyä

Kun asiakirjat on kaapattu, ne läpikäyvät esikäsittelyn tietojen poimintaa varten. Tämä sisältää kohinaisten tietojen puhdistamisen, epäolennaisten tietojen poistamisen ja asiakirjojen muuntamisen poimittavaksi sopivaan muotoon.

Jos esimerkiksi lataat useita laskuja, tekoälytyökalun avulla voit määrittää valmiiksi kentät, jotka haluat purkaa, kuten toimittajan nimen, laskun päivämäärän ja kokonaissumman. Tämä auttaa varmistamaan, että tiedot poimitaan ja järjestetään tarpeidesi mukaan.

Poimintavaiheessa tekoälyn asiakirjankäsittelytyökalu tunnistaa ja poimii tarvittavat tiedot asiakirjoista. Työkalu muuttuu älykkäämmäksi ja nopeammaksi jokaisella käyttökerralla, kun se oppii keräämistään tiedoista ja manuaalisista toimenpiteistä.

Tämä helpottaa työkalujen strukturoitujen ja jäsentelemättömien asiakirjojen käsittelyä. Strukturoiduissa asiakirjoissa, kuten lomakkeissa, joissa tiedot ovat yhdenmukaisia, voidaan käyttää ennalta asetettuja ehtoja tietojen nopeaan paikantamiseen ja poimimiseen.

Strukturoimattomissa asiakirjoissa, kuten sähköpostissa tai sopimuksissa, joissa tietojen sijoittelu voi vaihdella, tekoälytyökalu käyttää NLP:tä ymmärtääkseen sisällön kontekstin ja semantiikan, jolloin se voi tunnistaa ja poimia tarvittavat tiedot tehokkaasti.

Validation

Sitten poimittujen tietojen tarkkuus tarkistetaan. AI-työkalu ristiintarkistaa poimitut tiedot ennalta asetettujen sääntöjen tai mallien avulla varmistaakseen oikeellisuuden. Jos havaitaan poikkeavuuksia tai mahdollisia virheitä, työkalu merkitsee ne ihmisten tarkastettavaksi.

Lisäksi voidaan määrittää monivaiheisia hyväksyntöjä ja tehtävänmääritysominaisuuksia. Näin voit vähentää manuaalisiin tarkastuksiin ja seurantaan kuluvaa aikaa ja välttää viivästykset asiakirjan käsittelyssä.

Jälkikäsittelyä

Tässä vaiheessa validoidut tiedot jaetaan vastaaville osastoille tai järjestelmille. Se voi olla tietojen vieminen ERP- tai CRM-järjestelmääsi tai tietokantojesi päivittäminen. Se voi myös sisältää tietojen muuntamisen muotoon, jota muut sovellukset tai sidosryhmät voivat helposti käyttää.

Validoituja tietoja voidaan käyttää esimerkiksi kirjanpitojärjestelmän päivittämiseen, maksujen käynnistämiseen tai syöttämiseen ERP- tai raportointijärjestelmään lisäanalyysiä ja päätöksentekoa varten.

Tämän prosessin automatisointi poistaa manuaalisen tietojen syöttämisen tarpeen, mikä vähentää virheiden mahdollisuutta ja säästää aikaa. Lopuksi tämä työnkulku helpottaa kirjausketjun luomista ja varmistaa, että yrityksesi pysyy vaatimustenmukaisena ja ylläpitää puhdasta kirjaa kaikista tietojenkäsittelytoimista.

Miten tekoälydokumenttien käsittely vastaa yleisiin työnkulun haasteisiin?

Haluatko, että tukitiimisi lajittelee hakemuslomakkeet manuaalisesti asiakkaiden odottaessa? Tai HR-tiimisi käyttämään tuntikausia manuaaliseen tietojen syöttämiseen, kun he voisivat keskittyä palkkaamiseen tai säilyttämiseen?

Joudutko usein tekemisiin maksuviivästysmaksujen, harhaan liittyvien tietojen syöttämisessä, jatkuvan kollegoiden hyväksynnän jahtaamisen ja ajanhukkaa virheiden korjaamiseen? Nämä ovat kaikki yleisiä ongelmia, jotka johtuvat tehottomasta asiakirjojen käsittelystä.

Hyvä uutinen on, että tekoälyn sisällyttäminen asiakirjojen käsittelyyn muuttaa peliä. Se auttaa yrityksiä ratkaisemaan nämä ongelmat tehokkaasti.

Haaste 1: Tietojen epätarkkuudet

Manuaalinen tietojen syöttäminen on altis inhimillisille virheille, mikä johtaa virheellisten tietojen syöttämiseen järjestelmiin. Tämä voi johtaa moniin ongelmiin, kuten epätarkkoihin näkemyksiin, huonoon päätöksentekoon ja mahdollisiin noudattamatta jättämisongelmiin.

Tekoälyohjattu asiakirjankäsittely poistaa manuaalisen tietojen syöttämisen tarpeen, mikä vähentää virheiden mahdollisuutta. Työkalu voi tehokkaasti tunnistaa, poimia ja validoida tietoja käyttämällä koneoppimis- ja syväoppimisalgoritmeja, mikä varmistaa korkean tarkkuustason.

Haaste 2: Vaikeus käsitellä suuria tietomääriä

Kun yrityksesi kasvaa, myös käsiteltävän tiedon määrä kasvaa. Manuaaliset menetelmät eivät yksinkertaisesti pysty pysymään kasvavan tietomäärän mukana. Tämä voi aiheuttaa viivästyksiä, myöhästyneitä määräaikoja ja asiakkaiden tyytymättömyyttä.

Tekoälypohjaisella asiakirjankäsittelyllä voidaan helposti käsitellä suuria tietomääriä, mikä varmistaa oikea-aikaisen ja tarkan käsittelyn. Se skaalautuu yrityksesi kanssa, jolloin voit ylläpitää korkeaa tehokkuutta, vaikka datamääräsi kasvaa.

Haaste 3: Yhteensopivuusvirhe

Joskus manuaalisen valvonnan, virheiden tai kadonneiden asiakirjojen vuoksi tarvittavat vaatimustenmukaisuusprotokollat ​​voivat jäädä huomiotta tai määräajat jäävät huomiotta. Tämä voi johtaa ankariin seuraamuksiin ja jopa vahingoittaa yrityksesi mainetta.

Tekoälyn dokumenttien käsittely voi pienentää näitä riskejä automatisoimalla kaikkien asiakirjojen käsittelytoimintojen kirjausketjun. Se varmistaa, että kaikkia vaatimustenmukaisuusprotokollia noudatetaan ja mahdolliset eroavaisuudet merkitään tarkistettavaksi. Automaattisten ilmoitusten ja muistutusten avulla tiimisi voi pysyä kaikkien määräaikojen ja protokollien edellä ja suojata yritystäsi mahdollisilta vaatimustenmukaisuuden epäonnistumisilta.

Haaste 4: Vaikeus käsitellä jäsentelemätöntä dataa

Strukturoimattomat tai osittain jäsennellyt asiakirjat, kuten sähköpostit, sopimukset tai ostotilaukset, eivät noudata jäsenneltyä mallia. Tämä tekee asiaankuuluvien erityistietojen poimimisesta näistä asiakirjoista haastavaa.

Kehittyneet tekoälyalgoritmit voivat ymmärtää ja tulkita jäsentämättömän tiedon kontekstin ja semantiikan sekä tunnistaa ja poimia tarvittavat tiedot tarkasti. Tämä vähentää huomattavasti jäsentämättömien tietojen hallintaan tarvittavaa aikaa ja vaivaa ja parantaa asiakirjojen käsittelyn työnkulun yleistä tehokkuutta.

Haaste 5: Kyvyttömyys työskennellä olemassa olevien järjestelmien kanssa

Jos poimittua tietoa ei voida helposti integroida olemassa oleviin järjestelmiisi, se voi johtaa tehottomuuteen ja turhautumiseen. Se voi tarkoittaa ylimääräistä manuaalista työtä tietojen uudelleen formatoimiseksi tai syöttämiseksi uudelleen, mikä kumoaa automaation tarkoituksen.

AI-asiakirjankäsittelytyökalut on suunniteltu integroitumaan saumattomasti olemassa oleviin järjestelmiisi. Ne voivat automaattisesti muuntaa ja viedä puretut tiedot muotoihin, joita nämä järjestelmät voivat helposti käyttää. Tämä varmistaa sujuvan tiedonkulun ja yhteentoimivuuden, mikä parantaa liiketoimintasi yleistä tehokkuutta ja vaikuttavuutta.

Haaste 6: Vaikeus käsitellä useita kieliä

Kansainvälisten asiakkaiden kanssa tekemisissä olevien yritysten on usein käsiteltävä asiakirjoja useita kieliä. Tällaisten asiakirjojen manuaalinen käsittely voi olla aikaa vievää ja altista virheille, varsinkin jos tiimillä ei ole asianomaisten kielten taitoa.

Tekoälytyökalut asiakirjojen käsittelyyn pystyvät ymmärtämään ja käsittelemään useita kieliä. He voivat tulkita tarkasti ja poimia tietoja erikielisistä asiakirjoista. Sinun ei myöskään tarvitse rasittaa asiakkaitasi tai kumppaneitasi asiakirjojen kääntämisellä.

Haaste 7: Rajoitettu näkyvyys asiakirjojen käsittelyyn

Manuaalisesta käsittelystä puuttuu usein läpinäkyvyys ja se tarjoaa rajoitetun näkyvyyden käsittelyn tilaan tai virheisiin. Tämä voi johtaa prosessin hallinnan puutteeseen, vaikeuksiin edistymisen seuraamisessa ja haasteisiin ongelmien nopeassa tunnistamisessa ja korjaamisessa.

Tekoälypohjaisen asiakirjankäsittelyn avulla saat reaaliaikaisen näkyvyyden koko prosessista. Tämä sisältää kunkin asiakirjan tilan, tietojen poiminnan tarkkuuden ja mahdolliset virheet tai ongelmat. Tämän läpinäkyvyyden avulla voit käsitellä ongelmia nopeasti ja ylläpitää tiukkaa prosessia, mikä varmistaa tehokkaan ja tarkan asiakirjojen käsittelyn.

Miten Nanonetsin tekoälypohjainen dokumenttien käsittely voi auttaa?

Jos nyt etsit ratkaisua, joka vastaa kaikkiin näihin haasteisiin tehokkaasti, Nanonetsin tekoälypohjainen asiakirjakäsittely on vastaus.

Expartio, maailmanlaajuinen siirtopalveluiden tarjoaja, huomasi tämän, kun he alkoivat käyttää tekoälyn asiakirjankäsittelyalustaa passin käsittely.

Ennen Nanonetsia passitietojen manuaalinen syöttäminen oli ikävä prosessi Expartion tiimille – täynnä virheitä. Kanssa Nanonetit, he huomasivat, että niiden tarkkuus nousi pilviin yli 95 %, mikä säästää aikaa ja vähentää inhimillisiä virheitä. Sen lisäksi, että se säästää aikaa, se oli myös merkittävä askel kohti puolueetonta tiedonkäsittelyä.

Expartio pystyi helposti tarkistamaan tärkeät tiedot, kuten passin voimassaolon ja myöntämispäivät, syntymäajat ja asiakirjan MRZ-numeron. Tämä auttoi heitä vähentämään petosten riskiä merkittävästi.

Lisäksi Nanonetsin alustan käyttö lisäsi henkilöstötyytyväisyyttä. Vähemmän toistuvaa työtä Expartio-tiimi voisi keskittyä enemmän asiakaspalveluun, mikä johtaa tyydyttävämpään työkokemukseen.

Parasta on, että alusta oppii jatkuvasti, kouluttaa uudelleen ja integroituu vaivattomasti muihin työkaluihin ja ohjelmistoihin. Se toimii myös useilla kielillä, ei vaadi talon sisäistä kehittäjätiimiä eikä lähes mitään jälkikäsittelyä.

[Upotetun sisällön]

Eikä se ole vain Expartio. Lukuisia yrityksiä eri sektoreilla ovat hyötyneet Nanonetsin tekoälypohjaisen dokumenttien käsittelyn käyttöönotosta. Tämä koskee terveydenhuollon, rahoituksen, kiinteistöalan ja muiden yritysten yrityksiä. He ovat nähneet merkittäviä parannuksia tehokkuudessa, tarkkuudessa, kustannussäästöissä ja työntekijöiden tyytyväisyydessä.

Mietitkö, kuinka se voi auttaa yritystäsi? Näin:

Vaivaton tietojen poiminta: Nanonetit voivat hakea tietoja eri tiedostotyypeistä, kuten PDF-tiedostoista, kuvista ja laskentataulukoista. Sano hyvästit ikävälle manuaaliselle tietojen syötölle ja tervetuloa nopeammalle ja tarkemmalle käsittelylle.

Sujuva ohjelmistointegraatio: Nanonetit voivat toimia nykyisten ohjelmistojesi, kuten Xero, Sage tai Google Sheets, kanssa. Tämä tarkoittaa vähemmän datasiiloita ja virtaviivaisempaa toimintaa.

Skaalautuvuus: Asiakirjojen käsittelykuormituksen kasvaessa Nanonets pysyy mukana – ei tarvita lisäresursseja, vain järjestelmä, joka kasvaa kanssasi.

Älykäs käsittely: Tekoälyn avulla nanonetit voivat käsitellä jopa monimutkaisimpia asiakirjoja, olivatpa ne eri asetteluja, kieliä tai valuuttoja. Se mukautuu kehittyviin liiketoimintatarpeisiisi, jotta voit helposti käsitellä kansainvälisiä projekteja ja monimutkaisempia työnkulkuja.

24/7 käsittely: Toisin kuin manuaalinen käsittely, Nanonetsilla asiakirjojen käsittely ei pysähdy työajan jälkeen. Tekoäly varmistaa, että asiakirjasi käsitellään nopeasti ja pitää yrityksesi sujuvana.

Vaatimustenmukaisuus on tehty helpoksi: Nanonets luo automaattisia kirjausketjuja ja varmistaa, että asiakirjasi ovat säännösten mukaisia. Tämä ei ainoastaan ​​lisää avoimuutta, vaan myös yksinkertaistaa vaatimusten noudattamista.

Kulujen leikkaus: Nanonetit auttavat hillitsemään käyttökustannuksia automatisoimalla manuaalisia tehtäviä. Nopeampi käsittely tarkoittaa vähemmän yleiskustannuksia, mikä johtaa terveempään tulokseen.

Tehostettu asiakaspalvelu: Nanonetsin avulla voit käsitellä asiakirjoja nopeammin ja tarkemmin, mikä parantaa asiakkaidesi reagointikykyä. Tämä asiakaspalvelun parannus voi parantaa yrityksesi mainetta ja asiakasuskollisuutta.

Vahva turvallisuus: Nanonetit varmistavat arkaluonteisten tietojesi turvallisuuden. Se käyttää edistyksellistä salausta ja turvallisia tietojen tallennus- ja siirtomenetelmiä tietojesi suojaamiseen.

Jatkuva parantaminen: Tekoäly oppii tiedoistasi ja paranee ajan myötä. Tämä tarkoittaa, että sen suorituskyky paranee jokaisen vuorovaikutuksen myötä, mikä auttaa sinua jatkuvasti parantamaan asiakirjojen käsittelyä.

Mukautettavat työnkulut: Nanonetsin avulla voit mukauttaa asiakirjojen käsittelyn työnkulkuja tarpeidesi mukaan. Tämä joustavuus helpottaa työnkulkujen hallintaa ja parantaa tehokkuutta ja vaikuttavuutta.

Lopullinen ajatuksia

Tekoälyllä on jo nyt merkittävä vaikutus yritysmaailmaan. Vuoden 2022 mukaan McKinsey-raportti, tekoälyominaisuuksien käyttö on noussut keskimääräisestä 1.9:stä vuonna 2018 3.8:aan vuonna 2022. Tämä ei ole vain villitys – se on liiketoiminnallinen välttämättömyys, jotta voit pysyä kärjessä.

Mitä tulee asiakirjojen käsittelyyn, tekoälyn käyttöönottopäätöksen tulisi perustua ainutlaatuisiin liiketoimintavaatimuksiisi. Kun tiedät, mitä tarvitset, voit valita oikean asiakirjankäsittelytyökalun.

Tekoälyllä toimivat työkalut, kuten Nanonets, lisäävät työnkulujesi tuottavuutta ja läpinäkyvyyttä tehden niistä tarkempia ja tehokkaampia. Lopputulos? Kustannussäästöt, parempi asiakaspalvelu ja ylivoimainen kilpailuetu.

Usein kysyttyjä kysymyksiä

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://nanonets.com/blog/ai-document-processing/