Firmy wykorzystują w swoich procesach wiele rodzajów dokumentów, od faktur, listów przewozowych, kalkulacji po regulaminy i wytyczne. Te pisma stanowią podstawę codziennych zadań dla pracowników. Pojawienie się narzędzi opartych na sztucznej inteligencji (AI) zrewolucjonizowało sposób zarządzania dokumentami w przedsiębiorstwach.
Rynek zalewany jest narzędziami, które oferują rozwiązania do optymalizacji przepływu dokumentów. Czasami trudno jest wybrać ten właściwy, dopasowany do naszych potrzeb. Podpowiemy, jak wykorzystać możliwości, które daje AI, aby uprościć procedury, zaoszczędzić czas i ograniczyć liczbę błędów.
- Automatyczne Wydobywanie Danych
Przykład: Przetwarzanie faktur
Weźmy jako pierwszy przykład firmę, do której codziennie spływają setki faktur. Tradycyjne metody wymagałyby ręcznego wprowadzania danych do systemu, co jest czasochłonne i łatwo popełnić błąd. Narzędzia AI, takie jak Rossum czy Hypatos, używają rozpoznawania tekstu (OCR) do automatycznego wydobywania istotnych informacji, takich jak dane dostawcy, kwoty faktur i daty. To znacznie przyspiesza przetwarzanie danych i zapewnia większą dokładność.
- Kategoryzacja i routing dokumentów
Przykład: E-maile obsługi klienta
Firma otrzymuje codziennie różne e-maile — skargi, zapytania ofertowe, opinie. Zamiast ręcznie je sortować, narzędzia AI mogą kategoryzować e-maile na podstawie treści i kontekstu, kierując je do odpowiednich działów. Na przykład e-mail z frazą „wadliwy produkt” mógłby zostać skierowany do działu „Reklamacje i zwroty”, podczas gdy „uwielbiam produkt” mógłby trafić do „Marketingu”, który mógłby pozytywną opinię wykorzystać w pozytywnej komunikacji marki.
- Analiza predykcyjna
Przykład: Raporty finansowe
Zwróćmy uwagę na firmę analizującą swoje kwartalne sprawozdania finansowe. Narzędzia AI, takie jak DataRobot czy H2O.ai, mogą przetwarzać te dokumenty, aby prognozować przyszłe trendy finansowe na podstawie zebranych danych, historycznych. Rozpoznając wzorce, firmy mogą podejmować świadome decyzje dotyczące inwestycji, wydatków i strategii wzrostu.
- Współpraca przy dokumentacji i kontrola wersji
Przykład: Raporty projektów współpracy
Narzędzia takie jak Google Docs pozwalają wielu użytkownikom edytować dokumenty w czasie rzeczywistym. Ale z AI możliwe jest przewidywanie i sugerowanie edycji, bezproblemowe łączenie zmian z różnych wersji i nawet ostrzeganie użytkowników o potencjalnych konfliktach treści lub redundancjach.
- Zapewnienie zgodności i kontrola błędów
Przykład: Przegląd umów
Dla firm w regulowanych branżach zgodność z przepisami prawa jest kluczowa. Narzędzia oparte na AI, takie jak ThoughtRiver czy Kira, mogą skanować umowy lub inne dokumenty prawne, aby upewnić się, że treść jest zgodna z ustalonymi wytycznymi, wskazując potencjalne ryzyka lub obszary niezgodności. Mogą również identyfikować brakujące klauzule, błędy lub nieścisłości.
- Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Przykład: Dokumenty badawcze
Naukowcy, prawnicy lub eksperci w danej dziedzinie, często przeszukują ogromne ilości tekstu, aby znaleźć konkretne informacje. Narzędzia oparte na NLP, takie jak Primer czy modele GPT OpenAI, mogą pomóc użytkownikom zadawać pytania w języku naturalnym i uzyskiwać dokładne informacje z dużych zbiorów, bez konieczności samodzielnego wyszukiwania informacji.
- Automatyczne podsumowywanie dokumentów
Przykład: Streszczenie wiadomości
Dyrektorzy firm często nie mają czasu na przeglądanie długich raportów. Narzędzia AI mogą automatycznie generować zwięzłe streszczenia, zawierając kluczowe punkty. Na przykład usługi takie jak SMMRY czy narzędzia wykorzystujące modele BERT mogą przetwarzać artykuły prasowe lub wewnętrzne raporty, aby dostarczać zwięzłe streszczenia.
- Wzmocniona ochrona dokumentów
Przykład: Dostęp do poufnych dokumentów
AI może wzmacniać bezpieczeństwo dokumentów poprzez monitorowanie zachowania użytkownika. Jeśli użytkownik, który zwykle uzyskuje dostęp do plików w godzinach pracy, próbuje uzyskać dostęp do poufnych plików w nietypowych godzinach, AI może to oznaczyć jako podejrzane, co może zapobiec nieautoryzowanemu dostępowi lub naruszeniom danych.
- Kontrola jakości dokumentów z AI
Przykład: Wprowadzanie dokumentu do cyfrowego repozytorium
Podczas optymalizowania przepływów pracy i przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji, jakość dokumentów pozostaje najważniejsza. Dzięki AI możliwe jest wdrażanie kontroli jakości w czasie rzeczywistym i identyfikowanie niespójności oraz czytelności.
Optymalizując przepływ dokumentacji przy wykorzystaniu narzędzi sztucznej inteligencji, bardzo ważne jest zadbanie o dobrą jakość przetwarzanych plików. Pisma nieczytelne, rozmazane lub w złym formacie, mogą zakłócić proces. Narzędzia takie jak DocQuality technik opartych na ML (Machine Learning) do wykrywania anomalii w dokumentacji.
Włączanie AI w firmowy obieg dokumentów.
Chociaż AI oferuje obiecujące rozwiązania, kluczowa jest integracja. Zacznij od:
- Ocena: Zrozum, gdzie występują wąskie gardła w twoim obecnym przepływie dokumentów.
- Projekt pilotażowy: Przed pełnoskalową implementacją, testuj narzędzia AI w mniejszych projektach.
- Szkolenie: Upewnij się, że twój zespół rozumie, jak efektywnie korzystać z tych narzędzi.
- Ciągłe Monitorowanie: AI daje wiele możliwości, ale wymaga nadzoru. Regularnie oceniaj skuteczność narzędzi i dostosowuj je w razie potrzeby.
W erze cyfrowej optymalizacja przepływu dokumentów jest kluczowa dla utrzymania efektywności i pozostania konkurencyjnym. Dzięki mocy AI firmy mogą przekształcić swoje procesy, czyniąc je szybszymi, dokładniejszymi i dostosowanymi do ich potrzeb. W miarę jak AI będzie się rozwijać, możemy oczekiwać jeszcze bardziej zaawansowanych rozwiązań, dalej rewolucjonizujących sposób, w jaki obchodzimy się z dokumentami.
