ABBYY, firma specjalizująca się w wykorzystywaniu mechanizmów AI w procesach inteligentnej automatyzacji, a także tworzeniu narzędzi do optycznego rozpoznawania znaków, inteligentnego przetwarzania dokumentów oraz inteligencji procesów, opublikowała raport dotyczący możliwości poprawy efektywności kosztowej i produktywności w przedsiębiorstwach. Strategicznym podejściem do osiągnięcia tego celu jest zwiększenie dostępności dla pracowników różnych działów zawartych w dokumentach informacji, które mają potencjał do generowania przychodów, a następnie wykorzystanie ich do tworzenia większej wartości biznesowej.

Inteligentne przetwarzanie dokumentów (Intelligent Document Processing, IDP) – zarówno cyfrowych, jak i papierowych – wykorzystuje mechanizmy optycznego rozpoznawania znaków, sztucznej inteligencji, przetwarzania języka naturalnego oraz technik uczenia maszynowego do czytania, wyodrębniania i rozumienia ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych dokumentów w sposób właściwy człowiekowi. Każda firma ma duże ilości dokumentów przepływających przez jej systemy – IDP umożliwia szybsze, dokładniejsze i wydajniejsze wykorzystanie tych informacji do pracy.

5 kroków do skutecznego inteligentnego przetwarzania dokumentów

Mechanizm IDP zapewnia platformom automatyzującym możliwości poznawcze oraz umiejętności dokładnego zrozumienia dokumentów i ich przetwarzania. Dzięki temu dokonywane przez firmy transakcje mogą być wykonywane szybciej, z większą precyzją, zgodnie z wymogami procesowymi i regulacyjnymi, przy jednoczesnym zwielokrotnieniu wydajności i efektywności dostępnych zasobów. Eksperci ABBYY opracowali pięć kroków stanowiących najlepsze praktyki zapewniające skuteczne inteligentne przetwarzanie dokumentów.

1. Zrozumienie co jest automatyzowane i dlaczego

Kluczem do skutecznej automatyzacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji jest zdolność do analizowania procesów, rozróżniania ich odmian oraz związanych z nimi kosztów. Celem jest określenie, które z nich należy zautomatyzować w pierwszej kolejności oraz zaprojektowanie tego mechanizmu w sposób zapewniający optymalne wyniki.

2. Ulepszenie istniejących procesów automatyzacji za pomocą IDP

Aby w znaczący sposób połączyć istniejące systemy biznesowe, takie jak RPA, ECM, BPA, ERP itp., a przez to osiągnąć efekt bezpośredniego przetwarzania, bez interakcji z człowiekiem, firmy powinny rozszerzyć mechanizmy automatyzacji procesów dotyczących dokumentów poza zwykły OCR i wdrożyć inteligentne przetwarzanie dokumentów bazujące na sztucznej inteligencji.

3. Osiąganie wyższej wartości poprzez demokratyzację automatyzacji

Osoby, które nie mają doświadczenia w uczeniu maszynowym czy programowaniu, ale mają ugruntowaną wiedzę merytoryczną, są w stanie – za pomocą platform low-code/no-code – tworzyć zaawansowane projekty automatyzacyjne, analizować ich wydajność i być w stanie dostosować procesy do nowych sposobów wykorzystania danych.

4. Zapewnienie zgodności z przepisami poprzez ograniczenie zmienności procesów i błędów

Wykorzystanie inteligentnego, bardzo dokładnego przetwarzania treści może przyczynić się do zapewnienia dodatkowych oszczędności kosztów i wzrostu produktywności poprzez wyeliminowanie ludzkich błędów, takich jak literówki lub rozproszenie uwagi. Gwarantuje też, że wszystkie procesy przebiegają zgodnie z zaprojektowaną ścieżką, przechodzą przez wszystkie niezbędne kontrole i akceptacje oraz nie pomijają etapów procesu narzuconych przez przepisy dotyczące zgodności z regulacjami.

5. Ciągła poprawa jakości obsługi klienta

Aby sprostać wyzwaniom i zmienności biznesowej rzeczywistości modele IDP powinny nieustannie uczyć się i doskonalić na podstawie pozyskiwanych informacji, a wyniki tego procesu powinny być wykorzystywane przez analityków biznesowych do dalszej optymalizacji automatyzacji procesów.

Źródła: ABBYY Global Intelligent Document Processing Trends & Outcomes Report, 5 Steps to Successful Intelligent Document Processing