مدیریت گردش کار

فکر می کنید کنترل دقیقی روی داده های سازمان خود دارید؟ نه چندان سریع: کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که میزان داده‌های بدون ساختار وارد اکوسیستم اطلاعاتی شما هر 90 روز دو برابر می‌شود . 

اینطور به قضیه نگاه کنید: فرض کنید که 500 برگ سند پردازش نشده روی میز شما نشسته است. این دسته استاندارد کاغذ کپی شماست. با هر چیز دیگری که فهرست کارهای شما را شلوغ کرده است، پرداختن به آن بیشتر و بیشتر به سمت پشت مشعل می رود. 

اگر کنترل نشود، پشته تنها در دو سال به 43 فوت افزایش می یابد - تقریباً طول یک اتوبوس مدرسه زرد. 

و این فقط میز شماست . با ضرب در 1000 کارمند در یک شرکت کوچک یا متوسط، پشته آنقدر زیاد می شود که یک بوئینگ 757 باید از ارتفاع بلند خود طفره رود. 

این به شمارش تعداد فاکتورها، برنامه‌ها، قراردادها و سایر اسنادی که در درایوهای مشترک شرکت، سیستم‌های مدیریت اسناد و پوشه‌های دسکتاپ فراموش شده راکد هستند، نمی‌پردازد. جای تعجب نیست که برنامه‌ها و ابزارهایی مانند پردازش اسناد هوشمند (IDP) که پردازش اسناد را سریع‌تر، آسان‌تر و مقرون به صرفه‌تر می‌کنند، در صدر فهرست فناوری‌های ضروری قرار دارند . اما همانطور که داده های بدون ساختار همچنان سر به فلک می کشد، نوآوری ها در IDP نیز افزایش می یابد.

چگونه پردازش هوشمند اسناد به محبوبیت رسید

علیرغم وضعیت مشهور اخیر آن در بخش فناوری، فناوری هایی که زیربنای پردازش هوشمند اسناد هستند ، فناوری های کاملاً جدیدی نیستند. 

بیش از صد سال پیش، یک مخترع از تشخیص کاراکتر نوری (OCR) استفاده کرد تا یادداشت های دست نویس را به خط تیره و نقطه مورد استفاده اپراتورهای تلگراف تبدیل کند. 

چند نسل به‌سرعت به جلو می‌روند، و تکرارهای این فناوری در همه جا وجود دارد: آمازون با استفاده از تلفن هوشمند شما می‌تواند کد تأیید کارت‌های هدیه‌ای که بابانوئل به جا گذاشته است را بخواند، و پلیس‌ها می‌توانند پلاک خودروها را از ویدیوهای وسایل نقلیه در حال دور شدن از یک سرقت بانک بگیرند. و درست در دفتر شما، OCR اعداد را از فاکتورها استخراج می کند تا سیستم های حسابداری را پر کند یا شماره سریال را از شکایات گارانتی به یک مدیر موجودی رها می کند. 

پس چگونه IDP به بحث شهر فناوری تبدیل شد؟ 

مانند اولین نسخه‌های آیفون، حتی فرهنگ‌سازی‌ترین اختراعات نیز به فناوری‌های دیگری نیاز دارند تا بتوانند پیش از آن‌که سر و صدا پیدا کنند. قبل از ظهور اینترنت همیشه روشن و انتظار جامعه برای «همیشه در دسترس بودن»، آسیب‌های اولیه به فناوری آیفون (مانند Magic Link) در گوش‌ها ناشنوا بود. 

به طور مشابه، IDP واگن خود را به مجموعه اتوماسیون متصل کرد. همانطور که سازمان‌ها نرم‌افزارها و فن‌آوری‌های جدید مانند اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار و هوش مصنوعی را پذیرفتند، IDP جایگاه‌های جدیدی را در جهان اتوماسیون توسعه یافته به دست آورد. 

اکنون، IDP به سلامت در هر صنعت رشد می کند. سازمان‌ها از نرم‌افزار تخصصی برای پردازش فاکتورها و استخراج متن‌های مقدس از کتاب‌های زرد به آرشیوهای تاریخی استفاده می‌کنند. غول‌های بزرگ‌تر به‌طور یکپارچه IDP را در نرم‌افزارهای گسترده‌تری مانند اتوماسیون فرآیندهای تجاری ادغام می‌کنند. بنابراین IDP از اینجا به کجا می رود؟ 

مسیر آینده آوارگان داخلی

آینده پردازش هوشمند اسناد، حوزه ای هیجان انگیز از فناوری با امکانات بی پایان است. در چند سال آینده، می‌توان انتظار داشت که شاهد پیشرفت‌های فوق‌العاده‌ای در نحوه تعامل، تحلیل و پردازش حجم زیادی از اطلاعات موجود در اسناد باشیم. در اینجا پنج روند هدایت کننده آینده نوآوری IDP آورده شده است. 

1. اسناد عمیق تر در جریان کار ادغام می شوند

پلتفرم‌هایی مانند ProcessMaker بیش از مرتب‌سازی و ذخیره اسناد انجام می‌دهند—و قابلیت‌های آنها فقط از اینجا گسترش می‌یابد. IDP می تواند جزئیات سوزن در انبار کاه را از اسناد دریافتی تجزیه کند و آنها را در یک گردش کار وارد کند. به عنوان مثال، یک بانک می‌تواند شناسه‌های شخصی مانند نام و تاریخ تولد را از یک عکس گذرنامه کنده و یافته‌ها را در OFAC یا سایر فهرست‌های تحریمی که پیشینه‌های شوم را بررسی می‌کنند، وارد کند. 

هدف نهایی برای هر سازمانی که اتوماسیون را بررسی می کند باید هماهنگی فرآیند باشد . همانطور که در نامش آمده است، می توانید ارکستراسیون فرآیند را تجربه زیبای یک ارکستر هماهنگ در نظر بگیرید. به‌جای این‌که یک دسته از کارها به‌هیچ‌وجه روی نت‌های از هم گسیخته کوبیده شوند، هر کار نت‌های درست و به ترتیب درست را اجرا می‌کند و در هماهنگی سعادت‌آمیز ادغام می‌شود. 

از دیدگاه IDP، هماهنگ‌سازی فرآیند، داده‌ها و اسناد را در جریان‌های کاری دقیق‌تر ترکیب می‌کند. به جای اینکه فقط یک درخواست را ارسال کنید یا آن را برای تایید به بالا بفرستید، اطلاعات به عنوان یک نقطه داده زنده در فرآیندها جمع می شوند. تاریخ های قرارداد، و مکان های شرکت - حتی هیجان بیان شده در گواهی مشتری - می تواند به اطلاعاتی عملی تبدیل شود که وظایف گردش کار را آغاز می کند. 

2. مدل های آموزشی استاندارد طلایی جدید هستند

گسترش کسب و کار شما و امضای مشتریان جدید همگی منجر به انفجار اسناد دریافتی می شود. با تمرکز روزافزون بر تحول دیجیتال، تقاضای بیشتری برای ابزارهایی وجود خواهد داشت که بتوانند حجم زیادی از اسناد را به طور موثر و دقیق پردازش کنند. 

این یک چیز خوب برای سازمان هایی است که از IDP استفاده می کنند - هر چه اطلاعات بیشتری در دسترس باشد، مجموعه آموزشی بهتری خواهد داشت. هجوم اسناد همراه با ورودی های انسانی به افزایش دقت مدل های یادگیری ماشین ادامه خواهد داد. دسترسی به نمونه های بزرگ به استاندارد طلای جدید تبدیل خواهد شد، دارایی ارزشمندی که فروشندگان IDP می توانند از آن برای جذب مشتریان جدید استفاده کنند. 

3. مدل های یادگیری ماشین با اشکال جدید رسانه مقابله می کنند

اسناد همه ذاتاً مبتنی بر کاغذ هستند، اما به عنوان یک جامعه، ما بیش از هر زمان دیگری در حال جمع آوری داده های بدون ساختار هستیم. این نوع داده شامل هر چیزی است که از یک الگوی سفت و سخت پیروی نمی کند: به محدودیت های یک شطرنجی در مقابل یک بازی ویدیویی جهان باز فکر کنید.

TikToks، وبینارها، جریان های توییچ؛ همه این اشکال جدید رسانه حاوی انبوهی از بینش های بازار هستند که برای پتانسیل رشد یک سازمان ارزشمند است. اما ویدئوها و تصاویر از دستورالعمل‌های کمی پیروی می‌کنند – هیچ الگوی برای نوع اطلاعاتی که در آن وجود دارد وجود ندارد، که کدنویسی آن را برای رایانه‌ها دشوار می‌کند. 

فناوری بک‌اند که هم زبان نوشتاری و هم زبان گفتاری را ارزیابی می‌کند، پردازش زبان طبیعی (NLP) نامیده می‌شود. NLP زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که بر کمک به ماشین‌ها برای درک و پردازش ویژگی‌های زبان انسان تمرکز دارد. NLP می‌تواند اصطلاحات را انتخاب کند، صفت‌ها و اسم‌ها را تشخیص دهد، و موجودیت‌های خاصی مانند نام مشتری را از یک بلوک بزرگ‌تر متن جدا کند. نینجاهای NLP همچنین مهارت‌های نرم خود را تقویت می‌کنند - این فناوری می‌تواند یک گواهینامه یا توییت را بررسی کند و میزان مثبت یا منفی بودن آن را ارزیابی کند. 

با ظهور NLP، ما می‌توانیم انتظار داشته باشیم که ابزارهای پیچیده‌تری برای پردازش اسناد ببینیم که می‌توانند معنای متنی که پردازش می‌کنند را درک کنند، نه فقط ساختار سند. این برنامه‌های کاربردی جدید مانند خلاصه‌سازی خودکار، ترجمه و پاسخ‌گویی به پرسش را فعال می‌کند.

4. بهبود دقت

مدل های زبان بزرگ (مانند رسانه عزیز ChatGPT) در حال گسترش آگاهی موقعیتی رایانه ها هستند. رایانه ها اکنون می توانند زمینه را درک کنند: آنها یک نامه عاشقانه برای شما می نویسند یا به شما eli5 low-down در مورد فیزیک کوانتومی می دهند. این NLP روی استروئیدها است - ارزشی بیشتر از اخبار بازیگوش مشتریان ناامید دارد که از اسکریپت های LLM برای مذاکره بازپرداخت استفاده می کنند. 

LLM به سیستم‌های IDP کمک می‌کند تا زمینه بیشتری را در اسنادی که دریافت می‌کنند به دست آورند و می‌توانند دقت را بهبود بخشند و ویژگی‌های جدید هوش مصنوعی مانند تولید متن یا تصاویر را فعال کنند. ممکن است بتوانید از آن بخواهید که یک قرارداد فروش جدید بر اساس بندهای قراردادهای قبلی شما بنویسد. بپرسید که چه شرایط قراردادی به طور ناخواسته از یک پیش نویس حذف شده است، زمانی که یک قرارداد مشتری خاص منقضی می شود، یا چه مشتریانی در یک شرط SLA خاص مشترک هستند. در آینده، می‌توانید با اسناد خود مکالمه کنید و انبوهی از بینش‌های تازه را کشف کنید که نوارهای جستجوی امروزی هرگز نمی‌توانند تصور کنند. 

آینده پردازش هوشمند اسناد مملو از امکانات هیجان انگیز است و پتانسیل زیادی برای سازمان هایی دارد که به دنبال ساده سازی فرآیندهای خود، کاهش هزینه ها و بهبود توانایی خود در تصمیم گیری آگاهانه هستند. خواه از طریق یادگیری ماشینی، NLP یا بهبود تجربه کاربر باشد، می‌توانیم مطمئن باشیم که در چند سال آینده شاهد پیشرفت‌های قابل توجهی در این زمینه خواهیم بود که پردازش و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از اطلاعات موجود در اسناد را آسان‌تر و کارآمدتر از همیشه می‌کند.