公司能够将处理时间和成本减少 50%

使用人工智能驱动的企业内容管理 (ECM) 系统,公司能够将处理时间和成本减少 50% 以上,并使员工更容易找到相关信息。我们来一起看看在 ECM 中的 AI 用例,例如文档/流程自动化、促进协作和内容管理。

ECM 中有哪些 AI 应用?

l  文件处理
文档无处不在,它们可以归类为半结构化数据。某种类型的所有文档都包含某些特定数据。例如,所有发票都包括发件人和收件人,所有合同都包括协议方、条款、协议日期等。公司、个人和政府使用文件相互交流。文档是通信的重要组成部分。

l  单据拆分
公司经常从客户那里收集多个文件并将它们合并在一个文件中。例如,签证申请机构可能会收集您的身份证、护照、银行详细信息等的副本,并将所有这些文件扫描到一个专用于您的申请流程的文件中。ECM 将这些文件拆分为单独的文档并归档到同一文件夹中,以便对其进行处理。

l  文件分类
不同的文件需要不同的处理步骤。例如,发票需要支付给供应商,员工提交的收据作为报销支付等。不同类型的文件可以合并提交给公司。例如,供应商可能会将合同与发票一起发送,而这些文件需要以不同的方式进行处理。因此,识别正确的文档类型对于自动化文档处理很重要。
人工智能驱动的ECM 系统可以对文档进行分类,并存储安全可靠的环境中。机器学习算法从现有数据中学习,为企业提供更有效的服务。因此,公司现有文档中的信息作为学习基础,它们存储系统中为人工智能提供数据基础。与此同时根据文档类型,可以触发特定的工作流程以实现自动化。

l  文档数据采集
通过人工智能的机器学习模型,文档数据捕获技术可以从文档中高精度地提取数据

l  捕获/提取数据处理
捕获数据后,可以对其进行分析、验证或补足,从而确保端到端的流程自动化。例如,语义分析和自然语言处理技术可用于分析从文档中捕获的文本数据。如果您想了解有关文档处理的更多信息,请随时查看Share Creators关于文档自动化和合同自动化的文章。

l  非结构化数据处理
电子邮件、视频、音频文件被归类为非结构化数据,因为非结构化数据不包括除某些元数据之外的任何常见数据(例如电子邮件,除了如发件人、收件人和电子邮件交付日期)。这些数据也需要进行分析和处理。

l  电子邮件
例如,人工智能驱动的 ECM 系统可以分析电子邮件和其他非结构化文档中使用的语言,通过分析文档上下文信息,得到员工、项目和客户的关系。

l  视频
物体检测和动作识别等技术被广泛应用于体育行业来分析比赛或球员。俱乐部经常在他们的训练设施中建立视频记录系统以提取训练数据,这有助于教练以数据驱动的方式为真实比赛制定战略和战术。可以通过分析训练/比赛视频来识别关于球员的健康状态或球员属性的信息,并且可以向球员提供个性化的训练或饮食计划。
视频也被广泛用于商业和通信目的。然而,许多行业都缺乏从视频中提取数据和对这些视频的分析。公司可以使用 AI 集成的 ECM 通过分析视频内容更好地了解他们的客户、员工或他们的业务流程。

l  其他
图像识别和语音识别等人工智能技术可以从图像和音频文件中提取信息。例如,上传到 ECM 系统的图像可以被图像识别系统自动标记,图像的内容可以被标记为文本而无需人工干预。同样,音频文件可以转录成文本文件。

l  内容管理
a. 高级内容保护
个人身份信息通过多级加密受到严格保护,公司通过ECM保护客户的敏感数据和隐私。通过人工智能和数据屏蔽技术提供支持的ECM有助于保护存储在系统中的内容,并最大限度地降低数据泄露的风险。
基于 AI 的 ECM 系统可以识别敏感数据,例如客户的银行账户或税务文件,并提出修改建议。识别敏感数据和机密文档还可以帮助 ECM 区别对待这些内容,并自动将它们存储在具有更好保护的环境中。
b. 回收内容
公司通常将各种数据存储在信息孤岛中,随着时间的流逝,一些内容会被丢弃在那些数据或文件格式过时的孤岛中。据Gartner 称,80%的企业数据是非结构化的。具有 AI 集成的 ECM 系统可以读取和处理这些非结构化数据、更新格式并提取信息。因此,可以将旧数据转换为可搜索的格式,通过将 AI 集成到 ECM 系统中,可以从历史数据中得出新的见解。

Share Creators的人工智能服务使用户能够自动化关键文档处理工作流程,并通过采用自然语言分类、光学字符识别、语义推理等技术从这些文档中提取有价值的知识:

综合能力

a.    合作
通过版本控制和搜索功能,ECM 改善了来自不同部门的员工的协作。人工智能驱动的 ECM 可以使这种合作更进一步。

b.   改进的搜索功能
ECM 系统还帮助员工检索他们正在寻找的信息或文件。据Gartner 称,语音驱动的搜索查询将成为主导搜索模式,人工智能驱动的 ECM 系统可以提供这种服务。

c.    流程自动化
AI 集成的 ECM 系统还使公司能够自动化其业务流程,例如发票处理。要更好地了解流程自动化。

ECM 统中使用 AI 的公司的示例案例研究有哪些? 

尤其是拥有复杂文档和数据的大公司正受益于在其 ECM 中采用 AI 技术。我们正在编制一份此类案例研究的清单。

ECM 供应商如何将 AI 集成到他们的解决方案中?

Share Creators Orange:

Share Creators Orange是人工智能驱动的ECM,并通过人工智能技术实现了企业级搜索。Share Creators Orange应用机器学习算法来发现文档、对文档进行分类、进行内容分析和部署模式分析。

Share Creators Orange技能:

  • 自定义图像洞察

  • 通过 Share  Creators Orange 自定义文档洞察,允许根据概念、实体或关键字自动标记文档。

借助 Share Creators Orange,企业可以通过视频转换改进数字资产管理。此外,还能够显示有关图像或非图像文档的详细信息。Share Creators Orange还对文档搜索和选择进行了改进。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 220,137评论 6 511
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,824评论 3 396
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 166,465评论 0 357
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 59,131评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 68,140评论 6 397
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,895评论 1 308
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,535评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,435评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,952评论 1 319
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 38,081评论 3 340
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,210评论 1 352
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,896评论 5 347
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,552评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,089评论 0 23
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,198评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,531评论 3 375
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,209评论 2 357

推荐阅读更多精彩内容

  • 依据Nitro的调查,员工平均花费50%时间用来准备和创建文档,你更想不到的是寻找文档要占日常工作时间的21%。 ...
    ShareCreators阅读 366评论 0 0
  • 16宿命:用概率思维提高你的胜算 以前的我是风险厌恶者,不喜欢去冒险,但是人生放弃了冒险,也就放弃了无数的可能。 ...
    yichen大刀阅读 6,055评论 0 4
  • 公元:2019年11月28日19时42分农历:二零一九年 十一月 初三日 戌时干支:己亥乙亥己巳甲戌当月节气:立冬...
    石放阅读 6,885评论 0 2