如何通过AI和ML实现文档自动化

人工智能和机器学习等先进技术能够帮助企业实现无纸化办公的目标。使用这些技术，可以有效地解决与管理大量纸上记录数据的相关问题。

无纸化企业的概念

无纸化企业使用数字设备，最小化耗纸量。在一个数字互联的世界里，这给了企业前所未有的优势。所有数据都是数字存储的，存储在云上或内部，可以实时使用这些数据来获得关于运营效率、营销活动、员工敬业度等方面的宝贵见解。

机器学习(ML)通过自动化若干业务操作流程，使实现下一代数字转型成为可能。企业已经在努力将机器学习和人工智能结合起来，实现数字化，提高效率。

机器学习在现代企业中的普及率越来越高。

无纸化操作的好处

自动化可以为现代企业带来许多好处。不仅可以减少归档和存储大量文档的繁琐工作，而且企业可以改进其数据管理能力。以下是采用无纸化流程的一些好处：

高效的文档组织

通过人工智能和机器学习实现的数字化使公司能够以易于访问的格式组织所有信息。这节省了时间，因为员工不必将大量的时间浪费在搜索文档上。此外，这也提高了远程工作效率，并进一步加强了身份验证，因为数字信息的来源可以被追溯。

安全性高

基于纸张的数据存储的最大缺点之一是数据的安全性。按照惯例，办公室文化并不重视数据保护，一般将关键信息存储在文件柜或其他类似的地方。

不可避免地，这些方法都容易导致数据被盗或损坏。无纸化办公加强了安全措施，因为公司可以备份数据，通过密码保护数据，并采取安全防护措施。

减少开销

使用纸张来存储数据是一件既繁琐又昂贵的事情。公司可以通过减少纸张、复印机设备和维护成本，每年节省数百万美元。此外，公司不必浪费宝贵的空间来存储这些文件。

无纸数字化使人们在任何地方都可以方便地获取数据，这相比使用传统方法进行数据的物理传输的花费更少。

深入挖掘

大量存储的数据构建了一个巨大的数据池，从中挖掘出更有价值的信息。企业不仅可以通过分析数据提高效率;营销经理还可以利用从各种活动中收集的实时数据制定营销策略;研发生产团队还可以更好的了解客户的偏好。

机器学习和人工智能可以增强数据分析能力，使组织过程更接近客户的需求和偏好。

行业用例：谁将受益最多?

1. 律师事务所

基于AI/ML的无纸化工作流程将显著提高律师事务所的效率。传统上，法律行业被视为一项劳动密集型的工作——浏览成千上万的法律案例文件，回顾过去的案例研究，审查法律合同等等。

人工智能可以减少对数据分析和处理的人工干预，让代讼者、律师和法律公司有更多的时间为客户提供建议和在法庭上上诉。通过人工智能(AI)技术，可以记录保存法律合同，并在合同到期或续签时进行提示，还能校对法律文件，在几秒钟内找到有价值的信息。对于法律体系而言，人工智能是未来无纸诉讼和审判的关键。

2. 汽车行业

汽车行业是AI/ML创新的最大受益者之一。机器学习使汽车工厂自动分析和处理生产过程中的大量数据。

此外在发生车辆事故时，人工智能也有助于减少提交索赔的工作量，因为表单提交已经实现自动化。此外，ML算法允许客户实时获得远程诊断支持，而无需提交纸质表单，因为车辆可以通过云基础设施直接连接到制造商。这意味着维修、服务和一般性能问题可以实时报告，而不需要纸张。

3.保险业

保险行业可以使用机器学习来实现索赔的自动化，这将为客户服务过程带来全新的体验。通过机器学习和人工智能来创建复杂的评级系统，用于评估风险和预测每个策略的有效定价模型。所有这些流程都可以自动化，从而减少了人工代理对风险进行分类的手工干预。

此外，通过无纸化管理大量索赔数据、保单福利、医疗/个人记录来简化工作流程。存储在云上的数据可以被人工智能算法用于获取投保人的实时信息，并提高欺诈检测过程的效率。

总结

人工智能/机器学习将会给各个行业带来前所未有的变革。随着人工智能和机器学习技术的不断成熟，中小企业和大型企业即将朝着无纸化的未来迈出实质性的一步。它不仅会降低操作成本，而且将提高现有业务流程的整体效率。上面建议的行业用例或许只是冰山一角。