AIとMLでドキュメントを自動化する方法

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[51CTO.com クイック翻訳] かつて紙は必須の事務用品とみなされ、ほとんどのオフィスでは日常業務を紙に頼っていました。デジタル変革が実現しても、完全にペーパーレスなオフィスを真に実現するには、まだ長い道のりがあります。古代から現代に至るまで、人類は紙の記録に慣れ親しんできました。では、人工知能と機械学習を通じて、ペーパーレス運用とドキュメントの自動化をどのように実現できるのでしょうか?

人工知能や機械学習などの高度なテクノロジーは、企業がペーパーレスオフィスの目標を達成するのに役立ちます。これらのテクノロジーを使用することで、大量の紙に記録されたデータの管理に伴う問題を効果的に解決できます。

ペーパーレスビジネスのコンセプト

ペーパーレスビジネスでは、デジタルデバイスを使用して紙の消費を最小限に抑えます。デジタルでつながった世界では、これは企業に前例のない優位性をもたらします。すべてのデータはクラウドまたはオンプレミスにデジタル形式で保存され、リアルタイムで使用して、運用効率、マーケティング キャンペーン、従業員のエンゲージメントなどに関する貴重な洞察を得ることができます。

機械学習（ML）により、さまざまな業務プロセスを自動化し、次世代のデジタルトランスフォーメーションを実現することが可能になります。企業はすでに、機械学習と人工知能を組み合わせてデジタル化と効率性の向上に取り組んでいます。

機械学習は現代のビジネスでますます普及しつつあります。

ペーパーレス運用のメリット

自動化は現代のビジネスに多くのメリットをもたらします。大量の文書をアーカイブして保管するという面倒な作業が軽減されるだけでなく、企業はデータ管理能力を向上させることもできます。ペーパーレスプロセスを導入すると次のようなメリットがあります。

効率的な文書整理

人工知能と機械学習によるデジタル化により、企業はすべての情報を簡単にアクセスできる形式で整理できるようになります。これにより、従業員が文書の検索に多くの時間を費やす必要がなくなり、時間が節約されます。さらに、デジタル情報の出所を追跡できるため、リモートワークの効率が向上し、本人確認がさらに強化されます。

高いセキュリティ

紙ベースのデータ保存の最大の欠点の 1 つは、データのセキュリティです。従来、オフィス文化ではデータ保護が真剣に受け止められておらず、重要な情報は一般にファイリングキャビネットなどの場所に保管されています。

必然的に、これらの方法ではデータの盗難や破損が発生しやすくなります。ペーパーレス化により、企業はデータをバックアップし、パスワードで保護し、安全対策を講じることができるため、セキュリティ対策が強化されます。

経費を削減

紙を使用してデータを保存するのは面倒でコストもかかります。企業は、紙、コピー機、メンテナンスのコストを削減することで、毎年数百万ドルを節約できます。さらに、企業はこれらのファイルを保存するために貴重なスペースを無駄にする必要がありません。

ペーパーレスのデジタル化により、どこからでも簡単にデータにアクセスできるようになるため、従来の方法でデータを物理的に転送するよりもコストが削減されます。

さらに深く掘り下げる

保存された大量のデータにより巨大なデータプールが構築され、そこからさらに価値のある情報を抽出できるようになります。企業はデータを分析することで効率を向上できるだけでなく、マーケティング マネージャーはさまざまな活動から収集したリアルタイム データを活用してマーケティング戦略を策定でき、R&D チームや生産チームは顧客の好みをより深く理解できるようになります。

機械学習と人工知能はデータ分析機能を強化し、組織のプロセスを顧客のニーズや好みに近づけることができます。

業界の使用事例: 最も恩恵を受けるのは誰でしょうか?

1. 法律事務所

AI/ML ベースのペーパーレス ワークフローにより、法律事務所の効率が大幅に向上します。伝統的に、法律専門職は、何千もの訴訟案件の選別、過去のケーススタディの検討、法的契約の調査など、労働集約的な仕事であると考えられてきました。

AI は、データの分析と処理における人間の介入を減らすことができるため、弁護士、弁護士、法律事務所は、クライアントへのアドバイスや法廷での控訴に多くの時間を費やすことができます。人工知能 (AI) テクノロジーにより、法的契約を記録および保存し、契約の期限切れや更新時にリマインダーを送信できます。法的文書を校正して、数秒で貴重な情報を見つけることもできます。法制度にとって、AI はペーパーレスの訴訟や裁判の未来への鍵となります。

2. 自動車産業

自動車業界は、AI/ML イノベーションの最大の受益者の 1 つです。機械学習により、自動車工場では生産プロセス中に大量のデータを自動的に分析および処理できるようになります。

さらに、自動車事故が発生した場合、フォームの送信が自動化されるため、AI によって請求手続きの作業負荷が軽減されます。さらに、ML アルゴリズムにより、車両をクラウド インフラストラクチャを通じてメーカーに直接接続できるため、顧客は紙のフォームを提出することなく、リアルタイムでリモート診断サポートを受けることができます。つまり、修理、サービス、および一般的なパフォーマンスの問題を、紙を必要とせずにリアルタイムで報告できるということです。

3. 保険

保険業界では機械学習を使用して請求を自動化することができ、顧客サービス プロセスにまったく新しいエクスペリエンスをもたらすことができます。機械学習と人工知能を使用して、リスクを評価し、各戦略の効果的な価格設定モデルを予測する高度な評価システムを作成します。これらのプロセスはすべて自動化できるため、リスクを分類するための人間のエージェントによる手動介入が削減されます。

さらに、大量の請求データ、保険給付、医療/個人記録をペーパーレスで管理することで、ワークフローを合理化します。クラウドに保存されたデータは、人工知能アルゴリズムによって使用され、保険契約者に関するリアルタイムの情報を取得し、不正検出プロセスの効率を向上させることができます。

要約する

人工知能・機械学習は、さまざまな業界に前例のない変化をもたらすでしょう。人工知能と機械学習の技術が成熟するにつれ、中小企業と大企業はペーパーレスの未来に向けて大きな一歩を踏み出そうとしています。運用コストを削減するだけでなく、既存のビジネス プロセスの全体的な効率も向上します。上記で提案した業界の使用例は、おそらく氷山の一角に過ぎません。

将来には無限の可能性があります。既存のビジネス プロセスに基づいて、ビジネス運営に適したカスタマイズされたソリューションを構築します。

原題: AI と ML によるペーパーレス運用とドキュメント自動化の実現、著者: Namee Jani

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]