乱雑なファイルキャビネットとはお別れしましょう! AI ドキュメント管理システムの 7 つのメリット

乱雑なファイルキャビネットとはお別れしましょう! AI ドキュメント管理システムの 7 つのメリット

[[341868]]

従来のファイリングキャビネットは、契約書、ベンダー契約書、入社書類、その他の書類で乱雑になっており、生産性を低下させています。 Xerox によると、中小企業は文書管理の問題に対処するために時間の 46% を無駄にしているそうです。

この記事では、AI 対応のドキュメント管理システムに切り替えることで生産性を最大化する方法を説明します。

例を見てみましょう

購買会社は文書があることは分かっているものの、それを見つけることができません。法律事務所は手元にいくつかの文書があるものの、事件に関連する他の文書を見つけることができません。さて、適切な文書を見つけるのにどれほどの困難が伴うか想像してみてください。明らかに、これは彼らの文書管理システムが非効率的で扱いにくいことを示していました。あなたが彼らの立場だったら、次の 2 つのうちのいずれかを行うことができます。

· 干し草の山から針を探し続ける、つまり、ファイルの山から目的のファイルを探し続けます。

AI を搭載したスマート ドキュメント管理システムを統合して、どこからでもデータをすばやく分類してアクセスできるようにします。

私の意見では、後者を選ぶべきです。 AI 対応のスマート ドキュメント管理システムは、手作業の負担を軽減し、ワークフローのあらゆるステップを簡素化して、より優れた高速な作業を実現します。 AI は情報の取得から保存、検索に至るまで、情報の管理、作成、使用の方法に革命をもたらしています。

この記事では、AI 対応のスマート ドキュメント管理システムが現代の職場にどのような革命をもたらしているのか、そしてなぜそれが必要なのかを説明します。

1. 自動分類と処理

人工知能は文書管理の世界を大きく改善しました。文書の内容を読み取り、人間の介入なしに自動的に分類および処理できます。ドキュメント管理ソフトウェアに保存するドキュメントが多ければ多いほど、対象ユーザーのやり取りをより正確に理解し、情報をより適切に分類および処理できるようになります。

2. 手動プロセスを自動化する

ほとんどの組織は、情報を保存し、管理し、必要に応じて取得することに努めています。インテリジェントなドキュメント管理ソフトウェアを使用すると、この面倒な作業を自動化できるため、他の重要なビジネス業務に集中する時間を確保できます。

契約書、解雇通知書、申請書、変更注文書、その他の重要な紙文書など、5 つの異なる文書が 5 つの異なる場所にあり、それらを 1 つのファイルにまとめたいとします。手動のドキュメント管理シナリオでは、各ドキュメントを見つけて 1 つのファイルに結合するのに時間がかかります。

ここで、スマートなドキュメント管理ソフトウェアが役に立ちます。すべての紙文書をデジタル化し、分類してタグ付けし、クラウドに保存します。そのため、次に特定のドキュメントを探すときには、タグを入力して数秒で見つけることができます。これは、困難な作業である迅速な対応でチーム内でのコラボレーションとエンゲージメントを可能にするのにも役立ちます。

3. データ抽出

中小企業は毎日膨大な量のデータを生成します。したがって、特定のタスクを実行するには、データを合理化し、重要な情報を抽出する必要があります。 DMS は新しいデータを正確かつ迅速に抽出し、データ抽出レベルを向上させることができます。機械学習、予測分析、データ視覚化を使用して、ドキュメントに含まれるデータを処理します。

たとえば、Google の Document AI は、構造化データと非構造化データから分析情報を導き出すことで、運用コストを削減し、効率を向上させます。さらに、すべてのデータ (構造化データと非構造化データ) を自動化および検証して、ドキュメントの正確性と一貫性を確保します。最も優れている点は、ドキュメントをクラウドに保存するため、いつでも取得できることです。

4. ビジネスインテリジェンスを刺激する

プロジェクト マネージャーを募集していて、毎日大量の履歴書を受け取るとします。採用マネージャーが各履歴書を手動で確認するのは時間がかかり、面倒です。

AI を搭載した文書管理システムは、採用担当者が入力したキーワードに基づいて履歴書を分類できるため、必要な情報を正確に取得できます。これにより、仕事に関係のない履歴書も含め、すべての履歴書を確認する時間も節約できます。

5. ドキュメントのクラスタリング

望ましい結果を得るためにドキュメントに対してプログラムによる操作を実行する必要性がかつてないほど高まっています。ドキュメント管理システムは、ドキュメント スタックをさまざまなトピックまたは階層に分割します。 2 つのドキュメント間の関係を理解し​​、結論を導き、それらの類似点を見つけます。これにより、分類、整理、ドキュメントの検索が簡単になります。

ドキュメントのクラスタリングは、法律事務所、調達会社、IT 企業、その他のドキュメントを大量に扱うサービス プロバイダーに役立ちます。ソフトウェアは情報をさまざまなクラスターに分類し、必要に応じて関連性と類似性に基づいて情報を抽出します。 10 年以上前に作成された文書でも簡単に処理できます。さらに、DMS は変更を保存して追跡するため、ドキュメントを完全に制御できます。

6. 集約されていない情報の構築

現代の企業が収集するデータの 80% は非構造化されています。私たちはほとんどの場合、電子メール、テキスト メッセージ、手紙、フォームなど、すべて非構造化データを通じてコミュニケーションを行っています。これにより、多くの混乱やコミュニケーションギャップが生じ、作業の進行が遅くなり、組織に回復不可能な損害が発生します。

ドキュメント管理システムは傘のような役割を果たし、すべての情報を一元的な場所に保存するため、さまざまな形式のコミュニケーションを安心して使用できます。

7. 安全なアクセス

データが今日企業にとって最も価値のある資産であることは誰もが知っています。そのため、データに変更があった場合、会社は困った状況に陥る可能性があります。企業が手動で文書を管理する場合、データ侵害の被害に遭いやすくなることは容易に理解できます。

スマートなデータ管理システムにより、統合された環境で作業できるようになり、データ漏洩やデータ盗難の問題を軽減できます。さらに、不正アクセスを防ぐためにドキュメントをパスワードで保護する機能も提供します。また、個人データへの不正なアクセス要求を検出し、それらの要求を拒否します。

さらに、AI を搭載した DMS は、データの冗長性やデータ エラーを削減し、ドキュメントの紛失を防ぎます。つまり、ドキュメント管理システムは、さまざまなデータ セキュリティの脅威から組織を保護できると言えます。

今日のビジネスに文書管理システムは必要ですか?

AI 対応のスマート ドキュメント管理システムは、オフィスや外出先での共同作業の方法に革命をもたらし、企業にとって大きな恩恵をもたらします。

DMS は、日常的なタスクを自動化し、重要な責任に時間を費やせるようにすることで、スマートな職場環境の構築を支援します。情報をクラスターに保存することで混乱を解消し、必要なときに必要な情報を提供してデータを保護します。スマート DMS は 24 時間体制でサービスを提供でき、決して疲れることはありません。

この記事はWeChatの公開アカウント「Reading the Core」から転載したもので、以下のQRコードからフォローできます。この記事を転載する場合は、Duxinshu の公開アカウントにご連絡ください。

  1. マイクロソフトはWindows 10の最悪の問題である恐ろしいアップデートを修正することを決意している
  2. Kafka の設計原則の詳細な説明
  3. 開発効率をN倍向上させる20以上のコマンドラインツールを素早く収集
  4. Linux 侵入トレースのクリーニングのヒント
  5. とんでもない?ポリモーフィズムを知らないのに、Javaを知っていると言う

<<:  国家戦略科学者としてトップのAI研究者である朱松春氏は中国に戻り、北京総合AI研究所を設立した。

>>:  製品の価格については心配しないでください。AI が教えてくれます!

ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

汎用人工知能について

汎用人工知能と人工知能の未来を探ります。汎用人工知能 (AGI) は、人工知能 (AI) 研究の分野...

...

...

DAMOアカデミー物流ロボットQA

1. 物流ロボットとは?物流ロボット「Xiaomanlu」は、ターミナル物流シナリオ向けに設計され...

...

5つのAI技術トレンドが私たちの労働環境を根本的に変える

[51CTO.com クイック翻訳] 現在、人工知能技術に対する人々の見解は主に2つの陣営に分かれて...

...

...

携帯電話に搭載された3D姿勢推定は、モデルサイズが類似モデルの1/7しかないが、誤差はわずか5cmである。

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

2D ガール ジェネレーター、駆動可能なニューラル ネットワーク... 2019 年の優れた機械学習プロジェクト 17 選

2019 年のベスト オープンソース プロジェクトを選択するために、Medium のネットユーザーが...

AIの新たな方向性:敵対的攻撃

[[249559]]近年のAI分野を調査していく中で、近年、世界中の研究者の視野の中に敵対的攻撃とい...

Python の高度なアルゴリズムとデータ構造: コレクションの高速クエリとマージ

コード設計では、このようなシナリオによく直面します。2 つの要素が与えられた場合、それらが同じセット...

Google: 人工知能、機械学習などを Wear OS オペレーティング システムに統合

[[244954]]最近、上海世界博覧センターで 2 日間にわたる Google 開発者会議 (Go...

フォーカス | 機械学習に役立つ 7 つのクラウド コンピューティング サービス

データ分析は、多くの組織がクラウド コンピューティング プラットフォーム上で実行する主要なコンピュー...