人工智能（AI）正在彻底改变业务流程，从供应链管理到零售，再到金融、索赔处理和客户支持。超过35%的全球公司使用某种类型的人工智能，这一数字只会增加。为什么人工智能的使用会增加？部分原因是人工智能给基于智能自动化的解决方案带来了改进。

人工智能加速并顺畅了耗时的过程，如文档分析（零基础学习）和信息检索（快速搜索“黑暗”非结构化内容）。当AI工具成为文档捕获平台工具集的一部分时，其好处是显而易见的。本文将研究智能文档处理（IDP）产品中基于人工智能的文档分析如何从根本上使任何组织受益。

文档分析

人工智能支持的文档分析可以通过解释文本、图像和笔迹来提取有用的内容信息。作为人工智能的子集，自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和计算机视觉（CV）可以对关键数据点进行分类、总结和提取，对数据提取和检索进行分类，并管理和利用大量信息。然而，要实现这些优势，必须遵循一个谨慎的过程：

文件上传及预处理：不同格式的文件上传至系统后，进行预处理。在预处理过程中，对文档进行清理、格式化和数字化转换，使其适合于分析。

文档分类和信息提取：文档分类涉及根据文档的内容或结构将文档分类为预定义的类或类别。然后，信息提取算法从文档中识别和提取关键数据点或实体。这些信息可以是姓名、日期、金额或具体条款。

数据验证和错误处理：一旦提取了信息，它将经历数据验证和错误处理过程。此步骤涉及根据预定义的规则或标准验证提取的数据，以解决可能出现的任何不一致或错误。

可视化和表示：分析和验证的数据以用户友好的格式可视化，以方便解释和决策。例如图表、图形或报告。

人工智能的影响：合规性、市场分析等

通过提供一致的结果和检测错误，人工智能显著加快了文档处理。人工智能的结果可以在优化资源利用和允许组织快速准确地处理大量文档方面找到。此外，人工智能通过从文档中提取有价值的见解和自动化任务（如趋势识别）来提供及时准确的信息。数据提取还可以加快决策速度，减少错误，并允许组织预测市场变化和应对即将到来的监管要求。

在合规性服务中，人工智能识别潜在风险或偏离法规，允许主动补救。通过减少劳动密集型的合规性检查，人工智能简化了流程，并有助于降低处罚风险。

随着文档数量的增加，可以分配人工智能资源以适应工作负载，允许组织根据业务增长或需求波动扩展其文档管理流程。人工智能还通过自动化数据输入、分类和提取来最大限度地降低劳动力成本。人工智能系统可以快速处理文档，节省人力资源、时间和潜在的错误。

人工智能：一个与行业无关的工具？

人工智能可以通过提取姓名、地址、身份证号码等关键信息，对护照、驾照、水电费等进行分析，验证身份。此流程还可以加快客户的入职速度，并增强安全性，以更好地预防欺诈措施。

人工智能通过从医疗记录中提取和分析数据来识别有助于早期疾病检测和个性化治疗计划的模式和趋势，从而提高医疗保健领域的患者护理和运营效率。此外，人工智能已被证明可以通过自动化保险索赔和患者计费的各个方面来简化管理任务，减少错误和处理时间。它还通过自动识别和标记文档中的不一致性来帮助遵循HIPAA。

在政府机构中，人工智能通过自动化处理大量文书工作（如税务申报、拨款申请和公共记录），帮助管理非结构化数据、电子邮件和文件。该流程通过简化签证和公民身份申请等文件，大大减少了耗时的任务和处理时间。此外，它还通过从立法文件、报告和公众反馈中提取相关信息，帮助进行政策分析。

在房地产领域，人工智能通过自动组织合同和财务报表中的数据，简化了房产清单和交易的管理。它可以分析和验证与物业历史、分区法规和合规记录相关的大量文件。此外，人工智能还可以通过分析报告和经济数据来识别市场趋势并提供见解。

一个悬而未决的问题是人工智能大型语言模型（LLM）与更传统和经过时间考验的ML处理的有效性和潜在成本。例如，AI是否提供了具有可接受的领域级识别精度的文档分类？

为工作选择合适的人工智能工具

木匠在切割时也有多种锯子可供选择，企业有不同的IDP文档处理工具和人工智能选项来优化效率。以下是自动化解决方案提供商应该考虑的一些利用人工智能的优秀IDP工具：

1. Hyland IDP

Hyland的智能文档处理（IDP）利用ML、NLP和光学字符识别（OCR）来处理非结构化和半结构化数据。这些工具减少了手工数据输入，从而最大限度地减少了错误并加快了文档处理。它的主要特性包括智能文档捕获、自动数据提取和验证，以及与现有业务流程和企业系统的集成。该平台是可伸缩的，并使用低代码环境，使其具有可适应性，并且易于跨不同行业部署。

2. IBM Watson Discovery与IBM Datacap

带有IBM Datacap的IBM Watson Discovery通过自动化业务文档提取、充实和查询，从大量非结构化数据中提取见解。这一工具在实现更快和更准确的决策过程方面特别有效。例如，法律部门可以快速分析文件，提供相关的案件信息，提高效率和客户服务。

3. ABBYY FlexiCapture和ABBYY Vantage

ABBYY FlexiCapture和ABBYY Vantage结合了OCR、智能字符识别（ICR）和ML来提取和验证结构化和非结构化数据。该平台支持实时捕获、高级分类和自动学习，通过用户交互实现快速部署和持续改进。它还与机器人流程自动化（RPA）和业务流程管理（BPM）系统等应用程序集成。它在基于云的基础设施上运行，在微软Azure上托管可扩展性和安全性。ABBYY通过无代理监控、预构建测试、自动解析和实时用户活动数据等功能，为企业内容管理（ECM）带来了全面的可见性。这些特性允许在不干扰现有系统的情况下轻松部署。不需要编码，自动解决功能有助于快速解决问题。

4. OpenText智能捕获

捕获解决方案自动扫描、捕获和生成带有图像文件和OCR文本的元数据。该信息被迁移到ECM系统，允许基于元数据搜索资产，并使用文档成像软件查看它。OpenText Intelligent Capture使用机器学习和人工智能来自动化手动内容流程，如应付账款、回档转换和入职，并将纸质和数字内容转换为可操作的数据。这使组织能够安全有效地将信息路由到正确的用户和系统，确保在需要的时间和地点提供准确的信息。

5. Tungsten TotalAgility

Tungsten TotalAgility是一个统一的智能自动化（IA）平台，它利用先进的人工智能（AI）来自动化内容密集型工作流程并解锁实时业务洞察力。TotalAgility通过将智能自动化与生成式人工智能相结合，简化了各个行业的业务流程。该解决方案简化了从客户登记和贷款处理到索赔管理、库存管理等工作流程。

人工智能不是万灵药

虽然人工智能为基于IDP的解决方案提供了巨大的希望，但涵盖利益、治理、价值度量和ROI的可靠业务问题评估应该是人工智能解决方案分析的一部分。人工智能是工具带中的另一种工具，但并不是所有文档处理挑战的“答案”。

人工智能正在成为任何组织运作的标准组成部分，这是创新商业技术的范式转变。利用人工智能简化信息管理和工作流程的企业将实现显著的优化优势。然而，无论IDP解决方案提供商是谁，公司都必须有一个文档可观察性平台，以减少停机时间，并了解处理和中断。适当的IDP可观察性解决方案将使IT人员能够以单一的玻璃视图查看文档流，以确保AI有信息可以消化（也称为训练）以产生上述好处。