Журнал о системах электронного документооброта (СЭД)
Учебники Просто о СЭД ЭП/ЭЦП Внешний документооборот Цифровая трансформация Эксперты
Тренды, мобильность и контент в жизни

Будущее управления контентом и искусственного интеллекта

  1 комментариев Добавить в закладки

Тревис Уилан, главный инженер RhinoDox

Блог Header_The Будущее управления контентом и искусственного интеллекта_11 / 1

Как интеллектуальные сервисы изменят управление корпоративным контентом

В январе 2017 года Gartner опубликовал статью под названием «Смерть ECM и рождение Content Service», в которой говорится, что концепция Content Service – улучшенное определение системы управления корпоративным контентом (ECM). Основное отличие в том, что Content Service подразумевает более стратегический подход к управлению контентом, а не только платформу для управления предприятием.

Вместо поиска одной мощной системы и попыток интегрировать ее с системами бэк-офиса, лучше сосредоточиться на конкретных проблемах и найти решения для них. Если управление контрактами – проблема, нужно найти хорошее решение для управления контрактами и развернуть его. Если проблема в управлении персоналом, следует развернуть HR-платформу.

Развитие основных методов машинного обучения оказало серьезное влияние на все аспекты технологий и бизнеса. Любой, кто игнорирует искусственный интеллект (ИИ), будет оставлен позади.

Итак, что происходит, когда мы добавляем интеллект в Content Services?

Прежде чем углубляться в вопрос стоит обозначить, что подразумевается под словом «интеллект». В этом контексте интеллект – это когда технологии принимают решения, которые традиционно оставались за людьми. Это может потребовать применения сложных алгоритмов машинного обучения, а может оказаться так, что достаточно автоматизации процесса с использованием определенных критериев (например, с заданными условиями if-else).

Одно из самых больших разочарований, которое мы видим сегодня в программных продуктах для управления контентом, – сложность организации и индексирования документов и другого контента. Что, если мы сможем решить эту проблему, используя вышеупомянутый «интеллект»?

Используя несколько общих методов машинного обучения, ИИ может распознавать и извлекать смысл из содержания документов:

  • идентифицировать людей, места или компании, обсуждаемые в документе.
  • группировать подобные документы на основе их содержимого, используя так называемую «текстовую кластеризацию» (многие службы агрегирования новостей, такие как Новости Google, используют этот подход для группировки связанных статей по темам и категориям).

Когда документы будут автоматически загружаться в систему, повысится общая производительность, снизится количество ошибок и прочих упущений из-за человеческого фактора, но самое главное – пользователям будет легче принять систему и начать в ней работать. 

Используя более сложные методы анализа текста, можно извлекать указанные в документах суммы и оценивать их значение в более широком контексте. Например, довольно сложно идентифицировать и извлекать денежные суммы из контракта. Применяя контекстный анализ, можно определить значение этой суммы – только понять, к чему относится эта сумма сложно: то ли цена продажи имущества, то ли общая сумма кредитного соглашения. Когда это будет делать система автоматически, мы сможем значительно ускорить процесс рассмотрения контрактов, не упуская важных моментов.

Идем дальше, как можно уменьшить риски в контрактах и ​​сделать аудиты менее рутинными? Анализируя все прошлые контракты и зная, какие условия являются проблематичными с точки зрения аудита, ИИ может помечать новые документы, которые соответствуют проверенным шаблонам. «Рискованные» контракты же будут направлены на более тщательное рассмотрение. 

Аудиторы уже начинают применять машинное обучение в своих рабочих процессах для повышения их эффективности и точности, и предприятия должны принять эти новые технологии.

Как меняется производительность и рабочие процессы, когда в игру вступает ИИ

Искусственный интеллект может изменить способ ведения бизнеса во многих областях. Когда Content Service и ECM применяют ИИ и машинное обучение, возможности бесконечны. Автоматизируя рутинные и сложные задачи, мы увидим резкое повышение производительности на всех уровнях.

Будущие ECM-системы будет представлять собой интеллектуальные контент-платформы (Content Service Platform), которые сочетают машинное обучение и аналитику данных с более традиционными подходами в управлении контентом.

 

Перевод: Екатерина Михеева

Источник: Rhinodox

Похожие записи
Комментарии (1)
Виталий Астраханцев 24 сентября 2018 г. 10:43  

Еще до того, как AI получил свою популярность для принятия многих управленческих решений начали использовать Big Data - накопленный опыт и разрезы данных, не заметные на первый взгляд. Первым этапом использования AI для его органичного встраивания в информационную систему предприятия является, на мой взгляд, как и указывает автор статьи - выделение данных из хранимых и заносимых документов для расширения имеющейся информационной базы. Как только этот этап будет завершен, когда появится большее доверие к AI можно будет говорить о помощи в принятии решений на основе обработки AI всей имеющейся в информационной сети предприятия информации.

Сейчас обсуждают
Больше комментариев