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[導讀] 紙張一度被人們作為必需的辦公用品,大多數(shù)辦公室都依靠紙張來完成日常的任務(wù)。即使在數(shù)字化轉(zhuǎn)型,真正實現(xiàn)完全無紙化辦公還有很長的路要走。從古至今,人類已經(jīng)習慣于紙張記錄的形式。那么如何通過人工智能和

紙張一度被人們作為必需的辦公用品,大多數(shù)辦公室都依靠紙張來完成日常的任務(wù)。即使在數(shù)字化轉(zhuǎn)型,真正實現(xiàn)完全無紙化辦公還有很長的路要走。從古至今,人類已經(jīng)習慣于紙張記錄的形式。那么如何通過人工智能和機器學習實現(xiàn)無紙化操作和文檔自動化呢?

人工智能和機器學習等先進技術(shù)能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)無紙化辦公的目標。使用這些技術(shù),可以有效地解決與管理大量紙上記錄數(shù)據(jù)的相關(guān)問題。

無紙化企業(yè)的概念

無紙化企業(yè)使用數(shù)字設(shè)備,最小化耗紙量。在一個數(shù)字互聯(lián)的世界里,這給了企業(yè)前所未有的優(yōu)勢。所有數(shù)據(jù)都是數(shù)字存儲的,存儲在云上或內(nèi)部,可以實時使用這些數(shù)據(jù)來獲得關(guān)于運營效率、營銷活動、員工敬業(yè)度等方面的寶貴見解。

機器學習(ML)通過自動化若干業(yè)務(wù)操作流程,使實現(xiàn)下一代數(shù)字轉(zhuǎn)型成為可能。企業(yè)已經(jīng)在努力將機器學習和人工智能結(jié)合起來,實現(xiàn)數(shù)字化,提高效率。

機器學習在現(xiàn)代企業(yè)中的普及率越來越高。

無紙化操作的好處

自動化可以為現(xiàn)代企業(yè)帶來許多好處。不僅可以減少歸檔和存儲大量文檔的繁瑣工作,而且企業(yè)可以改進其數(shù)據(jù)管理能力。以下是采用無紙化流程的一些好處:

高效的文檔組織

通過人工智能和機器學習實現(xiàn)的數(shù)字化使公司能夠以易于訪問的格式組織所有信息。這節(jié)省了時間,因為員工不必將大量的時間浪費在搜索文檔上。此外,這也提高了遠程工作效率,并進一步加強了身份驗證,因為數(shù)字信息的來源可以被追溯。

安全性高

基于紙張的數(shù)據(jù)存儲的最大缺點之一是數(shù)據(jù)的安全性。按照慣例,辦公室文化并不重視數(shù)據(jù)保護,一般將關(guān)鍵信息存儲在文件柜或其他類似的地方。

不可避免地,這些方法都容易導致數(shù)據(jù)被盜或損壞。無紙化辦公加強了安全措施,因為公司可以備份數(shù)據(jù),通過密碼保護數(shù)據(jù),并采取安全防護措施。

減少開銷

使用紙張來存儲數(shù)據(jù)是一件既繁瑣又昂貴的事情。公司可以通過減少紙張、復印機設(shè)備和維護成本,每年節(jié)省數(shù)百萬美元。此外,公司不必浪費寶貴的空間來存儲這些文件。

無紙數(shù)字化使人們在任何地方都可以方便地獲取數(shù)據(jù),這相比使用傳統(tǒng)方法進行數(shù)據(jù)的物理傳輸?shù)幕ㄙM更少。

深入挖掘

大量存儲的數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個巨大的數(shù)據(jù)池,從中挖掘出更有價值的信息。企業(yè)不僅可以通過分析數(shù)據(jù)提高效率;營銷經(jīng)理還可以利用從各種活動中收集的實時數(shù)據(jù)制定營銷策略;研發(fā)生產(chǎn)團隊還可以更好的了解客戶的偏好。

機器學習和人工智能可以增強數(shù)據(jù)分析能力,使組織過程更接近客戶的需求和偏好。

行業(yè)用例:誰將受益最多?

1. 律師事務(wù)所

基于AI/ML的無紙化工作流程將顯著提高律師事務(wù)所的效率。傳統(tǒng)上,法律行業(yè)被視為一項勞動密集型的工作——瀏覽成千上萬的法律案例文件,回顧過去的案例研究,審查法律合同等等。

人工智能可以減少對數(shù)據(jù)分析和處理的人工干預,讓代訟者、律師和法律公司有更多的時間為客戶提供建議和在法庭上上訴。通過人工智能(AI)技術(shù),可以記錄保存法律合同,并在合同到期或續(xù)簽時進行提示,還能校對法律文件,在幾秒鐘內(nèi)找到有價值的信息。對于法律體系而言,人工智能是未來無紙訴訟和審判的關(guān)鍵。

2. 汽車行業(yè)

汽車行業(yè)是AI/ML創(chuàng)新的最大受益者之一。機器學習使汽車工廠自動分析和處理生產(chǎn)過程中的大量數(shù)據(jù)。

此外在發(fā)生車輛事故時,人工智能也有助于減少提交索賠的工作量,因為表單提交已經(jīng)實現(xiàn)自動化。此外,ML算法允許客戶實時獲得遠程診斷支持,而無需提交紙質(zhì)表單,因為車輛可以通過云基礎(chǔ)設(shè)施直接連接到制造商。這意味著維修、服務(wù)和一般性能問題可以實時報告,而不需要紙張。

3.保險業(yè)

保險行業(yè)可以使用機器學習來實現(xiàn)索賠的自動化,這將為客戶服務(wù)過程帶來全新的體驗。通過機器學習和人工智能來創(chuàng)建復雜的評級系統(tǒng),用于評估風險和預測每個策略的有效定價模型。所有這些流程都可以自動化,從而減少了人工代理對風險進行分類的手工干預。

此外,通過無紙化管理大量索賠數(shù)據(jù)、保單福利、醫(yī)療/個人記錄來簡化工作流程。存儲在云上的數(shù)據(jù)可以被人工智能算法用于獲取投保人的實時信息,并提高欺詐檢測過程的效率。

總結(jié)

人工智能/機器學習將會給各個行業(yè)帶來前所未有的變革。隨著人工智能和機器學習技術(shù)的不斷成熟,中小企業(yè)和大型企業(yè)即將朝著無紙化的未來邁出實質(zhì)性的一步。它不僅會降低操作成本,而且將提高現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程的整體效率。上面建議的行業(yè)用例或許只是冰山一角。

未來還有無限的可能性。根據(jù)您現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程,構(gòu)建適合您的業(yè)務(wù)操作的個性化解決方案。

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