بقلم : د. جاسم حاجي
على الرغم من التحول الرقمي المستمر، لا تزال العديد من المنظمات اليوم تقضي وقتا طويلا في معالجة المعلومات يدويا من عدد لا يحصى من المستندات. نظرا لطبيعة الملفات الرقمية مثل ملفات PDF والصور وجداول البيانات وحتى الوسائط المتعددة مثل الفيديو، يجب معالجة الحقائق والأرقام المختلفة وإدخالها يدويا.
ونتيجة لذلك، لا يزال استخراج المعلومات ذات الصلة يمثل مشكلة. يكاد يكون من المستحيل توسيع نطاق هذه العملية المعرضة للخطأ والتي تميل أيضا إلى أن تكون مكلفة عندما يقال ويفعل / تتم مراجعته.
لتحسين الفعالية والكفاءة، تم تكليف الذكاء الاصطناعي بمعالجة هذه القضايا بفضل قدرته على فهم دلالات المحتوى واكتساب المعرفة تلقائيا. من خلال المعالجة الذكية للمستندات (IDP)، وعملية أتمتة استخراج البيانات من المستندات غير المهيكلة وشبه المهيكلة وتحويلها إلى بيانات منظمة وقابلة للاستخدام، قام الذكاء الاصطناعي بتضخيم استخراج البيانات بشكل ملموس وبدقة عالية.
التحقق من صحة البيانات الملتقطة من النفقات والتأمين والمحاسبة وتأهيل الموظفين ومختلف المستندات الأخرى وتقديمها تلقائيا، كل ذلك أثناء التعامل مع التنسيقات المختلفة. باختصار، لا يعيد الذكاء الاصطناعي تعريف كيفية استخدام المؤسسات للمستندات الرقمية اليوم فحسب، بل يعيد اختراعها أيضا. فكر في بعض الطرق الجديدة التي يمكن بها معالجة المستندات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي وتحسين الممارسات التجارية المختلفة.
باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لمراجعة المستندات وتحليلها، يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق العنان للقوة الكاملة لبيانات المؤسسة لتمكين مشاركة أفضل لكل من الموظفين والعملاء.
عند صياغة وثائق العملية الداخلية، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل عمل الموظفين الأكثر إنتاجية وأنماط معينة في أداء كل موظف لاستخراج رؤى قابلة للتنفيذ. اما من حيث النهج الموجه نحو العملاء، تستخدم بعض المنظمات بالفعل التعلم الآلي (ML) للتدقيق في رسائل البريد الإلكتروني والمراجعات وغيرها من أشكال تفاعل العملاء لفهم المشاعر الكامنة وراء ذلك. ثم يتم توصيل هذه النماذج التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بإدارات مثل المبيعات والتسويق ودعم العملاء، حيث يتم تجميع البيانات معا للتنبؤ بسلوك العملاء وزيادة تجربتهم الشرائية.
تستفيد Intuit و TurboTax و QuickBooks من ML لفهم المستندات والقضاء على إدخال البيانات اليدوي لعملائها وتبسيط العملية وتوفير الوقت لهم. كلما زاد عدد المستندات التي يقوم الذكاء الاصطناعي بمسحها وخلاصتها، كلما كان من الأفضل اكتشاف كيفية تفاعل المستخدمين النهائيين مع المستندات ،كلما أصبح أكثر ذكاء في تحديد المعلومات ومعالجتها.
نظرا لأن المنظمات تجمع البيانات من مصادر متنوعة، فإن كمية البيانات غير المهيكلة في صوامع التخزين الخاصة بها تنمو، مما يضر في النهاية بالكفاءة ويكلف المال. يمكن للذكاء الاصطناعي التخفيف من حدة هذه المشاكل من خلال تحديد أوجه التشابه بين البيانات من خلال التصنيف والاستخراج استنادا إلى معايير محددة مسبقا.
يمكن أيضا تطبيق هذه النماذج المدربة على مجموعة بيانات لتصنيف مجموعة من الكيانات إلى مجموعات مختلفة من الوثائق. هذا لا يوفر الوقت فحسب، بل يسمح أيضا بإلقاء نظرة أعمق لتصنيف أنواع المستندات المختلفة واستخراج المعلومات ذات الصلة بطريقة منظمة.