Как искусственный интеллект работает с документами

Сегодня мы рассказываем о технологии класса text mining — интеллектуальной обработке документов.

Эта технология включает в себя: классификацию документов на основе методов машинного обучения, выделение в документах информационных объектов и фактов, проверку документов с помощью настраиваемых лексических шаблонов и правил, анализ текста — морфологический, синтаксический и семантический — и анализ структуры и построение иерархической модели документа.

Где использовать технологию

Везде, где применяется человеческий труд по чтению и пониманию неструктурированных документов или текстов, их обработке и структуризации, можно внедрить text mining в том или ином виде, будь то система «Антиплагиат» или ответы бота в чате. 

Основные области применения text mining это:

  • Процесс закупочной деятельности компаний

  • Техническая поддержка

  • Маркетинг

  • Модернизация и автоматизация работы существующих ИС

  • Правовая экспертиза


Практическая польза

Преимущества использования технологии текстовой аналитики велики: это повышение скорости бизнес-процессов, связанных с обработкой документов,снижение нагрузки на персонал в части рутинных операций и повышение точности за счет исключения человеческого фактора.

В применении систем интеллектуальной обработки текста есть ещё один неочевидный плюс: сейчас компании стремятся к максимальной диджитализации и зачастую ставят IT-директорам отдельные KPI на внедрение интеллектуальных систем. 

Сценарии использования

Сценариев использования технологии интеллектуальной обработки документов немало.

  1. Автоматизация интеллекта информационных систем: автоматический ввод атрибутов документа в СЭД/CRM, автосогласование и маршрутизация документов в СЭД, выявление и исправление дубликации справочников и их синхронизация, нормализация данных для big data, сбор информации для аналитических отчётов.

  2. Правовая экспертиза: автоматический анализ рисков и ошибок в договорах, конструктор доверенностей и аналитических записок, поиск по базам судебных решений и прецедентов, повышение качества документов путём выявления и исправления типовых ошибок, оформление документов в полном соответствии с требованиями.

  3. Автоматическая обработка запросов регуляторов в организации: выделение нужных данных из общего потока входящих запросов, распознавание содержания запросов и направление их ответственным лицам, огромное увеличение скорости обработки запросов.

  4. Обработка входящей клиентской документации в банках: автоматическое определение типа каждого документа, проверка комплектности и принадлежности, извлечение реквизитов, корректное заполнение всех форм, проведение дополнительных проверок, составление проекта письма-ответа с промежуточными и конечным результатами рассмотрения заявки.

  5. Анализ и обработка входящих обращений граждан: присвоение обращению категории или тематики, адресная привязка, направление в профильное подразделение или ответственному сотруднику, контроль исполнительской дисциплиной при рассмотрении запросов.

  6. Классификация обращений в Service Desk: распределение заявок на вторую линию техподдержки, интеграция сервисов текстового майнинга с Service Desk.

  7. Автоматизация рассмотрения заявок по закупкам: автоматизация обработки пакетов документов участников тендера, типизации документов, проверки комплектности, кроссверки, проверки соответствий ТКП и ТЗ.

Уникальная разработка от ГК Аплана

Наша платформа интеллектуальной обработки текстов Preferentum использует лучшие достижения в области компьютерной лингвистики и аналитики. 

На базе технологии создан целый ряд прикладных решений и сервисов в области аналитики неструктурированной информации, которые сегодня успешно эксплуатируются крупными российскими заказчиками.


11 июля 2019г. / Индустрия 4.0
240 | Обсудить в   
Еще по теме
Тренды и решения в дистанционном обучении

Тренды и решения в дистанционном обучении

До 40% населения России к 2024 году должны обладать цифровыми навыками. Соответственно, чтобы обучить широкие группы граждан, современная ситуация требует перехода на рельсы e-learning.

1310
Зачем нефтянке промышленный тренажер

Зачем нефтянке промышленный тренажер

К середине нулевых годов ХХI века российские промышленники завершили технологическое обновление предприятий: заменили оборудование, усовершенствовали производственные процессы. Но к настоящему моменту ряд секторов экономики вновь решает задачу обновления производства.

1140
RPA 2019: роботизация по-русски

RPA 2019: роботизация по-русски

Российский рынок Robotic Process Automation быстро развивается, на нем появляются отечественные продукты. Так, в сентябре 2018 года компания «Аплана Бизнес-решения» выпустила RPA-платформу Robin (от Robotic Intelligence). О задачах, решаемых системами данного класса, о направлениях их развития и особенностях внедрения RPA-проектов рассказал Павел Борченко, директор по инновациям «Аплана Бизнес-решения».

2156