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
235 | Обсудить в   
Еще по теме
Персонализация. Движущие силы цифровой трансформации бизнеса.

Персонализация. Движущие силы цифровой трансформации бизнеса.

Новые цифровые технологии не приносят пользу сами по себе, для их эффективного использования необходима система, определенная организация процесса. Только реализация новых технологий в виде конкретных товаров и услуг приносит ощутимый экономический результат.

1323
Движущие силы цифровой трансформации бизнеса

Движущие силы цифровой трансформации бизнеса

Еще в 1983 году журнал «Time» присудил ему звание «Машина года». С тех пор появилось много новых технологий и процессов, одна из которых - «интернет вещей» (IoT).

1512