AnySelected

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в документооборот обещает революционные изменения, автоматизацию рутинных задач и значительную экономию. Однако, реальность часто оказывается далека от маркетинговых обещаний. Давайте разберемся, что представляют из себя современные технологии OCR, DAR и IDP, и почему бизнесу необходим взвешенный, научно обоснованный подход, а не слепое следование трендам.

OCR, DAR и IDP: что это такое и в чем разница?

Прежде чем говорить о проблемах, необходимо понимать, с чем мы имеем дело:

• OCR (Optical Character Recognition) – оптическое распознавание символов. Это технология, которая преобразует изображение текста (например, отсканированный документ) в машиночитаемый формат. OCR позволяет искать, копировать и редактировать текст из изображений.
• DAR (Document AI Recognition) – интеллектуальное распознавание документов. DAR – это более продвинутая версия OCR, которая использует алгоритмы машинного обучения для распознавания структуры документа, выделения ключевых полей (например, дата, номер, сумма) и извлечения информации.
• IDP (Intelligent Document Processing) – интеллектуальная обработка документов. IDP объединяет в себе OCR, DAR и другие технологии (например, обработку естественного языка) для автоматизации всего цикла обработки документов – от захвата и распознавания до проверки, классификации и извлечения данных.

Почему ИИ в документообороте может не принести ожидаемой пользы?

Несмотря на впечатляющие возможности, внедрение ИИ в документооборот сопряжено с рядом рисков и подводных камней:

• Низкое качество данных: ИИ работает на данных, и если данные низкого качества (например, плохое сканирование, нечеткий шрифт, нестандартные форматы), то и результат будет соответствующим.
• Недостаточное обучение модели: Даже самые продвинутые алгоритмы требуют обучения на большом объеме данных, специфичных для конкретного бизнеса. Если модель недостаточно обучена, она будет совершать ошибки.
• Сложность интеграции: Интеграция ИИ-систем в существующую инфраструктуру может быть сложной и дорогостоящей.
• Отсутствие предметной экспертизы: Недостаточно просто внедрить ИИ-систему. Необходимо иметь специалистов, которые смогут правильно настроить, обучить и поддерживать ее.
• Маркетинговые обещания vs. реальность: Многие поставщики ИИ-решений преувеличивают возможности своих продуктов, что приводит к разочарованию и неэффективным инвестициям.

Как получить максимальную пользу от ИИ в документообороте?

Чтобы избежать разочарования и получить реальную выгоду от внедрения ИИ в документооборот, необходимо:

• Провести тщательный анализ бизнес-процессов: Определите, какие задачи действительно можно автоматизировать с помощью ИИ, и какие требуют человеческого участия.
• Оценить качество данных: Убедитесь, что у вас есть достаточное количество качественных данных для обучения модели.
• Выбрать правильного поставщика: Ищите поставщика, который предлагает не только технологию, но и экспертизу в вашей отрасли.
• Постепенно внедрять ИИ: Начните с небольшого пилотного проекта, чтобы оценить эффективность технологии и выявить потенциальные проблемы.
• Постоянно обучать и улучшать модель: ИИ-система требует постоянного обучения и улучшения, чтобы оставаться актуальной и эффективной.