公司能够将处理时间和成本减少 50% 以上

ShareCreators 2021-10-25

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使用人工智能驱动的企业内容管理 (ECM) 系统，公司能够将处理时间和成本减少 50% 以上，并使员工更容易找到相关信息。我们来一起看看在 ECM 中的 AI 用例，例如文档/流程自动化、促进协作和内容管理。

ECM 中有哪些 AI 应用？

文件处理
文档无处不在，它们可以归类为半结构化数据。某种类型的所有文档都包含某些特定数据。例如，所有发票都包括发件人和收件人，所有合同都包括协议方、条款、协议日期等。公司、个人和政府使用文件相互交流。文档是通信的重要组成部分。
单据拆分
公司经常从客户那里收集多个文件并将它们合并在一个文件中。例如，签证申请机构可能会收集您的身份证、护照、银行详细信息等的副本，并将所有这些文件扫描到一个专用于您的申请流程的文件中。ECM 将这些文件拆分为单独的文档并归档到同一文件夹中，以便对其进行处理。
文件分类
不同的文件需要不同的处理步骤。例如，发票需要支付给供应商，员工提交的收据作为报销支付等。不同类型的文件可以合并提交给公司。例如，供应商可能会将合同与发票一起发送，而这些文件需要以不同的方式进行处理。因此，识别正确的文档类型对于自动化文档处理很重要。
人工智能驱动的ECM 系统可以对文档进行分类，并存储安全可靠的环境中。机器学习算法从现有数据中学习，为企业提供更有效的服务。因此，公司现有文档中的信息作为学习基础，它们存储系统中为人工智能提供数据基础。与此同时根据文档类型，可以触发特定的工作流程以实现自动化。
文档数据采集
通过人工智能的机器学习模型，文档数据捕获技术可以从文档中高精度地提取数据
捕获/提取数据处理
捕获数据后，可以对其进行分析、验证或补足，从而确保端到端的流程自动化。例如，语义分析和自然语言处理技术可用于分析从文档中捕获的文本数据。如果您想了解有关文档处理的更多信息，请随时查看Share Creators关于文档自动化和合同自动化的文章。
非结构化数据处理
电子邮件、视频、音频文件被归类为非结构化数据，因为非结构化数据不包括除某些元数据之外的任何常见数据（例如电子邮件,除了如发件人、收件人和电子邮件交付日期）。这些数据也需要进行分析和处理。
电子邮件
例如，人工智能驱动的 ECM 系统可以分析电子邮件和其他非结构化文档中使用的语言，通过分析文档上下文信息，得到员工、项目和客户的关系。
视频
物体检测和动作识别等技术被广泛应用于体育行业来分析比赛或球员。俱乐部经常在他们的训练设施中建立视频记录系统以提取训练数据，这有助于教练以数据驱动的方式为真实比赛制定战略和战术。可以通过分析训练/比赛视频来识别关于球员的健康状态或球员属性的信息，并且可以向球员提供个性化的训练或饮食计划。
视频也被广泛用于商业和通信目的。然而，许多行业都缺乏从视频中提取数据和对这些视频的分析。公司可以使用 AI 集成的 ECM 通过分析视频内容更好地了解他们的客户、员工或他们的业务流程。
其他
图像识别和语音识别等人工智能技术可以从图像和音频文件中提取信息。例如，上传到 ECM 系统的图像可以被图像识别系统自动标记，图像的内容可以被标记为文本而无需人工干预。同样，音频文件可以转录成文本文件。
内容管理
a. 高级内容保护
个人身份信息通过多级加密受到严格保护，公司通过ECM保护客户的敏感数据和隐私。通过人工智能和数据屏蔽技术提供支持的ECM有助于保护存储在系统中的内容，并最大限度地降低数据泄露的风险。
基于 AI 的 ECM 系统可以识别敏感数据，例如客户的银行账户或税务文件，并提出修改建议。识别敏感数据和机密文档还可以帮助 ECM 区别对待这些内容，并自动将它们存储在具有更好保护的环境中。
b. 回收内容
公司通常将各种数据存储在信息孤岛中，随着时间的流逝，一些内容会被丢弃在那些数据或文件格式过时的孤岛中。据Gartner 称，80%的企业数据是非结构化的。具有 AI 集成的 ECM 系统可以读取和处理这些非结构化数据、更新格式并提取信息。因此，可以将旧数据转换为可搜索的格式，通过将 AI 集成到 ECM 系统中，可以从历史数据中得出新的见解。