То, что десятилетия назад начиналось как оцифровка документов и автоматизация простых процессов, превратилось в крупномасштабные системы на основе искусственного интеллекта, которые интегрируют данные, принятие решений и операции от начала до конца, пишет на портале BigDATAwire Скотт Фрэнсис, евангелист технологий компании PFU.

На протяжении десятилетий важной составляющей цифровой трансформации было сканирование документов, перевод бумажных документов в онлайн-формат и автоматизация ручных процессов. Однако сегодня предприятия переходят к следующему этапу цифровой трансформации, определяемому корпоративными рабочими процессами на основе ИИ, которые выходят далеко за рамки базовой цифровизации.

Следующий этап этой эволюции гораздо амбициознее. Предприятия сейчас создают рабочие процессы на основе ИИ, которые не просто оцифровывают информацию, но и преобразуют ее в действенную аналитику. Эра таких процессов наступила, и она меняет то, как организации управляют данными, принимают решения и работают в масштабе.

От цифровизации к интеллектуальной автоматизации

Ранняя цифровизация была направлена ​​на повышение эффективности — преобразование «бумаги» и документов, включая квитанции, счета-фактуры, контракты и бланки, хранящиеся в шкафах, в пиксели. Эти системы снижали трение, но оставались в значительной степени статичными. Для современной быстро меняющейся корпоративной среды, управляемой ИИ, это больше не подходит. Организации объединяют ранее разрозненные системы в интеллектуальные рабочие процессы, которые интегрируют сбор данных, анализ и принятие решений. Каждый документ — будь то счет-фактура, контракт или бланк клиента — становится частью динамической экосистемы, которая учится и адаптируется в режиме реального времени.

Используя правильное сочетание современных сканеров изображений, ПО для ввода документов и ИИ, компании могут легко преобразовывать неструктурированные бумажные файлы в структурированные, доступные для поиска и контекстуальные данные. Счета-фактуры, заказы на покупку и контракты не просто хранятся, они становятся активами данных, которые питают аналитические системы, формируют прогнозы и запускают автоматизированные действия. Благодаря автоматизации, комплаенсу и анализу данных, встроенным в каждое сканирование, бумажные счета-фактуры, контракты, клиентские записи и многое другое превращаются в полезную аналитическую информацию, которая позволяет создавать рабочие процессы на основе ИИ, обеспечивающие реальные бизнес-результаты, одновременно гарантируя соответствие нормативным требованиям и устойчивость.

В экономике ИИ цифровизация играет еще одну важную роль — преобразование бумажных документов в данные, пригодные для движков больших языковых моделей (LLM). Это будет становиться все более важным, поскольку все больше сайтов ограничивают работу краулеров или требуют лицензирования, что сокращает доступный объем данных. В отчете некоммерческой организации Epoch AI за 2024 г. прогнозируется, что уже в 2026 г. у LLM могут закончиться свежие, созданные людьми обучающие данные.

Компании, которые для непрерывного масштабирования полагаются исключительно на общедоступные данные, собираемые краулерами, вероятно, столкнутся с уменьшением отдачи. Чтобы избежать надвигающегося дефицита общедоступных данных, предприятиям необходимо будет использовать свои оцифрованные документы и корпоративные данные для тонкой настройки моделей для задач, специфичных для своей предметной области, а не полагаться только на общие веб-данные.

Интеллектуальные технологии захвата теперь могут распознавать типы документов, извлекать ключевые сущности и автоматически проверять информацию. После оцифровки эти данные напрямую поступают в корпоративные системы, где модели ИИ могут выявлять закономерности или прогнозировать результаты.

Внедрение комплаенса и отказоустойчивости в рабочий процесс

По мере того, как рабочие процессы с использованием ИИ становятся все более распространенными, вопрос соответствия требованиям продолжает оставаться актуальным. В регулируемых отраслях, таких как финансы и здравоохранение, автоматическая маркировка метаданных, контроль доступа и политики хранения гарантируют безопасное управление каждым документом от момента его захвата до архивирования.

Однако отказоустойчивость также является приоритетной задачей. Рабочие процессы корпоративного уровня должны выдерживать сбои в работе системы, удовлетворять сложным требованиям комплаенса и соответствовать глобальному масштабу. Нативно-облачные архитектуры, резервные системы и обнаружение аномалий на основе ИИ могут обеспечить бесперебойную работу рабочих процессов даже при изменении условий. Встроенное управление позволяет организациям внедрять инновации с уверенностью в том, что автоматизация не поставит контроль под угрозу.

Разработка дорожной карты рабочих процессов на основе ИИ

Для руководителей, управляющих цифровой стратегией, переход к рабочим процессам корпоративного уровня на основе ИИ открывает как новые возможности, так и требует срочных решений. Однако преимущества перевешивают проблемы. До внедрения ИИ глобальные производители обрабатывали десятки тысяч счетов-фактур каждую неделю, что требовало ручного ввода данных, проверки и утверждения каждого документа. Нетрудно видеть разительный контраст с современными рабочими процессами на основе ИИ: каждый счет-фактура захватывается документ-сканером, классифицируется, проверяется на соответствие заказам на покупку и автоматически направляется на утверждение, а аномалии помечаются для проверки. Это приводит к сокращению циклов обработки, уменьшению количества ошибок, более надежному аудиторскому следу и более чистым данным, которые напрямую поступают в системы прогнозирования и финансового планирования.

Сосредоточение внимания на следующих четырех приоритетах поможет ускорить переход к рабочим процессам корпоративного уровня на основе ИИ и оптимизировать их:

  • Интеграция разрозненных систем: устранение разрозненности данных путем подключения ПО для захвата документов к системам ERP, CRM и аналитическим инструментам.
  • Внедрение интеллектуального захвата: устаревшие сканеры и инструменты оптического распознавания символов не справляются с современными требованиями к данным. Инвестируйте в решения, которые автоматически классифицируют, извлекают и проверяют данные.
  • Операционализация данных для ИИ: рассматривайте каждый отсканированный документ как потенциальный источник данных. Вводите структурированные данные в модели ИИ, чтобы выявлять закономерности в денежных потоках, поведении клиентов, производительности цепочки поставок и многом другом.
  • Внедрение комплаенса с самого начала: проектируйте включение управления непосредственно в рабочие процессы, а не добавляйте его позже. Автоматизированные журналы аудита и политики хранения данных укрепляют доверие и снижают регуляторные риски.

Конкурентное преимущество интеллекта

В экономике, где скорость, соответствие нормативным требованиям и инсайты определяют лидерство на рынке, корпоративные рабочие процессы на основе ИИ предлагают решающее преимущество. Автоматизация — это не просто делать больше с меньшими затратами; это обучение на каждом действии. Каждое сканирование, транзакция или решение укрепляют обратную связь, которая делает корпоративные системы ИИ сильнее. Организации, которые осознают этот сдвиг на раннем этапе, опередят конкурентов, которые все еще рассматривают сбор данных как функцию бэк-офиса. Успеха добьются те, кто превратит «последнюю милю» цифровизации в первый этап интеллектуального развития.