如何利用AI实现文档处理自动化

文件处理在许多企业及员工看来是一项必不可少、却又耗时费力的工作。每天，他们往往需要花费无数个小时去对文件进行分类、归档、以及搜索。不过，如今人工智能（AI）正在以自动化的方式改变着这些琐碎的工作。

通过利用人工智能，企业可以自动提取和解释文档中的信息，从而更加专注于自己的主营业务。可以说，在文档处理中采用人工智能不仅可以节省时间，还能最大限度地减少人为错误，从而获得更准确、更可靠的结果。

下面，让我们深入探讨企业将如何受益于利用人工智能来获得自动化文档处理，其中会涉及到的最新技术工具，以及如何将此类应用集成到现有的业务流程中。

自动化文件处理的优势

如你所知，我们处理文件的方式受如下因素驱动：

首先，在高速高效的数字化时代，企业不可能为某些文件处理而等待数天的时间，他们需要及时获取到唾手可得的信息。

其次，随着企业的发展，待处理的文件量也在成倍增加。传统的处理方法根本无法应对由此产生的成本与资源需求。

此外，提高文档处理过程的安全性和合规性，比以往任何时候都更加重要。在数据泄露和隐私问题日益严重的今天，固守过时的方法往往无法应对变换多端的风险。我们应转而采用人工智能驱动的自动化方式，在加快流程的基础上，更好地控制、跟踪和保护文档中的敏感信息。

那么，转而使用自动化文档处理技术，可以带来哪些优势呢？目前，主要包括如下5个方面：

提高了效率：自动化缩短了文件的处理时间，使得员工能够更加专注于重要的任务。
提高了准确性：通过确保数据的精确可靠，减少了人为错误的可能性。
增强了可扩展性：我们可以及时、轻松地调整待处理的文件量，而无需捉襟见肘地增加人手。
更好的安全性：此方式在保护敏感信息的同时，提供了安全的存储和受控的访问。
轻松访问和检索：由于数字文件可随时随地被访问，因此让协作和信息检索变得轻而易举。

用于自动文件处理的人工智能技术

过去，企业依靠的是个别只能执行简单任务的基本性自动化工具。其中，光学字符识别（OCR）和自然语言处理（NLP）是一直以来文档自动化的主要技术。OCR能够将文本图像转换为机器编码文本，而NLP则可以帮助系统理解和解释人类语言。然而，这两种方法往往在准确性方面存在着局限，特别是在处理布局不规则、或包含错误的文档时。因此，它们需要针对特定文档类型进行大量培训。此过程既耗时又低效。

得益于人工智能技术的进步，自动化文档处理已经取得了长足的进步。如今，经历了多轮迭代的人工智能技术，已经可以理解和处理复杂的文档结构，并成为现代商业环境中不可或缺的工具。可以说，从老式OCR与NLP的传统组合，到智能文档处理（IDP）和大语言模型（LLM）的智能组合，文档处理正在变得轻而易举。

1.从OCR到IDP

作为教会计算机阅读的第一步，OCR虽然能够识别图像中的字母和单词，但是并不能真正理解其含义或结构。而IDP则加快了该进程。通过采用先进的机器学习和NLP等多种技术，IDP不仅能够智能地阅读文本，而且可以洞察整个文档的类型、布局、以及上下文。

2.从基础NLP到LLM

基础NLP虽然有助于理解和提取基本信息，但是在处理语言的细微差别或不同的文档类型时，往往会遇到困难。而LLM就像一个语言奇才，能理解语言的细微差别和上下文，甚至可以回答问题或总结文本，而且无需对每一种文件类型进行专门的培训。

它们如何协同工作？

在自动化处理中，首先，由IDP分析文本，以根据文件的结构，找出重要内容。接着，LLM根据解读出来的文本内容，理解其中的微妙之处，进而提取出所需的信息或见解。这种现代化的方法使得文档处理不仅更快、更准确，而且更智能，更能够轻松地适应你所提交的任何类型的文档。

如何“调教”自动化文档处理软件？

在使用自动化文档处理软件时，你首先需要向软件提供文档示例，对软件进行合理化设置。这将有助于软件了解其可能接收到的数据布局和类型。然后，软件会利用上面提到的技术，将不同类型的文档转换为可编辑和可搜索的数据。同时，凭借着自动化技术，软件可以对传入文件中的数据，进行自动分类、提取和归档，并将这些数据直接整合到你现有的数据库或系统中。

如果你希望在工作流程中有效地应用此类软件，则首先需要针对特定类型的文件或部门进行试点。跟踪其效果与性能，并按需进行调整。同时，我们不仅需要培训员工会使用此类软件，还要培训他们如何处理突发的异常或不准确情况。完成试点后，随着时间的推移，你可以扩大软件的使用范围，吸纳更多的文档类型和使用部门，以不断提高整个企业的效率和准确性。

医疗应用案例研究

为了使患者的记录能够被保存得更有效、更准确，一家医疗机构已将人工系统改为自动化AI系统，并利用技术从不同类型的文件中输入和管理患者信息。经过持续运行，其收益主要体现在：

效率：更新患者记录只需过去一半的时间。
准确性：在减少错误的同时，大幅提高了数据的精确度。
可访问性：医务人员可以更快地获取患者信息，这在紧急情况下尤为重要。
患者护理：医疗机构为患者提供的服务水平提升了40%。
满意度：患者和工作人员对文档质量的投诉数量大幅减少。

这些转变不仅加强了该机构的日常运营，也对患者的护理和安全产生了积极影响。

其实，自动化文档处理的好处不仅限于医疗保健行业，从简化案件档案的律师事务所到管理学生档案的教育机构，都需要此类技术来减少错误、加快处理时间、以及改善数据管理的准确性。

投资回报率和成本分析

了解在文档处理中采用人工智能的投资回报率（ROI）对于任何企业都是至关重要的。通常情况下，投资回报率的计算方法是将节省的成本和提高的生产率与人工智能系统的初始成本和持续成本进行对比。与之对应的简单计算公式为：

投资回报率 =（节省的费用 + 提高的生产率 - 成本）/ 成本

其中，“节省的费用”主要体现在：人工输入数据所需的劳动力减少、错误率的降低导致的财务差异减少、以及纸张使用量的减少等方面。而“生产率的提高”可以通过更快的处理时间、以及员工被重新分配到更高价值任务的能力等来衡量。也就是说，当这些效益超过人工智能系统的设置和运行成本时，此类投资便是合理的。

例如，如果实施人工智能文档处理，通过减少人工劳动和错误，企业每年可节省100,000美元，而系统设置成本为50,000美元。同时，年运营成本为10,000美元。那么，第一年的投资回报率为（100,000 - (50,000 + 10,000)) / (50,000 + 10,000) = 66.67%。这样的简单分析会有助于企业了解人工智能技术的财务影响、以及投资回报的时间表。