譯者 | 陳峻
審校 | 重樓
文件處理在許多企業及員工看來是一項必不可少、卻又耗時費力的工作。每天，他們往往需要花費無數個小時去對文件進行分類、歸檔、以及搜索。不過，如今人工智能（AI）正在以自動化的方式改變著這些瑣碎的工作。
通過利用人工智能，企業可以自動提取和解釋文檔中的信息，從而更加專注于自己的主營業務。可以說，在文檔處理中采用人工智能不僅可以節省時間，還能最大限度地減少人為錯誤，從而獲得更準確、更可靠的結果。
下面，讓我們深入探討企業將如何受益于利用人工智能來獲得自動化文檔處理，其中會涉及到的最新技術工具，以及如何將此類應用集成到現有的業務流程中。
自動化文件處理的優勢
如你所知，我們處理文件的方式受如下因素驅動：
首先，在高速高效的數字化時代，企業不可能為某些文件處理而等待數天的時間，他們需要及時獲取到唾手可得的信息。
其次，隨著企業的發展，待處理的文件量也在成倍增加。傳統的處理方法根本無法應對由此產生的成本與資源需求。
此外，提高文檔處理過程的安全性和合規性，比以往任何時候都更加重要。在數據泄露和隱私問題日益嚴重的今天，固守過時的方法往往無法應對變換多端的風險。我們應轉而采用人工智能驅動的自動化方式，在加快流程的基礎上，更好地控制、跟蹤和保護文檔中的敏感信息。
那么，轉而使用自動化文檔處理技術，可以帶來哪些優勢呢？目前，主要包括如下5個方面：
- 提高了效率：自動化縮短了文件的處理時間，使得員工能夠更加專注于重要的任務。
- 提高了準確性：通過確保數據的精確可靠，減少了人為錯誤的可能性。
- 增強了可擴展性：我們可以及時、輕松地調整待處理的文件量，而無需捉襟見肘地增加人手。
- 更好的安全性：此方式在保護敏感信息的同時，提供了安全的存儲和受控的訪問。
- 輕松訪問和檢索：由于數字文件可隨時隨地被訪問，因此讓協作和信息檢索變得輕而易舉。
用于自動文件處理的人工智能技術
過去，企業依靠的是個別只能執行簡單任務的基本性自動化工具。其中，光學字符識別（OCR）和自然語言處理（NLP）是一直以來文檔自動化的主要技術。OCR能夠將文本圖像轉換為機器編碼文本，而NLP則可以幫助系統理解和解釋人類語言。然而，這兩種方法往往在準確性方面存在著局限，特別是在處理布局不規則、或包含錯誤的文檔時。因此，它們需要針對特定文檔類型進行大量培訓。此過程既耗時又低效。
得益于人工智能技術的進步，自動化文檔處理已經取得了長足的進步。如今，經歷了多輪迭代的人工智能技術，已經可以理解和處理復雜的文檔結構，并成為現代商業環境中不可或缺的工具。可以說，從老式OCR與NLP的傳統組合，到智能文檔處理（IDP）和大語言模型（LLM）的智能組合，文檔處理正在變得輕而易舉。
1.從OCR到IDP
作為教會計算機閱讀的第一步，OCR雖然能夠識別圖像中的字母和單詞，但是并不能真正理解其含義或結構。而IDP則加快了該進程。通過采用先進的機器學習和NLP等多種技術，IDP不僅能夠智能地閱讀文本，而且可以洞察整個文檔的類型、布局、以及上下文。
2.從基礎NLP到LLM
基礎NLP雖然有助于理解和提取基本信息，但是在處理語言的細微差別或不同的文檔類型時，往往會遇到困難。而LLM就像一個語言奇才，能理解語言的細微差別和上下文，甚至可以回答問題或總結文本，而且無需對每一種文件類型進行專門的培訓。
它們如何協同工作？
在自動化處理中，首先，由IDP分析文本，以根據文件的結構，找出重要內容。接著，LLM根據解讀出來的文本內容，理解其中的微妙之處，進而提取出所需的信息或見解。這種現代化的方法使得文檔處理不僅更快、更準確，而且更智能，更能夠輕松地適應你所提交的任何類型的文檔。
如何“調教”自動化文檔處理軟件？
在使用自動化文檔處理軟件時，你首先需要向軟件提供文檔示例，對軟件進行合理化設置。這將有助于軟件了解其可能接收到的數據布局和類型。然后，軟件會利用上面提到的技術，將不同類型的文檔轉換為可編輯和可搜索的數據。同時，憑借著自動化技術，軟件可以對傳入文件中的數據，進行自動分類、提取和歸檔，并將這些數據直接整合到你現有的數據庫或系統中。
如果你希望在工作流程中有效地應用此類軟件，則首先需要針對特定類型的文件或部門進行試點。跟蹤其效果與性能，并按需進行調整。同時，我們不僅需要培訓員工會使用此類軟件，還要培訓他們如何處理突發的異常或不準確情況。完成試點后，隨著時間的推移，你可以擴大軟件的使用范圍，吸納更多的文檔類型和使用部門，以不斷提高整個企業的效率和準確性。
醫療應用案例研究
為了使患者的記錄能夠被保存得更有效、更準確，一家醫療機構已將人工系統改為自動化AI系統，并利用技術從不同類型的文件中輸入和管理患者信息。經過持續運行，其收益主要體現在：
- 效率：更新患者記錄只需過去一半的時間。
- 準確性：在減少錯誤的同時，大幅提高了數據的精確度。
- 可訪問性：醫務人員可以更快地獲取患者信息，這在緊急情況下尤為重要。
- 患者護理：醫療機構為患者提供的服務水平提升了40%。
- 滿意度：患者和工作人員對文檔質量的投訴數量大幅減少。
這些轉變不僅加強了該機構的日常運營，也對患者的護理和安全產生了積極影響。
其實，自動化文檔處理的好處不僅限于醫療保健行業，從簡化案件檔案的律師事務所到管理學生檔案的教育機構，都需要此類技術來減少錯誤、加快處理時間、以及改善數據管理的準確性。
投資回報率和成本分析
了解在文檔處理中采用人工智能的投資回報率（ROI）對于任何企業都是至關重要的。通常情況下，投資回報率的計算方法是將節省的成本和提高的生產率與人工智能系統的初始成本和持續成本進行對比。與之對應的簡單計算公式為：
投資回報率 =（節省的費用 + 提高的生產率 - 成本）/ 成本
其中，“節省的費用”主要體現在：人工輸入數據所需的勞動力減少、錯誤率的降低導致的財務差異減少、以及紙張使用量的減少等方面。而“生產率的提高”可以通過更快的處理時間、以及員工被重新分配到更高價值任務的能力等來衡量。也就是說，當這些效益超過人工智能系統的設置和運行成本時，此類投資便是合理的。
例如，如果實施人工智能文檔處理，通過減少人工勞動和錯誤，企業每年可節省100,000美元，而系統設置成本為50,000美元。同時，年運營成本為10,000美元。那么，第一年的投資回報率為（100,000 - (50,000 + 10,000)) / (50,000 + 10,000) = 66.67%。這樣的簡單分析會有助于企業了解人工智能技術的財務影響、以及投資回報的時間表。
典型產品：Extracta.ai
Extracta.ai是一款文檔處理工具，既適用于結構化文檔，也適用于非結構化文檔，如：發票、合同以及收據等。它專為各種規模的企業設計，可簡化各種類型文檔的處理，且無需特別的培訓。因此，使用Extracta.ai的優勢主要體現在：
- 通過將IDP與LLM相結合，實現了極高的精確度。
- 無需前期培訓。
- 在界面設計中充分考慮了用戶友好性。
- 提供諸如：處理表格、復選框等自定義選項。
- 能夠同時處理大批量文件。
- 支持從超過72種語言的文件中提取數據。
小結
作為一項戰略性舉措，采用自動文檔處理技術可以顯著提高運營效率、準確性和安全性。憑借此項技術，企業可以節省寶貴的資源，降低錯誤率，并做出更明智的決策。而隨著企業在數字領域的不斷摸索，那些愿意主動擁抱自動化的企業將會發現自己在不斷提升競爭優勢，能夠更有效地按需擴展與適應變化的環境。
譯者介紹
陳峻（Julian Chen），51CTO社區編輯，具有十多年的IT項目實施經驗，善于對內外部資源與風險實施管控，專注傳播網絡與信息安全知識與經驗。
原文標題：How To Use AI To Automate Document Processing，作者：Alex Bardahan
