Организационное соответствие в первую очередь включает соблюдение правил и политик, касающихся кадровой и коммерческой деятельности. Поскольку внутреннее управление — это больше, чем накладные расходы, многие крупные организации делегируют это управление адвокатам и бухгалтерам. Тем не менее, исходные и периодические данные по-прежнему находятся в ведении самой Организации, поэтому ответственность по-прежнему лежит на Организации. Следовательно, организационное соответствие очень важно, и наличие правильных систем управления соответствием может помочь в эффективном управлении этим.

Умные системы управления соответствием вышли вперед и начали использовать AI и ML в своем основном потоке для дальнейшей импровизации своих предложений.

Здесь я собираюсь обсудить «Как современные интеллектуальные системы управления соответствием используют AI и ML» в нескольких частях моего блога.

#Part1 Миграция документов с использованием машинного обучения, экстракторов текста:

Основной проблемой для организаций при внедрении оцифровки является существующая документация. Когда дело доходит до соответствия, бумажная работа имеет решающее значение, поскольку метаинформация, напечатанная или заполненная пользователем, имеет жизненно важное значение для соответствия требованиям. Это становится еще более сложным, когда речь идет о документах с напечатанными на них фотографиями.

Устаревшие системы по-прежнему полагаются на ручную миграцию документов. Теперь представьте себе организацию с тысячами документов о соответствии, стоимость миграции, очевидно, превышает стоимость использования системы.

Что если система, которая может автоматически понимать ваши документы и иметь возможность извлекать текст из документов и сохранять метаинформацию для дальнейших указаний по соблюдению требований? Затем эта информация может быть использована при автоматической корректуре соответствующих версий документов, подписей авторизованных пользователей, заполнении надлежащей информации и достоверности дат и т. д. Так упрощенно, не так ли? Это устраняет ручной процесс ввода большого количества текста во время миграции.

Все это возможно благодаря компьютерному зрению, которое обеспечивает большую гибкость при анализе документов различных форм и извлечении текста с высокой точностью.

Интеллектуальные системы, использующие фреймворки Computer Vision, не только успешно извлекают тексты обеих форм, например печатные и написанные от руки, но также демонстрируют большую точность в распознавании фотографий, напечатанных на документе, и извлечении личности пользователя.

Есть несколько хорошо известных игроков AWS, IBM, Microsoft и Google, которые провели большое исследование и предоставили готовый API, который легко интегрировать в будущие продукты, ориентированные на функциональную область. Это дополнение изменит правила игры для таких продуктов, поскольку они решают реальную проблему и помогают организациям плавно перейти на новые платформы.

Пожалуйста, поделитесь своим опытом внедрения таких интеллектуальных систем в вашем бизнесе, а также проблемами, с которыми вы столкнулись или предвидите в этом процессе.

Дополнительные темы об использовании технологий будут опубликованы в ближайшее время, следите за обновлениями.