Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, việc quản lý khối lượng tài liệu ngày càng tăng một cách hiệu quả là một thách thức đáng kể đối với các doanh nghiệp. Quản lý hệ thống tài liệu truyền thống đã phát triển với sự tích hợp của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML), cách mạng hóa cách tổ chức xử lý tài liệu của họ. Bài đăng này khám phá vai trò của AI và Machine Learning trong Quản lý hệ thống tài liệu và nêu bật một số trường hợp thực tế của việc vận dụng các công nghệ này nhằm nâng cao hoạt động của tổ chức.
Đọc thêm AI và Machine Learning là gì? Ứng dụng của AI và Machine Learning trong các lĩnh vực để hiểu hơn về công nghệ mới này.
Dưới đây là những vai trò nổi bật của AI và Machine Learning trong quản lý hệ thống tài liệu:
Tăng cường xử lý tài liệu trong quản lý tài liệu
Phân loại và gắn thẻ tài liệu tự động
Thuật toán AI và Machine Learning có thể tự động phân loại và gắn thẻ tài liệu dựa trên nội dung của chúng, giảm thiểu việc sắp xếp thủ công. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn cải thiện độ chính xác trong việc truy xuất tài liệu.
Trong thực tế, IBM sử dụng phần mềm Quản lý Tài liệu được hỗ trợ bởi AI để tự động phân loại và gắn thẻ số lượng lớn tài liệu nghiên cứu. Hệ thống của họ phân tích nội dung tài liệu, trích xuất thông tin chính và áp dụng các thẻ có liên quan, giúp các nhà nghiên cứu tìm và truy cập tài liệu họ cần dễ dàng hơn.
Nhận dạng ký tự quang học (OCR)
Công nghệ OCR, được cải tiến bởi AI, có thể chuyển đổi các loại tài liệu khác nhau. Chẳng hạn như tài liệu giấy được quét, tệp PDF hoặc hình ảnh, thành dữ liệu có thể chỉnh sửa và tìm kiếm được. Khả năng này rất quan trọng để số hóa và quản lý hệ thống tài liệu từ tài liệu giấy.
Một trong những trường hợp điển hình đó là Document Cloud của Adobe tích hợp OCR được hỗ trợ bởi AI để chuyển đổi các tài liệu được quét thành văn bản có thể chỉnh sửa. Tính năng này cho phép doanh nghiệp số hóa hồ sơ giấy tờ một cách hiệu quả, giúp chúng có thể tìm kiếm và truy cập dễ dàng ở định dạng kỹ thuật số.
>>> TÌM HIỂU NGAY về Hệ thống quản lý tài liệu (DMS)
Cải thiện tính bảo mật và tuân thủ tài liệu
Biên tập dữ liệu tự động
Các công cụ biên tập dữ liệu do AI điều khiển có thể tự động xác định và biên tập thông tin nhạy cảm, đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu. Điều này làm giảm nguy cơ tiết lộ thông tin bí mật.
Các giải pháp tuân thủ hỗ trợ AI của Microsoft trong Microsoft 365 bao gồm các tính năng biên tập dữ liệu tự động. Những công cụ này quét tài liệu để tìm thông tin nhạy cảm và tự động biên tập lại thông tin đó, giúp các tổ chức duy trì việc tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu.
Phát hiện bất thường trong quản lý hệ thống tài liệu
Các thuật toán học máy có thể giám sát các kiểu sử dụng và truy cập tài liệu để phát hiện những điểm bất thường có thể cho thấy các vi phạm bảo mật hoặc truy cập trái phép. Cách tiếp cận chủ động này giúp tăng cường bảo mật tài liệu.
Cisco sử dụng AI và ML để phát hiện sự bất thường trong hệ thống Quản lý hệ thống tài liệu của họ. Thuật toán của họ phân tích hành vi của người dùng và gắn cờ mọi hoạt động bất thường, chẳng hạn như các nỗ lực truy cập trái phép, đảm bảo tính bảo mật của các tài liệu nhạy cảm.
=> THÊM KIẾN THỨC về Hệ thống quản lý tài liệu điện tử (EDMS)
Hợp lý hóa tự động hóa quy trình làm việc
Định tuyến tài liệu thông minh
AI có thể tối ưu hóa tự động hóa quy trình làm việc bằng cách gợi ý, định tuyến tài liệu một cách thông minh đến người nhận phù hợp dựa trên các tiêu chí được xác định trước. Điều này đảm bảo tài liệu đến được đúng người một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Tính năng này được Deloitte tận dụng để tự động hóa quy trình làm việc. AI ứng dụng trong hệ thống quản lý tài liệu của họ giúp định tuyến tài liệu của khách hàng đến các nhóm liên quan dựa trên phân tích nội dung. Định tuyến thông minh này giúp giảm thiểu sự chậm trễ và đảm bảo rằng tài liệu được xử lý bởi đúng nhân viên.
Phân tích dự đoán để Quản lý hệ thống tài liệu hiệu quả
Machine Learning – Học máy có thể phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán nhu cầu Quản lý hệ thống tài liệu trong tương lai, chẳng hạn như xác định các tài liệu có thể cần cập nhật hoặc dự đoán các giai đoạn xử lý tài liệu cao điểm.
Ví dụ điển hình đối với Amazon, đơn vị này sử dụng phân tích dự đoán trong Phần mềm DMS của họ để quản lý số lượng lớn tài liệu hàng tồn kho và bán hàng. Bằng cách phân tích các xu hướng trong quá khứ, hệ thống của họ dự đoán khi nào một số tài liệu nhất định sẽ cần cập nhật, cho phép quản lý chủ động và giảm thiểu tắc nghẽn trong hoạt động.
Nâng cao trải nghiệm người dùng trong quản lý tài liệu
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tìm kiếm và truy xuất
NLP cho phép người dùng tìm kiếm tài liệu bằng các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, cải thiện sự dễ dàng và chính xác của việc truy xuất tài liệu. Công nghệ này hiểu ngữ cảnh và ngữ nghĩa, mang lại kết quả tìm kiếm phù hợp hơn.
Khả năng tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI của Google Drive tận dụng NLP để cho phép người dùng tìm kiếm tài liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Tính năng này hiểu ý định của người dùng và truy xuất các tài liệu phù hợp nhất, nâng cao trải nghiệm người dùng.
Đề xuất được cá nhân hóa
AI có thể phân tích hành vi của người dùng và kiểu sử dụng tài liệu để đưa ra các đề xuất tài liệu được cá nhân hóa, giúp người dùng khám phá nội dung có liên quan mà họ có thể chưa biết.
Netflix sử dụng AI để cung cấp các đề xuất nội dung được cá nhân hóa và tương tự, họ đã triển khai AI trong Phần mềm Quản lý Tài liệu nội bộ của mình để đề xuất tài liệu cho nhân viên dựa trên vai trò của họ và các tương tác tài liệu trong quá khứ, cải thiện năng suất và chia sẻ kiến thức.
AI và Machine Learning đang chuyển đổi việc Quản lý hệ thống tài liệu bằng cách tăng cường xử lý tài liệu, cải thiện tính bảo mật và tuân thủ, hợp lý hóa quy trình làm việc và nâng cao trải nghiệm người dùng. Khi AI và Machine learning tiếp tục phát triển, tác động của chúng đối với việc quản lý tài liệu ngày một tăng, mang lại hiệu quả, tính bảo mật và sự hài lòng của người dùng cao hơn.
ĐỌC THÊM:
