Артамонов С.В.
ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ДОКУМЕНТАМИ *
Аннотация:
в работе рассмотрены задачи систем управления документов, которые решаются с помощью средств машинного обучения, и представлены реальные случаи применения в различных сферах человеческой деятельности.
Ключевые слова:
машинное обучение, документ, системы управления документами, классификация, распознавание текста, формирование отчетов
Системы управления документами являются важным инструментом для эффективного управления информацией в организациях. Они позволяют собирать, хранить, обрабатывать и распространять документы, связанные с деятельностью организации. Однако, управление документами может стать сложной и трудоемкой задачей, особенно в случае большого количества документов и широкого спектра их типов и форматов.Технологии машинного обучения могут быть полезными для автоматизации процессов управления документами и сокращения времени, затрачиваемого на ручную обработку документов [3]. Машинное обучение позволяет создавать модели, которые могут обрабатывать и классифицировать документы, заполнять метаданные и формировать сводки и отчеты.Цель данного доклада - рассмотреть возможности, предоставляемые технологиями машинного обучения, для улучшения систем управления документами.Машинное обучение (МО) в системах управления документами (СУД) произвело революцию в способах обработки, анализа и управления документацией [4]. Оно позволяет организациям автоматизировать и оптимизировать множество процессов, связанных с документацией, повышая эффективность и точность. Автоматическое распознавание текста (optical character recognition): OCR-технологии используются для преобразования отсканированных документов в редактируемый текстовый формат [1]. Эта технология широко применяется в различных отраслях:- Банки: автоматизация обработки кредитных заявлений и других финансовых документов. - Страховые компании: автоматическое извлечение данных из страховых полисов и заявлений о выплате. - Юридические фирмы: оцифровка юридических документов и договоров. OCR значительно сокращает время обработки документов и повышает точность ввода данных. Автоматическая классификация документов: Алгоритмы машинного обучения используются для классификации документов на основе их содержания. Это позволяет организациям эффективно управлять большими объемами документации. - Организации здравоохранения: автоматическая сортировка медицинских карт и записей пациентов. - Производственные компании: классификация технической документации и чертежей. - Административные службы: организация и управление кадровыми документами и юридическими контрактами. Автоматическая классификация документов повышает производительность и позволяет организациям быстро находить нужную информацию. Извлечение информации: Алгоритмы машинного обучения используются для извлечения структурированных данных из неструктурированных документов. - Финансовые институты: автоматическое извлечение данных из финансовых отчетов и выписок. - Организации с множеством клиентов: извлечение данных из клиентских заявок и форм. Извлечение информации позволяет организациям быстро и точно обрабатывать большие объемы данных и использовать их для анализа и принятия решений. Автоматическое формирование отчетов: Машинное обучение используется для создания систем, которые автоматически генерируют отчеты на основе предоставленных данных. - Финансовые институты: создание финансовых отчетов и аналитических сводок. - Корпорации: генерация отчетов о продажах, производстве и других аспектах деятельности. Автоматическое формирование отчетов экономит время и повышает точность отчетности. Прогнозирование и оптимизация процессов: Машинное обучение используется для анализа данных из документации и прогнозирования будущих событий. - Производственные компании: прогнозирование спроса на продукцию и оптимизация производственных процессов. - Логистика: оптимизация маршрутов доставки и сокращение времени доставки. Прогнозирование и оптимизация процессов позволяют организациям принимать более обоснованные решения и повышать эффективность своей деятельности. В дополнение к вышеперечисленным примерам, машинное обучение также используется в системах управления документами для: - Обнаружения мошенничества: анализ финансовых документов и выявление подозрительных транзакций. - Выявления дубликатов документов: поиск и удаление дублирующихся документов в системе.- Управления жизненным циклом документов: автоматизация процессов создания, хранения, архивирования и уничтожения документов.Машинное обучение является мощным инструментом, который может значительно повысить эффективность и точность обработки и управления документацией [2]. По мере развития технологий машинного обучения, мы можем ожидать появления новых и инновационных применений в этой области.
Номер журнала Вестник науки №12 (69) том 5 ч. 1
Ссылка для цитирования:
Артамонов С.В. ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ДОКУМЕНТАМИ // Вестник науки №12 (69) том 5 ч. 1. С. 387 - 391. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/12111 (дата обращения: 17.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+