幾十年來，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個重要組成部分包括掃描文檔、在線移動文件和自動化手動流程。然而，今天的企業(yè)正在進入由企業(yè)級人工智能工作流程定義的數(shù)智化轉(zhuǎn)型階段，這遠遠超出了基本的數(shù)字化。

這種進化的最新迭代要雄心勃勃得多。企業(yè)現(xiàn)在正在構(gòu)建人工智能驅(qū)動的工作流程，不僅將信息數(shù)字化，還將其轉(zhuǎn)化為可操作的情報。企業(yè)級人工智能工作流程的時代已經(jīng)到來，它正在重塑組織管理數(shù)據(jù)、做出決策和大規(guī)模運營的方式。

從數(shù)字化到智能自動化

早期的數(shù)字化聚焦效率——將紙張和文件（包括收據(jù)、發(fā)票、合同和存儲在文件柜中的表格）轉(zhuǎn)換為電子數(shù)據(jù)。這些系統(tǒng)方便存儲、查閱和傳輸，但基本上仍保持靜止。在當今快速發(fā)展、人工智能驅(qū)動的企業(yè)環(huán)境中，這已不再可行。組織正在將曾經(jīng)孤立的系統(tǒng)連接到集成數(shù)據(jù)捕獲、分析和決策的智能工作流中。每個文檔，無論是發(fā)票、合同還是客戶表單，都成為實時學(xué)習(xí)和適應(yīng)的動態(tài)生態(tài)系統(tǒng)的一部分。

通過使用先進的成像掃描儀、文檔捕獲軟件和人工智能的正確組合，公司可以輕松地將非結(jié)構(gòu)化的紙質(zhì)文件轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化、可搜索和上下文數(shù)據(jù)。發(fā)票、采購訂單和合同不僅被存儲，它們還成為數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為分析引擎提供信息，通知預(yù)測，并觸發(fā)自動化操作。通過在每次掃描中內(nèi)置自動化、合規(guī)性和洞察力，紙質(zhì)發(fā)票、合同、客戶記錄等成為可操作的情報，使人工智能工作流程能夠推動真正的業(yè)務(wù)成果，同時確保合規(guī)和彈性。

在人工智能經(jīng)濟中，數(shù)字化扮演著另一個重要角色——將紙質(zhì)文檔轉(zhuǎn)化為適合LLM引擎的數(shù)據(jù)。隨著越來越多的網(wǎng)站限制爬蟲或要求許可，這將變得越來越重要。非營利組織Epoch AI在2024年的一份報告中預(yù)測，大型語言模型（LLM）最早可能在2026年耗盡新的人工生成所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

純粹依賴公開的爬行數(shù)據(jù)進行持續(xù)擴展的公司可能會遇到收益遞減的情況。為了避免迫在眉睫的公開訪問數(shù)據(jù)短缺，企業(yè)將需要使用其數(shù)字化文檔和公司數(shù)據(jù)來微調(diào)特定領(lǐng)域任務(wù)的模型，而不僅僅依賴于通用的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

智能捕獲技術(shù)現(xiàn)在可以自動識別文檔類型、提取關(guān)鍵實體和驗證信息。一旦數(shù)字化，這些數(shù)據(jù)就會直接流入企業(yè)系統(tǒng)，人工智能模型可以在其中發(fā)現(xiàn)見解或預(yù)測結(jié)果。

在工作流程中建立合規(guī)性和彈性

隨著人工智能工作流程成為主流，合規(guī)性仍然是首要考慮的問題。在金融和醫(yī)療保健等受監(jiān)管的行業(yè)中，自動化元數(shù)據(jù)標記、訪問控制和保留策略可確保從捕獲到歸檔的每個文檔都得到安全管理。

然而，復(fù)原力也是一個高度優(yōu)先事項。企業(yè)級工作流必須能夠承受系統(tǒng)中斷、復(fù)雜的合規(guī)要求和全球規(guī)模。云原生架構(gòu)、冗余系統(tǒng)和人工智能驅(qū)動的異常檢測可以在條件發(fā)生變化時保持工作流平穩(wěn)運行。嵌入式治理使組織能夠充滿信心地進行創(chuàng)新，相信自動化不會損害監(jiān)督。

繪制人工智能工作流程路線圖

對于指導(dǎo)數(shù)字戰(zhàn)略的高管來說，向企業(yè)級人工智能工作流程的過渡既帶來了機遇，也帶來了緊迫性。然而，機遇大于挑戰(zhàn)。在人工智能出現(xiàn)之前，全球制造商每周處理數(shù)萬張發(fā)票，每張發(fā)票都需要手動輸入數(shù)據(jù)、驗證和批準。這與當今的人工智能工作流程形成了鮮明對比——文檔成像掃描儀捕獲并分類每張發(fā)票，根據(jù)采購訂單進行驗證，自動路由以供批準，并標記異常情況以供審查。這導(dǎo)致了更快的周期時間、更少的錯誤、更強的審計跟蹤和更清晰的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)直接輸入到預(yù)測和財務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)中。

專注于這四個優(yōu)先事項可以加快向企業(yè)級人工智能工作流程的過渡，并簡化流程：

集成不同的系統(tǒng)：通過將文檔捕獲軟件與企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）、客戶關(guān)系管理（CRM）和分析工具連接起來，打破數(shù)據(jù)孤島。

采用智能采集：傳統(tǒng)掃描儀和OCR工具無法滿足當今的數(shù)據(jù)需求。要投資于自動分類、提取和驗證數(shù)據(jù)的解決方案。

將數(shù)據(jù)用于人工智能：將每個掃描的文檔視為潛在的數(shù)據(jù)源。將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸入人工智能模型，以揭示現(xiàn)金流、客戶行為、供應(yīng)鏈績效等方面的模式。

從一開始就嵌入合規(guī)性：直接將治理設(shè)計到工作流程中，而不是稍后再將其連接起來。自動審計跟蹤和保留策略可建立信任并降低監(jiān)管風(fēng)險。

速度、合規(guī)性和洞察力決定市場領(lǐng)導(dǎo)地位的經(jīng)濟中，企業(yè)級人工智能工作流程提供了決定性的優(yōu)勢。自動化不僅僅是少花錢多辦事：它從每一個行動中學(xué)習(xí)。每次掃描、交易或決策都會加強為企業(yè)人工智能系統(tǒng)提供動力的反饋回路。早期認識到這一轉(zhuǎn)變的組織將超過仍將數(shù)據(jù)捕獲視為后臺功能的競爭對手。贏家將是那些將數(shù)字化的最后一公里變成數(shù)智化的第一公里的人。

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