无纸化，高精度
未来已来
亚太版本
发挥NLP在业务管理中的巨大潜力
变革推动者
在一个效率和准确性至关重要的时代，企业在不断寻求简化操作和降低人工负荷的方法。自然语言处理（NLP）和生成式人工智能可帮助企业提高生产力并变革现代业务运营模式！
文档管理的新时代
不妨想象一下这样一个世界：人们可以毫不费力地处理堆积如山的文书工作，在短短数秒内一丝不苟地整理好合同、报告和电子邮件等，并理解相关内容。当今世界，先进的文档管理和生成式人工智能扮演着重要角色。得益于尖端技术的无缝集成，企业可以前所未有的效率高效运作。这种数字化转型并非科幻小说中的场景，而是当今的现实。自然语言处理（NLP）领域的进步使之成为可能。
NLP是人工智能的一个分支，主要研究计算机与人类语言之间的交互。通过利用复杂算法和海量数据，NLP能让计算机以一种有意义和有用的方式理解、解释和生成人类语言。
从客户服务的自动化响应到大量法律文件的精细分析，在生成式人工智能的加持下，自然语言处理应用正在变革各行各业的业务运营模式，使曾经看似无法克服的任务得以一键搞定。
随着我们对NLP应用和功能的深入研究，我们发现了这种变革性技术的真正潜力。传统文档管理涉及较为耗时的手动处理，容易出现人为错误。员工不得不手工整理、分类和归档文件，而这往往会导致效率低下并产生瓶颈。而且在这些手动处理的文档中搜索特定信息就像是大海捞针，同时纸质文档的物理存储需要大量空间和资源。
相比之下，由NLP提供支持并由生成式人工智能予以强化的现代智能文档处理（IDP）解决方案，则重新定义了企业的文档管理。IDP可自动提取、分类和验证各类文档（包括结构化和非结构化文档）中的信息。IDP系统可快速处理发票、合同和表格，准确提取相关数据并将其集成至数字工作流程中。
从传统方法到 IDP解决方案的转变体现了技术对现代业务运营的深远影响。通过采用IDP，企业可以简化工作流程，降低运营成本，并将人力资源分配至更具战略性的任务中，最终提高生产力并推动创新。
NLP如何运作？
NLP通过将计算语言学与机器学习和深度学习技术相结合来运作。NLP是一项变革性技术，可增强机器理解人类语言并与之互动的能力。它与智能文档处理的集成可显著提高处理大量文档的效率和准确性，使企业能够实现各种流程的自动化和简化。
这个过程通常包含以下几个关键步骤：
1. 文本预处理
- 标记化：将文本分割成单词、短语或符号
- 规范化：将文本转换为标准格式（例如，将字母转换为小写，以及删除标点符号等）
- 去除停用词：删除可能对分析无用的停用词（例如，“和”或“的”）
- 词干提取和词形还原：将单词还原为词根形式
2. 特征提取
- 词袋：用每个词的出现频率来表示文本
- TF-IDF（词频-逆文档频率）：衡量某个单词在一个文档中和在一个文档集合中的重要性
- 词嵌入：在连续向量空间中表示单词（例如，Word2Vec，GloVE）
3. 模型训练
- 监督式学习：基于标记数据来训练模型，用于情感分析或已命名实体识别等任务
- 无监督学习：从未标记的数据中提取模式，如主题建模等
4. 评估
- 用准确率、精确率、召回率和F1分数等指标评估模型性能
5. 部署
- 在聊天机器人、搜索引擎和推荐系统等应用程序中部署模型
企业必须考虑如何结合两者优点，为特定领域或行业提供密切相关的指导方针和期望的具体信息，而不仅仅是笼统回应。这正是由生成式人工智能驱动的NLP的用武之地。
我们的观点
通过将NLP集成至IDP解决方案中，企业可增强文档处理的准确性、效率和可扩展性，从而大幅节省成本、提高合规性并做出更好的决策。
全球NLP市场规模预计将从2024年的364.2亿美元增长至2030年的1,568亿美元，实现27.5%的年复合增长率（CAGR）。1
对NLP需求最大的行业是金融服务和医疗保健
由语境搜索和语义搜索驱动的增强搜索功能允许用户执行更为直观和准确的搜索，这在法律、医疗和技术文档等领域特别有用。NLP可提高数据的规范化和标准化，确保格式的一致性，并通过链接相关信息丰富所提取的数据。
NLP可通过识别和提取合规性报告所需的信息、审计标准文档以及标记不合规内容来增强合规性和风险管理。NLP可实现端到端文档处理工作流的自动化，且可与ERP、CRM或RPA平台等系统相集成，从而减少人工干预，提高效率。智能路由功能可根据内容和语境直接处理文档。
最后，NLP可提供直观界面，并通过自然语言命令和查询与文档处理系统进行交互，使系统更易操作和访问，从而增强用户体验。
NLP与IDP的融合允许借助先进技术来自动提取、解释和处理企业各类文档中的数据。生成式人工智能可通过解读复杂文档（如医生笔记和技术图表等）以及提供旧版人工智能模型无法提供的总结和见解来进一步增强前述功能。
自生成式人工智能开始发挥作用以来所发生的变化是，生成式人工智能已经接受了关于人类如何沟通的训练。这种训练与以往确定性训练方法不同，它使得NLP的反应更加像真人。
由NLP驱动的IDP所面临的挑战
NLP面临着语言差异、数据训练、歧义、拼写错误、偏见和多义词等挑战。这些挑战影响了NLP的有效性和效率。
不同的语言在句法、语法和语义等方面各不相同，这使得NLP系统很难在多语言情景中表现良好。训练NLP模型需要大量高质量、带注释的数据，这是一项耗时的资源密集型工作。训练数据的质量直接影响模型的性能。数据有误或存在偏差会导致较差的结果。
开发NLP系统涉及需以专业知识和计算资源为依托的一系列复杂流程。NLP的快速发展意味着跟上最新技术可能并非易事。自然语言本质上是模棱两可的，单词和句子通常有多种解释，需要精细的语境理解。
真实世界文本数据中的拼写错误和排版错误可能会降低NLP模型的准确率。源自训练数据的NLP模型偏差可能会导致不公平的结果，因此需要仔细选择和预处理训练数据。许多单词和短语会因语境不同而具有多种含义，因此需要大量的语境数据和复杂的建模技术来有效消除歧义。
为应对这些挑战，需通过持续的研究、先进的技术和全面的策略来确保NLP系统准确、公平、稳健。
由NLP驱动的IDP所带来的益处
NLP可在业务运营、客户交互和数据分析等方面带来诸多益处。其中一个主要益处是增强客户服务。由NLP驱动的聊天机器人和虚拟助手可提供全天候支持。具体而言，它们可处理日常查询事务，并可取代人工代理应对复杂问题，从而实现更快的响应和更高的客户满意度。此外，情绪分析工具可实时监控客户反馈，确保问题得以及时解决。
NLP可通过数据录入、文档处理和信息提取等重复性任务的处理来最大限度地减少错误，提高操作效率，从而提高整体效率和自动化程度。在金融领域，NLP可自动从财务文档中提取信息，从而加快贷款审批和合规性检查。在法律领域，NLP可简化合同分析和法律研究。
NLP可通过从非结构化文本数据中提取洞见、为战略决策提供信息依据、改善营销活动以及提供更深入的客户理解等方式来增强数据分析。它通过监测和分析竞争对手的活动和市场趋势，帮助企业保持竞争优势。
NLP通过提高搜索结果的准确性、帮助快速检索信息以及提高生产力等方式来改进决策和知识管理。智能文档处理解决方案可对文档进行分类和标记，从而提高检索效率。这在医疗保健等领域颇有助益，可改进对相关医学文献和患者记录的访问。
尽管面临挑战，但在IDP解决方案中部署生成式人工智能和NLP可带来诸多益处，包括更高的准确性、效率和可扩展性等，因而能够节省成本、提高合规性和实现更好的决策。
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