IBM 자동화와 문서 AI

비용 절감

자동화된 문서 처리는 일반적으로 정보 추출 및 문서 정리와 관련된 비용을 크게 줄입니다. 무결점 처리와 결합되어 회사는 엄청난 양의 지저분한 서류를 관리하는 데 드는 시간을 줄일 수 있습니다.

정확도 향상

문서 AI가 훈련되고 준비되면 특정 문서 이해 작업에서 사람보다 훨씬 정확합니다. 이렇게 더 높은 정확도는 생산성을 높이고 비용을 줄이며 고객, 기회 또는 비즈니스에 피해를 줄 수 있는 치명적인 실수를 방지하는 데 매우 중요합니다.

고객 만족도 향상

고객 요청을 처리하든, 보험 청구를 처리하든, 정보를 제공하든, 문서 AI를 사용하면 기업이 더 빠르고 정확하게 응답할 수 있습니다. 이러한 프로세스를 가속화하면 고객이 더 행복해지고, 불만이 줄어들며, 평판이 구축되고, 신뢰가 증가하여 경쟁업체로 눈을 돌릴 위험이 줄어듭니다.

규정 준수

문서 처리 정확도가 높으면 규정 준수 능력이 향상됩니다. 이 상세한 감사 추적은 직원들이 오류를 찾고, 효율성을 식별하고, 문제를 해결하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

확장성

문서 AI는 데이터를 수동으로 처리하고 관리할 필요가 없기 때문에 추가 비용이 거의 또는 전혀 없이 쉽게 확장할 수 있습니다.

사용자 친화적인 워크플로

문서 처리 기술은 많은 양의 문서를 사용자 친화적인 UI를 통해 액세스할 수 있는 유용한 리소스로 변환합니다. 또한 고급 기술이 필요하지 않기 때문에 액세스 권한이 있는 모든 사용자가 정보를 사용하여 생산성을 높이고 작업을 개선할 수 있습니다.

금융 서비스

매우 지역적인 목표 시장을 대상으로 하는 경우가 아니라면 고객 문서와 언어는 다양합니다. 문서 AI를 사용하면 프로세스 동안 최소한의 인간 상호작용으로 전 세계 지원 문서와 커뮤니케이션을 처리할 수 있습니다.

의료

의료 분야의 조직은 종종 많은 양의 문서와 엄격한 규정 준수에 허덕입니다. 이 문제는 회사 노동력의 많은 부분을 차지할 정도로 두드러집니다. KPO(지식 프로세스 아웃소싱)와 로보틱 프로세스 자동화(RPA)가 도움이 될 수 있지만, 문서 처리 AI는 이러한 자동화를 지능적으로 만듭니다.

인사(HR)

인적 자원 업계에서 문서 AI의 사용이 폭발적으로 증가했습니다. 머신 러닝(ML), 자연어 처리(NLP) 그리고, AI는 채용, 교육, 직원 요청, 기타 HR 직능과 관련된 많은 문서를 즉시 처리할 수 있습니다.

회계

문서 인공 지능의 많은 사용 사례는 급여, 과세, 세금계산서 발행, 현금 관리를 포함한 회계 프로세스에 중점을 둡니다. 결과적으로 회계 부서는 이 기술의 얼리 어답터 중 하나였으며, 이러한 프로세스를 영업, 최고 경영진과 같은 다른 부서와 통합하는 방법을 처음으로 찾았습니다.

영업 및 마케팅

문서화에는 고객, 고객이 사용하는 제품과 서비스, 구매, 회사와의 관계에 대한 중요한 정보가 많이 포함될 수 있습니다. 문서화 AI는 이 정보를 처리하고 수익성 있는 마케팅 아이디어, 수익성 있는 목표 시장 등을 찾는 데 도움이 되는 맞춤형 보고서를 생성할 수 있습니다.

보험

보험 산업의 거의 모든 프로세스는 회사에서 문서를 처리하거나 공유하거나 어떻게든 분석해야 합니다. 문서화 AI 관리 도구는 견적, 청구, 중재와 관련된 업무를 몇 분 또는 몇 초로 단축할 수 있습니다.