أهمية الشفافية في المعالجة التلقائية للمستندات

تخيل أنك مقرض رهن عقاري وتلقي طلبات قروض من عملاء محتملين يرغبون في اقتراض المال. جميع هذه التطبيقات إلكترونية وتحتوي على ثروة من المعلومات حول المقترضين ، بما في ذلك مواردهم المالية وتاريخهم الائتماني ووظائفهم.  

قد تستخدم برنامجًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي لمعالجة هذه التطبيقات تلقائيًا ، ولكن هناك مشكلة. كيف يمكنك التأكد من أن النظام يتخذ القرارات الصحيحة بشأن المؤهل للحصول على قرض؟  

بالتأكيد ، يمكن للذكاء الاصطناعي تسريع العملية وتقليل الأخطاء ، لكنه يثير أسئلة مهمة حول الإنصاف والمساءلة. كيف تعرف ما إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي يتخذ قرارات غير منحازة؟ إنه شيء للتفكير فى.  

بالنظر إلى أن الشفافية تلعب دورًا مهمًا في معالجة المستندات ، من الضروري للشركات تنفيذ التدابير التي تضمن الشفافية. في هذه المدونة ، سوف نستكشف كيف يمكن للشركات الاستفادة من إمكانات المعالجة الآلية للمستندات مع الحفاظ على الشفافية.   

الشفافية: المكون الرئيسي للمعالجة الآلية الناجحة للمستندات 

بلغت عائدات سوق معالجة المستندات الذكية العالمية 1.1 مليار $ في 2022 ومن المتوقع أن ينمو في a معدل نمو سنوي مركب قدره 37.5٪ من 2022 إلى 2027.  

ليس رقمًا مفاجئًا ، نظرًا لمجموعة الفوائد التي يجب أن تقدمها هذه الأنظمة, مثل زيادة الكفاءة وخفض التكاليف وتحسين الدقة.  

إذن ، كيف تعمل هذه الأنظمة؟

تستخدم معالجة المستندات الذكية تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) ، مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) ، لتحليل المعلومات ذات الصلة واستخراجها تلقائيًا من المستندات.  

الهدف من معالجة المستندات القائمة على الذكاء الاصطناعي هو أتمتة مهام معالجة المستندات اليدوية المستهلكة للوقت والمعرضة للأخطاء ، مثل إدخال البيانات وتصنيف المستندات واستخراج المعلومات ، باستخدام خوارزميات الكمبيوتر التي يمكنها تحليل وفهم محتوى المستندات. 

العامل الوحيد الذي تحتاج الشركات إلى توخي الحذر منه عند استخدام هذه الأنظمة هو الشفافية ، وهي  عنصر حاسم يضمن عدم تأثر القرارات بالتحيزات الخفية أو العوامل غير العادلة. الشفافية تبني الثقة مع أصحاب المصلحة و, الاكثر اهمية, يضمن الامتثال للقوانين واللوائح.  

قوانين الشفافية في المعالجة الآلية للوثائق 

حاليًا ، لا توجد قوانين شفافية محددة تنطبق بشكل خاص على معالجة المستندات القائمة على الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك ، هناك العديد من قوانين حماية البيانات والخصوصية الأوسع التي يمكن تطبيقها على استخدام أنظمة معالجة المستندات القائمة على الذكاء الاصطناعي. 

على سبيل المثال ، يوفر قانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA) في الولايات المتحدة للمستهلكين حقوقًا معينة فيما يتعلق بمعالجة بياناتهم الشخصية. تتضمن CCPA أيضًا متطلبات الشفافية والإفصاح ، والتي يمكن أن تكون ذات صلة باستخدام معالجة المستندات القائمة على الذكاء الاصطناعي. 

وبالمثل ، في الاتحاد الأوروبي ، تتطلب اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) أن تضمن الشركات المعالجة القانونية والعادلة والشفافة للبيانات الشخصية. يتضمن القانون العام لحماية البيانات (GDPR) أيضًا متطلبات تقليل البيانات ، ودقة البيانات ، وأمن البيانات ، والتي يمكن أن تكون قابلة للتطبيق بشكل خاص على استخدام معالجة المستندات القائمة على الذكاء الاصطناعي. 

هناك أيضًا العديد من اللوائح الخاصة بالصناعة التي قد تنطبق على استخدام معالجة المستندات القائمة على الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال ، تخضع صناعة الرعاية الصحية لقانون نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) ، والذي يضمن ذلكs خصوصية وأمن المعلومات الصحية الشخصية. 

تحديات الشفافية الشائعة في المعالجة الآلية للمستندات 

العودة أنافي عام 2018 ، طورت أمازون أداة توظيف مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحليل السير الذاتية وتقديم توصيات لمديري التوظيف.  

ومع ذلك ، تم العثور على النظام ليكون كذلك متحيزة ضد المرشحات، حيث تم تدريبها على السير الذاتية المقدمة إلى أمازون على مدى 10 سنوات ، والتي كانت في الغالب من المرشحين الذكور.  

هذا الحادث هو مجرد مثال صغير يسلط الضوء على أن ضمان الشفافية ليس دائمًا مهمة سهلة. فيما يلي بعض التحديات الأكثر شيوعًا التي يجب أن تكون على دراية بها عند استخدام المعالجة الآلية للمستندات:  

الوصول المحدود إلى بيانات التدريب: يتمثل التحدي الرئيسي للشركات التي تنفذ أنظمة معالجة المستندات القائمة على الذكاء الاصطناعي في الوصول إلى بيانات تدريب متنوعة وتمثيلية, تمامًا مثل أمازون. يمكن أن يؤدي ضعف جودة البيانات إلى نتائج متحيزة أو غير دقيقة ، مما يقوض شفافية النظام وعدالته. 

عدم وجود التوحيد القياسي: الخوارزميات والنماذج والعمليات المستخدمة في معالجة المستندات القائمة على الذكاء الاصطناعي ليست موحدة حاليًا ، مما يجعل من الصعب على الشركات مقارنة الأنظمة المختلفة والتأكد من أنها تستخدم الحل الأكثر فعالية وأخلاقية. 

الموازنة بين الشفافية والخصوصية: في حين أن الشفافية مهمة لضمان العدالة والمساءلة في أنظمة معالجة المستندات القائمة على الذكاء الاصطناعي ، إلا أنها تحتاج إلى الموازنة مع الحاجة إلى حماية المعلومات الحساسة أو السرية.  

أفضل الممارسات لضمان الشفافية في المعالجة الآلية للمستندات 

على الرغم من التحديات ، ال فوائد معالجة المستندات الآلية هي فقط جدا يصعب تجاهله. إذا كنت تخطط لاستخدام المعالجة الآلية للمستندات ، فإليك بعض أفضل الممارسات التي يمكن أن تساعدك في التخفيف من هذه التحديات:  

• وضع سياسات وإجراءات واضحة:  حدد بوضوح سياسات إدارة البيانات وخصوصية البيانات وأمن البيانات ، بالإضافة إلى إجراءات تدقيق النظام ومراقبته. 
• قم بإجراء عمليات تدقيق منتظمة: إجراء عمليات تدقيق منتظمة للتأكد من أن النظام يعمل وفقًا للمتطلبات الأخلاقية والقانونية. من الأفضل أن يتم إجراء عمليات التدقيق من قبل أطراف ثالثة مستقلة لضمان الحياد. 

• خوارزميات ونماذج التوثيق: توثيق بيانات التصميم والتنفيذ والتدريب للخوارزميات والنماذج المستخدمة في النظام. عادة ما يتم نشر هذه الوثائق للجمهور ، خاصة لأصحاب المصلحة ، مثل المدققين والمنظمين ، لضمان استخدام النظام بشكل أخلاقي. 
• تقديم التفسيرات: يوفر نظام معالجة المستندات الجيد المستند إلى الذكاء الاصطناعي تفسيرات لقراراته ، بما في ذلك توفير تصورات أو تفسيرات للميزات التي يستخدمها النموذج لاتخاذ القرارات. 
• استخدام تقنيات الكشف عن التحيز والتخفيف من حدته: استخدم تقنيات مثل خوارزميات اكتشاف التحيز أو قيود الإنصاف أو طرق أخرى للتأكد من أن نظامك يمكنه اكتشاف أو تخفيف أي تحيزات في البيانات أو الخوارزميات المستخدمة في العملية.  
• تحديث بيانات التدريب بانتظام: قم بانتظام بتحديث بيانات التدريب المستخدمة لتدريب الخوارزميات والنماذج لضمان أن أنظمة معالجة المستندات القائمة على الذكاء الاصطناعي is . دائمًا على اتصال بالمعايير والممارسات الحالية.  
• إشراك أصحاب المصلحة المتنوعين: إشراك أصحاب المصلحة المتنوعين في تطوير ونشر أنظمة معالجة المستندات القائمة على الذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك ممثلين من مختلف الإدارات داخل المنظمة ، وكذلك أصحاب المصلحة الخارجيين مثل المنظمين والعملاء. 

تنفيذ الشفافية باستخدام أداة خالية من التعليمات البرمجية 

أدت الزيادة في المعالجة التلقائية للوثائق إلى ظهور أدوات عدم وجود رمز أو أدوات ذات رمز منخفض. لا تسمح هذه الأدوات التي لا تحتوي على كود فقط للأشخاص الذين ليس لديهم خبرة فنية بأتمتة مهامهم, ولكنها تقدم أيضًا فرصة ممتازة للحفاظ على الشفافية من خلال:  

1. توفير نهج يسهل الوصول إليه وسهل الاستخدام لإنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي ومهام سير العمل. 
2. تقديم قواعد استخراج بيانات واضحة وقابلة للتدقيق تتيح للمستخدمين تتبع كيفية عمل النظام بسهولة وإجراء تعديلات فورية وفقًا لذلك.  
3. إعطاء ملاحظات في الوقت الفعلي حول دقة عملية استخراج البيانات ، مما يسمح للمستخدمين بتحديد وتصحيح أي أخطاء أو تناقضات بسرعة. 

هل أنت جاهز لأتمتة معالجة المستندات؟  

إن فوائد المعالجة الآلية للمستندات واضحة. ومع ذلك ، فإن الشفافية هي المفتاح للاستفادة من هذه الفوائد والحفاظ على ثقة العملاء وأصحاب المصلحة.  

من خلال تنفيذ أفضل الممارسات للشفافية ، مثل استخدام أدوات خالية من التعليمات البرمجية ، وإنشاء تدابير مساءلة واضحة ، ومراقبة التحيزات ، يمكنك التأكد من أن معالجة المستندات الآلية الخاصة بك عادلة وموثوقة ومتسقة.  

الشفافية لا تتحسن فقطs نتائج الأعمال ولكن أيضًا يبني أساسًا للثقة. 

تحميل الإصدار التجريبي المجاني من 14 يومًا of Astera أبلغ عن عامل منجم وشاهد كيف Astera يمكن أن تساعدك على تنفيذ شفافة, عملية المستندات الآلية.