استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي أمر ضروري للشركات الحديثة

Aوفقًا لمسح حديث أجرته شركة IDCيعد الذكاء الاصطناعي أولوية استثمارية قصوى للمؤسسات الحديثة، ومن السهل معرفة السبب. بدءًا من تحسين تجارب العملاء ودفع الأتمتة إلى تحسين عملية اتخاذ القرار، فقد غير الذكاء الاصطناعي كيفية عمل الشركات عبر جبهات متعددة. استخراج البيانات يعد هذا المجال من أكثر المجالات المثيرة للاهتمام حيث يحدث الذكاء الاصطناعي تأثيرًا. بفضل الحلول التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، يمكن للمؤسسات الآن استخراج رؤى قيمة من الملفات غير المنظمة بسلاسة، مما يؤدي إلى تسريع العمليات وفتح فرص نمو جديدة. إنه وقت مثير لاستكشاف كيف يغير الذكاء الاصطناعي طريقة تفكيرنا في البيانات! 

ما هو استخراج البيانات بالذكاء الاصطناعي؟  

يشير استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لجمع ومعالجة المعلومات من مصادر بيانات مختلفة. وهو أمر ذو قيمة خاصة لاستخراج الأفكار من البيانات غير المنظمة، والتي يمكن أن تأتي من النصوص والصور وغيرها من التنسيقات غير الجدولية. 

الذكاء الاصطناعي لم يعد اختياريا لاستخراج البيانات  

مع تعامل الشركات مع كمية متزايدة من البيانات غير المنظمة - مثل العقود والتقارير ورسائل البريد الإلكتروني - فإن عمليات استخراج البيانات اليدوية تصبح قاصرة. تقدم الذكاء الاصطناعي حلاً أكثر دقة وكفاءة لاستيعاب البيانات، مما يزيل خطر الخطأ البشري ويسرع المهام الحرجة. أتمتة استخراج البيانات يتيح للمؤسسات تقليل التكاليف وتحسين الإنتاجية، مما يسمح لفرقها بالتركيز على الأنشطة ذات القيمة الأعلى. 

ما يميز الذكاء الاصطناعي هو القدرة على التكيفعلى عكس الطرق التقليدية، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل البيانات واستخراجها من تنسيقات متنوعة والتكيف مع هياكل المستندات الجديدة عند ظهورها. هذه القدرة على التطور مع احتياجات البيانات المتغيرة تجعل الذكاء الاصطناعي أداة بالغة الأهمية للشركات التي تتطلع إلى تبسيط عملياتها واتخاذ قرارات أسرع. 

فوائد استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي  

• زيادة الكفاءة  

تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من البيانات بسرعات ملحوظة. وفقًا لمسح أجرته كلية سلون التابعة لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، يعتقد 87% من المؤسسات في جميع أنحاء العالم أن تقنيات الذكاء الاصطناعي ستمنحها ميزة تنافسية. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل آلاف الفواتير في بضع دقائق فقط، وهو ما يتطلب عادةً عدة أيام لإكماله إذا تم يدويًا. تعمل تقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على فهم واستخراج المعلومات المهمة بسرعة، مما يجعل خط أنابيب معالجة البيانات بالكامل أسرع وأكثر كفاءة. 

• وفورات في التكاليف

يؤدي أتمتة مهام استخراج البيانات المتكررة باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى خفض تكاليف العمالة بشكل كبير. دراسة حديثة أجرتها شركة PwC وجد الباحثون أن حتى أبسط تقنيات الاستخراج القائمة على الذكاء الاصطناعي يمكنها أن توفر للشركات 30-40% من الساعات التي تقضيها عادةً في هذه العمليات. إن إعادة تخصيص الموارد من المهام اليدوية إلى مبادرات أكثر استراتيجية تمكن المؤسسات من تعظيم عائد الاستثمار على تكاليف الموظفين. 

• مزيد من المرونة 

يمكن لاستخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي التعامل مع تنسيقات المستندات المختلفة، مما يتيح للمؤسسات معالجة أنواع مختلفة من البيانات بكفاءة. سواء كانت ملفات PDF أو صور ممسوحة ضوئيًا أو بيانات منظمة قواعد البياناتتستطيع خوارزميات الذكاء الاصطناعي استخراج المعلومات المهمة بدقة. على سبيل المثال، في مجال التأمين، يلتقط الذكاء الاصطناعي التفاصيل الرئيسية مثل مبالغ المطالبات وأرقام الوثائق من المستندات بتنسيقات مختلفة بدقة. 

عملية استخراج بيانات الذكاء الاصطناعي خطوة بخطوة  

يتضمن استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي عدة خطوات رئيسية تعمل على تحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ. وفيما يلي نظرة عن كثب على هذه العملية: 

1. جمع البيانات: تبدأ العملية بجمع البيانات من مصادر مختلفة، مثل التطبيقات وقواعد البيانات والأنظمة مثل ERPS وCRMs. معظم هذه البيانات غير منظمة في التنسيق، وخاصة المستندات مثل الفواتير والعقود ورسائل البريد الإلكتروني والتقارير.  
2. المعالجة المسبقة: بمجرد جمع البيانات، يجب أن تكون تم تنظيفها وتنظيمهاتتضمن هذه الخطوة إزالة المعلومات غير ذات الصلة والضوضاء التي قد تتداخل مع عملية الاستخراج. كما يعد توحيد التنسيقات أمرًا ضروريًا لضمان الاتساق بين أنواع البيانات المختلفة. 
3. استخراج البيانات: يتضمن استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي استخدام معالجة اللغة الطبيعية لتحديد البيانات وتصنيفها واستخراجها من الملفات غير المنظمة. يحدد الذكاء الاصطناعي نوع المعلومات ويخزنها كبيانات وصفية، وفقًا للمنطق الذي يحدده المستخدم. 
4. تأكيد صحة البيانات: يعد التحقق من صحة البيانات بعد الاستخراج أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على سلامة البياناتيمكن للمنظمات التقدم بطلبات جودة البيانات التحقق والقواعد المحددة مسبقًا لضمان أن يكون الناتج المستخرج دقيقًا وكاملاً.  
5. التكامل والتخزين: وتتضمن الخطوة الأخيرة دمج البيانات المستخرجة في الأنظمة أو قواعد البيانات الموجودة، مما يجعل المعلومات متاحة للتحليل واتخاذ القرار.  

كيف يعمل استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي على تعزيز الكفاءة في مختلف القطاعات  

يحرز استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في مختلف الصناعات، حيث يعمل على تبسيط العمليات وتعزيز الكفاءة. وفيما يلي بعض التطبيقات التي توضح كيف يعمل استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي على تعزيز القيمة في قطاعات مختلفة. 

• الرعاية الصحية: تحسين إدارة بيانات المرضى

يعد الوصول السريع إلى معلومات المريض أمرًا حيويًا في الرعاية الصحية. يعمل استخراج البيانات بالذكاء الاصطناعي على أتمتة جمع البيانات من السجلات الطبية وتقارير المختبر، مما يتيح للمزودين إنشاء ملفات تعريف مفصلة للمرضى. يدعم هذا الوصول الفوري التشخيصات الدقيقة والعلاجات في الوقت المناسب، مما يؤدي في النهاية إلى تحسين رعاية المرضى. 

• التمويل: تحسين معالجة الفواتير

بالنسبة للمؤسسات المالية، فإن إدارة الفواتير والإيصالات بكفاءة أمر بالغ الأهمية. تعمل عملية استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي على أتمتة استرجاع البيانات من المستندات المالية، مما يقلل من أخطاء الإدخال اليدوي وأوقات المعالجة. تعمل هذه التكنولوجيا على تعزيز الامتثال للوائح، مما يسمح للمؤسسات بالتركيز على القرارات المالية الاستراتيجية. 

• التأمين: تبسيط عملية معالجة المطالبات

في قطاع التأمين، تعد معالجة المطالبات بسرعة ودقة أمرًا أساسيًا لإرضاء العملاء. تعمل عملية استخراج البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي على أتمتة استرجاع المعلومات ذات الصلة من نماذج المطالبات والمستندات الداعمة. وهذا من شأنه تسريع عملية حل المطالبات، وتقليل الأخطاء، وتعزيز تجربة العملاء. 

افكار اخيرة  

مع استمرار الشركات في التعامل مع كميات متزايدة من البيانات غير المنظمة، فإن استخدام الأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات أمر ضروري. تعمل هذه الحلول المتقدمة على أتمتة عملية الاستخراج، مما يتيح للمؤسسات الوصول إلى المعلومات المهمة على الفور واتخاذ قرارات مستنيرة تعزز الأداء. 

Asteraمنصة معالجة المستندات الذكية (IDP) الخاصة بـ تتميز هذه الأداة بقدراتها على استخراج البيانات بدون قوالب، والتي تعمل بالذكاء الاصطناعي. صُممت هذه الأداة للتعامل مع مجموعة كبيرة ومتنوعة من أنواع المستندات وتخطيطاتها، من الفواتير إلى العقود، حيث تلغي الحاجة إلى قوالب محددة مسبقًا. تجعلها هذه القدرة على التكيف مثالية للشركات التي تتعامل مع تنسيقات متنوعة، حيث تحدد المنصة الأنماط في المستندات المختلفة بذكاء. Asteraبفضل منصة IDP من شركة Microsoft، يمكن للشركات تحقيق استخراج أسرع وأكثر دقة للبيانات، مما يسمح لها بالتركيز على الاستفادة من الرؤى دون تدخل يدوي. 

اكتشف كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تبسيط عملية معالجة مستنداتك. Cاتصل بنا اليوم!