كل جهاز ومعاملة وتفاعل في عالمنا الرقمي يولد تدفقًا لا نهاية له من البيانات. بواسطة 2025من المتوقع أن تصل كمية البيانات العالمية إلى 180 زيتابايت، وهو رقم مذهل. إذن، كيف يمكننا استخراج هذه البيانات المتزايدة وفهمها؟? 

وهنا بالضبط تثبت الذكاء الاصطناعي قيمته. تشرح هذه المدونة تطبيقات الذكاء الاصطناعي لاستخراج المستندات وكيف تساعد هذه التكنولوجيا في التغلب على الضوضاء والتركيز على ما تحتاجه بالضبط.  

ما هو الجدل الدائر حول جيل الذكاء الاصطناعي؟ 

الذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI) هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الذي ينشئ محتوى جديدًا مثل النصوص والصور والموسيقى ومقاطع الفيديو. بدلاً من الاعتماد على قواعد محددة مسبقًا، يتعلم الذكاء الاصطناعي التوليدي الأنماط من مجموعات البيانات الكبيرة ويستخدمها لإنتاج مخرجات فريدة. هذه القدرة على إنشاء محتوى جديد تجعله أكثر تنوعًا من الذكاء الاصطناعي التقليدي. 

وتستخدم تقنيات متقدمة مثل الشبكات العصبية، والتعلم الآلي، ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مع نماذج شائعة مثل ChatGPT، وBARD، وDALL-E في المقدمة. 

تتميز Gen AI بقدرتها على تلخيص المعلومات والإجابة على الأسئلة وإنشاء محتوى مخصص. كما تعمل على تحسين اكتشاف الاحتيال وتحليل البيانات من خلال التعرف على الأنماط. تعمل Gen AI على تحويل كيفية تفاعلنا مع الآلات، مما يجعل المهام اليومية أسرع وأكثر كفاءة.  

إن قدرتها على جلب الإبداع البشري إلى مختلف المجالات هي ما يجعل الجميع يتحدثون عن إمكاناتها.   

كيف يعتبر الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي خطوة متقدمة عن الذكاء الاصطناعي التقليدي 

دعونا نلقي نظرة على كيفية اختلاف الذكاء الاصطناعي التوليدي عن الذكاء الاصطناعي التقليدي، ولماذا يكتسب هذا النهج الجديد قدرًا كبيرًا من الجاذبية في معالجة المستندات واستخراجها. 

جيل الذكاء الاصطناعي + معالجة المستندات بذكاء = فريق الأحلام 

يُحدث الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي تغييرًا جذريًا في معالجة المستندات من خلال القدرات المتقدمة في تصنيف، استخراج البيانات، التفسير والتحليل. يمكنه تفسير المعلومات من مستندات مختلفة، بما في ذلك البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة.  

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا سحب البيانات من المستندات المطبوعة بشكل سيئ أو غير الواضحة، مع تصفية النسخ المكررة. عند دمجها في حلول معالجة المستندات الذكية (IDP) إنه قادر على فهم وتفسير وإنشاء محتوى يحاكي الذكاء البشري عن كثب. 

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي في استخراج البيانات؟ 

يبدأ بـ تنظيف النص باستخدام تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) مثل التجزئة ووضع علامات على أجزاء الكلام. ثم يستخدم المحولات، وهي العقول المدبرة وراء النماذج الشائعة مثل GPT وBERT، لتطبيق آلية "الانتباه" لفهم العلاقات بين الكلمات والجمل. 

على سبيل المثال، في معالجة الفواتير، يمكن للمحولات تحديد تواريخ الدفع مع تتبع المبالغ وأسماء البائعين في نفس الوقت. 

بفضل التدريب على كميات هائلة من النصوص والرموز، تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي تحديد الأنماط والارتباطات التي تكافح الأساليب التقليدية للتعامل معها. وتتحسن قدرتها على توليد محتوى عالي الجودة من خلال تعديل إعداداتها. 

لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي، عليك أن تقدم له إشارة أو نقطة بداية. بعد ذلك، يمكنك إجراء محادثة معه لاستكشاف خيارات مختلفة وتحسين النتائج. يتم إخراج النتائج بلغة طبيعية، مما يسهل على الجميع فهمها والعثور على الإجابات التي يبحثون عنها. 

وإليك مثال على ذلك:  

الإدخال: استعلام المستخدم  

هكذا يبدو الاستعلام عن البيانات باللغة الطبيعية Astera.

الإخراج: استجابة اللغة الطبيعية 

هكذا يتم تلقي الاستجابات المقلدة للإنسان ردًا على الاستفسارات التي تحتوي على Astera.

6 تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في العالم الحقيقي لاستخراج المستندات

يتسبب الذكاء الاصطناعي التوليدي في إحداث ضجة كبيرة في مختلف الصناعات، حيث يساعد الفرق على معالجة مشاكلها وثيقة استخراج البيانات التحديات. دعونا نلقي نظرة على بعض حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في استخراج البيانات عبر مختلف الصناعات.  

تمويل

في عالم التمويل الذي يتسم بالمخاطر العالية، تعد الدقة أمرًا بالغ الأهمية، ولكن البيانات غير المنظمة قد تؤدي إلى تعقيد عملية استخراج البيانات. ولحسن الحظ، تعمل الذكاء الاصطناعي على إنقاذ الموقف من خلال أتمتة معالجة الفواتير والإيصالات والتقارير المالية - مما يجعل الأمر مربحًا للغاية! 

يستخرج الذكاء الاصطناعي التوليدي معلومات حيوية من الفواتير وطلبات القروض ونماذج W-2. ويستخرج تلقائيًا تفاصيل بالغة الأهمية مثل مبالغ الدفع وتواريخ الاستحقاق. والنتيجة هي سير عمل مبسط ووقت معالجة أقل.  

وهذا يعني عددًا أقل من الأخطاء اليدوية والمزيد من الوقت للمحللين الماليين للتركيز على الاستراتيجية.   

الجوانب القانونية

في القطاع القانوني، تعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تبسيط استخراج البيانات من العقود والوثائق القانونية. فهو يجد المعلومات ذات الصلة بسرعة، مما يجعل إدارة الوثائق سهلة. ويمكن للمحامين تحويل تركيزهم من البحث عن التفاصيل إلى الفوز بالقضايا، وتحويل "اللغة القانونية" إلى "سهولة قانونية".  

خدمات البيع بالتجزئة

غالبًا ما يواجه تجار التجزئة طوفانًا من البيانات غير المنظمة من مراجعات العملاء وسجلات الشراء. تساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في فهم كل ذلك. فهو يكشف عن الاتجاهات في تفضيلات العملاء ويحدد المنتجات ذات الأداء الأفضل.  

بفضل هذه الرؤى، يمكن لتجار التجزئة إدارة المخزون بشكل أفضل وإنشاء استراتيجيات تسويقية مستهدفة تجعل العملاء يعودون مرة أخرى. 

تأمين

تقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بأتمتة استخراج مبالغ المطالبات وتفاصيل السياسة، مما يحول العملية التي كانت بطيئة في الماضي إلى عملية سلسة.  

بفضل قدرة الذكاء الاصطناعي على التعامل مع المهام الشاقة، يمكن لشركات التأمين تحسين أوقات الخدمة وإبقاء العملاء مبتسمين. وجدت إحدى الدراسات أن معالجة المطالبات الآلية يمكن أن تقلل من أوقات الاستجابة بنسبة 100%. مذهل 70٪ولنكن صادقين: لا أحد يستمتع بالانتظار للحصول على المطالبات. 

تقلل شركة Aclaimant وقت إدخال البيانات بنسبة 50% مع Astera

هل تواجه صعوبة في استخراج البيانات يدويًا من ملفات PDF؟ تعرف على كيفية قيام Aclaimant بأتمتة العملية وتوفير مبالغ كبيرة من المال Astera.

اقرأ دراسة الحالة الكاملة هنا!

قطاع التعليم

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل استطلاعات الرأي والتقييمات الخاصة بالطلاب لاستخلاص رؤى حول الأداء والمشاركة. وبفضل هذه الرؤى، يمكن للمعلمين ضبط استراتيجياتهم التعليمية والتأكد من حصول كل طالب على الاهتمام الذي يحتاجه.

قطاع الرعاية الصحية

يستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي معالجة اللغة الطبيعية لتحليل البيانات غير المنظمة في السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs). ويحدد المعلومات الرئيسية التي تساعد الأطباء على اتخاذ تشخيصات دقيقة واتخاذ قرارات علاجية. 

في مجال التوثيق السريري، تخفف أنظمة الذكاء الاصطناعي من عناء إنشاء التقارير الطبية. فهي تراجع ملاحظات الأطباء، وسجلات المرضى، وتقارير التشخيص، وتحولها إلى مستندات منظمة مثل السجلات الطبية الإلكترونية وملخصات الخروج من المستشفى. وتستخرج أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه تفاصيل مهمة وتسلط الضوء على المفاهيم الحاسمة، مما يضمن أن مقدمي الرعاية الصحية "على نفس الصفحة" ويحسن تنسيق رعاية المرضى.

كيف Astera هل يمكنك استخدام Gen AI لاستخراج الأفضل لعملك؟

كما رأينا، فإن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في استخراج البيانات يعيد تشكيل كيفية إدارة الشركات لبياناتها. إذا كنت مستعدًا لاستخراج كل ذرة من القيمة من بياناتك، Astera يمكننا مساعدتك في القيام بذلك. حلول ذكية اجعل استخراج البيانات أمرًا سهلاً - لا مزيد من التلاعب بالتنسيقات المعقدة أو الإدخال اليدوي!

مع إنشاء قالب مدعوم بالذكاء الاصطناعي، ما عليك سوى تحديد الحقول التي تحتاجها، Astera سيتولى الذكاء القيام بالعمل الشاق. بالإضافة إلى ذلك، تتعامل خرائطنا القوية مع مجموعات البيانات الأكثر تعقيدًا، مما يمنحك الثقة في أن بياناتك في أيدٍ أمينة.

بدافع Astera، تستطيع الآن استخراج أي مستندمن أي مصدر، بأي شكل، في أي وقت. هل أنت مستعد لاستخراج الإمكانات الكاملة لبياناتك غير المنظمة؟ سجل للحصول على تجربة مجانية اليوم!