Важность прозрачности в автоматической обработке документов

Представьте, что вы ипотечный кредитор и получаете заявки на кредит от потенциальных клиентов, желающих занять деньги. Все эти приложения являются электронными и содержат обширную информацию о заемщиках, включая их финансы, кредитную историю и работу.  

Вы можете использовать программное обеспечение на базе искусственного интеллекта для автоматической обработки этих приложений, но есть одна загвоздка. Как вы можете гарантировать, что система принимает правильные решения о том, кто имеет право на получение кредита?  

Конечно, ИИ может ускорить процесс и уменьшить количество ошибок, но он поднимает важные вопросы о справедливости и подотчетности. Как узнать, принимает ли система ИИ объективные решения? Это что-то думать о.  

Учитывая, что прозрачность играет важную роль при обработке документов предприятиям крайне важно внедрять меры, обеспечивающие прозрачность. В этом блоге мы рассмотрим, как предприятия могут использовать потенциал автоматизированной обработки документов, сохраняя при этом прозрачность.   

Прозрачность: ключевой ингредиент успешной автоматизированной обработки документов 

Доход мирового рынка интеллектуальной обработки документов составил $ 1.1 млрд 2022 и, как ожидается, вырастет на a CAGR на 37.5% с 2022 по 2027 год.  

Неудивительная цифра, учитывая множество преимуществ, которые могут предложить эти системы., такие как повышение эффективности, снижение затрат и повышение точности.  

Итак, как же работают эти системы?

Интеллектуальная обработка документов использует технологии искусственного интеллекта (ИИ), такие как обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение (ML), для автоматического анализа и извлечения соответствующей информации из документов.  

Цель обработки документов на основе искусственного интеллекта — автоматизировать трудоемкие и подверженные ошибкам задачи ручной обработки документов, такие как ввод данных, классификация документов и извлечение информации, с помощью компьютерных алгоритмов, которые могут анализировать и понимать содержание документов. 

Единственный фактор, которого предприятиям следует опасаться при использовании этих систем, — это прозрачность.  важнейший элемент, который гарантирует, что на решения не будут влиять скрытые предубеждения или несправедливые факторы. Прозрачность укрепляет доверие между заинтересованными сторонами и, Самое главное, гарантирует соблюдение законов и правил.  

Законы прозрачности в автоматизированной обработке документов 

В настоящее время не существует конкретных законов о прозрачности, применимых конкретно к обработке документов на основе ИИ. Однако существует несколько более широких законов о защите данных и конфиденциальности, которые могут быть применимы к использованию систем обработки документов на основе искусственного интеллекта. 

Например, в США Закон штата Калифорния о конфиденциальности потребителей (CCPA) предоставляет потребителям определенные права в отношении обработки их личных данных. CCPA также включает требования к прозрачности и раскрытию информации, которые могут иметь отношение к использованию обработки документов на основе искусственного интеллекта. 

Аналогичным образом, в Европейском Союзе Общий регламент по защите данных (GDPR) требует, чтобы предприятия обеспечивали законную, справедливую и прозрачную обработку персональных данных. GDPR также включает требования к минимизации данных, точности данных и безопасности данных, которые могут быть особенно применимы к использованию обработки документов на основе искусственного интеллекта. 

Существует также несколько отраслевых правил, которые могут применяться к использованию обработки документов на основе искусственного интеллекта. Например, на отрасль здравоохранения распространяется Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA), который гарантируетs конфиденциальность и безопасность личной медицинской информации. 

Общие проблемы прозрачности при автоматизированной обработке документов 

Назад яВ 2018 году Amazon разработала инструмент рекрутинга на базе искусственного интеллекта, который будет анализировать резюме и давать рекомендации менеджерам по найму.  

Однако оказалось, что система предвзятое отношение к кандидатам-женщинам, поскольку он обучался работе с резюме, подаваемыми в Amazon в течение 10 лет и в основном от кандидатов-мужчин.  

Этот инцидент — лишь небольшой пример, который показывает, что обеспечение прозрачности — не всегда простая задача. Вот еще несколько распространенных проблем, о которых следует знать при использовании автоматизированной обработки документов:  

Ограниченный доступ к данным обучения: Основной проблемой для предприятий, внедряющих системы обработки документов на базе искусственного интеллекта, является доступ к разнообразным и репрезентативным данным обучения., так же, как Амазон. Низкое качество данных может привести к предвзятым или неточным результатам, подрывая прозрачность и справедливость системы. 

Отсутствие стандартизации: Алгоритмы, модели и процессы, используемые при обработке документов на основе искусственного интеллекта, в настоящее время не стандартизированы, что затрудняет сравнение различных систем и обеспечение того, чтобы компании использовали наиболее эффективное и этичное решение. 

Баланс между прозрачностью и конфиденциальностью: Хотя прозрачность важна для обеспечения справедливости и подотчетности систем обработки документов на основе искусственного интеллекта, она должна быть сбалансирована с необходимостью защиты чувствительной или конфиденциальной информации.  

Лучшие практики обеспечения прозрачности при автоматизированной обработке документов 

Несмотря на проблемы, домен преимущества автоматизированной обработки документов просто слишком трудно игнорировать. Если вы планируете использовать автоматизированную обработку документов, вот несколько рекомендаций, которые помогут вам решить эти проблемы:  

• Разработайте четкие политики и процедуры:  Четко определите политики управления данными, конфиденциальности и безопасности данных, а также процедуры аудита и мониторинга системы. 
• Проводите регулярные проверки: Проводите регулярные проверки, чтобы убедиться, что система работает в соответствии с этическими и юридическими требованиями. Лучше, чтобы аудит проводился независимыми третьими сторонами для обеспечения беспристрастности. 

• Документировать алгоритмы и модели: Документируйте данные проектирования, реализации и обучения алгоритмов и моделей, используемых в системе. Эта документация обычно публикуется, особенно для заинтересованных сторон, таких как аудиторы и регулирующие органы, чтобы гарантировать, что система используется этично. 
• Дайте пояснения: Хорошая система обработки документов на основе искусственного интеллекта предоставляет объяснения своим решениям, включая визуализацию или объяснение функций, которые модель использует для принятия решений. 
• Используйте методы обнаружения и смягчения предвзятости: Используйте такие методы, как алгоритмы обнаружения предвзятости, ограничения справедливости или другие подходы, чтобы гарантировать, что ваша система сможет обнаружить или смягчить любые предвзятости в данных или алгоритмах, используемых в процессе.  
• Регулярно обновляйте данные о тренировках: Регулярно обновляйте данные обучения, используемые для обучения алгоритмов и моделей, чтобы гарантировать, что системы обработки документов на основе искусственного интеллекта is Он всегда в курсе текущих норм и практик.  
• Привлекайте различные заинтересованные стороны: Привлекайте к разработке и развертыванию систем обработки документов на базе искусственного интеллекта различные заинтересованные стороны, в том числе представителей различных отделов организации, а также внешних заинтересованных сторон, таких как регулирующие органы и клиенты. 

Реализация прозрачности с помощью инструмента без кода 

Рост автоматической обработки документов привел к появлению инструментов без кода или с низким кодированием. Эти инструменты без программирования не только позволяют людям без технического опыта автоматизировать свои задачи., но также предлагают прекрасную возможность поддерживать прозрачность путем:  

1. Обеспечение более доступного и удобного подхода к созданию моделей и рабочих процессов ИИ. 
2. Предлагая четкие и проверяемые правила извлечения данных, которые позволяют пользователям легко отслеживать, как работает система, и вносить соответствующие изменения немедленно.  
3. Предоставление обратной связи в режиме реального времени о точности процесса извлечения данных, что позволяет пользователям быстро выявлять и исправлять любые ошибки или несоответствия. 

Готовы автоматизировать обработку документов?  

Преимущества автоматизированной обработки документов очевидны. Однако прозрачность является ключом к использованию этих преимуществ и поддержанию доверия клиентов и заинтересованных сторон.  

Внедряя лучшие практики обеспечения прозрачности, такие как использование инструментов без кода, установление четких мер подотчетности и мониторинг предвзятости, вы можете гарантировать, что ваша автоматизированная обработка документов будет справедливой, надежной и последовательной.  

Прозрачность не только улучшаетсяs бизнес-результатов, но и закладывает основу доверия. 

Скачать 14-дневная бесплатная пробная версия of Astera Сообщите о майнере и узнайте, как Astera может помочь вам реализовать прозрачную, автоматизированный документооборот.