纸张是办公室运营必不可少的商品。大多数常规办公室都依靠纸来完成最简单的任务。即使在数字化之后，建立一个完全无纸化办公室的梦想仍未实现。人们习惯于标准形式的笔记和文档。以下是如何使用AI和ML实现无纸化操作和文档自动化。
人工智能和机器学习等先进技术可帮助企业实现无纸化办公室的目标。使用这些技术，可以有效解决与管理纸质文件上的大量数据相关的问题。
无纸化企业的概念
无纸化企业在数字设备上运行时纸张消耗最少。在数字连接的世界中，这为企业带来了空前的优势。所有数据都以数字方式存储在云端或本地，可以实时使用这些数据来获取有关运营效率、市场营销活动、员工参与度等方面的有价值的见解。
机器学习(ML)通过自动化多个业务操作来实现下一代的数字转换，这需要填写大量的纸质文档。企业已经在努力将机器学习和人工智能结合起来，实现数字化和更高的效率。
机器学习在现代企业中的渗透率不断提高
无纸化运营的好处
自动化可以为现代企业带来许多好处。不仅可以最大程度地减少繁琐的归档和存储大量文档的工作，而且企业还可以提高其数据发现和利用能力。以下是采用无纸化流程的一些好处：
高效的文档组织
通过人工智能和机器学习实现数字化，使公司能够以易于访问的格式组织所有信息。这样可以节省时间，员工不必再浪费时间搜索文档。此外，这还促进了远程工作文化，并带来了下一级的身份验证，因为可以识别数字信息的来源。
增强安全性
纸质数据存储的最大缺点之一是数据的安全性。传统上，办公文化并不重视数据保护，只是将重要信息存储在文件柜或任何类似方法中。
由于不可避免的情况，所有这些方法都容易导致数据被盗或损坏。无纸化办公增强了安全措施，因为公司可以备份数据，通过密码保护数据安全并采取实施安全措施。
减少开销
使用基于纸张的技术来存储数据是一件麻烦且昂贵的事情。公司可以通过减少纸张、复印机设备和维护，每年节省数百万美元。此外，公司不必浪费宝贵的空间来存储文件和其他文件。
无纸化数字化可让您从任何地方轻松访问，这意味着比使用传统方法在物理数据传输上花费的资金更少。
实时洞察
数字存储的数据充当海量数据池，可从可用数据中获取实时信息。这意味着企业可以更好地利用现有的信息来提高效率。营销经理可以利用从各种活动中收集的实时数据;生产团队可以了解客户的偏好。
机器学习和人工智能可以增强数据分析功能，并使业务流程更贴近客户的需求和偏好。
行业用例：谁将受益最大?
1.律师事务所
基于AI/ML的无纸化工作流程将大大提高律师事务所的生产力。传统上，法律专业被视为一项劳动密集型工作，需要浏览成千上万个法律案例档案，回顾过去的案例研究，审查法律合同等等。
人工智能可以减少对数据分析和处理的人工干预，让律师和法律公司有更多的时间为客户提供建议和在法庭上上诉。人工智能(AI)可以用来保存法律合同的记录，并在续签时提供实时警报，校对法律文件，在几秒钟内找到有价值的信息。对于法律体系而言，人工智能是未来无纸诉讼和审判的关键。
2.汽车工业
汽车行业是AI/ML创新的最大受益者之一。机器学习使汽车制造商可以创建自动系统来管理在制造过程中生成的大量数据。
此外，由于数据已经数字化并且可以自动进行表格提交，因此AI减少了发生车间事故时提交索赔的工作量。另外，由于车辆可以通过云基础架构直接连接到制造商，ML算法可以让客户获得实时诊断支持，而无需提交纸质表格。这意味着维修、服务和一般性能问题可以实时报告，而不需要纸张。
3.保险
保险业可以使用机器学习来实现索赔的自动化，这将是一个令人愉快的客户服务流程。机器学习和人工智能可以用来创建复杂的评级系统，用于评估风险和预测每个策略的有效定价结构。所有这些都可以实现自动化，从而减少了人工干预对风险进行分类的需求。
而且，人工智能可以通过数字化管理大量理赔数据，保单利益，医疗/个人记录来简化工作流程。AI算法可以使用存储在云中的数据来获取有关保单持有人的实时信息，并提高欺诈检测过程的效率。
结束
人工智能具有革新工作空间的潜力。在AI开发公司的帮助下，中小型和大型企业可以朝着无纸化的未来迈出实质性的一步。它不仅可以降低运营成本，而且可以提高现有业务流程的整体效率。上面建议的行业用例只是巨大的冰山一角。
可能性是无限的。由AI驱动的产品开发公司可以了解您的现有业务流程，并提出适合您业务运营的定制解决方案。
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