紙張是辦公室運營必不可少的商品。大多數常規辦公室都依靠紙來完成最簡單的任務。即使在數字化之后，建立一個完全無紙化辦公室的夢想仍未實現。人們習慣于標準形式的筆記和文檔。以下是如何使用AI和ML實現無紙化操作和文檔自動化。

人工智能和機器學習等先進技術可幫助企業實現無紙化辦公室的目標。使用這些技術，可以有效解決與管理紙質文件上的大量數據相關的問題。

無紙化企業的概念

無紙化企業在數字設備上運行時紙張消耗最少。在數字連接的世界中，這為企業帶來了空前的優勢。所有數據都以數字方式存儲在云端或本地，可以實時使用這些數據來獲取有關運營效率、市場營銷活動、員工參與度等方面的有價值的見解。

機器學習（ML）通過自動化多個業務操作來實現下一代的數字轉換，這需要填寫大量的紙質文檔。企業已經在努力將機器學習和人工智能結合起來，實現數字化和更高的效率。

機器學習在現代企業中的滲透率不斷提高

無紙化運營的好處

自動化可以為現代企業帶來許多好處。不僅可以最大程度地減少繁瑣的歸檔和存儲大量文檔的工作，而且企業還可以提高其數據發現和利用能力。以下是采用無紙化流程的一些好處：

高效的文檔組織

通過人工智能和機器學習實現數字化，使公司能夠以易于訪問的格式組織所有信息。這樣可以節省時間，員工不必再浪費時間搜索文檔。此外，這還促進了遠程工作文化，并帶來了下一級的身份驗證，因為可以識別數字信息的來源。

增強安全性

紙質數據存儲的最大缺點之一是數據的安全性。傳統上，辦公文化并不重視數據保護，只是將重要信息存儲在文件柜或任何類似方法中。

由于不可避免的情況，所有這些方法都容易導致數據被盜或損壞。無紙化辦公增強了安全措施，因為公司可以備份數據，通過密碼保護數據安全并采取實施安全措施。

減少開銷

使用基于紙張的技術來存儲數據是一件麻煩且昂貴的事情。公司可以通過減少紙張、復印機設備和維護，每年節省數百萬美元。此外，公司不必浪費寶貴的空間來存儲文件和其他文件。

無紙化數字化可讓您從任何地方輕松訪問，這意味著比使用傳統方法在物理數據傳輸上花費的資金更少。

 實時洞察

數字存儲的數據充當海量數據池，可從可用數據中獲取實時信息。這意味著企業可以更好地利用現有的信息來提高效率。營銷經理可以利用從各種活動中收集的實時數據；生產團隊可以了解客戶的偏好。

機器學習和人工智能可以增強數據分析功能，并使業務流程更貼近客戶的需求和偏好。

行業用例：誰將受益最大？

1．律師事務所

基于AI／ML的無紙化工作流程將大大提高律師事務所的生產力。傳統上，法律專業被視為一項勞動密集型工作，需要瀏覽成千上萬個法律案例檔案，回顧過去的案例研究，審查法律合同等等。

人工智能可以減少對數據分析和處理的人工干預，讓律師和法律公司有更多的時間為客戶提供建議和在法庭上上訴。人工智能（AI）可以用來保存法律合同的記錄，并在續簽時提供實時警報，校對法律文件，在幾秒鐘內找到有價值的信息。對于法律體系而言，人工智能是未來無紙訴訟和審判的關鍵。

2．汽車工業

汽車行業是AI／ML創新的最大受益者之一。機器學習使汽車制造商可以創建自動系統來管理在制造過程中生成的大量數據。

此外，由于數據已經數字化并且可以自動進行表格提交，因此AI減少了發生車間事故時提交索賠的工作量。另外，由于車輛可以通過云基礎架構直接連接到制造商，ML算法可以讓客戶獲得實時診斷支持，而無需提交紙質表格。這意味著維修、服務和一般性能問題可以實時報告，而不需要紙張。

3．保險

保險業可以使用機器學習來實現索賠的自動化，這將是一個令人愉快的客戶服務流程。機器學習和人工智能可以用來創建復雜的評級系統，用于評估風險和預測每個策略的有效定價結構。所有這些都可以實現自動化，從而減少了人工干預對風險進行分類的需求。

而且，人工智能可以通過數字化管理大量理賠數據，保單利益，醫療／個人記錄來簡化工作流程。AI算法可以使用存儲在云中的數據來獲取有關保單持有人的實時信息，并提高欺詐檢測過程的效率。

結束

人工智能具有革新工作空間的潛力。在AI開發公司的幫助下，中小型和大型企業可以朝著無紙化的未來邁出實質性的一步。它不僅可以降低運營成本，而且可以提高現有業務流程的整體效率。上面建議的行業用例只是巨大的冰山一角。

可能性是無限的。由AI驅動的產品開發公司可以了解您的現有業務流程，并提出適合您業務運營的定制解決方案。（編譯／Cassie）