从数字化到数智化：人工智能如何重新定义企业工作流程

　　几十年来，数字化转型的一个重要组成部分包括扫描文档、在线移动文件和自动化手动流程。然而，今天的企业正在进入由企业级人工智能工作流程定义的数智化转型阶段，这远远超出了基本的数字化。

　　这种进化的最新迭代要雄心勃勃得多。企业现在正在构建AI驱动的工作流程，不仅将信息数字化，还将其转化为可操作的情报。企业级人工智能工作流程的时代已经到来，它正在重塑组织管理数据、做出决策和大规模运营的方式。

　　早期的数字化聚焦效率——将纸张和文件（包括收据、发票、合同和存储在文件柜中的表格）转换为电子数据。这些系统方便存储、查阅和传输，但基本上仍保持静止。在当今加快速度进行发展、人工智能驱动的企业环境中，这已不再可行。组织正在将曾经孤立的系统连接到集成数据捕获、分析和决策的智能工作流中。每个文档，无论是发票、合同还是客户表单，都成为实时学习和适应的动态ECO的一部分。

　　通过使用先进的成像扫描仪、文档捕获软件和人工智能的正确组合，企业能轻松地将非结构化的纸质文件转换为结构化、可搜索和上下文数据。发票、采购订单和合同不仅被存储，它们还成为数据资产，为分析引擎提供信息，通知预测，并触发自动化操作。通过在每次扫描中内置自动化、合规性和洞察力，纸质发票、合同、客户记录等成为可操作的情报，使AI工作流程能够推动真正的业务成果，同时确保合规和弹性。

　　在人工智能经济中，数字化扮演着另一个重要角色——将纸质文档转化为适合LLM引擎的数据。随着慢慢的变多的网站限制爬虫或要求许可，这将慢慢的变重要。非营利组织Epoch AI在2024年的一份报告中预测，大型语言模型（LLM）最早可能在2026年耗尽新的人工生成所需的训练数据。

　　纯粹依赖公开的爬行数据进行持续扩展的公司可能会遇到收益递减的情况。为了尽最大可能避免迫在眉睫的公开访问数据短缺，企业将需要用其数字化文档和公司数据来微调特定领域任务的模型，而不仅仅依赖于通用的网络数据。

　　智能捕获技术现在可以自动识别文档类型、提取关键实体和验证信息。一旦数字化，这一些数据就会直接流入企业系统，人工智能模型可以在其中发现见解或预测结果。

　　随着人工智能工作流程成为主流，合规性仍然是首要考虑的问题。在金融和医疗保健等受监管的行业中，自动化元数据标记、访问控制和保留策略可确保从捕获到归档的每个文档都得到安全管理。

　　然而，复原力也是一个高度优先事项。企业级工作流一定要能承受系统中断、复杂的合规要求和全球规模。云原生架构、冗余系统和人工智能驱动的异常检测可以在条件发生明显的变化时保持工作流平稳运行。嵌入式治理使组织能够充满信心地进行创新，相信自动化不会损害监督。

　　对于指导数字战略的高管来说，向企业级人工智能工作流程的过渡既带来了机遇，也带来了紧迫性。然而，机遇大于挑战。在人工智能出现之前，全球制造商每周处理数万张发票，每张发票都需要手动输入数据、验证和批准。这与当今的人工智能工作流程形成了鲜明对比——文档成像扫描仪捕获并分类每张发票，根据采购订单做验证，自动路由以供批准，并标记不正常的情况以供审查。这导致了更快的周期时间、更少的错误、更强的审计跟踪和更清晰的数据，这一些数据直接输入到预测和财务规划系统中。

　　专注于这四个优先事项可以加快向企业级人工智能工作流程的过渡，并简化流程：

　　集成不同的系统：通过将文档捕获软件与企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）和分析工具连接起来，打破数据孤岛。

　　采用智能采集：传统扫描仪和OCR工具不足以满足当今的数据需求。要投资于自动分类、提取和验证数据的解决方案。

　　将数据用于人工智能：将每个扫描的文档视为潜在的数据源。将结构化数据输入人工智能模型，以揭示现金流、客户行为、供应链绩效等方面的模式。

　　从一开始就嵌入合规性：直接将治理设计到工作流程中，而不是稍后再将其连接起来。自动审计跟踪和保留策略可建立信任并降低监管风险。

　　速度、合规性和洞察力决定市场领导地位的经济中，企业级人工智能工作流程提供了决定性的优势。自动化不单单是少花钱多办事：它从每一个行动中学习。每次扫描、交易或决策都会加强为企业AI系统提供动力的反馈回路。早期认识到这一转变的组织将超过仍将数据捕获视为后台功能的竞争对手。赢家将是那些将数字化的最后一公里变成数智化的第一公里的人。

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