生成式人工智能已迅速成为许多行业的变革力量，其中最重要的进展之一是与智能文档处理（IDP）软件的集成，推动了 IDP 解决方案的发展，并扩大了其在各类企业中的使用范围。人工智能及其相关功能可能令人望而生畏，许多企业领导者不知道如何利用它来实现价值最大化并保持竞争力。
文件自动化的发展
长期以来，IDP 解决方案一直是数字化转型工作的基石，尤其是在金融和银行、保险、运输和物流以及医疗保健等必须高效处理大量非结构化数据的行业。大多数 IDP 系统利用 OCR、ICR、机器学习 (ML) 模型和自然语言处理 (NLP) 技术自动提取和处理发票、合同和表格等文档中的信息。这些人工智能技术和服务是文档流程自动化的基石，可将关键数据导入 CRM、ERP、BPM、EHR 和其他关键业务系统。
"这就像您身边有一位不知疲倦的天才分析师，全职致力于最大限度地利用您的数据"。
通过添加生成式人工智能功能，IDP 又向前迈进了一大步。在大型语言模型（LLMS）（如微软的 Azure OpenAI 服务）的支持下，IDP 系统可以从冗长的非结构化文档中提取信息，并在决策过程中深入洞察数据。生成式人工智能超越了依赖于预训练模型或自定义模型的确定性机器学习，带来了创造性合成和动态适应能力，使企业能够提示复杂文档中数据的相关答案，或总结冗长的非结构化文档，以便利益相关者更好地理解和传达数据对其业务的意义。
人工智能的主流门户
微软的 Copilot 是生成式人工智能民主化的一个范例，它使日常商业用户也能使用人工智能。通过将人工智能嵌入微软 Word、Excel 和 PowerPoint 等熟悉的工具中，Copilot 使用户能够使用简单的文本提示快速制作电子邮件或活动文案、分析代码、创建原始图形并执行其他任务。虽然 Copilot 被誉为生产力的变革者，但其目前的应用侧重于为个人节省时间，而不是提供可衡量的业务成果。
例如，首席财务官和其他高管通常对提供 "软 "投资回报率指标（如节省时间）的工具持怀疑态度。当公司在人工智能解决方案上投资数百万时，他们更倾向于优先考虑那些能够推动关键业务成果（如收入增长、运营效率或客户体验）的应用，而不是那些仅仅为个人和团队带来便利的应用。
就 IDP 而言，生成式人工智能的发展已超越了单纯的生产力提升，而是在关键业务任务自动化方面发挥着举足轻重的作用，尤其是在严重依赖非结构化文档数据的关键流程中。
利用生成式人工智能实现高投资回报率
生成式人工智能能够理解和综合复杂的任务，并实现文档密集型工作流程的自动化，这为企业从人工智能投资中获得 "硬 "投资回报率提供了新的可能性。例如，企业现在可以使用生成式人工智能自动起草法律文件、汇总合同或处理保险索赔，同时保持高度的准确性和合规性。
在金融领域，生成式人工智能可以分析资产负债表、制作财务报告并根据历史数据进行预测。这些关键业务流程传统上需要数小时的人工操作，而人工智能能够实现这些流程的自动化，从而切实节约成本并提高运营效率。
"有了生成式人工智能，实际上一切皆有可能"。
我们的 IDP 平台，即柯达信息输入解决方案，集成了微软、亚马逊和谷歌等领先的人工智能超级计算机的服务，包括它们的生成式人工智能服务。通过 Info Input Solution 利用这些云 AI 服务，企业可以毫不费力地协调多种 AI 技术（例如 NLP、手写识别以及通过生成式 AI 理解数据），从而实现更广泛的自动化功能，以支持从客户入职到合同管理等任何以文档为中心的流程。有了生成式人工智能，实际上一切皆有可能。
扩展 IDP 的业务用例
在人工智能的推动下，IDP 正在迅速扩展新业务用例的可能性。例如，在医疗保健领域，生成式人工智能可以协助总结病人记录或综合医学研究，从而大大减少医生和医疗保健专业人员在行政任务上花费的时间。在法律领域，由于对法律合同进行了更快、更准确的分析和总结， ，加快了合同审查流程。
生成式人工智能还能让企业快速分析非结构化文档，而以前使用传统的 IDP 系统实施这些文档的成本过高。例如，客户来往信件、电子邮件、会议记录和财务报告现在都可以转换成结构化数据，然后通过分析获得商业见解。这为严重依赖非结构化数据、客户参与对满意度和忠诚度至关重要的行业开辟了新的途径。
未来的挑战：Gartner 的预测和前进之路
尽管生成式人工智能潜力巨大，但它在 IDP 领域的发展并非没有挑战。根据 Gartner 最近的预测，到 2025 年，30% 的生成式人工智能项目可能会被放弃。这种高放弃率可归因于几个因素，包括人工智能实施的复杂性、所需的高额前期投资以及授权使用人工智能解决方案的高昂成本。
生成式人工智能的功效仍在许多业务环境中接受评估。虽然它可以自动执行重复性任务，但其真正的价值只有在与其他方法（如监督机器学习模型和基于规则的系统）相结合，形成一个有凝聚力、可扩展的 IDP 解决方案时才能实现。例如，柯达信息输入解决方案将生成式人工智能与针对特定工作流和任务（如发票处理）的预训练模型集成在一起，从而提供比单独使用生成式人工智能更高的准确性和更全面的自动化功能。
用智能自动化推动业务发展
随着企业不断探索生成式人工智能的潜力，它在 IDP 中的作用将继续扩大，使企业能够进一步实现以文档为中心的工作流程自动化，并释放新的业务用例。生成式人工智能能够处理非结构化数据，对复杂的提示做出有效响应，并能与其他人工智能模型 协同工作，因此是业务转型的有力工具。
然而，这项技术的迅速发展也导致了人们对何时、何地以及如何更好地利用这项技术来实现其巨大优势感到困惑。
展望未来，在生成式人工智能方面取得成功的公司很可能是那些认识到其优势和局限性的公司。生成式人工智能在与其他软件流程结合使用时，以及在根据定制规则应用于关键业务工作流时，表现出色。企业的关键在于投资于能够协调这些技术的可扩展平台，确保生成式人工智能能够以节约成本、提高效率和改进决策的形式带来可衡量的价值。
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