Apprentissage automatique pour accélérer les bureaux sans papier

Comment l'apprentissage machine nous rapproche du bureau sans papier?

Paper! Papier! Partout! Jusqu'à récemment, vous ne pouviez pas imaginer un bureau sans papier. Mais aujourd'hui, Machine Learning vous permet d'imprimer, de signer, de remplir et de numériser numériquement. Il élimine la gêne occasionnée par la gestion de plusieurs documents ou formulaires papier et aide les organisations à ne plus utiliser de papier.

Dans ce blog, nous discuterons de l'influence de ML sur un lieu de travail sans papier et des industries qui subissent un impact considérable grâce à la technologie sans papier.

Le rôle du ML dans la réalisation d'un lieu de travail sans papier

L'apprentissage automatique (ML), qui est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA), est une science de l'application logicielle dans laquelle le programme peut apprendre à fournir des résultats précis sans codage détaillé. Grâce aux signaux de renforcement, le logiciel est capable «d'apprendre» la meilleure approche possible pour atteindre l'objectif souhaité. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont en cours de formation pour prendre en charge des processus métier et des flux de travail collaboratifs destinés à l'automatisation. Cela permet aux employés et à l'entreprise de passer au numérique.

L'apprentissage Machine remplace les grands classeurs et le processus laborieux de recherche de la bonne information. Pour rechercher facilement des informations, collaborer et gérer plus efficacement une entreprise, ML utilise de puissants outils de recherche et de découverte. Étant donné que les ordinateurs sont capables de traiter des calculs, de numériser de grandes quantités de données et d’évaluer les probabilités en quelques secondes, le langage machine se révèle être une innovation extraordinaire qui aura un impact considérable sur le lieu de travail. Examinons certains aspects de l’organisation des bureaux et la supériorité de ML sur le flux de papier traditionnel.

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• Organisation efficace des documents

Vous gagnez du temps dans la recherche de documents. L'information est facilement accessible à tous les employés. Restreindre l'accès aux documents confidentiels est facilité. Vous pouvez accéder aux documents numériques de n'importe où, ce qui facilite le travail à distance. L'origine des documents numériques peut également être facilement repérée.

Les clients sont souvent préoccupés par la protection des données. Cela nécessite que les entreprises offrent une sécurité accrue par rapport aux déchiqueteuses et aux classeurs verrouillés. Le format numérique offre une plus grande sécurité des documents. Comme la création de sauvegardes est peu coûteuse, il est plus facile de récupérer des données perdues ou volées.

Research estime qu'un employé de bureau effectue plus de 60 voyages par semaine vers l'imprimante, le télécopieur et le copieur. La numérisation des documents élimine ces déplacements ainsi que la nécessité d'acheter du matériel coûteux et de payer leur maintenance. Cela a un impact direct sur la réduction des coûts d'exploitation. Les documents numériques peuvent être envoyés par courrier électronique, ce qui permet de réduire les coûts postaux.

Un bureau sans papier libère de l'espace. Les entreprises peuvent désormais tout archiver sur des serveurs privés ou dans le cloud. Jonathan Velline, vice-président directeur des opérations bancaires et de la stratégie des magasins à Wells Fargo, discute des avantages liés à l’utilisation d’outils de gestion de documents sans papier et de périphériques sans fil : utilisation efficace de l'espace pour nous. Dans un magasin de 3 000 pieds carrés, nous aurions un espace pour les services bancaires complets et un espace séparé pour les services bancaires en libre-service. Ici, tout est réuni au même endroit. ” Avec un système sans papier entièrement intégré, les employés n’ont pas besoin de bureaux désignés. Les mini-zones de travail à l'intérieur du magasin sont plus que suffisantes pour accéder numériquement aux informations client et à tout autre détail requis. De cette façon, Wells Fargo a réduit son espace de travail trois fois plus petit que la moyenne.

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L'apprentissage automatique a-t-il aidé les industries à éliminer le papier?

L'apprentissage automatique a trouvé une application dans de nombreux secteurs et les a aidés à passer au sans papier. Examinons trois de ces secteurs autrefois lourds en papier – les cabinets juridiques, le secteur automobile et le secteur des assurances:

Les cabinets juridiques

ML améliore l'efficacité et la productivité en permettant à un avocat de se concentrer davantage sur des tâches à forte intensité de main-d'œuvre. fonctions essentielles comme le conseil, l'analyse et le plaidoyer. Comme il est capable d’éliminer le processus laborieux de gestion et d’examen des documents standard dans les contrats légaux, il permet aux avocats de comparaître devant le tribunal, de conseiller leurs clients et de négocier des accords. ML peut également générer des alertes pour informer à l'avance des dates cruciales dans les contrats, telles que les dates de renouvellement. Cela peut réduire le coût global des litiges de plusieurs manières. Cela permet de réduire le temps qu'un avocat consacre à la correction d'un document et de localiser rapidement les informations pertinentes. L'utilisation d'algorithmes informatiques aide également l'avocat à identifier les informations pertinentes enfouies dans des documents électroniques. ML est en outre équipé pour fournir un essai sans papier aux cabinets d’avocats.

Industrie automobile

L'apprentissage automatique permet aux machines et aux appareils de reproduire le mode d'apprentissage des humains. Cela a permis de grandes avancées dans l'industrie automobile en termes de support d'un bureau sans papier. Machine Learning est également capable de générer des systèmes autonomes extrêmement sensibles capables d'accélérer le processus de réclamation en cas d'accident, éliminant ainsi le processus fastidieux et fastidieux de remplissage de formulaires élaborés.

Avec les algorithmes ML, l'industrie automobile est doté de diverses fonctionnalités telles que le freinage automatique, les piétons, les systèmes anti-collision et les alertes cyclistes. Il aide également les concessionnaires et les fabricants en permettant une mise à jour sans papier du micrologiciel du véhicule. À travers le cloud, un système de diagnostic peut communiquer tous les problèmes en envoyant des données de performance directement au fabricant ou en planifiant des réparations.

Assurances

Les assureurs utilisent ML pour améliorer le service à la clientèle, accroître leur efficacité opérationnelle et même détecter les fraudes. ML peut améliorer le processus d’assurance et transférer automatiquement les réclamations dans le système. Avec des algorithmes de notation sophistiqués, les entreprises sont en mesure de prendre en charge la plupart des risques, à condition de trouver des prix intéressants. ML peut aider les agents à classer les risques et à calculer des modèles de tarification prédictifs précis. Des outils optimisés par ML facilitent la consolidation de volumes de données extrêmement variées, telles que les données sur les membres et les fournisseurs, les données sur les réclamations d’assurance, les avantages et les dossiers médicaux, sans utiliser de papier. Ces solutions peuvent traiter et structurer les données avec des informations permettant d'améliorer la qualité des soins, la réduction des coûts et la détection des fraudes.

Les assureurs peuvent s'inspirer des données relatives aux comportements, aux préférences individuelles, aux détails de style de vie, aux attitudes et aux passions pour créer des produits personnalisés. tels que les programmes de fidélité, les politiques et les recommandations.

Apprentissage automatique – Déchiffrer l'innovation la plus perturbante: INFOGRAPHIC

Passez au sans papier maintenant!

L'appel pour passer à un bureau sans papier devient de plus en plus urgent. Pour faciliter cette transition, nous pouvons aider votre organisation à tirer le meilleur parti de l’apprentissage automatique. Appelez-nous et parlons!