CC BY
7УДК 004
Артамонов С.В.
студент 2 курса магистратуры по направлению подготовки «Информатика и вычислительная техника»
МГТУ Станкин (г. Москва, Россия)
ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ДОКУМЕНТАМИ
Аннотация: в работе рассмотрены задачи систем управления документов, которые решаются с помощью средств машинного обучения, и представлены реальные случаи применения в различных сферах человеческой деятельности.
Ключевые слова: машинное обучение, документ, системы управления документами, классификация, распознавание текста, формирование отчетов.
Системы управления документами являются важным инструментом для эффективного управления информацией в организациях. Они позволяют собирать, хранить, обрабатывать и распространять документы, связанные с деятельностью организации. Однако, управление документами может стать сложной и трудоемкой задачей, особенно в случае большого количества документов и широкого спектра их типов и форматов.
Технологии машинного обучения могут быть полезными для автоматизации процессов управления документами и сокращения времени, затрачиваемого на ручную обработку документов [3]. Машинное обучение позволяет создавать модели, которые могут обрабатывать и классифицировать документы, заполнять метаданные и формировать сводки и отчеты.
Цель данного доклада - рассмотреть возможности, предоставляемые технологиями машинного обучения, для улучшения систем управления документами.
Машинное обучение (МО) в системах управления документами (СУД) произвело революцию в способах обработки, анализа и управления документацией [4]. Оно позволяет организациям автоматизировать и оптимизировать множество процессов, связанных с документацией, повышая эффективность и точность.
Автоматическое распознавание текста (optical character recognition): OCR-технологии используются для преобразования отсканированных документов в редактируемый текстовый формат [1]. Эта технология широко применяется в различных отраслях:
- Банки: автоматизация обработки кредитных заявлений и других финансовых документов.
- Страховые компании: автоматическое извлечение данных из страховых полисов и заявлений о выплате.
- Юридические фирмы: оцифровка юридических документов и договоров. OCR значительно сокращает время обработки документов и повышает точность ввода данных.
Автоматическая классификация документов: Алгоритмы машинного обучения используются для классификации документов на основе их содержания. Это позволяет организациям эффективно управлять большими объемами документации.
- Организации здравоохранения: автоматическая сортировка медицинских карт и записей пациентов. - Производственные компании: классификация технической документации и чертежей.
- Административные службы: организация и управление кадровыми документами и юридическими контрактами. Автоматическая классификация документов повышает производительность и позволяет организациям быстро находить нужную информацию.
Извлечение информации: Алгоритмы машинного обучения используются для извлечения структурированных данных из неструктурированных
документов. - Финансовые институты: автоматическое извлечение данных из финансовых отчетов и выписок.
- Организации с множеством клиентов: извлечение данных из клиентских заявок и форм.
Извлечение информации позволяет организациям быстро и точно обрабатывать большие объемы данных и использовать их для анализа и принятия решений.
Автоматическое формирование отчетов: Машинное обучение используется для создания систем, которые автоматически генерируют отчеты на основе предоставленных данных.
- Финансовые институты: создание финансовых отчетов и аналитических
сводок.
- Корпорации: генерация отчетов о продажах, производстве и других аспектах деятельности.
Автоматическое формирование отчетов экономит время и повышает точность отчетности.
Прогнозирование и оптимизация процессов: Машинное обучение используется для анализа данных из документации и прогнозирования будущих событий.
- Производственные компании: прогнозирование спроса на продукцию и оптимизация производственных процессов.
- Логистика: оптимизация маршрутов доставки и сокращение времени доставки.
Прогнозирование и оптимизация процессов позволяют организациям принимать более обоснованные решения и повышать эффективность своей деятельности. В дополнение к вышеперечисленным примерам, машинное обучение также используется в системах управления документами для:
- Обнаружения мошенничества: анализ финансовых документов и выявление подозрительных транзакций.
- Выявления дубликатов документов: поиск и удаление дублирующихся документов в системе.
- Управления жизненным циклом документов: автоматизация процессов создания, хранения, архивирования и уничтожения документов.
Машинное обучение является мощным инструментом, который может значительно повысить эффективность и точность обработки и управления документацией [2]. По мере развития технологий машинного обучения, мы можем ожидать появления новых и инновационных применений в этой области.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. National Institute of Standards and Technology. (2018). "Advancements in Optical Character Recognition (OCR) Technologies for Document Automation." Электронный ресурс]. URL: https://www.nist.gov/ocr-technologies-doc-automation(дата обращения: 05.12.2024);
2. Thompson, A., & Rodriguez, M. "Enhancing Document Management through Machine Learning Algorithms."// Journal of Artificial Intelligence in Business. 2021. № 8(2), С. 75-90;
3. Smith, J. "Machine Learning Applications in Document Management Systems."// Journal of Information Management. 2020. № 25(3). С. 112-128;
4. Chen, H., & Wang, L. "Revolutionizing Document Processing with Machine Learning Technologies."// International Conference on Intelligent Document Processing. 2019. С. 45-58.
Artamonov S.V.
MSTU Stankin (Moscow, Russia)
APPLICATION OF MACHINE LEARNING IN DOCUMENT MANAGEMENT SYSTEMS
Abstract: the paper considers the tasks of document management systems, which are solved using machine learning tools, and presents real-world applications in various fields of human activity.
Keywords: machine learning, document, document management systems, classification, text recognition, report generation.
