Зачем использовать AI и ML для улучшения процесса ввода данных?

Ввод данных является важнейшим элементом процесса управления данными компании. Однако ручной ввод данных требует много времени и подвержен ошибкам, что затрудняет работу с масштабом и сложностью больших наборов данных. Более того, поскольку объемы данных продолжают расти в геометрической прогрессии, ввод данных человеком становится все более неэффективным и непрактичным.

Чтобы решить эти проблемы, предприятия обращаются к автоматизации с помощью технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного языка (ML). Автоматизируя ввод данных, предприятия могут повысить точность, ускорить обработку данных и снизить затраты, связанные с ручным трудом.

В этом посте подробно рассказывается, почему вы должны выбрать процесс ввода данных на основе AI и ML, излагая предлагаемые преимущества, возможные проблемы, с которыми можно столкнуться, и как выбор внешнего поставщика услуг ввода данных может быть необходим, чтобы полностью максимизировать преимущества автоматизированный подход к вводу данных.

Преимущества использования AI и ML для ввода данных

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) открыло двери для автоматизированных систем ввода данных, предлагая множество преимуществ.

Вот некоторые существенные преимущества, которые организации могут получить, используя автоматизированные инструменты для ввода данных.

• Неподражаемая точность

Если есть что-то, чем известна автоматизация, так это точность выполнения функций с заданными параметрами. И это именно то, что способствует хорошему вводу данных. Автоматический ввод данных с использованием ИИ обеспечивает высокую точность и достоверность, снижая риск ошибок, характерных для операций ручного ввода данных. Автоматизированные системы обучены распознавать закономерности и аномалии и соответствующим образом корректировать свои процессы ввода данных. Такая адаптивность позволяет системе поддерживать точность даже в средах с динамическими данными.

• Повышенная эффективность

Ручной ввод данных — трудоемкий процесс, требующий большого количества рабочей силы. Предприятия могут сократить время, необходимое для ввода данных, используя автоматизированные системы, которые могут быстро и точно вводить большие объемы данных. Это освобождает время сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на других важных задачах, требующих человеческого внимания. Автоматизируя процесс ввода данных, предприятия могут повысить свою производительность и эффективность.

• Снижение цены

Традиционный метод ручного ввода данных является дорогостоящим, особенно для предприятий, которые имеют дело с большими объемами данных. Наем группы сотрудников для ввода данных может быть дорогостоящим, и стоимость увеличивается с увеличением объема данных. Однако автоматизация процесса предлагает экономически эффективное решение благодаря минимальному вмешательству человека, что снижает потребность в большой команде экспертов по данным.

• Улучшенное качество данных

Системы с поддержкой ИИ предлагают значительные преимущества с точки зрения сведения к минимуму риска человеческой ошибки, связанной с процессами ручного ввода данных. Автоматизированный процесс ввода данных реализует функции очистки и обогащения данных для выявления и исправления ошибок, дубликатов и несоответствий в базе данных. Этот систематический подход приводит к получению более точных и надежных данных, что, в свою очередь, повышает общее качество данных.

• Масштабируемость

Поскольку предприятия генерируют и обрабатывают большие объемы данных, работа с традиционными ручными методами может быть сложной и неэффективной. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения позволяют быстро и точно обрабатывать огромные объемы данных без ущерба для качества или скорости. Эта масштабируемость позволяет компаниям эффективно справляться с ростом данных, поддерживая их расширение и операционные потребности.

• Адаптивность к нескольким типам данных

Давно прошли те времена, когда данные означали только текстовую информацию. В нынешнюю эпоху мультимедиа компании полагаются на различные типы данных для достижения своих целей. Ввод данных также адаптировался к этому требованию, позволяя включать аудио, видео, анимацию, изображения, веб-страницы HTML и другие типы данных в свою компетенцию. Что касается автоматизации, то есть модели ИИ и алгоритмы машинного обучения, которые могут помочь упростить процесс ввода всех типов данных. Специально разработанные модели ИИ можно настроить для чтения и точного ввода различных типов данных с помощью аннотаций данных.

Проблемы с использованием AI и ML для ввода данных

Хотя технологии искусственного интеллекта и машинного обучения служат благом для автоматизированного ввода данных, они сопровождаются определенными проблемами. Следовательно, без надлежащей реализации инструментов AI и ML для ввода данных с учетом их ограничений вы можете столкнуться с непредвиденными проблемами.

• Интеграция с устаревшими системами

Многие организации имеют устаревшие системы, не предназначенные для работы с технологиями искусственного интеллекта и машинного обучения. Интеграция ИИ и машинного обучения в эти системы может оказаться сложной задачей и потребовать значительных затрат времени и ресурсов. Перед внедрением организации должны оценить совместимость своих существующих систем с инструментами автоматизации.

• Стоимость реализации

Автоматизация процессов ввода данных может потребовать значительных предварительных инвестиций в технологии и реализацию. Организации должны инвестировать в оборудование, программное обеспечение и человеческие ресурсы для эффективного развертывания процесса. Кроме того, могут потребоваться текущие расходы на техническое обслуживание, чтобы обеспечить актуальность и безопасность систем.

• Отсутствие человеческого контроля

Автоматизация предлагает множество преимуществ, включая повышение эффективности, сокращение времени обработки и снижение затрат. Однако у того, чтобы полагаться исключительно на автоматизацию, есть потенциальный недостаток: отсутствие контроля со стороны человека. Без контроля со стороны человека существует риск того, что ошибки или неправильные решения останутся незамеченными. Чтобы найти баланс, организациям необходимо интегрировать ручное вмешательство для реализации мер контроля качества, таких как регулярные аудиты, проверки данных и процедуры проверки.

• Низкое качество обучающих данных

Одной из основных проблем использования ИИ и МО для ввода данных является качество данных, используемых для обучения моделей. Производительность и точность этих моделей сильно зависят от данных, на которых они обучаются. Если обучающие данные не охватывают должным образом диапазон типов данных, структур и вариаций, встречающихся в реальных сценариях, модели могут испытывать трудности с точной интерпретацией и обработкой данных на этапе ввода. Более того, без должного контроля и переобучения модели могут устареть, что приведет к снижению точности ввода данных.

• Обработка данных соответствия

Автоматический ввод данных требует соблюдения правил обработки данных и законов о конфиденциальности, таких как Общее положение о защите данных (GDPR) или Калифорнийский закон о конфиденциальности потребителей (CCPA). Организации должны убедиться, что автоматизированные процессы разработаны в соответствии с этими правилами, включая получение необходимого согласия, внедрение средств контроля доступа к данным и обеспечение прозрачности для отдельных лиц в отношении их использования данных.

• Предвзятость в данных

Модели AI и ML, используемые для автоматического ввода данных, полагаются на обучающие данные для изучения закономерностей и принятия решений. Если обучающие данные необъективны или содержат врожденные предубеждения, автоматизированная система может воспроизводить и закреплять эти предубеждения во время ввода данных. Например, если исторические данные смещены в сторону определенной демографической группы или исключают определенные группы, автоматизированная система может непреднамеренно выделить их. Поэтому организациям следует нанимать опытных аннотаторов данных для маркировки и обучения моделей.

Как преодолеть проблемы с автоматическим вводом данных?

Для решения проблем, возникающих при автоматическом вводе данных, следует рассмотреть два жизнеспособных подхода. Одним из вариантов является создание собственной группы экспертов, занимающихся обучением моделей AI/ML с учетом конкретных требований организации. Альтернативой является передача автоматизированного процесса ввода данных на аутсорсинг авторитетной компании. Хотя оба решения имеют свои достоинства и недостатки, аутсорсинг оказывается лучшим выбором для организаций, стремящихся оптимизировать операции и минимизировать затраты, связанные с созданием собственной команды.

Вот преимущества аутсорсинга автоматизированного процесса ввода данных:

• Опыт сторонних специалистов в работе с инструментами искусственного интеллекта и машинного обучения помогает ускорить работу. Если у вас есть собственная команда, вам может потребоваться пройти этап обучения, который может стоить значительных денег и времени.
• Это сокращает время обработки из-за возможности работы стороннего агентства в разных часовых поясах.
• Внешние поставщики услуг по вводу данных применяют строгие меры по обеспечению конфиденциальности и конфиденциальности данных и, следовательно, могут преодолеть проблемы безопасности данных, связанные с использованием инструментов искусственного интеллекта и машинного обучения.
• Используя аутсорсинг, предприятия могут сэкономить время и ресурсы, что позволяет им сосредоточиться на основных задачах, в то время как специалисты по вводу данных выполняют рабочую нагрузку по управлению данными.
• Квалифицированные поставщики услуг по вводу данных обеспечивают высокий уровень точности и качества задач ввода данных, сводя к минимуму ошибки и сохраняя целостность данных.
• Аутсорсинг ввода данных помогает эффективно масштабировать операции, поскольку предприятия могут легко увеличивать или уменьшать объем задач ввода данных в зависимости от своих потребностей.
• Эксперты по вводу данных используют передовые инструменты и технологии для оптимизации процесса, что приводит к повышению эффективности и сокращению времени выполнения работ.

Заключение

Сфера ввода данных претерпевает быстрые изменения с интеграцией инструментов AI и ML. Эта автоматизация позволяет компаниям оптимизировать свои операции и привести их в соответствие с отраслевыми стандартами, добиваясь повышения производительности. Используя автоматизацию ввода данных, ваша компания может открыть множество преимуществ, предлагаемых новейшими технологиями, включая ускорение времени обработки и повышенную точность. Эти преимущества, в свою очередь, укрепляют ваши процессы принятия решений и прокладывают путь к повышению эффективности и производительности. Итак, используйте потенциал ИИ и МО при вводе данных, чтобы продвигать свой бизнес вперед и оставаться впереди в сегодняшней динамичной среде.