학습 인스턴스 성공 평가

학습 인스턴스의 성공 여부를 평가할 때 가능한 가장 다양한 문서 유형을 처리할 수 있는 솔루션을 구축하는 데 집중하십시오. 이러한 솔루션을 사용하면 특정 문서 형식에 국한되지 않고 모든 문서에 대한 포괄적인 자동화가 실현됩니다.

특정 유스케이스에서 성공을 판별하는 방법에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

  • 이메일 분류: 대량의 고객 이메일을 처리하는 조직은 데이터 처리를 활용하여 이메일을 자동으로 분류하고 관련 부서로 전달할 수 있습니다. 이 유스케이스는 매일 이메일을 분류하고 전달하는 수동 작업을 최소화합니다. 데이터 추출 효율성이 50% 이상이더라도 조직은 이 솔루션을 통해 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.
  • BOL(선하증권) 처리: 매일 대량의 선적물을 처리하고 각 선적물에 BOL이 필요한 조직은 데이터 처리를 활용하여 수기 작성한 정보와 입력한 정보가 모두 포함될 수 있는 BOL을 관리할 수 있습니다. 타이핑된 문서는 최소한의 인간 상호 작용으로 처리할 수 있지만, 수기 작성한 문서는 글자가 알아볼 수 없고, 스캔 품질이 좋지 않고, 설명이 복잡하고, 업데이트와 수정 사항이 많기 때문에 인간의 상호 작용이 필요할 수 있습니다. 이 유스케이스에서 효율성은 입력 문서의 품질에 따라 달라집니다. 따라서 조직은 문서 처리 워크플로에 관련된 모든 수동 작업을 줄이는 데 도움이 될 것입니다.
  • 법률 문서 검토: 고객을 위해 다양한 법적 계약을 다루는 로펌은 데이터 처리를 활용하여 각 고객에 대한 계약을 초기 검토하고 분류할 수 있습니다. 그런 다음 법률 검토자가 계약서에 대한 최종 검토를 수행하여 불일치 사항을 확인하고 추가 처리를 진행할 수 있습니다. 이 프로세스를 통해 검토자가 초기 문서 분류에 소요되는 시간이 줄어듭니다. 효율성이 50% 이상이더라도 회사는 이 솔루션을 통해 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.