Организация ввода и обработки данных из любых источников с использованием технологий ИИ

Что такое автоматизированная обработка данных?

Автоматизированная обработка данных (ADP) прошла долгий путь от перфокарт до рядов компьютеров. Это относится к обработке больших объемов информации с минимальным ручным вводом, а затем к демонстрации результатов в понятном виде. Каковы ее сильные стороны и где она используется?

Для чего нужен ADP?

Для любого предприятия оптимизация бизнес-процессов и повышение производительности является приоритетом. Но это невозможно без анализа всех аспектов его деятельности. Можно потратить много времени на анализ компании из-за огромного объема информации, которую им необходимо собрать, – и это, как правило, является проблемой. Почему?

Сбор большого объема необработанных данных вручную приведет к неточностям и ошибкам. Принимать их во внимание при принятии важных решений рискованно, поскольку это может негативно повлиять на стратегию управления и общий рабочий процесс.

Автоматизированные системы обработки данных оказывают в этом огромную помощь. Они могут предоставлять результаты намного быстрее, затрачивая при этом меньше ресурсов и будучи в то же время более точными.

Что такое обработка данных?

Обработка данных, как термин, обычно относится ко всем шагам, предпринимаемым при обработке данных – сбору, хранению, сортировке, обработке, анализу и представлению. "Обработка" сама по себе является широким термином для использования. К чему это может привести?

• Агрегация: объединение нескольких фрагментов информации.
• Проверка: обеспечение правильности и актуальности информации.
• Конверсия: перевод информации на другой носитель или язык.

Анализ и сортировка данных также могут быть перечислены как разделы обработки данных.

Существует множество различных инструментов для обработки данных. Разнообразие программного обеспечения связано со спецификой каждой отрасли, где используется ADP. Существуют приложения для организации баз данных, сопоставления запросов, фильтрации информации, построения графиков и т.д.

Большие данные и искусственный интеллект: это одно и то же?

Аналитика больших данных и искусственный интеллект часто обсуждаются вместе. Это неудивительно, поскольку они оба используются для использования возможностей данных в бизнесе. Однако это не одно и то же, хотя между ИИ и большими данными существует тесная взаимосвязь.

Между большими данными, машинным обучением и искусственным интеллектом существует симбиотическая взаимосвязь. Большие данные повлияли на развитие ИИ в том смысле, что искусственному интеллекту для функционирования требуются данные. Люди собирают данные по мере того, как мы растем, извлекая уроки из окружающего мира и изменяя наши представления на основе предыдущих знаний. Искусственный интеллект должен полагаться на целенаправленный ввод данных, по крайней мере на начальном этапе. Некоторые системы используют машинное обучение для адаптации и “обучения” на основе новых данных, которые поступают с течением времени.

При правильном вводе данных ИИ может помочь аналитикам использовать большие данные с максимальной выгодой. За последнее десятилетие эти две технологии развивались бок о бок, помогая улучшать друг друга.

Что такое аналитика больших данных и искусственный интеллект?

Поскольку их часто обсуждают как единое целое, легко предположить, что одно не может существовать без другого. Но важно знать, что большие данные и ИИ - это разные технологии с разными видами применения, которые просто очень хорошо работают вместе и часто зависят друг от друга. Однако разница между большими данными и искусственным интеллектом огромна — большие данные - это просто набор неструктурированной информации, в то время как искусственный интеллект может использоваться для обработки и поиска информации.

Большие данные

Большие данные относятся к чрезвычайно большим наборам данных, которые обычно невозможно проанализировать без помощи компьютерных программ. Чтобы считаться большими данными, их должно быть большое количество, много источников или разнообразия, а также высокая скорость сбора. Они известны как три буквы “В”:

• Объем
• Разнообразие
• Скорость

Анализ больших данных можно использовать для извлечения полезной информации из этих наборов данных, выявления закономерностей, тенденций и других аналитических данных, которые могут быть использованы в различных контекстах. Огромные массивы информации из разных источников сами по себе мало что могут сделать, но они становятся чрезвычайно мощными в сочетании с инструментами, использующими искусственный интеллект.

Специалистам по обработке данных поручено извлекать информацию из этих больших наборов данных и использовать различные программные инструменты для поиска конкретных ассоциаций и прогнозов. Без этих программных средств эффективная работа с большими данными была бы невозможна. Анализировать данные вручную чрезвычайно трудоемко, и с таким огромным объемом, который создается, не справилась бы ни одна человеческая команда.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект - это совершенно отдельная дисциплина от больших данных, хотя для функционирования он опирается на данные. Термин "искусственный интеллект" используется для описания технологии, которая предназначена для имитации человеческого интеллекта. Искусственный интеллект действительно опирается на данные, но это не подмножество больших данных — это уникальная дисциплина. Многие современные системы искусственного интеллекта могут использовать обработку естественного языка для понимания больших объемов текста или произносимых слов, поэтому виртуальные помощники, такие как Siri и Alexa, могут выполнять множество задач.

Существует несколько ветвей современного искусственного интеллекта, включая машинное обучение и глубокое обучение. Более узкие формы ИИ не могут делать ничего, на что они специально не запрограммированы. Большая часть, которыми мы располагаем сегодня, относится к этой области, но технологии постоянно совершенствуются, а обучающие формы.
Искусственный интеллект дает аналитикам возможность разобраться в больших данных. Они разделены, но полностью зависят друг от друга в своей эффективности и функциональности.

ADP с искусственным интеллектом и глубоким обучением

Примером ADP, одним из тех, которые полагаются на искусственный интеллект и глубокое обучение, может быть интеллектуальная обработка документов, или IDP. Это автоматизация сбора данных из неструктурированных источников и преобразования их в пригодные для использования документы. IDP использует преимущества обработки естественного языка, анализа настроений, распознавания объектов и других технологий для достижения почти идеальной точности своих результатов.

Проблемы, возникающие перед системами IDP, включают распознавание типов документов (например, попытки отличить этикетку доставки от счета-фактуры) и извлечение данных за пределами фиксированных макетов (даты и адреса могут быть в любом месте документа). Например, компании, которые получают большое количество резюме кандидатов, могут воспользоваться обработкой естественного языка для разбора резюме и подбора вакансий, что избавляет специалистов по подбору кадров от необходимости читать каждую заявку.

Важным подразделом IDP является оптическое распознавание символов - преобразование текстовых изображений в текстовый формат. Транскрипция выполняется по одному символу за раз. Базовое распознавание текста не может определить контекст или работать вне шаблона (вот где на помощь приходит IDP), и рукописный текст по-прежнему представляет проблему.
IDP и OCR иногда используются как взаимозаменяемые, но между ними есть существенное различие.

Например, банки могут быть заинтересованы в разработке OCR-сканера чеков для автоматического анализа изображений чеков, чтобы пользователи банковского приложения могли обналичивать чеки без посещения банка.

Тесно связана с автоматизированной транскрипцией речи. Вместо изображений программа извлекает текст из аудиофайлов, чаще всего в режиме реального времени. Подумайте об автоматически сгенерированных субтитрах для сервисов потокового видео. Вручную напечатать расшифровки практически невозможно в режиме реального времени, не говоря уже о стоимости процесса. Между тем, автоматизированные решения являются быстрыми и доступными.

Что может быть автоматизировано

Эксплуатационные возможности современной технологии, используемой в этих системах, позволяют автоматизировать большую часть труда, который раньше выполнялся вручную. Технический уровень определяет возможности автоматизации следующих процедур в процессе управления:

• Организация: моделирование организационных структур управления и имитация производственных процессов при различных параметрах для выбора оптимальных;
• Координация и регулирование: отдача команд рабочим местам в соответствии с планом или инструкциями, составленными для определенных видов работ или операций;
• Контроль: мониторинг состояния контролируемого объекта по всем параметрам, а также своевременное и полное выполнение команд управления;
• Учет: сбор и системная обработка всей соответствующей достоверной информации о наличии и движении ресурсов, а также о состояниях и явлениях, которые имеют место на производстве;
• Анализ: сравнение нормативных, плановых и фактических показателей, характеризующих определенные операции или процессы, выявление отклонений от заданных параметров с указанием причин этих отклонений;
• Отчетность: автоматическое формирование (на основе первичных данных сводных показателей для типовых форм установленной бухгалтерской, статистической и иной отчетности с использованием специальных массивов передачи) справочников, - а также одновременное создание машинных носителей со сводными показателями отчетности для передачи по каналам связи во внешние учреждения самого высокого уровня.




Каковы преимущества?

После всего этого системы ADP помогают:

• улучшение качества жизни на основе повышения уровня информационной поддержки специалистов с помощью накопленных данных;
• снижение затрат на управление за счет снижения трудоемкости сбора, передачи и обработки информации на всех уровнях управления, оптимизации общих информационных ресурсов;
• повышение уровня квалификации сотрудников за счет внедрения новых технологий для поддержки образовательного процесса, повышение уровня информационно-справочных услуг для населения.

Масштабируемость затруднена без автоматизации, а рост невозможен без обучения на основе данных. Это делает автоматизированную обработку данных важнейшим аспектом любого бизнеса, целью которого является рост, обучение на ошибках и предоставление всей скучной работы компьютерам, позволяя людям заниматься интересной и сложной работой.