Adlib Progressive Document Classification：从非结构化数据中提取智能

90%的企业数据通常是非结构化的、非托管的，并且分布在存储库和文件共享中，这使得许多组织都在努力跟上日常流程，而不是充分利用其数据的战略价值。在进行提取和深入分析之前，必须对文档进行识别、分析和分类。然而，对于拥有大量数据的企业来说，传统的和半自动化的分类方法并不适合手头的任务。

您的分类解决方案有多进步？

监督分类

利用有限的ECM功能来帮助文档分类，通常使用条形码模板、繁琐的数据输入或其他手动和半自动的遗留方法。

递进分类

利用无监督机器学习进行文档聚类和半监督规则构建，定义要在更大文档集合的自动文档分类中使用的文档培训集。公司可以轻松地组织、优先排序和利用整个企业中存在的数据。

从非结构化数据中提取智能

使用高级文档转换、群集和基于规则的分类器，Adlib的Progressive Document Classification解决方案允许企业：

• 自动处理大量非结构化数据，创建可操作的见解，揭示隐藏的价值和风险。

• 从多个业务部门获取文档，消除ROT，并确保有价值的资产（合同、协议、报告和法规提交）被分组、增强和易于搜索。

• 消除手动处理快速增长的文档和数据量和种类的成本、风险和不一致性。

• 利用一个灵活且可配置的系统，该系统可以随着业务需求的发展而学习和调整。

• 对类似文档进行分组或群集，以便有针对性地提取关键数据元素，这些数据元素可以作为元数据添加，并根据其他系统进行验证等。

• 识别敏感或相关数据，以有效管理合规风险（例如识别PII）或加快业务决策（例如更快地处理索赔）。

• 通过识别机密文件和采用适当的安全措施或修订机密信息来降低风险。

信息治理与分类

Adlib数据管理专家讨论了如何应用渐进式分类技术，使组织能够清楚地看到数据，做出更明智的业务决策，并将数据分类解决方案作为一项持续的信息治理计划来实施。

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