推动企业数字化转型成功的要素

CIO和业务主管知道他们需要数字化转变其运营，但是他们并不总是确定哪种工具最适合帮助他们实现目标。由于缺乏对使信息可用的关注，这就是为什么大约84％的数字转换项目失败的原因。避免DX失败的一个关键是在与组织联系后立即摄取和提取信息。传入文档需要立即转换为业务可用内容，并集成到标准业务流程中，以使组织实现有意义的数字转换。

机器人过程自动化（RPA）等新技术似乎是解决DX问题的理想解决方案。这导致许多分析师和顾问忽视了诸如RPA之类的流行技术中的某些缺陷，或者忽略了如何通过AI增强诸如Intelligent Capture之类的行之有效的解决方案来帮助实现DX目标。太多的人认为信​​息可以在任何时间点正确组织和识别，但是延迟会增加数据处理不当的风险。

一种数字化转型的智能方法

使企业能够提取信息，。当人们听到“捕获”一词时，他们通常会想到光学字符识别（OCR）技术，这种技术已经存在了25年或更长时间。但这不仅仅包括OCR。它包括创建元数据并将内容路由到合适的人或系统。

OCR仍然是基本捕获过程的一部分，创建文档的数字副本。但是，“智能”部分发生在以电子方式捕获文档，自动提取关键字，对文档进行分类，将内容连接到业务流程以及确保信息到达正确的系统之后。

还可以通过人工智能（AI）进行增强，以实现更高的自动化程度。AI可以使系统理解人工语法，即使是在非结构化数据（例如电子邮件或推文）中也是如此。功能齐全的AI将具有真实的语言处理能力，使其能够正确解释作者的情绪（高兴，沮丧，正面或负面），并将事实陈述与观点分开。将AI和Intelligent Capture结合在一起，企业就可以路由信息，而无需重新培训他们的系统并为数字化转型奠定真正的基础-灵活，自动化的技术，可以实时向用户和最需要信息的系统提供信息。

为什么RPA不是数字转换的理想选择

目前，最流行的数字转换技术之一是机器人过程自动化（RPA），它使用基于软件的机器人来提高处理大量标准化数据的员工的效率和准确性。虽然该术语可以让人联想到使各种过程自动化的机器人的未来派图像，但实际情况却大不相同。RPA非常适合向后兼容和劳动密集型手动过程的自动化-例如，从第三方系统捕获数据。RPA解决方案在某些应用程序中可能非常有用，因为它可以有效地从标准化文档中捕获信息。

但这在数字转换项目中并不像许多观察家认为的那样有效。该技术存在差距。RPA难以处理非标准信息，包括非结构化数据，例如电子邮件。RPA提供者正试图通过与AI和捕获提供者合作来克服这一缺点，但是如果RPA需要附加两个解决方案才能真正实现数字化转型，这并不是一笔可观的投资。

迈向数字化转型的捷径

与AI相结合，可带来一系列好处，可加快组织实现数字化转型的速度。这些包括：

·单一捕获点-所有纸张和电子文档都可以转换为可用于业务的内容，而无需用户干预。信息会自动实时路由到适当的系统和用户。

·消除了繁琐的任务-用户不再需要执行诸如输入元数据之类的任务。它是自动捕获的，允许将员工重新部署到更高价值的活动中。

·一个适用于全球所有部门的平台-所有用户和流程均受一个系统支持，无论它们在何处工作。人力资源，应付账款和客户服务都可以利用相同的解决方案。

·简化合规性和信息管理-基于安全性和合规性标签，个人识别信息和地理位置，内容一旦进入组织即被分类（无论是电子邮件，纸张还是PDF附件）。

部署此功能将使组织能够制定更好，更快的决策。例如，在金融服务行业，员工可以根据来自非结构化和结构化数据源的信息对贷款进行更好的背景调查。对于欺诈检测，它可以更好地确定客户的购买方式和位置，以便在检测到异常时立即触发警报。

在医疗保健领域，它可以用于收集与特定患者有关的所有信息，并以安全的数字格式存储所有信息，使临床工作人员可以立即访问他们所需的信息。还可以将其设置为对敏感信息自动应用受限访问，以确保正确处理私人患者信息。

最终，正在进行数字化转型的企业希望提高效率，节省时间和金钱以提高利润和竞争力。实现此目标的最简单方法是使尽可能多的流程自动化，并以最有效的方式将信息获取到需要的地方。

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