AIはOCRのためだけにあるのではない(野田貴子氏)

健康と経済への影響が出ているこのご時世で、自動化を正しく行わなくてはならないという緊急課題が新たに発生しました。今までのデジタルトランスフォーメーションでは、スマートなテクノロジーを通じて顧客とより親しくやり取りをすることに重点を置いてきましたが、今新たに優先するようになったことは、非接触型のビジネスと、より簡単に実現できる優れた自動化を可能にすることです。このシリーズで以前お伝えしたように、自動化の目標は適切なプロセス発見、つまり、適切なツールを使用して最大の変化をもたらす自動化を対象とするもの、で達成されます。非接触型ビジネスの自動化が新たな必須事項になりつつあるため、この指摘は真実味を帯びてきています。

これに関連して、多くの人はより優れた訓練しやすい光学式文字認識ソフトウェア(OCR)があればドキュメント処理がより簡単になると考えがちであり、AIを搭載した多くのOCRツールがその効果を期待されて市場に参入しています。しかし、複雑なカスタマージャーニー(顧客が購入に至るプロセス)や保険プロセスの経験が豊富であれば、OCRや自動化の真のメリットは、これらが導入される仕事のプロセスを変えることにあると認識しています。OCRの精度向上のうち最大90%は、作業プロセスの変更からもたらされることが長年にわたって立証されてきました。カスタマージャーニーやドキュメントフロー、画像処理、分類、分離、検証、統合の再設計を行うことが合わさると、認識をさらに効果的に行うことができます。

次に、ドキュメントそのものの問題があります。ACORDフォームのような大量かつ複雑な保険ドキュメント(入れ子になったテーブル、構造化されていないテキスト、多様な組み合わせや分量の中で移り変わる情報などが多い)を扱う場合、AIをOCRだけに集中させると、ドキュメントの種類ごとに膨大なトレーニングセットが必要になり、さらにはクリーンな画像、事前分類、識別、ページネーション、プロセス認識、コンテキストに依存してしまうことになります。OCRはRPAと同様に、ドキュメントからのデータ抽出という特定のタスクを自動化できるツールですが、その効果を得られるのは、この機能を包み込み、情報を提供し、指示する、プロセスインテリジェンスからなのです。個々にあるいは一括で処理される複雑な保険ドキュメントは、OCR認識が実行される前にAIを使用して、表や説明文に多く見られる複雑な可変情報を対象とした認識機能の方向性、コンテキスト、そして最も効率的な使用法を決定させることで、AIから最大のメリットを享受することができます。

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