จากข้อมูลเชิงลึก: AI ในการกำกับดูแลเอกสารและการวิเคราะห์ความเสี่ยง

ปัญญาประดิษฐ์ได้เปลี่ยนจากการเป็นเพียงเครื่องมืออัตโนมัติไปสู่การเป็นส่วนเชิงกลยุทธ์ในการจัดการเอกสาร สิ่งที่ก่อนหน้านี้จํากัดอยู่เพียง OCR OCR (การรู้จําอักขระด้วยแสง) และการแปลงไฟล์เป็นดิจิทัลได้พัฒนาไปสู่ระบบที่สามารถตีความเนื้อหา ระบุความไม่สอดคล้อง และแม้แต่คาดการณ์การปฏิบัติงาน และความเสี่ยงทางกฎหมาย ในภาคการควบคุม เช่น การเงิน สุขภาพ และพลังงาน การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียงแต่หมายถึงประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความปลอดภัยด้านกฎระเบียบและความยืดหยุ่นเมื่อเผชิญกับสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนมากขึ้น

นี้จะช่วยให้ตัวอย่างเช่นเพื่อจําแนกและดัชนีไฟล์โดยอัตโนมัติตามเนื้อหาและประเภทของพวกเขาการกําจัดการจัดทําดัชนีด้วยตนเอง แบบสอบถามที่ก่อนหน้านี้ขึ้นอยู่กับคําหลักที่แน่นอนในวันนี้สามารถเป็นความหมาย (AI เข้าใจความหมายของคําขอและค้นหาข้อมูลแม้ว่าจะอธิบายเป็นอย่างอื่น ในระยะสั้นเราออกจากยุคที่เอกสารเป็นเพียง "digitalized" ไปยังอีกที่พวกเขาถูกตีความโดยเครื่อง

การปฏิวัติที่มากขึ้นยังคงเป็นการก้าวกระโดดไปสู่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ แทนที่จะตอบสนองต่อข้อผิดพลาดหรือการฉ้อโกงหลังจากข้อเท็จจริงองค์กรนํา AI มาใช้เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงในอนาคตจากรูปแบบในอดีต โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเชิงคาดการณ์จะสํารวจข้อมูลในอดีต & ธุรกรรมบันทึกเหตุการณ์ & ระบุสัญญาณที่ละเอียดอ่อนของปัญหาที่อาจเกิดขึ้นบ่อยครั้งสัญญาณเหล่านี้จะไม่มีใครสังเกตเห็นโดยการวิเคราะห์ทั่วไป แต่ AI สามารถเชื่อมโยงตัวแปรที่ซับซ้อนและคาดการณ์ความเสี่ยงด้านการปฏิบัติงานการเงินกฎระเบียบหรือชื่อเสียง

นอกจากนี้ในการจัดการสัญญาและกฎหมาย AI แสดงให้เห็นถึงความแข็งแกร่งในการคาดการณ์ เครื่องมือวิเคราะห์สัญญาระบุข้อที่ไม่ปกติหรือรูปแบบที่ผิดปกติในเอกสารที่นําไปสู่ข้อพิพาททางกฎหมายในอดีตส่งสัญญาณปัญหาเหล่านี้ก่อนที่จะเกิดปัญหา ดังนั้น บริษัท สามารถเจรจาใหม่หรือแก้ไขเงื่อนไขสัญญาที่น่าสงสัยล่วงหน้าลดความเสี่ยงทางกฎหมายและหลีกเลี่ยงการดําเนินคดีที่มีค่าใช้จ่ายสูง

การประยุกต์ใช้งานในภาคการเงิน

ในภาคการเงินที่การปฏิบัติตามกฎระเบียบและการบริหารความเสี่ยงเป็นของคู่กัน AI ได้กลายเป็นพันธมิตรที่ขาดไม่ได้ ธนาคารใช้ AI เพื่อตรวจสอบเอกสารและธุรกรรมแบบเรียลไทม์ข้ามข้อมูลลูกค้าสัญญาและการดําเนินงานสําหรับสัญญาณของความผิดปกติซึ่งรวมถึงจากการตรวจสอบแบบฟอร์มการตรวจสอบการสื่อสารภายในทําให้มั่นใจว่ามีการปฏิบัติตามขั้นตอนในจดหมาย

ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมคือการใช้ AI โดยสถาบันการเงินในการตรวจสอบการดําเนินงานที่น่าสงสัยโดยอัตโนมัติ คาดการณ์ความเสี่ยงในการฉ้อโกงและการฟอกเงินโดยอิงจากการวิเคราะห์พฤติกรรมของข้อมูล ในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ระบบภาษาธรรมชาติจะอ่านการอัปเดตเชิงบรรทัดฐานและสรุปการเปลี่ยนแปลงทางกฎหมายในภาษาที่ชัดเจน ช่วยให้ ทีมสามารถปรับเปลี่ยนและหลีกเลี่ยงการคว่ําบาตรได้อย่างรวดเร็ว

แนวทางเหล่านี้เพิ่มอัตราการตรวจจับปัญหาและลดต้นทุนการตรวจสอบ อันที่จริง McKinsey ประมาณการว่าการประยุกต์ใช้ AI ที่มีโครงสร้างในฟังก์ชันความเสี่ยงได้ลดการสูญเสียจากการดําเนินงานและปรับปรุงประสิทธิภาพการปฏิบัติตามกฎระเบียบในด้านการเงินอย่างมีนัยสําคัญ

การเพิ่มประสิทธิภาพด้านสุขภาพ

ในการดูแลสุขภาพ AI กําลังเพิ่มประสิทธิภาพทั้งการจัดการบันทึกทางคลินิกและกระบวนการบริหาร โรงพยาบาลจัดการเวชระเบียนรายงานคู่มือพันธสัญญาและเอกสารจํานวนมาก (ซึ่งข้อผิดพลาดอาจหมายถึงอะไรก็ได้ตั้งแต่การละเมิดกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวไปจนถึงการสูญเสียรายได้ เครื่องมือ AI สามารถดึงข้อมูลจากเวชระเบียนและการสอบเพื่อตรวจสอบโดยอัตโนมัติว่าขั้นตอนและค่าใช้จ่ายมีความสมเหตุสมผลในเวชระเบียนลดความเสี่ยงของการซักถามหรือการตรวจสอบ

นอกจากนี้ AI ได้ปฏิวัติการต่อสู้กับกลอสทางการแพทย์: ผ่านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของประวัติการเรียกเก็บเงินจะระบุปัจจัยที่สัมพันธ์กับการปฏิเสธพันธสัญญา: ตัวอย่างเช่นรหัส ICD ที่ขาดหายไปซึ่งจะเพิ่มโอกาสของ glosa 3 ใน 70% และส่งสัญญาณบัญชีด้วยความเสี่ยงก่อนจัดส่ง ตามข้อมูลของ Hospitals Union การใช้ AI สามารถลดกลอสของโรงพยาบาลได้มากถึง 30% นอกเหนือจากการนําความเร็วและความโปร่งใสมาสู่รอบการเรียกเก็บเงินมากขึ้น

ข้อดีอีกประการหนึ่งคือการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลที่ละเอียดอ่อน: อัลกอริธึมจะตรวจสอบการเข้าถึงเวชระเบียนและรับรองการปฏิบัติตามกฎหมาย เช่น LGPD การตรวจจับการใช้ข้อมูลผู้ป่วยในทางที่ผิด

กฎหมาย: การป้องกันการดําเนินคดีด้วยการวิเคราะห์สัญญาเชิงคาดการณ์

ในสภาพแวดล้อมทางกฎหมายปัญญาประดิษฐ์ได้รับการเปลี่ยนแปลงวิธีการจัดการสัญญาและเอกสารทางกฎหมาย มากกว่าการสนับสนุนคู่มือการตรวจสอบขั้นตอนวิธีการวิเคราะห์สัญญาใช้การเรียนรู้ของเครื่องและเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อระบุประโยคความเสี่ยงรูปแบบที่ผิดปกติและความไม่สอดคล้องกันของบรรณาธิการที่ในประวัติศาสตร์ของ บริษัท หรือภาคมักจะส่งผลให้เกิดข้อพิพาททางกฎหมาย โดยการส่งสัญญาณจุดสําคัญเหล่านี้ล่วงหน้า AI ช่วยให้สามารถปรับเปลี่ยนเชิงป้องกัน ¡e.g. ในแง่ของการเจรจาต่อรองมาตรฐานภาษาหรือการปรับตัวให้เข้ากับมาตรฐานปัจจุบัน

การใช้เชิงคาดการณ์นี้ช่วยลดโอกาสที่จะเกิดการดําเนินคดีที่มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานานได้อย่างมาก รวมถึงการให้ความแน่นอนทางกฎหมายอย่างต่อเนื่อง ในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด เช่น การเงินและการดูแลสุขภาพ การวิเคราะห์สัญญาอัตโนมัติจะช่วยตรวจสอบว่าข้อกําหนดต่างๆ เป็นไปตามกฎหมาย เช่น LGPD หรือข้อกําหนดเฉพาะ ข้อกําหนดของหน่วยงานกํากับดูแล หลีกเลี่ยงการคว่ําบาตร ในด้านต่างๆ เช่น โครงสร้างพื้นฐานและพลังงาน ซึ่งสัญญามีความยาวและซับซ้อน AI อํานวยความสะดวกในการตรวจจับภาระผูกพันหรือความขัดแย้งของความรับผิดที่ไม่ได้กําหนดไว้ซึ่งอาจสร้างกระบวนการในอนาคต

ด้วยการบูรณาการเครื่องมือคาดการณ์เข้ากับการจัดการสัญญา องค์กรไม่เพียงแต่ได้รับประสิทธิภาพเท่านั้น แต่ยังยกระดับการกํากับดูแลทางกฎหมายไปสู่ระดับเชิงกลยุทธ์ ซึ่งการตัดสินใจจะไม่เกิดปฏิกิริยาอีกต่อไป และอยู่บนพื้นฐานของการติดตามที่ชาญฉลาดและต่อเนื่อง

มากกว่าแนวโน้มการรวม AI เข้ากับกระบวนการสารคดีได้กลายเป็นความต้องการในการแข่งขัน ในภาคส่วนที่เต็มไปด้วยมาตรฐานและภาระผูกพันไม่เพียงพอที่จะจัดระเบียบไฟล์อีกต่อไป 5 ไอทีจําเป็นต้องดึงข้อมูลอัจฉริยะจากพวกเขา และนี่คือสิ่งที่ AI มอบให้: ความสามารถในการเปลี่ยนเอกสารให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนําไปปฏิบัติได้ระบุรูปแบบการไม่ปฏิบัติตามข้อกําหนดและคาดการณ์ปัญหาก่อนที่จะกลายเป็นวิกฤต ในที่สุดตั้งแต่ OCR ขั้นพื้นฐานไปจนถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูง AI กําลังกําหนดการจัดการเอกสารใหม่จากบทบาทการปฏิบัติงานเพียงอย่างเดียวไปสู่บทบาทเชิงกลยุทธ์ในการบริหารความเสี่ยงขององค์กร อนาคตของการจัดการเอกสารได้มาถึงแล้วและเป็นอัจฉริยะและเชิงรุก