【.com快译】纸张一度被人们作为必须的办专用品，大少数办公室都依托纸张来成功日常的义务。即使在数字化转型，真正成功齐全无纸化办公还有很长的路要走。从古至今，人类曾经习气于纸张记载的方式。那么如何经过人工智能和机器学习成功无纸化操作和文档智能化呢?
人工智能和机器学习等先进技术能够协助企业成功无纸化办公的指标。经常使用这些技术，可以有效地处置与治理少量纸上记载数据的关系疑问。
无纸化企业的概念
无纸化企业经常使用数字设备，最小化耗纸量。在一个数字互联的环球里，这给了企业史无前例的长处。一切数据都是数字存储的，存储在云上或外部，可以实时经常使用这些数据来取得关于运营效率、营销优惠、员工敬业度等方面的贵重见地。
机器学习(ML)经过智能化若干业务操作流程，使成功下一代数字转型成为或者。企业曾经在努力将机器学习和人工智能联合起来，成功数字化，提高效率。
机器学习在现代企业中的遍及率越来越高。
无纸化操作的好处
智能化可以为现代企业带来许多好处。不只可以缩小归档和存储少量文档的繁琐上班，而且企业可以改良其数据治理才干。以下是驳回无纸化流程的一些好处：
高效的文档组织
经过人工智能和机器学习成功的数字化使公司能够以易于访问的格局组织一切消息。这节俭了期间，由于员工不用将少量的期间糜费在搜查文档上。此外，这也提高了远程上班效率，并进一步增强了身份验证，由于数字消息的来源可以被追溯。
安保性高
基于纸张的数据存储的最大缺陷之一是数据的安保性。依照惯例，办公室文明并不注重数据包全，普通将关键消息存储在文件柜或其余相似的中央。
无法防止地，这些方法都容易造成数据被盗或损坏。无纸化办公增强了安保措施，由于公司可以备份数据，经过明码包全数据，并采取安保防护措施。
缩小开支
经常使用纸张来存储数据是一件既繁琐又低廉的事件。公司可以经过缩小纸张、复印机设备和保养老本，每年节俭数百万美元。此外，公司不用糜费贵重的空间来存储这些文件。
无纸数字化使人们在任何中央都可以繁难地失掉数据，这相比经常使用传统方法启动数据的物理传输的破费更少。
深化开掘
少量存储的数据构建了一个渺小的数据池，从中开掘出更有价值的消息。企业不只可以经过剖析数据提高效率;营销经理还可以应用从各种优惠中搜集的实时数据制订营销战略;研发消费团队还可以更好的了解客户的偏好。
机器学习和人工智能可以增强数据剖析才干，使组织环节更凑近客户的需求和偏好。
行业用例：谁将受益最多?
1. 律师事务所
基于AI/ML的无纸化上班流程将清楚提高律师事务所的效率。传统上，法律行业被视为一项休息密集型的上班——阅读不可胜数的法律案例文件，回忆过去的案例钻研，审查法律合等同等。
人工智能可以缩小对数据剖析和处置的人工干预，让代讼者、律师和法律公司有更多的期间为客户提供倡导和在法庭上上诉。经过人工智能(AI)技术，可以记载保留法律合同，并在合同到期或续签时启动揭示，还能校正法律文件，在几秒钟内找到有价值的消息。关于法律体系而言，人工智能是未来无纸诉讼和审讯的关键。
2. 汽车行业
汽车行业是AI/ML翻新的最大受益者之一。机器学习使汽车工厂智能剖析和处置消费环节中的少量数据。
此内在出现车辆意外时，人工智能也有助于缩小提交索赔的上班量，由于表单提交曾经成功智能化。此外，ML算法准许客户实时取得远程诊断支持，而无需提交纸质表单，由于车辆可以经过云基础设备间接衔接到制作商。这象征着培修、服务和普通性能疑问可以实时报告，而不须要纸张。
3.保险业
保险行业可以经常使用机器学习来成功索赔的智能化，这将为客户服务环节带来全新的体验。经过机器学习和人工智能来创立复杂的评级系统，用于评价危险和预测每个战略的有效定价模型。一切这些流程都可以智能化，从而缩小了人工代理对危险启动分类的手工干预。
此外，经过无纸化治理少量索赔数据、保单福利、医疗/团体记载来简化上班流程。存储在云上的数据可以被人工智能算法用于失掉投保人的实时消息，并提高欺诈检测环节的效率。
总结
人工智能/机器学习将会给各个行业带来史无前例的改革。随着人工智能和机器学习技术的不时成熟，中小企业和大型企业行将朝着无纸化的未来迈出实质性的一步。它不只会降落操作老本，而且将提高现有业务流程的全体效率。下面倡导的行业用例或者只是冰山一角。
未来还有有限的或者性。依据您现有的业务流程，构建适宜您的业务操作的共性化处置打算。