Dünyadaki verilerinin 2025 yılına dek 175 zettabayta ulaşacağı tahmin ediliyor.
2020 yılında uzaktan çalışma, video konferans ve hibrit çalışma alanlarının çoğalması ve kişisel internet kullanımının artması ile birlikte, veri büyümesi de hızlandı. Hiper bağlantılı bir dünyada faaliyet göstermeye devam ederken, 175 zettabaytın tahmin edilemeyecek düzeyde korunumlu olması ihtimali de var.
Bu, yeni normale uyum sağlayan, hibrit çalışma ortamlarını benimseyen ve sonuç olarak her zamankinden daha fazla dijital bilgi üreten işletmeler için şu soruyu akıllara getiriyor.
Hibrit ofisler verilerini nasıl yönetecek?
İleri görüşlü işletmeler, bilgiyi depolama, arşivleme, işleme ve çıkarma yöntemlerinde devrim yaratmak üzere yapay zekaya (AI) ve bilişsel hesaplamaya yöneliyor.
Sürekli olarak aynı mantığı izleyen geleneksel veri işleme sistemlerinin aksine, yapay zeka algoritmaları daha fazla veri sağlanıp analiz edildikçe daha akıllı hale gelir. Bu algoritmaların amacı, trendleri ve kalıpları tespit edip tahminler sağlamaktır.
Yapay zekanın büyük miktardaki verileri "öğrenme" konusundaki bu benzersiz yeteneği, kullanıcıların büyük hacimli içerikleri yönetip kontrol etmelerine olanak tanıyor. Bu nedenle yapay zeka, doküman yönetiminde çığır açmayı vaat ediyor. Hibrit çalışma alanlarını desteklemek üzere yeni doküman yönetim stratejilerini benimseyen işletmeler için yapay zeka, 2020 ve sonrası için üretkenlik, verimlilik ve büyüme açısından sistemleri optimize etmenin anahtarıdır.
1. Otomatik doküman sınıflandırma ve işleme
Optik karakter tanıma teknolojisi metin tanımaya olanak verirken, yapay zeka, bir insanın yapabileceğinden çok daha kısa bir süre içerisinde dokümandaki bilgileri "okuyarak", bunları doğru şekilde sınıflandırarak ve ardından iş akışlarını bu sınıflandırmaya göre otomatikleştirerek bunu bir adım daha ileri taşıyor.
Sistem başlangıçta bir dizi kural tarafından yönlendirilse de, tanımlama ve işleme kapasitesi makine öğrenimi yoluyla gelişmeye devam eder. Bu da sistemin, çalışanların bu doküman üzerinde yaptığı işlemleri algılamasının yanı sıra, doküman tekrar tekrar görerek de öğrenebildiği anlamına gelmektedir.
Yapay zeka destekli bir doküman yönetim sistemi, örneğin, fatura numaraları, satır öğeleri ve buna benzer öğeler bir şirketin fatura formatına bağlı olarak farklı yerlerde ve çeşitli yazı tipi ve boyutlarda görünse dahi, bu öğeleri tanıyarak faturaları tanımlayabilir.
Queensland'de bulunan Greenbank RSL, faturaları tanımak için yapay zeka teknolojisini kullanarak önceden manuel olan Borç Hesapları sürecini otomatikleştirdikten sonra, fatura işleme süresini %84, işleme maliyetlerini de %50 azaltıp, veri doğruluğunu ve bütünlüğünü artırmayı başardı.
2. Veri çıkarma
Yapay zeka destekli bir doküman yönetim sistemi, bilgiyi doğru bir şekilde okuyup mevcut bağlamı anlayarak, veri çıkarma sürecini yepyeni bir seviyeye taşıyabilir; sanal işbirlikleri ve dosya paylaşımları işletmeleri daha fazla veriye boğdukça, bu beceri her zamankinden daha fazla önem arz edecektir.
3. Doküman kümeleme
Dokümanların önceden sınıflandırılmadan konulara göre gruplandırıldığı doküman kümeleme işlemi, yapay zekanın mümkün kıldığı bir başka beceridir.
Bu, işletmelerin, dokümanların daha geniş bir bağlamda birbirleriyle nasıl bağlantılı olduğunu anlamalarına, aralarındaki benzerlikleri bulmalarına ve belki de başka türlü mümkün olmayacak çıkarımlar yapmalarına yardımcı olabilir.
4. Gelişmiş doküman güvenliği
Güvenlik, çok sayıdaki uç noktanın, ağın ve bulut ortamının korunması gereken hibrit bir iş yerindeki en büyük zorluklardan biridir. Yapay zeka, işletmelerin verilerini korurken faydalanabilecekleri önemli bir siber güvenlik aracıdır.
Yapay zeka destekli belge yönetim sistemleri, hassas ve kişisel verileri tespit ederek ve bu dokümanları özel bir biçimde işlenmek üzere işaretleyerek güvenliği artırmaya ve müşteri verilerini korumaya yardımcı olabilir. Otomatik sınıflandırma ve işleme, aynı zamanda, işlem sırasını beklerken dokümanların güvenli olmayan yerlerde bırakılmaması demektir.
Yapay zeka, bu verilere erişim iznine sahip çalışanları belirlemek için yüz tanıma gibi son derece doğru ve güvenli biyometrik teknikler kullanarak kullanıcı erişimini sağlamaya ve böylece dokümanların izinsiz görüntülenmesini veya değiştirilmesini önlemeye yardımcı olabilir.
5. Veri analitiği
Belge yönetiminde yapay zekanın sunduğu belki de en heyecan verici olasılık, sahip olduğu analitik potansiyel ve bunun işletmelere katabileceği değerdir.
Akıllı platformlar, karar verme sürecini iyileştirmek ve iş süreçlerini optimize etmek üzere, makine öğrenimi, tahmine dayalı analitik ve veri görselleştirme gibi teknikleri uygulayarak ve toplanan verileri kullanarak, doküman yönetimini yeni bir boyuta taşıyor.
Yapay zekanın ortaya çıkmasıyla birlikte, doküman yönetim sistemleri de büyük bir hızla ilerliyor; özellikle hibrit çalışma ortamlarının meyvesini ilk toplayanlar, bu teknolojiyi erkenden benimseyen kişiler olacaktır.
