AUTOR: JAN HANÁČEK
Jak nám pomáhá umělá inteligence při správě dokumentů
P
odle průzkumů z minulého roku přibližně na 83 % administrativních zaměstnanců malých a středních firem ztrácí denně čas prací s pořádáním, hledáním a tiskem dokumentů papírových. A rozhodně to není zanedbatelné množství času, v některých případech až jedenáct hodin týdně. To při klasickém pětidenním pracovním týdnu dělá přes dvě hodiny neefektivní činnosti denně. Nebudeme na tomto místě rozporovat, že zcela bez papíru to v současnosti zkrátka nejde. A nebudeme se zabývat ani těmi dvěma ztracenými hodinami denně, o které při práci s ním přijdeme. Naší tematikou jsou systémy pro správu dokumentů, a především pak jeden z mnoha důvodů, proč jsou tyto systémy o tolik efektivnější v práci s e-dokumentací než my, samotní uživatelé. Podíváme se na to, jak významnou roli v DMS dnes hraje umělá inteligence. Nemá cenu chodit kolem horké kaše, význam učících se sítí je ve správě dokumentů zcela zásadní. A v žádném případě nehraje roli jen v těch nejpokročilejších procesech, nejde o žádnou hudbu budoucnosti. Naopak se dá s pevnou jistotou tvrdit, že bez pomoci AI bychom dnes žádné moderní DMS systémy k dispozici ani neměli. Velké množství jejich běžných funkcí se totiž na práci těchto chytrých algoritmů přímo váže.
Rozeznají naše roztřesené písmo Pokud vaše firma služeb DMS využívá (zvlášť pak, pokud jde o systém na cloudovém principu), umělá inteligence
vám ulehčuje práci doslova každý den. Příklad jejího vlivu najdeme už při prvotních operacích s dokumentem. Ačkoliv je struktura a práce každé organizace jiná, s dokumentací se v mnoha případech pracuje obdobně. Vše začíná naskenováním fyzické kopie, a tedy jejím převedením do elektronické podoby. V tuto chvíli máme k dispozici datový soubor, kterým je ale jen rastrový obrázek, doslova optická kopie dokumentu. Tu není možné editovat jinak než graficky a také nám nic neřekne o obsahu, pokud si celý dokument nepročteme. Typickou funkcí moderních systémů pro správu dokumentů je automatické OCR neboli optical character recognition, česky pak optické rozeznávání znaků. Ještě přibližně před deseti lety jen omezeně dostupnou funkci samočinného rozeznávání a přepisu vizuálních znaků do digitální a editovatelné podoby dnes běžně najdeme na libovolném chytrém telefonu, třeba v podobě Google Lens. V této nekomerční podobě se ale funkce omezuje jen na tištěný text. S ručně psanými poznámkami a podpisy je situace komplikovanější. OCR nástroje, jejichž historie sahá až do poloviny minulého století, kdy nahlas předčítaly zprávy psané v Morseově abecedě, vždy pracovaly s omezenou sadou znaků. Malé variace připouštěly, a tak písmeno vytištěné jiným fontem převedly s vysokou pravděpodobností správně, ale na rukopis byly vždy krátké. Tedy až do doby, než se do jejich vývoje zapojily učící se sítě. Analýzou milionů psaných textů se tyto programy rychle naučily rozpoznat znaky v krásně psaných historických dokumentech a rukopisech,
TÉMA ČÍSLA
V době, kdy se všude mluví o bezpapírové kanceláři, se klade stále větší důraz na efektivní správu elektronických dokumentů. Systémy pro jejich správu (DMS) už nějakou dobu využívají schopností svých chytrých, učících se algoritmů. Jaký vliv má AI na naši práci s dokumenty?
delší dobu jim trvalo rozluštit „škrabopis“ moderního člověka. Třebaže odborníci na tuto technologii upozorňují, že dnes v některých aspektech pokulhává, do roku 2025 očekávají výrazné zlepšení a nárůst spolehlivosti.
Lépe vědí, co hledáme Jakmile jsou dokumenty převedené do elektronické podoby a systém může vyhledávat v jejich obsahu, najít specifický materiál je snadné díky fulltextovému vyhledávání. Pro efektivní orientaci v opravdu velkém množství dokumentů je ale takové vyhledávání nevhodné, a pokud si uživatel nepamatuje velmi specifickou informaci (třeba datum uvedené na smlouvě), systém předloží celou horu výsledků. I tady je práce učících se algoritmů nepostradatelná. Uživatel nejprve při vkládání dokumentů do systému snadno nadefinuje klíčová slova, přiřadí tagy, které je definují. Potud tedy pracuje manuálně. AI pracující v pozadí si vícekrát použitá klíčová slova u podobného typu dokumentů přiřadí k jejich obsahu, takže si vytvoří vlastní komplexní databázi, která jí umožní vyhledávat s vyšší přesností. Ale nejen to, pokud uživatel vytvoří opakovaně klíčové slovo pro specifickou firmu, vytvoří si pravidlo, že název této firmy je důležitý, a následně proces přiřazení automatizuje. Při naskenování dokumentu tak systém sám navrhne klíčová slova, protože je rozpozná v obsahu dokumentu. V některých případech dokonce vytvoří klíčové slovo například z názvu firmy, ačkoliv o této firmě nemá předchozí záznamy. Zkrátka v dokumentu
7
