Covid krizinden toplu olarak kurtulurken, dünyanın dört bir yanındaki işletmeler bir finansal ve politik belirsizlik ortamıyla uğraşıyor. Ve çeşitli çalışmaların gösterdiği gibi, süreçlerini ve sistemlerini optimize etmek için gelişmiş otomasyonu seçenlerin, yalnızca hayatta kalmak için değil, her şeyden önce gelişmek için verimlilik kazandıklarını fark edebiliriz. Gelişmiş otomasyon denilince aklımıza hemen derin öğrenme, yapay zeka (AI) ve RPA (robotik süreç otomasyonu) teknolojileri geliyor. Garip bir şekilde, yine de otomasyon teknolojilerinden en iyi şekilde yararlanmayı mümkün kılan bir kavram olan bilgisayarla görme hakkında daha az şey duyuyoruz. İşletme operasyonları yöneticilerinin, ön ve arka ofis süreçlerinin optimum otomasyonundan yararlanmak için bunu öğrenmesi ilginç olacaktır.

Bilgisayarla görü teknolojileri, görsel içerikten bilgileri işler: görüntüler, belgeler, ekran görüntüleri, videolar vb. Otomasyon bağlamında, insan kapasitesinden çok daha yüksek hız ve miktar olanaklarıyla büyük miktarlarda belge, görüntü ve video yakalamayı ve işlemeyi mümkün kılarlar. Genellikle otomatik doğal dil işleme, RPA, AI ve makine öğrenimi gibi bilgisayarla görme teknolojilerini diğerleriyle bir arada buluruz. Bilgisayarla görü teknolojilerinin otomasyonun gözleri olduğunu söyleyerek konuyu basitleştirebiliriz. Yapay zeka ve makine öğrenimi, beyin kapasiteleri sunar ve son olarak RPA, tüm bunları tutarlı bir işlevsel bütün içinde birleştirmeyi mümkün kılar: bir bakıma tüm bu teknolojilerin bel kemiğidir.

Son yıllarda rakamlar, tüm sektörlerdeki şirketler tarafından süreç otomasyonunun benimsenmesinde bir ivme olduğunu gösteriyor. Burası, ön ve arka ofis süreçleri, belgeler, videolar veya iletişim kutuları, kaydırma çubukları veya ekran düğmeleri gibi nesneler için ortak olan birçok görsel bilgiyi okumak için bilgisayarla görmenin devreye girdiği yerdir. Ve bu büyük ölçekte. Riskler yüksek, çünkü IDC gibi birçok firma, örneğin 2025 yılına kadar şirketler tarafından depolanan verilerin %80’inin yapılandırılmamış veriler olacağını tahmin ediyor. Ancak bu veriler çoğu zaman bilgisayarla görme gibi teknolojilerin kullanılabilir olmasını gerektirir.

Belge işlemeyi otomatikleştirmede IDP yaklaşımının önemi

Bilgisayarla görme teknolojisinin en yaygın uygulaması belge işlemedir. Makine öğrenimi ve derin öğrenme, belgelerin işlenmesini ve sınıflandırılmasını, basılı veya el yazısı verilerin çıkarılmasını ve otomatik olarak işlenecek içeriğin deşifre edilmesini otomatikleştiren IDP (akıllı belge işleme) teknolojilerinin aktif ilkeleridir.

IDP yaklaşımı, büyük ölçekli belge işlemeyi otomatikleştirmek için çok kullanışlıdır. Örneğin, süreç yoğun ve hala çok fazla kağıt üreten finansal hizmetler sektöründe, teknoloji, büyük bir belge yığınından verilerin çıkarılmasını otomatikleştirmeyi mümkün kılmakta ve böylece bu işlemenin insan maliyetini azaltmaktadır. 2020’de, tele-çalışmanın yaygın olduğu pandeminin zirvesinde bile, hala yaklaşık 2,8 trilyon sayfa basıldı. Çalışanlar tarafından veri girişinin şirketlere her yıl milyarlarca dolara mal olduğunu unutmayın.

Büyük ölçekte kullanılabilen otomasyon, bilgisayarla görme ile birleştiğinde, insan çalışmasına kıyasla hassasiyeti ve iyileştirilmiş sonuçlarıyla da öne çıkıyor. Tekrarlayan ve zahmetli işler yüksek hata oranları üretir ve bu iş tatmin edici olmadığından devir hızı yüksektir.

Örneğin, sigortacılar artık sözleşme formlarını manuel olarak taramak zorunda kalmayacak; banka çalışanlarının artık müşteri veya elektronik tablo verilerini veritabanlarına manuel olarak girmesi gerekmeyecek; Brokerlar, kısa zaman dilimlerinde büyük hacimli işlemleri işlerken kaçınılmaz olan hatalar nedeniyle artık yavaşlamayacaklar. Makine öğrenimi ve yapay zeka, bilgisayarla görme ile elde edilen veriler ile filtreleme imkanı ile, otomasyonun etkinliğini koşullandıran hız, hassasiyet ve işleme organizasyonu düzeylerini elde etmek mümkündür.

Video analizi

Gelişmiş bilgisayarlı görme teknolojisi yalnızca belge işlemeyi otomatikleştirmek için değil, aynı zamanda gözetim videolarında yüz tanıma, süpermarketlerde otomatik ödemeler ve envanter yönetimi için drone’lar tarafından ekipman tanımlama için de uygulanmaktadır.

Bilgisayarla görme teknolojileri, otomasyon projelerinde bile merkezi hale geliyor. Örneğin, otomatik hale getirilen süreçleri tanımlamak için insanlara güvenmek yerine, söz konusu süreci filme almak ve daha sonra birçok işlemi otomatikleştirmek için kullanılan tüm verileri yakalamak için diğer teknolojilerle birlikte bilgisayar vizyonunu kullanarak işlemek mümkündür. yazılım robotlarının programlama görevleri.

Ayrıca, manuel süreçlerin kalite kontrolüne bilgisayarlı görme ve yapay zeka teknolojilerinin dahil olduğu zamanlar da vardır. Sağlık sektöründe, röntgen teşhisi için makine tabanlı ikinci görüşler giderek daha fazla kullanılmaktadır. Sadece bir radyologdan ikinci bir görüş almaktan daha hızlı ve daha ucuz olmakla kalmaz, aynı zamanda bilgisayarla görme/AI X-ray yorumlamasının sonucunun genellikle insan teşhisinden daha doğru olduğu bulunur.

Sağlık dünyasından örnek

İnsan unsurunun veya otomasyon unsurunun döngüye dahil edilmesi, kritik bir durumda birine veya diğerine özel başvurudan kaçınmayı mümkün kılarken, insanların otomasyon teknolojilerinin istatistiksel olarak daha verimli ve kesin olanaklarından faydalanmasına izin verir. Bu insan-makine işbirliğinden yararlanan sağlık personeli, daha fazla sayıda hastanın bakımını daha iyi organize edebilir. Bu, sağlık sektöründe otomasyon lehine ana argümandır: idari ve klinik süreçlerde tasarruf edilen her avronun hasta bakımına yeniden tahsis edilebilmesi olasılığı. Bu nedenle sağlık uzmanları bu fikir konusunda doğal olarak çok heveslidir.

İş organizasyonu, bilgisayarlı görme teknolojisinin zekanın akıllı otomasyona katkısıyla teşvik ettiği daha fazla çevikliğe yönelir. Gerçekten de bu teknoloji, dijital ajanların insanlar gibi ekranlar, belgeler ve videolarla etkileşime girmesine izin veriyor ki bu başlı başına bir devrim. Şirket daha rekabetçi ve karlı hale gelir ve ekipler çalışma koşullarından daha memnun olur.

sonsuz umutlar

İşyerinde tatmin hakkında çok konuşuyoruz, yakında kişisel ve profesyonel yaşamın tüm yönleri daha fazla tatmin olma eğiliminde olacak. Bilgisayarla görü teknolojisinin vaadi budur: şirketlerin değişime daha iyi uyum sağlamasına, maliyetleri düşürmesine, verimliliği artırmasına ve önlerindeki tüm zorluklara hazır olmalarına yardımcı olmak.



genel-15