НОВИНИ

Зростаючий обсяг документів, обмінюваних в електронному вигляді, часто спричиняє труднощі в обробці даних і може знижувати ефективність робочого процесу. Ключем до революції у сфері систем електронного обміну даними може стати обробка природної мови (Natural Language Processing, NLP), зокрема такі програми, як розпізнавання іменованих об’єктів (Named Entity Recognition, NER), що здатні оптимізувати ці операції. Завдяки розумній класифікації слів та фраз в текстових документах, NLP може змінити принципи обробки і аналізу даних в компаніях.

У цій статті Ви дізнаєтесь, як подібні інноваційні технології впроваджуються та використовуються на платформі Comarch EDI.

NLP як рішення проблеми невідповідності адрес в EDI

Точне розпізнавання адрес є критично важливим для безперебійної роботи системи EDI. На жаль, онлайн-документи часто страждають від варіацій, помилок і невідповідностей при форматуванні адрес. Такі помилки створюють труднощі, що призводять до неефективності та затримок постачання.

На щастя, новітні технології обробки природної мови (NLP) пропонують потужне рішення. Один із таких методів, що називається розпізнавання іменованих об’єктів (NER), може вирішити ці невідповідності та забезпечити точну ідентифікацію адреси в системах EDI.

Розуміючи контекст і структуру тексту, NER розширює можливості EDI за допомогою систем штучного інтелекту для точного визначення та видобутку адрес. Ця технологія штучного інтелекту являє собою основу ШІ-платформи Comarch EDI, дозволяючи їй розумно класифікувати об’єкти в клієнтських даних і приділяючи особливу увагу визначенню правильної адресної інформації.

NLP як рішення для спрощення пошуку клієнтів в EDI

Створення тренувального набору даних для NER

Для створення надійної моделі NER потрібен високоякісний тренувальний набір даних. Додатки-анотатори відіграють вирішальну роль у цьому процесі, спрощуючи ручну підготовку даних. Ці програми допомагають людям-анотаторам позначати різні частини тексту певними категоріями, наприклад назвами вулиць та поштовими індексами. Ці позначені дані служать основою для моделі NER, що дозволяє їй навчитися ідентифікувати та класифікувати ці сутності в майбутніх адресах.

Перевірка моделі за допомогою людського досвіду

Подібно до створення тренувальних даних, підтвердження точності моделі NLP також отримує переваги від втручання людини. Тут у гру вступає спеціалізований додаток-«валідатор». При задіянні цієї програми штучного інтелекту користувачам пропонують уже класифіковані записи та запитують у них перевірку правильності класифікацій замість ручного маркування необроблених даних. Аналізуючи сукупні результати цього процесу перевірки, розробники можуть визначити області для вдосконалення в наступній ітерації навчання моделі. Цей цикл зворотного зв’язку від людини допомагає з часом удосконалювати точність і ефективність ШІ.

Три ключові переваги використання NER в EDI

Інтеграція NER у системи EDI підносить їх на новий рівень ефективності та точності. Використовуючи потужність NLP у рішенні Comarch EDI на основі ШІ, підприємства можуть вирішити проблеми, пов’язані з традиційною обробкою адрес.

• Підвищена точність: NER вирішує проблему непослідовних і помилкових форматів адрес шляхом розумної ідентифікації та класифікації об’єктів у текстових даних. Це мінімізує помилки, спричинені ручним введенням даних, забезпечуючи доставку до правильних пунктів призначення.
• Оптимізована обробка даних: NLP автоматизує процес розпізнавання адреси, усуваючи потребу в ручному втручанні. Це значно скорочує час обробки, прискорюючи цикли EDI та покращуючи загальну ефективність робочого процесу.
• Покращена адаптивність: моделі NLP здатні до адаптації та поступового навчання. Це дозволяє їм обробляти різні варіації форматів адрес, абревіатур і навіть мовних помилок, роблячи системи EDI на основі ШІ більш адаптованими до ландшафту даних, що розвивається.

Майбутнє EDI та ШІ

Майбутнє електронного обміну даними пов’язане з безперервним розвитком штучного інтелекту, а його підгалузі, такі як NLP і NER, вже сприяють реорганізації процесів EDI, підвищуючи їх точність, ефективність і адаптивність.

Але потенційні можливості йдуть ще далі:

• Співпраця в режимі реального часу: уявіть собі миттєве підтвердження замовлень або оновлення асортименту завдяки обміну даними майже в реальному часі.
• Самовідновлювальні мережі: штучний інтелект завчасно виявлятиме та вирішуватиме проблеми в системах EDI, зводячи до мінімуму втручання людини.
• Потужність миттєвої обробки: технології ШІ миттєво оброблятимуть документи, усуваючи затримки в обробці даних.
• Розумніші рішення: машинне навчання надаватиме рекомендації на основі даних для оптимізації Вашої мережі EDI.

У найближчі роки штучний інтелект і машинне навчання досягнуть значних успіхів, розширюючи можливості мереж EDI за допомогою високого рівня автоматизації, обміну даними в реальному часі, проактивного вирішення проблем, інтелектуальних рекомендацій і персоналізованого досвіду. Ці досягнення відкриють двері в майбутнє безперебійного та ефективного ділового спілкування, яке долає обмеження традиційного EDI.

Ми беремо активну участь у цій революції, інтегруючи рішення ШІ в платформу Comarch EDI. Завдяки цьому наші клієнти та партнери можуть скористатися останніми досягненнями в сферах обробки даних і оптимізації робочих процесів.

Готові задіяти потужність штучного інтелекту у своїй системі EDI?

Тоді зверніться до нас за електронною адресою edi@comarch.com.ua або залиште запит за номером телефону 0 800 300 142.