Заявка на услуги DST
Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
Внедрение инноваций в области искусственного интеллекта в платформах для разработчиков
Data-First IDP интегрирует управление, отслеживаемость и качество в рабочие процессы, трансформируя способы управления данными и создавая масштабируемые экосистемы, готовые к использованию искусственного интеллекта.
Традиционные внутренние платформы разработчиков (IDP) изменили способы управления организациями кодом и инфраструктурой. За счет стандартизации рабочих процессов с помощью таких инструментов, как конвейеры CI/CD и «Инфраструктура как код» (IaC), эти платформы обеспечили быстрое развертывание, уменьшили количество ошибок вручную и улучшили качество работы разработчиков. Однако их внимание в первую очередь было сосредоточено на операционной эффективности, часто рассматривая данные второстепенно.
Это упущение становится критическим в сегодняшней среде, управляемой искусственным интеллектом. Хотя традиционные ВПЛ преуспевают в управлении инфраструктурой, им не хватает основополагающих элементов, необходимых для масштабируемых и совместимых инноваций в области искусственного интеллекта:
- Управление. Обеспечение соответствия данных политикам и нормативным стандартам часто выполняется вручную или разрозненно.
- Прослеживаемость: отслеживание происхождения данных и преобразований в рабочих процессах непоследовательно, а то и вовсе отсутствует.
- Качество. Проверка данных на предмет надежности и готовности ИИ требует автоматизации и стандартизации.
Чтобы решить эти проблемы, данные должны быть повышены до уровня первоклассных граждан внутри ВПЛ. IDP, ориентированный на данные, выходит за рамки IaC, непосредственно внедряя управление, отслеживаемость, качество и политику как код (PaC) в ядро платформы. Этот подход превращает традиционную автоматизацию в комплексную структуру, которая реализует рабочие процессы с данными наряду с инфраструктурой, позволяя использовать продукты данных как код (DPaC).
Эта архитектура поддерживает такие структуры, как Спецификация продукта открытых данных (ODPS) и Контракт открытых данных (ODC), которые стандартизируют определение и использование продуктов данных.
Хотя ( идентификаторы ресурсов RID) имеют решающее значение для обеспечения возможности отслеживания и взаимодействия, суть IDP, ориентированного на данные, лежит в метаметаданных, которые обеспечивают структуру, правила и контекст, необходимые для масштабируемых и совместимых экосистем данных.
Подход, ориентированный на данные: расширение автоматизации
Шаблоны и рецепты — это важнейшие технологии, которые позволяют IDP достичь высокого уровня абстракции и компонентизировать системный ландшафт.
Рецепт — это параметризованная конфигурация IaC, которая определяет, как конкретные ресурсы или рабочие нагрузки предоставляются, развертываются или управляются на платформе. Рецепты настраиваются и могут повторно использоваться в соответствии с конкретными контекстами или средами, обеспечивая стандартизацию и гибкость для конкретных случаев использования.
Шаблон Золотой — это группа рецептов, образующая « путь » для разработчиков. Шаблон архитектурного проектирования, например шаблон приема данных, для потоковой передачи, API или файла. Шаблон создает манифест, который создается, проверяется и выполняется на плоскости доставки.
Data-First IDP добавляет спецификацию «Data Product» в качестве компонента, ресурса и, следовательно, рецепта к IDP; это может быть параметризованная версия ODPS и ODC.
Жизненный цикл программного обеспечения и управление им гораздо более зрелы, чем у данных. Концепция DPaC имеет большое значение для изменения этой ситуации; он согласовывает зрелость управления данными с устоявшимися принципами разработки программного обеспечения.
DPaC трансформирует управление данными, рассматривая данные как программируемый, реализуемый актив, согласовывая его жизненный цикл с проверенными практиками разработки программного обеспечения. Преодолевая разрыв в зрелости между данными и программным обеспечением, DPaC дает организациям возможность масштабировать операции, управляемые данными, с уверенностью, управляемостью и гибкостью. Поскольку IaC произвел революцию в инфраструктуре, DPaC готов по-новому определить, как мы управляем нашими данными и доверяем им.
Data Marketplace, обсуждавшийся в предыдущей статье, — это компонент, ресурс и рецепт, который может опираться на другие сервисы, такие как наблюдаемость, сервис качества данных и графовую базу данных, которые также являются компонентами и частью CI. /CD конвейер.
Базовый уровень управления и проектирования
Базовые показатели управления и проектирования можно кодифицировать в политики, которыми можно управлять, управлять их версиями и применять программно через PaC. Путем внедрения правил управления и технических стандартов в машиночитаемые форматы (например, YAML, JSON, Rego) обеспечивается автоматизация соответствия требованиям и согласованность ресурсов.
- Политики управления. Правила управления определяют требования соответствия, контроль доступа, маскирование данных, политики хранения и многое другое.
- Базовые показатели проектирования. Базовые показатели устанавливают минимальные технические стандарты для инфраструктуры, приложений и рабочих процессов с данными, такие как конфигурации ресурсов, этапы проверки конвейера и протоколы безопасности.
Роль RID
В то время как метаметаданные определяют IDP, ориентированный на данные, RID реализуют его принципы, предоставляя уникальные ссылки для всех ресурсов, связанных с данными. RID гарантируют, что архитектура поддерживает отслеживаемость, качество и управление во всей экосистеме.
- Упрощение происхождения: RID — это уникальные ссылки на продукты данных, хранилища и вычислительные ресурсы, позволяющие внешним инструментам отслеживать зависимости и преобразования.
- Упрощение наблюдения: это позволяет отслеживать объекты по ландшафту.
Пример формата RID
<code>rid:<context>:<resource-type>:<resource-name>:<version></code>
- RID продукта данных:rid:customer-transactions:data-product:erp-a:v1.0
- RID хранилища:rid:customer-transactions:storage:s3-bucket-a:v1.0
Централизованное управление и федеративная ответственность при сотрудничестве сообщества
IDP, ориентированный на данные, сочетает в себе централизованное управление, федеративную ответственность и сотрудничество сообщества для создания масштабируемой, адаптируемой и совместимой платформы. Централизованное управление обеспечивает основу для согласованности и контроля, а федеративная ответственность дает командам предметных областей возможность внедрять инновации и брать на себя ответственность за свои продукты данных. Интеграция подхода, основанного на инициативе сообщества, приводит к созданию динамично развивающейся структуры, отвечающей реальным потребностям, используя коллективный опыт для совершенствования политик, шаблонов и рецептов.
Централизованное управление: основа последовательности
Централизованное управление определяет глобальные стандарты, такие как правила соответствия, безопасности и качества, а также управляет критически важной инфраструктурой, такой как уникальные RID и каталоги метаданных. Этот уровень предоставляет инструменты и платформы, обеспечивающие децентрализованное выполнение.
Стандартизированные политики
Глобальные политики кодифицируются с помощью PaC и интегрируются в рабочие процессы для автоматического применения.
Федеративная ответственность: сдвиг влево
Ответственность и подотчетность делегируются командам предметной области, что позволяет им настраивать шаблоны, определять рецепты и управлять продуктами данных ближе к их источникам. Такой подход «сдвиг влево» обеспечивает соблюдение требований и качество на ранних этапах жизненного цикла, сохраняя при этом гибкость:
- Рабочие процессы самообслуживания: доменные команды используют инструменты самообслуживания для настройки ресурсов, при этом политики применяются автоматически в фоновом режиме.
- Настройка в рамках ограничений. Команды могут адаптировать центральные шаблоны и политики в соответствии со своим контекстом, например расширять правила управления для требований конкретной предметной области.
- Проверка в режиме реального времени. Автоматизированная обратная связь гарантирует раннее обнаружение несоблюдения требований, что снижает количество ошибок и способствует подотчетности.
Сотрудничество с сообществом: динамичное и адаптивное управление
Среда поощряет сотрудничество для разработки политик, шаблонов и рецептов, основанных на реальных потребностях и знаниях. Этот децентрализованный инновационный уровень гарантирует, что платформа останется актуальной и адаптируемой:
- Вклад и обратная связь: команды предметной области вносят новые рецепты или предлагают улучшения политики через репозитории с контролем версий или запросы на включение.
- Итеративное улучшение: междоменные сообщества рассматривают и уточняют вклад, обеспечивая соответствие целям организации.
- Признание и стимулы. Команды заинтересованы в обмене передовым опытом и артефактами многократного использования, что способствует развитию культуры сотрудничества.
Автоматизация как инструмент реализации
Автоматизация гарантирует, что управление и стандарты последовательно применяются на всей платформе, предотвращая отклонения с течением времени. Политики и RID управляются программно, что позволяет:
- Соответствие требованиям в масштабе: новые политики легко интегрируются, проверяются на ранней стадии и применяются без ручного вмешательства.
- Измеримые результаты
Расширение оркестрации и добавление механизма управления
IDP, ориентированный на данные, расширяет механизм оркестрации для автоматизации рабочих процессов, ориентированных на данные, и представляет механизм управления для обеспечения соблюдения требований и динамического поддержания стандартов.
Улучшения оркестрации
- Интеграция политик: проверяет правила управления (PaC) во время рабочих процессов, блокируя несоответствующие развертываниям.
- Осведомленность о ресурсах: использует RID для отслеживания и обеспечения соблюдения происхождения, качества и соответствия.
- данных Автоматизация: автоматизирует проверку схемы, пополнение метаданных и регистрацию происхождения.
Механизм управления
- Централизованные политики: определяет правила соответствия как PaC и применяет их автоматически.
- Динамическое обеспечение соблюдения: отслеживает и устраняет несоответствия, предотвращая отклонение от стандартов.
- Обратная связь в реальном времени: предоставляет разработчикам полезную информацию во время развертывания.
Вместе эти механизмы обеспечивают упреждающее соблюдение требований, масштабируемость и расширение возможностей разработчиков за счет внедрения управления в рабочие процессы, автоматизации отслеживания и поддержания стандартов с течением времени.
Влияние на бизнес
- Управление в масштабе: мета-метаданные и ODC обеспечивают внедрение и соблюдение правил соответствия во всех продуктах данных.
- Повышение производительности. «Золотые пути» снижают когнитивную нагрузку, позволяя разработчикам работать быстрее без ущерба для качества и соответствия требованиям.
- Доверие и прозрачность: ODPS и RID гарантируют отслеживаемость и надежность продуктов данных, что способствует укреплению доверия заинтересованных сторон.
- Экосистемы, готовые к использованию искусственного интеллекта. Платформа обеспечивает надежное обучение и ввод в эксплуатацию модели искусственного интеллекта за счет сокращения объема подготовки данных и объединения данных со всей информацией, которая повышает ценность и устойчивость решения.
По мнению разработчиков компании DST Global, успех IDP, ориентированного на данные, зависит от мета-метаданных, которые обеспечивают основу для управления, качества и отслеживания. Эта архитектура, поддерживаемая такими платформами, как ODPS и ODC, и реализуемая через RID, упрощает работу разработчиков, одновременно удовлетворяя потребности бизнеса в масштабируемых, совместимых экосистемах данных. IDP, ориентированный на данные, готов стать основой для инноваций следующего поколения на основе искусственного интеллекта, внедряя интеллектуальные абстракции и модульность.
Внедрение инноваций в области искусственного интеллекта в платформах для разработчиков
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все ваши вопросы.
Комментарии и отзывы экспертов
Вам может быть интересно
Полное руководство по защите данных, моделей и пользователей в эпоху GenAI. В этой статье от разработчиков компании DST Global, приведены практические контрольные списки, которые помогут предприятиям ...
Узнайте о достижениях искусственного интеллекта на устройствах и о том, как он п...
Что такое рекомендательные системы и как они работ...
В последние годы веб-разработка переживает настоящ...
В этой статье, специалисты компании DST Global рас...
Не секрет, что в настоящее время идет золотая лихо...
В разработке интеллектуальных приложений наблюдало...
Искусственный интеллект (ИИ) - это быстро развиваю...
Примечательно, когда Microsoft и другие говорят о ...
Облачные конвейеры данных искусственного интеллект...
Архитектура данных быстро развивается из-за развит...
Новые комментарии
Некоторые преимущества двоичного квантования: — Улучшенная производительность...
Модели согласованности в распределённых системах устанавливают критерии синхрони...
Сколько можно это обсуждать: — В CAP partition, consistency и availability...
IDP workflow включает несколько этапов:
— Data Capture. IDP решения собирают неструктурированные данные из разных источников, таких как бумажные документы, PDF-файлы, изображения, электронные письма.
— Data Extraction. После захвата данных IDP решения применяют методы естественного языка обработки (NLP) и оптического распознавания символов (OCR) для распознавания и извлечения релевантной информации из документа.
— Data Validation. Извлечённая информация проверяется на точность и полноту, сравниваясь с предопределёнными правилами или проходя через человеческий обзор.
— Data Integration. После проверки данные обрабатываются и преобразуются в структурированные данные, которые можно легко интегрировать с другими системами, например, с базой данных, инструментами бизнес-аналитики или системой управления контентом.
— Анализ и выводы. После того как структурированная информация становится доступной, к ней применяют инструменты анализа данных, такие как данные mining и алгоритмы машинного обучения, чтобы получить выводы и принять информированные бизнес-решения на основе данных.
IDP используется в разных отраслях, например, в логистике для эффективного управления цепочками поставок, в страховании для обработки страховых претензий, в коммерческом строительстве для ускорения оформления арендных и лизинговых договоров.
Интеллектуальная обработка документов — идеальная технология для решения проблем чтения сложных документов. Он широко популярен благодаря своим поразительным преимуществам для бизнеса, таким как обеспечение точности данных, устранение ручного вмешательства, повышение эффективности, соблюдение юридических и нормативных требований и многое другое.
Читайте дальше, чтобы узнать, что такое интеллектуальная обработка документов (IDP), как она работает, ее преимущества и некоторые важные варианты использования.
Что такое интеллектуальная обработка документов?
Сегодняшние предприятия могут автоматизировать извлечение плотных и неструктурированных данных благодаря интеллектуальной обработке документов (IDP). Это технология нового поколения, которая помогает преобразовывать необработанные данные в удобные форматы, предоставляя информацию для бизнес-операций.
Решения IDP можно легко интегрировать с системами управления документами/данными, что позволяет предприятиям быстрее систематизировать документы. Внедрение интеллектуальной обработки документов может обеспечить лучшее качество данных, упрощая получение информации, которая будет определять бизнес-решения. В то время как сотрудники могут сэкономить часы утомительной работы по вводу данных и больше сосредоточиться на важных задачах.
Интеллектуальная обработка документов использует такие технологии, как искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка (NLP), интеллектуальное распознавание символов (ICR) и оптическое распознавание символов (OCR), чтобы охватить весь процесс обработки документа (классификация, категоризация, извлечение и проверка)..
Технология IDP набирает обороты в извлечении данных благодаря быстрому развитию искусственного интеллекта. Эту технологию также называют когнитивной обработкой данных, интеллектуальным сбором данных, интеллектуальным извлечением данных и машинным обучением OCR. Хотя чаще всего считается, что это расширение OCR. Вместо этого решение IDP является мощной заменой решений OCR.
Ключевые различия между OCR и IDP
Технологии оптического распознавания символов (OCR) и интеллектуальной обработки документов (IDP) известны для извлечения и обработки неструктурированных данных. Они не одинаковы, несмотря на некоторое сходство.
Решения OCR широко используются для извлечения текста из отсканированных и цифровых документов. Он подходит для анализа изображений, отдельных символов или конкретных слов и преобразования их в машиночитаемый текст. Короче говоря, OCR может преобразовывать физические документы в цифровой текст, который можно искать, редактировать и обрабатывать в системе.
С другой стороны, технология IDP более продвинута, чем OCR. Решения IDP могут помочь идентифицировать и извлекать такую информацию, как адреса, даты, имена и другие данные, из документов и PDF-файлов. Он анализирует содержание документов для их классификации. Позже классифицирует документы по соответствующим форматам для выполнения других автоматизированных задач.
Традиционное OCR фокусируется исключительно на преобразовании изображений в текст, который трудно читать или текст поврежден. Однако IDP обеспечивает высочайшую эффективность чтения документов и PDF-файлов для предоставления точных данных.
Бизнес-преимущества интеллектуальной обработки документов
IDP может автоматизировать процесс ручного ввода данных, позволяя средним и крупным предприятиям собирать и извлекать документы большей сложности. Вот некоторые существенные преимущества, которые он может предложить бизнесу.
1. Повышенная точность и скорость: IDP может помочь устранить ошибки при ручной обработке документов. Алгоритмы машинного обучения, используемые в IDP, могут учиться на предыдущих задачах обработки документов, что со временем может помочь повысить точность. Автоматизация ускоряет процессы, экономит время и уменьшает количество ошибок в рабочем процессе.
2. Масштабируемость. Технология IDP хорошо масштабируется и подходит для предприятий любого размера. Независимо от того, нужно ли организации обрабатывать несколько сотен документов в месяц или тысячи документов в день, решения IDP можно настроить в соответствии с ее потребностями.
3. Улучшенная безопасность и соответствие требованиям. IDP может помочь организациям соблюдать нормативные требования путем точного сбора и хранения всех соответствующих данных.
4. Экономия затрат. Внедрение IDP может помочь снизить затраты, связанные с ручной обработкой документов, такие как затраты на рабочую силу, печать и хранение. Автоматизируя рабочий процесс обработки документов, организации также могут снизить риск ошибок, которые могут привести к дорогостоящей доработке.
5. Улучшение качества обслуживания клиентов. IDP может помочь улучшить качество обслуживания клиентов за счет ускорения времени ответа и минимизации времени, необходимого для обработки документов.
6. Конкурентное преимущество. Технология обеспечивает конкурентоспособность, позволяя обрабатывать документы быстрее, чем их конкуренты. Это может помочь организациям выиграть новый бизнес и сохранить существующих клиентов.
Что еще более важно, технология IDP может понимать данные, которые она сканирует. Это означает, что предприятия могут постоянно получать ценную информацию, обеспечивать оптимальную производительность и сокращать вмешательство человека в обработку документов.
Сбор данных. На первом этапе решения IDP начинают обработку документов со сбора неструктурированных данных из различных источников, таких как бумажные документы, PDF-файлы, изображения, электронные письма и т. д.
Извлечение данных. После сбора данных решения IDP применяют методы обработки естественного языка (NLP) и оптического распознавания символов (OCR) для распознавания и извлечения соответствующей информации из документа.
Проверка данных. Извлеченные данные затем проверяются путем сравнения их с заранее определенными правилами или посредством проверки человеком для обеспечения точности и полноты.
Интеграция данных. После проверки данных они обрабатываются и преобразуются в структурированные данные, которые можно легко интегрировать с другими системами, такими как база данных, инструменты бизнес-аналитики или система управления контентом.
Анализ и аналитическая информация. Как только структурированные данные станут доступны, можно будет применить расширенные аналитические инструменты, такие как алгоритмы интеллектуального анализа данных и машинного обучения, для получения аналитической информации и принятия обоснованных бизнес-решений на основе данных.
Наиболее распространенные варианты использования интеллектуальной обработки документов
Технология IDP может выполнять обработку документов в различных отраслевых сценариях использования. IDP можно настроить для масштабирования при автоматизации обработки документов.
Логистика
Интеллектуальная обработка документов все чаще используется в логистических компаниях для эффективного управления цепочками поставок, транспортировки, доставки и доставки до дома. Поскольку в процессах участвует множество третьих сторон, информация должна быть проверена, перепроверена и проверена на соответствие требованиям для ручной обработки.
IDP решает эту проблему, поскольку может считывать неструктурированные данные из различных источников, тем самым устраняя необходимость вмешательства человека и экономя время на протяжении всего процесса. Предприятия, расширяющие свою базу пользователей или масштабирующие обработку документов, могут использовать решение для автоматизации IDP, чтобы контролировать рабочие процессы.
Страхование
Страховые компании используют технологию IDP для оптимизации процессов управления огромными претензиями по страхованию данных клиентов, ускорения подписания форм, подписанных заявителями, и выявления мошенничества. С увеличением количества претензий возникает необходимость соответствовать требованиям подтверждающих документов, счетов-фактур, фотографий и квитанций для удовлетворения претензий.
На основе данных о клиентах IDP помогает определить склонность к риску и предлагает лучшие полисы с привлекательными преимуществами. Интеллектуальная обработка документов заменяет интенсивную ручную работу и ошибки обработки автоматизированным рабочим процессом.
Банковские и финансовые услуги
В банковских и финансовых услугах кредиторы должны просматривать множество документов KYC, чтобы проверять клиринговые платежи, определять кредитный рейтинг, снижать риски и быстро реагировать на них. Банки и кредиторы используют решения IDP для организации данных, застрявших в недоступных документах, и обеспечения легкого доступа к ним для нескольких отделов.
Технология IDP ускоряет путь клиента и обеспечивает более быстрое предоставление финансовых услуг. Это также помогает устранить необходимость вручную анализировать заявки на получение кредита, документы, удостоверяющие личность, и другие формы, чтобы предоставлять более качественные услуги без ущерба для качества.
Коммерческая недвижимость
Интеллектуальная обработка документов позволяет использовать коммерческую недвижимость за счет ускорения заключения договоров аренды и аренды. Он также включает меморандумы, операционные отчеты, анализ рыночных цен и определение выгодных инвестиций. Владельцы недвижимости и фирмы коммерческой недвижимости используют решения IDP для получения данных из нескольких источников. Это помогает им выбрать лучшее место и приобрести новую недвижимость, которая обеспечит значительную отдачу от инвестиций.
Решение IDP позволяет получить ценную информацию о рыночных сравнениях в режиме реального времени и автоматизировать анализ денежных потоков. Чтобы предприятия могли быстрее принимать решения и быстрее получать прибыльные инвестиции.
Будущее этой технологии захватывающе и полно потенциала. Благодаря достижениям в области машинного обучения, НЛП и пользовательского опыта IDP позволит организациям оптимизировать процессы, сократить расходы и получать ценную информацию из огромных объемов информации, содержащейся в документах. Эти тенденции будут стимулировать инновации в сфере ВПЛ, делая обработку и анализ документов проще и эффективнее, чем когда-либо, независимо от их формата или структуры.