纸张是办公室运作必不可少的商品。大多数传统的办公室依靠纸张来完成最简单的任务。即使数字化之后，完全无纸化办公的梦想也远非现实。人类习惯了一种标准的笔记和文档形式。下面介绍如何用AI和ML实现无纸化操作和文档自动化..

人工智能和机器学习等进步技术帮助企业实现无纸化办公的目标。利用这些技术，可以有效地解决与管理纸张上记录的大量数据有关的问题。

无纸企业以最低的纸张消耗运行在数字设备上。在一个数字连接的世界中，这给了企业一个前所未有的优势。所有数据都是数字存储的，在云或前提下，可以实时地获得关于运营效率、营销活动、员工参与等方面的宝贵见解。

机器学习（Machine Learning，ML）通过自动化几个业务操作来实现下一代数字转换，这需要填充大量的纸质文档。企业已经在努力整合机器学习和人工智能，以走向数字化，实现更高的效率。

自动化可以为现代企业提供几个好处。不仅可以最大限度地减少归档和存储大量文档的繁琐任务，而且组织可以提高其数据发现和利用能力。以下是采用无纸化工艺的一些好处：

通过人工智能和机器学习的数字化使公司能够以易于访问的格式组织所有信息。这节省了时间，因为员工不必浪费时间搜索文档。此外，这促进了远程工作文化，并带来了下一级认证，因为数字信息的来源可以确定。

基于纸张的数据存储的最大缺点之一是与数据的安全性和安全性有关。通常情况下，办公室文化对数据保护并不认真，并将关键信息存储在文件柜或任何类似的方法中。

所有这些方法都容易由于不可避免的情况而导致数据窃取或损坏。无纸化办公加强了安全措施，因为公司可以采取数据备份、通过密码保护数据并采取措施执行安全措施。

使用基于纸张的技术存储数据是一件繁琐而昂贵的事情。通过消除纸张、复印机设备和维修的需求，公司每年可以节省数百万美元。此外，公司不必浪费有价值的房地产来存储文件和其他文件。

无纸数字化促进了从任何地方获得方便，这意味着使用传统方法在数据的物理传输上花费的钱更少。

数字存储的数据作为一个庞大的数据池，从可用数据中获得实时洞察力。这意味着企业可用的信息可以更好地用于提高效率。营销经理可以利用从各种活动中收集的实时数据；生产团队可以了解客户的偏好。

机器学习和人工智能可以提高数据分析能力，使组织过程更接近客户的需求和偏好。

基于AI/ML的无纸化工作流程将大大提高律师事务所的生产力。传统上，法律职业被视为一项劳动密集型任务，浏览数千份法律案件档案，审查过去的案例研究，审查法律合同等。

人工智能可以减少对数据分析和处理的人工干预，留给律师、律师和法律事务所更多的时间为客户提供咨询和在法院上诉。可以利用人工智能（A I）来保存法律合同的记录，并提供关于续签的实时警报，校对法律文件，并在秒内找到有价值的信息。对于法律制度来说，人工智能是未来无纸诉讼和审判的关键。

2.汽车工业

汽车工业是AI/ML创新的最大受益者之一。机器学习使汽车工厂能够创建自主系统来管理制造过程中产生的大量数据。

此外，随着数据数字化和表格归档可以自动化，人工智能正在减少在发生车间事故时提交索赔所需的努力。此外，ML算法允许客户获得实时诊断支持，而不需要提交基于纸张的表单，因为车辆可以通过云基础设施直接连接到制造商。这意味着可以在不需要纸张的情况下实时报告维修、服务和一般性能问题。

保险业可以使用机器学习来自动化索赔，这将证明对客户服务过程来说是令人愉快的。可以利用机器学习和人工智能来创建复杂的评级系统，以评估风险并预测每项政策的有效定价结构。所有这些都可以自动化，这就减少了人类代理人对风险分类的人工干预的需要。

此外，人工智能可以通过数字化管理大量索赔数据、政策福利、医疗/个人记录来简化工作流程。存储在云上的数据可以通过AI算法来获得关于投保人的实时洞察力，并为欺诈检测过程带来效率。

Wrap Up

人工智能有可能带来前所未有的工作空间革命。在AI开发公司的帮助下，中小企业和大型企业可以朝着无纸化的未来迈出实质性的一步。它不仅将降低业务成本，而且将提高现有业务流程的总体效率。上面提出的行业用例只是一个巨大冰山的一角。

可能性是无限的。一家由AI驱动的产品开发公司可以了解您现有的业务流程，并提出适合您的业务操作的自定义解决方案。

我是Namee，一位为Azilen技术公司工作的数字营销人员。我也热衷于探索和写作创新，技术包括人工智能，物联网，大数据和人力资源技术。