Text mining: tutti i vantaggi dell’AI nella gestione documentale

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Text mining: tutti i vantaggi dell’AI nella gestione documentale

Integrare funzionalità di text mining nella soluzione di gestione documentale permette di risolvere i problemi legati all’interpretazione e alla catalogazione di dati non strutturati, abilitando così l’Intelligent document processing.

Pubblicato il 21 Dic 2022

di Redazione

Le tecniche di intelligenza artificiale come il text mining rappresentano la chiave più evoluta per superare i limiti dell’approccio standard alla gestione documentale e al Business Process Management. In un contesto operativo che richiede alle aziende di implementare processi e flussi di lavoro sempre più rapidi, efficaci e affidabili, puntare su un sistema di rielaborazione del linguaggio naturale permette infatti di potenziare le attività umane raggiungendo livelli di efficienza mai sperimentati prima. In che modo avviene questo potenziamento? Cos’è il text mining e quali sono, concretamente i vantaggi che offre sul fronte della gestione documentale? lo abbiamo chiesto a Marco Tomas, Solution Manager di Present, autorevole realtà con esperienza pluriennale nell’applicazione di soluzioni di intelligenza artificiale e Natural Language Processing.

Come superare i limiti della gestione documentale digitale standard

La gestione digitale classica del patrimonio informativo aziendale rappresenta, già senza dubbio, un salto evolutivo importante rispetto al modello analogico. Le aziende che sono passate a un paradigma paperless, infatti, hanno abilitato una maggiore reperibilità dei dati all’interno dell’ecosistema operativo ibrido e sono riuscite a proteggere meglio i propri documenti e i propri processi. Va specificato che, in questo caso, il concetto di protezione travalica le questioni meramente inerenti alla cybersecurity a favore di un approccio che punta a salvaguardare l’intera governance dell’organizzazione.

Si tratta insomma di benefici indiscutibili, a fronte dei quali però l’approccio standard rivela ancora dei limiti: “L’ostacolo – commenta Tomas – è legato alla tipologia di dati e di documenti che si possono gestire con il classico document management. Mi riferisco a dati strutturati, ovvero a un database relazionale che possa accogliere i dati solo di un certo tipo e correlarli con logiche computazionali standard. Ebbene, questo limite viene valicato attraverso strumenti di intelligenza artificiale come il text mining”.

Marco Tomas, Solution Manager di Present
Marco Tomas, Solution Manager di Present

Replicare il ragionamento umano con le reti neurali: come funziona il text mining

Tra le varie branche dell’intelligenza artificiale, il Natural Language Processing sta prendendo sempre più piede, grazie alle sue sconfinate potenzialità. Ed è all’interno di questo ambito che si stanno sviluppando gli algoritmi di text mining: “L’elaborazione del linguaggio naturale viene definita come un’intelligenza artificiale di tipo complesso – spiega Tomas – perché studia come avvicinarsi sempre di più al modello di ragionamento dell’essere umano per poterne replicare il comportamento”.

“L’obiettivo è riuscire a eseguire questi processi cognitivi con una velocità maggiore di quanto l’essere umano possa fare per sua natura – prosegue – ed è all’interno di questo ambito che nasce il text mining, tecnologia che riesce a processare una serie di informazioni non strutturate come un testo libero, immagini e documenti, per trasformarle in dati strutturati. Ciò avviene grazie a una serie di tecniche, come le reti neurali, che permettono di effettuare una classificazione e individuare parole chiave. Sviluppando algoritmi di questo tipo di nostra proprietà, integrabili all’interno delle specifiche soluzioni già in uso presso i clienti, potenziamo il data processing e abilitiamo così l’Intelligent Document Processing”.

Dal document processing all’Intelligent document processing, grazie al text mining

I sistemi tradizionali di document processing sono dunque in grado di ordinare le informazioni strutturate, amministrando capillarmente relazioni e associazioni tra metadati, Le cose, però, si complicano quando all’interno dei documenti sono contenute informazioni non strutturate, quando è necessario rilevare la presenza di immagini e riconoscerne il contenuto, quando occorre effettuare un’analisi semantica del testo per estrapolarne il significato e quando ci si trova a dover organizzare una mole consistente di documenti con diversi layout.

“Present – sottolinea Tomas – ha integrato i propri algoritmi di text mining in una soluzione disponibile in cloud che risolve proprio queste problematiche. L’Intelligent document processing, infatti, converte dati non strutturati, provenienti da inventari documentali complessi, in dashboard di sintesi strutturate e facili da interpretare, a cui l’utente accede attraverso la piattaforma Arxivar”.

In pratica, gli algoritmi di NLP e text mining, insieme a quelli di Object Detection and Recognition e Optical Character Recognition riescono ad analizzare il testo in maniera intelligente, effettuando in pochi secondi operazioni che, svolte manualmente, richiederebbero anche intere settimane di lavoro, in base alla mole di documenti da processare.

“Ovviamente – aggiunge il manager – la percentuale di successo dell’algoritmo non può essere al 100%, anche se ci si avvicina di molto. Quando il sistema non riesce a estrarre in maniera corretta tutti i dati, allerta l’utente designato che può così riverificare, documento alla mano, correggendo o integrando le informazioni mancanti”.

Gli ambiti di applicazione della gestione documentale intelligente

Sono molti gli ambiti operativi in cui riuscire a processare più rapidamente un’ingente mole di documenti eterogenei e di diverso formato. Applicato ai servizi bancari e finanziari, per esempio, il text mining permette di effettuare le cosiddette procedure di Know Your Customer o verificare l’autenticità di una firma apposta su un assegno. In ambito assicurativo, invece, la lettura e l’interpretazione automatica dei documenti consente di verificare le richieste di risarcimento, fatture o ricevute. O ancora, nel retail ottimizza la gestione di ordini, fatture e schede prodotto, abilitando per esempio la creazione di cataloghi attraverso le informazioni estratte.

E non è tutto: “In Present, per esempio, sfruttiamo le potenzialità del text mining per la gestione dei CV – conclude Tomas -. Ormai tutte le aziende hanno strumenti in grado di leggere i curricula caricati online dai candidati, ma serve una funzionalità ulteriore. Capita spesso che arrivi la candidatura di una persona con competenze che non servono in quel momento ma torneranno utili dopo qualche mese. Non è umanamente possibile ricordarsi di chi, magari mesi e mesi prima, corrispondeva a questa ricerca. Occorre far sì che tutti i CV ricevuti diventino un patrimonio informativo aziendale a cui attingere rapidamente quando necessario: l’unico modo per riuscirci è attraverso l’intelligenza artificiale, interpretazione dei testi e individuazione di parole chiave”.

Insomma, è chiaro: grazie ad AI e text mining, l’Intelligent document processing rappresenta un alleato chiave per potenziare la gestione documentale e i flussi di lavoro di ogni business.

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