NGDO 的机器学习智能文档数字化

niloyislambd454

在这些实体多年的活动中，生成了大量并不总是数字化的文档。


扫描旧拨款、理由或项目中的文档这一简单行为可能会产生内部工作，但这些工作并不会比数字归档获得更多好处。

借助机器学习，我们可以为文档扫描增加价值：自动提取字段以供利用。即信息的智能处理。

当我们谈论从表单中提取 Whatsapp 号码列表 自动字段时，我们不仅仅指那些由机器或计算机完成的字段，机器学习能够从手动完成的字段中提取信息。

智能文档处理的工作原AWS 等平台提供的服务可让您创建智能文档处理系统。

是“亚马逊的云”。它拥有 200 多项服务，是当今最具创新性的平台之一。此外，它还为非政府组织和其他第三部门实体提供专线。



实际操作如下包含字段的文档被上传到云端：订阅表格、调查、资助演示等。这些可以手写或打印配置的工作流程检测标题和字段，提取信息。

如有必要，可以为人员从实体中提取敏感字段（例如 ID 或银行帐户）的所述数据建立验证阶段提取和验证后，数据存储在数据库中，可以在统计和查询级别进行利用推荐内容
为基金会、非政府组织或协会选择 CRM 时如何正确选择

什么是 CRM（客户关系管理）？对于非政府组织或基金会来说重要吗？如何为我的项目选择最佳选项？

阅读内容为什么在您的组织中实施人工智能机器学习的优点之一是，顾名思义，系统会学习。

例如，该过程第一次从发票中提取数据时，准确度可能为 75%-80%，因为它无法正确检测签名的手写姓名。但是，由于系统的验证和进化过程，标准化文档中的一致百分比可以达到 100%。

这些类型的技术解决方案为文档的数字归档提供了绝佳的机会，除了排序和分类之外，我们还可以从所述文档中提取有价值的信息，以便更轻松地使用它。

此外，如果您有 Google Drive、Microsoft OneDrive 或 Amazon WorkDocs 等云工作工具，则可以协作处理包含所收集信息的数据库的最终结果。

通过这种方式，我们将优化资源和时间，同时以协作和透明的方式工作。所有这些都是实体数字化的目标，因此我们将更进一步。

推荐服务数字化转型基金会、协会和非政府组织往往拥有与其他行业不同的内部文化，因此该行业成功数字化转型的关键是了解他们的需求。