문서 관리가 완전히 종이 기반으로 이루어지던 시절을 기억하시나요? 무겁고, 번거롭고, 힘들고, 게다가 정확성도 떨어지는 관리 방식이었죠. 디지털화 덕분에 기업들은 문서 분석 및 보관 분야에서 비약적인 발전을 이루었고, 새로운 기술이 제공하는 방대한 양의 데이터에 효과적으로 대응할 수 있게 되었습니다.
하지만 기업이 필요로 하는 정교하고 관련성 있는 데이터의 양은 계속해서 증가하고 있습니다. 동시에 문서 관리 또한 더욱 원활한 자동화와 분석 및 머신러닝 알고리즘의 구현을 통해 발전해야 합니다.
특히 인공지능의 등장으로 조직의 정보 관리 방식이 혁신적으로 변화했으며, 이 기술을 통합하면 문서 관리 분야에서 새로운 가능성이 열리고 수많은 이점을 누릴 수 있습니다.
AI 기반 문서 관리 시스템의 8가지 주요 특징
인공지능의 영향은 상업 활동의 거의 모든 영역에 미치고 있습니다. 문서 관리는 인공지능이 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 분야 중 하나로, 다양한 비즈니스 기능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 요청의 맥락을 이해할 수 있는 자연어 처리(NLP)와 같은 알고리즘 덕분에 인공지능 기반 시스템은 문서 관리 시스템의 기능을 강화할 수 있습니다.
1. 빠른 데이터 분류 및 라벨링
인공지능은 데이터 수집 및 처리를 자동화할 수 있습니다. AI 기반 문서 관리 소프트웨어는 문서의 구조와 내용을 기반으로 문서를 분류하고, 분류, 추출, 색인 생성과 같은 작업을 자동화하여 체계적인 구조를 구축할 수 있습니다.
2. 최적화된 데이터 검색 및 추출
이제 검색은 단순히 키워드에만 의존하지 않습니다. AI 시스템은 사용자의 의도를 파악하고 관련성 높은 결과를 신속하게 제공합니다. 예를 들어, 이를 통해 법률 조항이나 상업 조항을 쉽게 식별하고 문서의 가독성을 향상시킬 수 있습니다.
3. 버전 관리 및 문서 정리
지능형 시스템은 빈번하게 발생하는 변경 사항까지 손쉽게 추적하고 이전 버전의 기록을 신속하게 복원할 수 있도록 해줍니다. 또한, 불필요한 문서를 삭제하도록 제안할 수도 있습니다.
4. 간소화된 워크플로
AI는 워크플로우를 최적화하고 일관된 검토 및 승인 프로세스를 적용하여 병목 현상을 방지하고 조직 효율성을 높일 수 있습니다.
5. 간소화된 데이터 추출 및 통합
일부 연구에 따르면 비정형 데이터는 생성되는 모든 디지털 데이터의 약 80%를 차지합니다. 이는 가용 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 데 주요 장애물로 작용합니다. 인공지능(AI)은 문서의 다양한 분야 간의 관계를 읽고 인식하는 능력을 통해 이러한 데이터의 추출 및 통합을 용이하게 합니다.
6. 오류 없는 결과
인공지능 및 머신러닝 알고리즘은 정밀하게 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 문서 관리에서 인공지능을 활용하면 데이터 추출, 분류 및 통합과 같은 작업을 상당 부분 자동화하여 인적 오류 발생 가능성을 줄일 수 있습니다.
7. 알고리즘 기반 데이터 관리
인공지능 기반 데이터 관리 시스템은 데이터 추출, 분류, 정리 등 다양한 프로세스를 자동화합니다. 특히 머신러닝 알고리즘은 데이터 패턴 분석에 매우 유용합니다.
8. 데이터 기반 의사결정
대량의 데이터를 분석하여 의사결정을 내리는 능력은 비즈니스 프로세스 개선에 필수적인 요소가 되었습니다. 문서 관리 분야에서 인공지능(AI)의 적극적인 역할은 조직의 의사결정 능력을 크게 향상시키는 데 기여합니다. AI와 머신러닝을 통해 기업은 방대한 양의 데이터를 분석하고 유용한 정보를 수집하여 이를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
게시 시간: 2019년 6월 3일