कर सीज़न के आसपास यह दृश्य बहुत आम है - लेखांकन टीम एक कमरे में छिपी हुई है, सिर झुकाए, मैन्युअल रूप से चालान और रसीदों के ढेर से डेटा को स्प्रेडशीट में दर्ज कर रही है। क्या यह अच्छा नहीं होगा यदि उनकी प्रतिभा सुई घुमाने वाले सार्थक काम पर खर्च की जाए? दुर्भाग्य से, यह केवल लेखांकन तक ही सीमित नहीं है। जैपियर के एक सर्वेक्षण से यह पता चला है 76% तक अधिकांश कर्मचारी प्रतिदिन डेटा प्रविष्टि पर 3 घंटे तक का समय व्यतीत करते हैं।
मशीन लर्निंग (एमएल) और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) द्वारा संचालित एआई डेटा प्रविष्टि उस दृश्य को बदलने में मदद कर सकती है। संगठनों ने एक रिपोर्ट दी है 95% की कमी मजबूत स्वचालित डेटा प्रविष्टि सॉफ़्टवेयर पर स्विच करने के बाद डेटा प्रविष्टि समय में। अधिक जानने के लिए आगे पढ़ें क्योंकि हम यह पता लगा रहे हैं कि एआई डेटा प्रविष्टि कैसे काम करती है, इसके प्रमुख लाभ, और इसे आपके संगठन में लागू करने के लिए व्यावहारिक सुझाव।
AI डेटा एंट्री क्या है?
एआई द्वारा संचालित डेटा प्रविष्टि आगे के उपयोग के लिए डिजिटल सिस्टम में डेटा निकालने और इनपुट करने की प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने को संदर्भित करती है।
आपकी टीम को अब फॉर्म, एप्लिकेशन या डेटाबेस में मैन्युअल रूप से जानकारी टाइप करने की आवश्यकता नहीं होगी। और यह कहानी का केवल आधा हिस्सा है। आमतौर पर, एक मजबूत डेटा स्वचालन समाधान दस्तावेज़ों से डेटा निकाल सकता है, वर्गीकृत कर सकता है, मान्य कर सकता है और उसे निर्यात कर सकता है, या अन्य सॉफ़्टवेयर सिस्टम में फ़ील्ड को ऑटो-पॉप्युलेट कर सकता है।
इसका मतलब है कि न केवल मैन्युअल प्रविष्टि काफी कम हो गई है, बल्कि डेटा प्रबंधन की पूरी पाइपलाइन अधिक सुव्यवस्थित हो गई है।
एआई डेटा प्रविष्टि के लाभ
एक 2020 मैकिन्से सर्वेक्षण पाया गया कि स्वचालन से लागत 10-15% कम हो गई और ऑर्डर प्रोसेसिंग का समय 2-3 दिन से घटकर 1-2 घंटे रह गया। हालाँकि इसमें विभिन्न प्रकार की स्वचालित प्रणालियाँ शामिल हैं, एआई डेटा प्रविष्टि इस प्रकार की दक्षताओं में एक प्रमुख योगदानकर्ता है।
आइए आगे विशिष्ट लाभों का विवरण दें:
लागत, समय और प्रयास बचाता है: संगठनों ने बताया है कि एआई डेटा प्रविष्टि 95% तक दोहराए जाने वाले डेटा कार्यों को स्वचालित कर सकती है। इससे उच्च-मूल्य वाले कार्य के लिए कर्मचारी का समय बच जाता है।
उदाहरण के लिए, एक लेखा टीम मैन्युअल चालान डेटा प्रविष्टि पर खर्च किए गए समय को प्रति व्यक्ति प्रति सप्ताह 5 घंटे से घटाकर केवल 15 मिनट कर सकती है। वित्तीय डेटा त्रुटियों के कारण दोबारा काम करना पड़ता है, मध्यम आकार की कंपनियों की लागत सालाना 800,000 डॉलर से अधिक होती है (गार्टनर रिपोर्ट), यह स्पष्ट है कि स्वचालन अपने लिए कई गुना अधिक भुगतान कैसे करता है।
डेटा सटीकता में सुधार: त्रैमासिक रिपोर्ट के लिए प्रमुख वित्तीय आंकड़े निकालने से लेकर क्लिनिकल नोट्स से रोगी के लक्षणों को पकड़ने तक, डेटा प्रविष्टि में सटीकता बहुत मायने रखती है। यहां तक कि एक छोटी सी गलती भी महंगी पड़ सकती है. एआई-ओसीआर उपकरण 99% से अधिक सटीकता दर प्रदान कर सकते हैं।
इसके अलावा, नैनोनेट्स जैसे एआई-ओसीआर उपकरण संरचित और असंरचित दस्तावेजों से डेटा को निर्बाध रूप से निकाल सकते हैं। शब्दावली, कर नियम, मुद्रा परिवर्तन, भाषा वाक्यविन्यास और बहुत कुछ तुरंत पहचाने जाते हैं और तदनुसार निकाले जाते हैं।
वास्तविक समय डेटा प्रवाह सक्षम करता है: एआई सिस्टम से निकाला गया और संरचित डेटा एपीआई के माध्यम से सीधे अन्य प्लेटफार्मों से जुड़ सकता है। यह बिक्री, विपणन और संचालन में वास्तविक समय, सिंक्रनाइज़ डेटा सुनिश्चित करता है - अंतर-विभागीय वर्कफ़्लो दक्षता और विश्लेषण और रिपोर्टिंग को बढ़ाता है।
उदाहरण के लिए, किसी वेबसाइट पर सबमिट किए गए फॉर्म से ग्राहक ऑर्डर डेटा स्वचालित रूप से सीआरएम, इन्वेंट्री प्रबंधन और अकाउंटिंग सिस्टम में संबंधित फ़ील्ड को प्री-पॉप्युलेट कर सकता है।
आसानी से तराजू: एआई डेटा एंट्री समाधान बिना भाप खोए प्रतिदिन हजारों दस्तावेज़ों से डेटा प्राप्त कर सकते हैं। चाहे वह ईमेल इनबॉक्स से हो, साझा फ़ोल्डर से हो, वेबसाइट फॉर्म सबमिशन से हो, या स्कैन की गई प्रतियों से हो, असीमित पैमाने पर स्केल करने की क्षमता एक मजबूत लाभ है।
इसके अलावा, ये सिस्टम प्रत्येक उपयोग से सीखते हैं। इसलिए, जितना अधिक इसका उपयोग किया जाता है, यह उतना ही अधिक परिष्कृत और सटीक होता जाता है। स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे विशाल डेटा से जूझ रहे उद्योगों के लिए, यह एक गेम चेंजर है।
वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करें: एआई डेटा एंट्री समाधान एपीआई के माध्यम से मौजूदा आईटी बुनियादी ढांचे में सहजता से एकीकृत होते हैं। यह सिस्टम के बीच डेटा पाइपलाइनों में घर्षण और संरचनात्मक बाधाओं को दूर करता है। उदाहरण के लिए, इनवॉइस अनुमोदन वर्कफ़्लो मैन्युअल हैंडऑफ़ में कटौती करके 5 प्रक्रिया चरणों से 2 तक जा सकता है।
केवल डेटा प्रविष्टि से परे, नैनोनेट्स जैसे एआई समाधान दस्तावेजों को वर्गीकृत कर सकते हैं, उन्हें स्वचालित रूप से संबंधित टीमों तक पहुंचा सकते हैं। उदाहरण के लिए, लेखांकन ईमेल में प्राप्त एक स्कैन किया गया आपूर्तिकर्ता चालान स्वचालित रूप से वर्गीकृत किया जा सकता है, डेटा निकाला जा सकता है, ईआरपी में पोस्ट किया जा सकता है, और अनुमोदन अधिसूचना भेजी जा सकती है।
एआई डेटा प्रविष्टि को लागू करना: अनुप्रयोग और सर्वोत्तम प्रथाएँ
आइए इसका सामना करें - स्प्रेडशीट में मैन्युअल रूप से डेटा ले जाना पेंट को सूखा देखने जितना ही मजेदार है। यह दिमाग को सुन्न कर सकता है, खासकर जब आपसे इसे दिन-ब-दिन ऐसा करने के लिए कहा जाए - यह आपको त्रुटियों के प्रति अधिक संवेदनशील बनाता है। अध्ययनों से पता चलता है कि वित्त कर्मचारियों का लगभग 30% समय अकेले डेटा त्रुटियों को ठीक करने में व्यतीत होता है।
शुक्र है, अब एआई डेटा कैप्चरिंग, वर्गीकरण और संरचना को स्वचालित करने के लिए पर्याप्त उन्नत है; यह वर्कफ़्लो को अनुकूलित कर सकता है और प्रमुख दक्षता सुधारों को अनलॉक कर सकता है। आइए सुचारु रूप से अपनाने को सुनिश्चित करने के लिए एआई डेटा प्रविष्टि और अनुशंसाओं के कुछ सबसे मूल्यवान अनुप्रयोगों का पता लगाएं।
1. चालान, बिल, रसीदें संसाधित करें
चालान, बिल और रसीद जैसे दस्तावेज़ों के प्रसंस्करण को स्वचालित करने से आपके कार्यबल के अनगिनत घंटे बच सकते हैं। मजबूत समाधान प्रक्रिया का शुरू से अंत तक ध्यान रख सकते हैं, आप केवल अंतिम सटीकता की निगरानी करेंगे और भुगतानों को अधिकृत करेंगे।
नैनोनेट्स के साथ, आपको बस एक एआई मॉडल का चयन करना है जो आपके दस्तावेज़ों के अनुकूल हो और फिर जहां भी वे आ रहे हैं वहां से एक ऑटो-इम्पोर्ट विकल्प सेट करें - आपका ईमेल इनबॉक्स, एक क्लाउड स्टोरेज फ़ोल्डर, या यहां तक कि एक भौतिक स्कैनर। यदि आपके पास केवल मुट्ठी भर दस्तावेज़ हैं, तो आप उन्हें मैन्युअल रूप से अपलोड कर सकते हैं।
उसके बाद, AI जानकारी प्राप्त करता है, उसे मान्य करता है, और अनुमोदन के लिए भेजता है। फिर आप केंद्रीय हब में डेटा की समीक्षा और अनुमोदन कर सकते हैं। फिर आप इसे एक्सेल फ़ाइल के रूप में निर्यात कर सकते हैं या सीधे अपने अकाउंटिंग सॉफ़्टवेयर, ईआरपी, या अन्य सिस्टम पर भेज सकते हैं।
2. फॉर्म सबमिशन को कार्रवाई योग्य डेटा में बदलें
यदि आप एक छोटा डिजाइनर बुटीक चला रहे हैं, तो आप अपने इंस्टाग्राम बायो में एम्बेडेड टाइपफॉर्म लिंक के माध्यम से या अपनी वेबफ्लो वेबसाइट पर एक फॉर्म के माध्यम से ऑर्डर एकत्र कर सकते हैं।
नैनोनेट्स के साथ, ये फॉर्म सबमिशन सीधे कार्रवाई योग्य डेटा में बदल सकते हैं। जैपियर एकीकरण आपको ग्राहक के नाम, संपर्क जानकारी, उत्पाद की पसंद, शैली प्राथमिकताओं और डिलीवरी विवरण से सब कुछ सीधे निकालने और अपने सीआरएम, बिक्री या डिलीवरी प्रबंधन सॉफ्टवेयर में डालने की अनुमति देता है।
बिक्री ऑर्डर तुरंत उठाए जा सकते हैं। प्रत्येक ऑर्डर की विशिष्टताओं को नोट किया जाएगा और आपके इन्वेंट्री प्रबंधन सिस्टम तक पहुंचाया जाएगा। यह आपको अधिक व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव प्रदान करने, परिचालन को सुव्यवस्थित करने और जवाबदेही में सुधार करने की अनुमति देता है।
3. ग्राहक प्रोफ़ाइल अपडेट स्वचालित करें
प्रोफ़ाइल डेटा महत्वपूर्ण है, चाहे वह अस्पताल में मरीज का चिकित्सा इतिहास हो या कार किराए पर लेने वाली कंपनी में ग्राहक का ड्राइविंग रिकॉर्ड हो। आप ग्राहक या मरीज से हर बार लंबे, थकाऊ फॉर्म भरने की उम्मीद नहीं कर सकते।
नैनोनेट्स का उपयोग करके, आप उनके द्वारा सबमिट किए गए दस्तावेज़ों को स्कैन कर सकते हैं - नई परीक्षण रिपोर्ट और ड्राइविंग लाइसेंस - और फ्रंटलाइन स्टाफ को शामिल किए बिना प्रोफ़ाइल डेटा को तुरंत अपडेट कर सकते हैं। एआई इन दस्तावेज़ों से डेटा निकाल सकता है और जानकारी को सीधे आपके सीआरएम, ईएमआर, या मालिकाना सॉफ़्टवेयर में वर्गीकृत और अपडेट कर सकता है।
यह आपके ग्राहकों को लगातार फॉर्म भरने की निराशा से बचाता है, और आपके कर्मचारियों को दिमाग को सुन्न करने वाले डेटा प्रविष्टि कार्यों से बचाता है। यह यह भी सुनिश्चित करता है कि डेटा हर समय अद्यतन और उपलब्ध रहे, जिससे आपको बेहतर अनुभव प्रदान करने में मदद मिलेगी।
4. विक्रेता और आपूर्ति श्रृंखला दस्तावेज़ीकरण प्रबंधित करें
आपूर्ति श्रृंखला और विक्रेता प्रबंधन में अक्सर बड़ी मात्रा में दस्तावेज़ीकरण से निपटना शामिल होता है: खरीद आदेश, कोटेशन, चालान, अनुबंध, वितरण रसीदें, और बहुत कुछ। नैनोनेट्स इन जटिल दस्तावेज़ों से डेटा के निष्कर्षण और वर्गीकरण को स्वचालित कर सकते हैं।
लाइन आइटम विवरण, मूल्य निर्धारण, वितरण कार्यक्रम और बहुत कुछ हासिल करने के लिए खरीद आदेशों को स्कैन किया जा सकता है। जटिल विक्रेता चालान से मुद्रा राशि, कर विवरण और भुगतान की समय सीमा निकाली जा सकती है। डिलीवरी रसीदें लॉजिस्टिक्स दृश्यता के लिए शिपमेंट सामग्री और ट्रैकिंग आईडी को प्रकट कर सकती हैं।
यह विभिन्न दस्तावेज़ प्रारूपों, मुद्रा प्रकारों, भाषाओं और कानूनी शब्दावली की व्याख्या करने में भी सक्षम है। इसके अलावा, नैनोनेट्स दस्तावेजों को आते ही संसाधित करने की अनुमति देता है - छुट्टियों, देर रात या अन्य गैर-व्यावसायिक घंटों के दौरान भी समय पर अपडेट सुनिश्चित करता है।
5. पार्सिंग और सत्यापन वर्कफ़्लो को अनुकूलित करें
एचआर और मार्केटिंग टीमें अक्सर बायोडाटा, फीडबैक सर्वेक्षण और अभियान विश्लेषण जैसे स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने में जूझती हैं। नैनोनेट्स जैसे एआई उपकरण आवश्यक विवरण निकालने के लिए इन असंरचित डेटासेट को स्वचालित रूप से पार्स कर सकते हैं।
एचआर के लिए, इसका मतलब बायोडाटा से कौशल और अनुभव की जानकारी हासिल करना या पहचान दस्तावेजों से विवरण मान्य करना हो सकता है। मार्केटिंग टीमों के लिए, यह सर्वेक्षण या लीड कैप्चर डेटा से ग्राहक भावनाओं को कैप्चर कर सकता है जिसे बिक्री टीम को सौंपा जा सकता है।
निकाला गया डेटा एटीएस, सीआरएम या मार्केटिंग ऑटोमेशन प्लेटफॉर्म जैसे संबंधित सिस्टम में निर्बाध रूप से प्रवाहित हो सकता है। यह थकाऊ मैन्युअल प्रयासों को समाप्त करता है, त्रुटियों को कम करता है और कर्मचारियों को रणनीतिक विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
एआई डेटा कैप्चर और एंट्री जबरदस्त क्षमता के साथ आती है, लेकिन कार्यान्वयन के लिए दूरदर्शिता और रणनीतिक योजना की आवश्यकता होती है। सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करने से यह सुनिश्चित होता है कि आपका रोलआउट सुचारू रूप से आगे बढ़े और आप लंबी अवधि में क्षमताओं का पूरा लाभ उठा सकें।
1. छोटे पायलटों से शुरुआत करें
अपने संपूर्ण सिस्टम में AI को एकीकृत करने से पहले, छोटे पैमाने के पायलट प्रोजेक्ट से शुरुआत करें। इस तरह, आप एआई की क्षमताओं को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं और पूर्ण पैमाने पर लॉन्च से पहले किसी भी समस्या को ठीक कर सकते हैं।
उदाहरण के लिए, आप व्यय दावा समाधान या ग्राहक सर्वेक्षण प्रतिक्रियाओं को कार्रवाई योग्य डेटा बिंदुओं में परिवर्तित करने से शुरुआत कर सकते हैं। बड़ी परियोजनाओं में आगे बढ़ने से पहले प्रभावशीलता पर नज़र रखें और फीडबैक को संबोधित करें।
2. एआई कार्यान्वयन को प्राथमिकता दें
अपने संगठन के उन क्षेत्रों पर विचार करें जहां एआई सबसे तत्काल या पर्याप्त लाभ पहुंचा सकता है। शायद चालान प्रसंस्करण में अविश्वसनीय रूप से समय लगता है, या ग्राहक इंटरैक्शन से डेटा गायब होने से आपकी बिक्री टीम को नुकसान हो रहा है। एआई लागू करते समय इन क्षेत्रों को प्राथमिकता दें।
3. मौजूदा डेटा स्रोतों को साफ़ करें
सुनिश्चित करें कि आपका मौजूदा डेटा साफ़ और अनुकूलित है। क्योंकि आपको इस डेटा का उपयोग करके AI मॉडल को प्रशिक्षित करना होगा। यदि डेटा गड़बड़ या गलत है, तो इससे गलत AI आउटपुट हो सकता है। नियमित डेटा सफाई से प्रदर्शन में सुधार हो सकता है और एआई की निर्णय लेने की क्षमता में सुधार हो सकता है।
4. KPI को सेट अप और मॉनिटर करें
किसी चालान को संसाधित करने में लगने वाला औसत समय, कैश ऑर्डर करने का चक्र, ग्राहक प्रतिक्रिया समय, डेटा त्रुटियों के संबंध में ग्राहकों की शिकायतें आदि जैसे केपीआई निर्दिष्ट करें। एआई के कार्यान्वयन से पहले, उसके दौरान और बाद में इन मैट्रिक्स की निगरानी करें। इससे आपको अपने परिचालन पर एआई के प्रभाव का निष्पक्ष मूल्यांकन करने में मदद मिलेगी।
5. मॉडल को प्रशिक्षित करें, मान्य करें और परिष्कृत करें
सबसे पहले, एल्गोरिथम को प्रारंभ में प्रशिक्षित करने के लिए विविध, प्रतिनिधि दस्तावेज़ों का उपयोग करें। प्रारंभिक चरण के आउटपुट को सत्यापित करें, मुख्य सटीकता KPI को परिभाषित करें, और जहां आवश्यक हो मानव सत्यापन परिदृश्यों को सक्षम करें। जैसे-जैसे नए दस्तावेज़ टेम्पलेट और शब्दावली सामने आती है, सटीकता को बढ़ावा देने के लिए मॉडल को लगातार पुनः प्रशिक्षित करें और प्रसंस्करण वर्कफ़्लो को क्रमिक रूप से परिष्कृत करें। सटीकता मेट्रिक्स की निगरानी और एआई पर पुनरावृत्ति स्वचालन की प्रासंगिकता और विश्वसनीयता बनाए रखेगी।
सही AI डेटा प्रविष्टि समाधान चुनना
आपके व्यवसाय के लिए सही एआई-संचालित डेटा एंट्री ऑटोमेशन समाधान का चयन करने के लिए सावधानीपूर्वक मूल्यांकन की आवश्यकता है। यहां विचार करने के लिए प्रमुख मानदंडों की एक चेकलिस्ट दी गई है:
☑️ आपके तकनीकी स्टैक के साथ एकीकृत होता है
- क्या समाधान एपीआई के माध्यम से आपके मौजूदा आईटी बुनियादी ढांचे के साथ आसान एकीकरण की अनुमति देता है?
- क्या यह सीधे आपके डेटाबेस, ईआरपी या अन्य प्लेटफ़ॉर्म पर डेटा निर्यात कर सकता है?
☑️ सटीकता और प्रभावशीलता
- क्या यह डेटा निष्कर्षण के लिए उन्नत AI और मशीन लर्निंग का लाभ उठाता है?
- आपके नमूना दस्तावेज़ों के आधार पर परीक्षण में यह कितनी सटीकता दर प्राप्त करता है?
- क्या यह आत्मविश्वास स्कोर के आसपास पारदर्शिता प्रदान करता है?
☑️ अनुकूलन क्षमता
- क्या आप अपने अद्वितीय दस्तावेज़ टेम्पलेट्स के अनुरूप कस्टम मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं?
- क्या यह आपकी आवश्यकताओं के अनुसार कैप्चर के लिए विशिष्ट डेटा फ़ील्ड कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देता है?
☑️ स्केल ऊपर और नीचे
- क्या यह सटीकता खोए बिना आपके दस्तावेज़ वॉल्यूम में स्पाइक्स को संभाल सकता है?
- विलंबता की समस्या के बिना दस्तावेज़ों को कितनी जल्दी संसाधित किया जा सकता है?
☑️ आपके संवेदनशील डेटा को सुरक्षित करता है
- क्या विक्रेता एंटरप्राइज़-ग्रेड डेटा सुरक्षा प्रदान करता है?
- क्या आपके संवेदनशील व्यावसायिक डेटा को पारगमन और विश्राम दोनों समय एन्क्रिप्ट किया जा सकता है?
☑️ मूल्य निर्धारण और समर्थन
- क्या मूल्य निर्धारण स्वचालन से प्राप्त मूल्य के अनुरूप है?
- क्या कार्यान्वयन चक्रों के दौरान उत्तरदायी ग्राहक सहायता उपलब्ध है?
अंतिम विचार
मैन्युअल डेटा प्रविष्टि के दिन ख़त्म हो गए हैं। आधुनिक स्वचालन समाधान कड़ी मेहनत को एआई को सौंपने का एक गेम-चेंजिंग अवसर प्रदान करते हैं। अब आपकी टीम सुई को घुमाने वाले सार्थक काम पर ध्यान केंद्रित कर सकती है।
नैनोनेट्स के साथ, आप दोहराए जाने वाले डेटा प्रविष्टि कार्यों को सटीकता के साथ स्वचालित कर सकते हैं। और निर्बाध एकीकरण के लिए धन्यवाद, डेटा वास्तविक समय में सीधे आपके सिस्टम के बीच प्रवाहित होता है। इसका मतलब है खुश कर्मचारी, प्रसन्न ग्राहक और प्रतिस्पर्धा में बढ़त। नैनोनेट्स को आज ही निःशुल्क आज़माएँ.
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोडेटा.नेटवर्क वर्टिकल जेनरेटिव एआई। स्वयं को शक्तिवान बनाएं। यहां पहुंचें।
- प्लेटोआईस्ट्रीम। Web3 इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- प्लेटोईएसजी. कार्बन, क्लीनटेक, ऊर्जा, पर्यावरण, सौर, कचरा प्रबंधन। यहां पहुंचें।
- प्लेटोहेल्थ। बायोटेक और क्लिनिकल परीक्षण इंटेलिजेंस। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://nanonets.com/blog/ai-data-entry/
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