纸张是办公不可缺少的商品。大多数传统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未实现。人类习惯了标准形式的笔记和文件。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、机器学习等先进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记录在纸上的大量数据相关的问题。

无纸化企业运行在纸张消耗最低的数字设备上。在一个数字连接的世界里，这给了企业前所未有的优势。所有数据均实现数字化存储，在云的前提下，可实时获取运营效率、营销活动、员工参与等方面的宝贵见解。

机器学习(ML)通过几项业务操作的自动化实现下一代数字转换，这需要填写大量纸质文档。企业一直试图将机器学习和人工智能相结合，走向数字化，实现更高的效率。

自动化可以为现代企业带来几个好处。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，而且组织还可以提高其数据发现和利用能力。以下是采用无纸技术的一些好处：

通过人工智能和机器学习实现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，并带来了下一个认证级别，因为数字信息的来源可以确定。

纸质数据存储的最大缺点之一与数据安全性和安全性有关。通常，办公室文化对数据保护并不重视，关键信息存储在文件柜或任何类似的方法中。

由于不可避免的情况，所有这些方法都容易导致数据被盗或损坏。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，并采取措施实施安全措施。

使用基于纸张的技术存储数据既繁琐又昂贵。通过消除对纸张、复印机设备和维护的需求，该公司每年可以节省数百万美元。此外，公司不必浪费宝贵的房地产来存储文档和其他文档。

无纸化数字化促进了任何地方的便利性，这意味着使用传统方法将减少数据物理传输的成本。

作为一个巨大的数据池，数字存储的数据可以从可用数据中获得实时洞察。这意味着企业可以获得的信息可以更好地用于提高效率。营销经理可以使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喜好。

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的无纸化工作流将大大提高律师事务所的工作效率。传统上，法律职业一直被认为是一项劳动密集型的任务，浏览成千上万的法律案件档案，回顾过去的案例研究，审查法律合同等等。

人工智能可以减少人工对数据分析和处理的干预，给律师、律师和律师事务所留下更多的时间为客户提供建议和在法庭上上诉。人工智能(A I)可用于保存法律合同的记录，提供关于续约的实时警报，校对法律文件，并在几秒钟内找到有价值的信息。对于法律体系来说，人工智能是未来无纸诉讼和审判的关键。

2.汽车工业。

汽车行业是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，随着数据的数字化和备案表格的自动化，人工智能正在减少在车间事故中提交索赔所需的工作量。此外，ML算法允许客户在不提交纸质表格的情况下获得实时诊断支持，因为车辆可以通过云基础设施直接连接到制造商。这意味着可以实时报告维护、服务和一般性能问题，而无需纸张。

保险业可以使用机器学习来自动化索赔，这将被证明对客户服务过程是令人愉快的。机器学习和人工智能可以用来创建一个复杂的评级系统，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，这减少了人工代理手动干预风险分类的需要。

此外，人工智能可以通过数字化管理大量索赔数据、保单福利和医疗/个人记录来简化工作流程。存储在云端的数据可以通过AI算法实时洞察申请人，为欺诈检测过程带来效率。

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人工智能可能会给工作空间带来一场前所未有的革命。在AI开发公司的帮助下，中小企业和大企业可以向无纸化的未来迈出实质性的一步。它不仅会降低业务成本，还会提高现有业务流程的整体效率。上面提到的行业用例只是一个巨大冰山的一角。

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我是Namee，一个为阿齐伦科技公司工作的数字营销人员。我也热衷于探索和写作创新，包括人工智能、物联网、大数据和人力资源技术。