מבוא
כל מי שעבד חשבוניות או טפסים ידנית יודע כמה זה מאתגר. החדשות הטובות הן שנוכל להשתמש בבינה מלאכותית כדי לבטל מאמץ ידני ולבנות את מערכות המידע של העתיד. חילוץ וניתוח מידע מונע בינה מלאכותית מאפשרים לארגונים לקבל תובנות מעשיות מנתונים שהיו עשויים להיות נעולים במסמכים, תמונות, אודיו, וידאו או נכסים אחרים.
דוגמאות לתרחישי חילוץ מידע כוללות:
- עיבוד תביעות הוצאות: חברה צריכה להוציא תיאורי הוצאות וסכומים מהקבלות סרוקות.
- תמיכת לקוחות: סוכנות צריכה לנתח שיחות תמיכה מוקלטות כדי לזהות בעיות נפוצות ופתרונות נפוצים.
- תכנון קיבולת: ארגון תיירותי צריך להעריך את כמות המבקרים על ידי ניתוח קטעי וידאו ותמונות.
Microsoft Azure Content Understanding in Foundry Tools משתמש בבינה מלאכותית כדי להפיק מידע מובנה מתוכן לא מובנה. Azure Content Understanding עוזרת ליישומים להבין מה יש בתוכן על ידי זיהוי ישויות, שדות, מערכות יחסים ומשמעות בתוכן.
Azure Content Understanding מחלץ נתונים מובנים מסוגי תוכן שונים, כולל:
- מסמכים ותמונות: כגון PDFים, טפסים, חשבוניות, קבלות, חוזים
- אודיו: כגון הקלטות או שיחות
- וידאו: כגון וידאו של פגישות או קבצי מדיה אחרים
חילוץ המידע המופעל על ידי בינה מלאכותית של Azure Content Understanding אוטומט את תהליך הפיכת תוכן לא מובנה לנתונים קריאים במכונה שניתן לחפש ולנתח. לאחר מכן, למד כיצד לחלץ נתונים מובנים ממסמכים וטפסים לא מובנים.
הערה
אנו מכירים בכך שאנשים שונים אוהבים ללמוד בדרכים שונות. אתה יכול לבחור להשלים מודול זה בפורמט מבוסס וידאו או שאתה יכול לקרוא את התוכן כטקסט ותמונות. הטקסט מכיל פרטים רבים יותר מהסרטונים, כך שבמקרים מסוימים ייתכן שתרצה להתייחס אליו כחומר משלים למצגת הווידאו.