Google mit KI auch für "Dokument-Verstehen"?

11.10.2019

AI, Automatisierung & Information Management: auch Google bietet jetzt Services in der Cloud zur Dokumenten-Analyse an: Google: "Unlocking the power of AI with solutions designed for every enterprise" http://bit.ly/Google-ECM. Die Effekte werden gut im Artikel "Bringing Intelligence to Enterprise Content Management, Google Releases Document Understanding AI" beschrieben: http://bit.ly/Google-Document-Understanding. Zu den Einsatzmöglichkeiten von AI und ML auf der Google-Plattform gibt es auch das Video eines aktuellen Vortrages: https://www.youtube.com/watch?v=7dtl650D0y0.

Mit "Document Understanding" wird bei Google die Analyse, die Klassifikation und das inhaltliche "Verstehen" beliebiger digitaler - auslesbarer, also nicht Images, dafür braucht es noch zwischendurch OCR/ICR  - Objekte bezeichnet. Dafür lassen sich auch Profile per ML erlernen oder trainieren und als kundenspezifische Schema speichern.

Google AI Architecture for Document Understanding | Screenshot https://www.youtube.com/watch?v=7dtl650D0y0
[ Google Document Understanding AI | Screenshot https://www.youtube.com/watch?v=7dtl650D0y0 ]

Für diese Lösungen gibt es bereits eine Reihe von Entwicklungs- und Lösungs-Partnern. Darunter namhafte Anbieter aus der ECM-Branche: Iron MountainBoxEgnyteUiPathAccenture und Taulia. Interessant wird die AI-Konkurrenz-Situation bei Box werden. Box ist Partner von IBM und nutzt Watson. Zudem strebt Box eine engere Kooperation mit Microsoft an und wird dort auch auf Automatisierungs-Services zurückgreifen wollen.

Google AI ML Content Extraction | Screenshot https://www.youtube.com/watch?v=7dtl650D0y0
[ Google AI ML Content Extraction | Screenshot https://www.youtube.com/watch?v=7dtl650D0y0 ]

Künstliche Intelligenz ist zur treibenden Kraft im Information Management geworden. Automatisierung wird von AI & ML vorangetrieben. So wird auch BPM Business Process Management und RPA Robotic Process Automation ebenso profitieren wie die traditionellen Einsatzgebiete beim Input-Management (Capture), inhaltlicher Erschließung (Taxonomy, Classification, Indexing) und Wiederfinden (Retrieval, Search). Brauchen wir dann zukünftig noch manuell erstellte Aktenpläne für das Records Management? Klassifiziert und ordnet die Maschine dann alles selbst? Findet die Maschine alles? Befinden wir uns auch hier auf dem Weg zum SICS? http://bit.ly/updateIM19-HH-SICS

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