训练和微调： 为了 ios 数据 使文档自动化有效运行，人工智能系统需要持续的人工输入。专家准备高质量的标记数据集来训练人工智能，使其能够识别模式并准确提取数据。随着新文档类型或格式的出现，人类必须对人工智能进行微调以保持其性能，确保系统保持最新和可靠。
语境理解：虽然自动化可以有效地分类和提取数据，但它往往缺乏解释细微差别的能力。人类需要理解语境——比如识别重要的细节、行业特定术语或法律语言中的细微差别。这种理解有助于确保以正确的方式处理文档，尤其是当仅从文本中无法看出含义时。
决策和解决问题：虽然人工智能自动化擅长处理遵循预定义规则的日常任务，但它无法决定当事情超出这些规则时该怎么做。人类利用他们的经验和智慧来决定最佳方法并确保流程顺利运行。 他们会做出判断，例如决定如何处理异常情况或何时标记文档以供进一步审查。
平衡的未来——人类 + 自动化
谈到文档处理，有一点是明确的：人类和自动化协同工作效果最好。自动化可以快速准确地处理大规模数据，但它仍然需要人类监督和微调流程（人机协同），以确保结果准确且符合业务目标。
通过这种平衡的方法，自动化可以让员工有更多时间专注于高价值任务，而人类则提供机器无法提供的监督和战略洞察力。这种协作可以提高生产力、提高准确性并推动创新，确保人类和机器共同努力实现最佳结果。
展望未来，成功的关键在于将人类的专业知识与自动化的力量相结合——利用它们独特的优势共同创造更智能、更快速、响应更快的过程。