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ABBYY首席创新官Anthony Macciola– Interview Series

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Anthony是公认的智能捕获,RPA,BPM,BI和移动市场产品,解决方案和技术的思想领袖和主要创新者。

ABBYY 是人工智能(Al)技术的创新者和领导者,包括 机器学习自然语言处理 可以帮助组织更好地理解和推动数据中的上下文和结果。该公司设定了一个目标,即通过满足对AI产品和解决方案的不断增长的需求来发展和巩固其领导地位。

ABBYY多年来一直在开发语义和AI技术。来自200多个国家和地区的成千上万的组织选择了ABBYY解决方案,该解决方案通过捕获任何格式的信息将文档转换为业务价值。这些解决方案可帮助各行各业的组织提高收入,改善流程,降低风险并提高竞争优势。

您最初对AI感兴趣的是什么?

我在90年代开始对AI感兴趣。在我的角色中,我们正在利用 支持向量机,神经网络和机器学习引擎来创建提取和分类模型。当时,它不是AI。但是,我们正在利用AI来解决围绕数据和文档驱动流程的问题,例如有效,准确地从文档中提取,分类和数字化数据等问题。从我职业生涯的早期开始,我就知道AI在将非结构化内容转换为可操作的信息方面可以发挥关键作用。现在,人工智能不再被视为一种未来技术,而已成为我们日常生活中不可或缺的一部分-无论是在企业内部还是消费者。它已经变得多产。在ABBYY,我们利用AI帮助解决当今一些最紧迫的挑战。人工智能和相关技术,包括机器学习,自然语言处理,神经网络和OCR,有助于推动我们的解决方案的发展,使企业能够更好地了解其流程以及为流程加油的内容。

 

您目前是ABBYY的首席创新官。该职位的职责是什么? 

作为ABBYY的首席创新官,我负责与利用机器学习的各种AI计划相关的总体愿景,战略和方向, 机器人过程自动化 (RPA),自然语言处理和文本分析,以识别可改善业务成果的流程和数据见解。

作为首席信息官,我负责监督我们产品创新的方向,并确定适合集成到我们产品组合中的外部技术。我发起了导致收购TimelinePI的讨论,现在 ABBYY时间轴,是市场上唯一的端到端过程智能平台。我们的新产品使ABBYY能够提供更强大和动态的解决方案,以优化业务运行的流程以及这些流程中的数据。我们为各行各业的企业提供解决方案,以加快数字化转型计划并释放为客户提供价值的新机会。

我还指导了研究的战略重点&开发和产品创新团队。以下是我们对创新的成功愿景:

  • 简化版:使我们所做的一切都尽可能容易地部署,使用和维护。
  • :在基于云的SaaS模型中利用对我们功能不断增长的需求。
  • 人工智能:依靠我们在语言学和机器学习方面的传统专业知识,以确保我们在过程自动化市场中的内容分析,自动化以及机器学习的应用相关方面发挥领导作用。
  • 流动性:请确保我们拥有同类最佳的设备和零占用空间的移动捕获功能。

 

ABBYY使用AI技术为使用智能捕获的企业解决与文档相关的问题。您能否引导我们了解用于这些应用程序的不同机器学习技术?

ABBYY利用多种支持AI的技术来解决企业面临的与文档和流程相关的挑战。更具体地说,我们与 计算机视觉,神经网络,机器学习,自然语言处理和认知技能。我们通过以下方式利用这些技术:

计算机视觉:用于从图像(包括扫描的文档)中提取,分析和理解信息。

神经网络:在我们的捕获解决方案中加以利用,以增强分类和提取技术的准确性。我们还在OCR产品中利用先进的神经网络技术来提高OCR技术的准确性和耐受性。

机器学习:使软件可以“学习”和改进,从而提高准确性和性能。在涉及捕获文档然后使用RPA进行处理的工作流中,机器学习可以从多种文档变体中学习。

自然语言处理:使软件能够围绕非结构化内容(例如合同,电子邮件和其他自由格式的通讯等完全非结构化的文档)读取,解释和创建可操作的结构化数据。

认知能力:在特定的时间和成本范围内以确定的结果执行给定任务的能力。我们产品中的示例包括提取数据和对文档进行分类。

 

ABBYY数字智能解决方案可帮助组织加速其数字化转型。您如何定义数字智能,如何利用RPA,以及如何将其引入客户?

数字智能意味着对组织的运营进行有价值的,但往往是难以获得的见解,以实现真正的业务转型。通过访问有关其流程当前工作方式以及为流程加油的内容的实时数据,Digital Intelligence可以使企业在最重要的方面产生巨大的影响:客户体验,竞争优势,可见性和合规性。

我们正在为客户提供有关数字智能如何通过解决非结构化和半结构化数据(如发票,索赔,提货单,医疗表格等)中所面临的挑战来加速其数字化转型项目的教育。客户专注于实施自动化项目的企业可以利用Content Intelligence解决方案来提取,分类和验证文档,从而从其数据中生成有价值的可行业务见解。

数字智能的另一个组成部分是帮助客户解决与过程相关的挑战。特别是在使用RPA方面,通常缺乏对整个端到端流程的可见性,因此无法考虑流程中的人工工作流程步骤以及它们所依据的文档。通过使用Process Intelligence了解整个流程,他们可以对自动化内容,如何进行度量以及如何监视生产中的整个流程做出更好的决策。

我们通过构成我们的数字智能平台的特定解决方案向客户介绍此概念。内容智能使RPA数字工作者可以将非结构化内容转换为有意义的信息。流程智能可提供对流程及其实时执行情况的完全可见性。

 

有哪些不同类型的 非结构化数据 您目前可以使用的工具?

我们几乎可以将任何类型的非结构化内容转换,从简单形式到复杂和自由形式的文档。发票,抵押贷款申请,装船单据,索赔表,收据和运单是我们客户中的常见用例。许多组织使用我们的内容智能解决方案,例如 FlexiCapture,以改变其应付帐款业务,使公司减少与繁琐和重复的行政任务相关的时间和成本,同时还释放宝贵的人力资源,以专注于高价值的关键任务。

 

哪种类型的企业最能从ABBYY提供的解决方案中受益?

各种规模,行业和地区市场的企业都可以从ABBYY的数字智能解决方案中受益。特别是,非常注重流程和文档驱动的组织可以从我们的平台中受益匪浅。保险,银行和金融服务,物流和医疗保健行业的业务经历了我们解决方案的显着转变。

对于金融服务机构而言,有效地提取和处理内容可以增强应用程序和入门操作,还可以启用移动功能,这对于保持竞争力越来越重要。借助Content Intelligence,银行几乎可以在任何设备上轻松捕获客户提交的文件,包括水电费,工资单,W-2表格。

在保险业中,Digital Intelligence可以通过从索赔文档中识别,提取和分类数据,然后将这些数据转换为可馈入其他系统(例如RPA)的信息,来显着改善索赔流程。

数字智能是一种跨行业的解决方案。它使各方面的企业能够改善其流程并从其数据中产生价值,从而帮助企业提高运营效率并提高整体利润率。

 

您能否举例说明客户如何从ABBYY提供的数字智能解决方案中受益?

我想到了一些有关转型的最新例子 应付账款和索偿。一家价值数十亿美元的医疗用品制造商和分销商的销售额同比增长两位数。它使用带有RPA的ABBYY解决方案来自动化其2,000张/天的发票,并在生产率和成本效率方面取得了显著成果。同样,保险公司将其超过150,000的年度索赔处理数字化。从索赔设置到发票明晰,它获得了5,000多个小时的生产率收益。

另一个例子是一家拥有数十亿美元的全球物流公司,该公司面临着人工发票处理的高度挑战。每年都有数十个人处理来自124个不同供应商的数十万张发票。当它最初考虑RPA进行众多财务活动时,由于半结构化文档的复杂性,它放弃了发票处理。它使用我们的解决方案来提取,分类和验证发票数据,其中包括用于进行发票培训的机器学习。如果存在无法匹配的数据,则发票会交给工作人员进行验证,但是会突出显示需要检查的点,以最大程度地减少工作量。然后使用RPA软件机器人在ERP系统中处理发票。结果,它的应付账款现在是完全自动化的,并且能够在很短的时间内处理成千上万的发票,并且错误率大大降低。

 

ABBYY提供的其他一些有趣的机器学习支持的应用程序是什么?

机器学习是我们内容智能解决方案的核心。机器学习为我们训练分类和提取技术提供了动力。我们在FlexiCapture解决方案中利用了该技术,以从文档(甚至是复杂或自由格式的文档)中获取,处理和验证数据,然后将这些数据输入业务应用程序,包括BPM和RPA。利用机器学习,我们能够以真正先进的方式转变以内容为中心的流程。

 

您还有其他要分享的有关ABBYY的信息吗?

毋庸置疑,这是不确定的和前所未有的时代。 ABBYY完全致力于帮助企业应对这些挑战。企业拥有及时做出明智决策的能力比以往任何时候都更为重要。有大量数据传入,并且可能会令人不知所措。我们致力于确保组织具备交付成果和帮助客户所需的技术。

我真的很高兴了解您的工作,对于任何想了解更多信息的人,请访问 ABBYY

安东尼·塔迪夫(Antoine Tardif)是 Futurist 他对AI和机器人技术的未来充满热情。他是 BlockVentures.com并已投资了50多个AI和区块链项目。他是的联合创始人 Securities.io 一个专注于数字证券的新闻网站,是unite.AI的创始合伙人。他也是 福布斯技术委员会。