Illustrazione di un trattamento che può essere adattato alla vostra organizzazione e ai vostri strumenti esistenti.
Nella maggior parte delle organizzazioni, i documenti si accumulano in alberature di cartelle, unità condivise o caselle di posta elettronica. Ogni collaboratore classifica i documenti secondo la propria logica, generando un'organizzazione eterogenea difficile da mantenere nel tempo.
I team devono regolarmente cercare contratti, rapporti o corrispondenza in un insieme crescente di file. Senza un sistema di classificazione coerente, questa ricerca diventa rapidamente dispendiosa in termini di tempo e alcuni documenti possono andare perduti definitivamente.
La crescita del volume documentale è una delle cause principali. Più un'organizzazione produce e riceve documenti, più la classificazione manuale diventa difficile da gestire. Ciò che funziona con poche centinaia di documenti diventa ingestibile con diverse migliaia.
Alcune attività impongono obblighi legali o normativi in materia di archiviazione. Senza un'indicizzazione affidabile, diventa complesso dimostrare la conformità o rispondere a una richiesta di accesso.
I modelli linguistici (LLM) e le tecniche di classificazione automatica consentono di analizzare il contenuto dei documenti per determinarne la natura, indipendentemente dal nome del file o dalla cartella di origine.
A differenza dei sistemi basati su regole fisse (estensione, parole chiave), l'IA può classificare documenti anche quando il loro contenuto non segue schemi prestabiliti. La combinazione con tecniche di analisi strutturale permette di riconoscere il tipo di documento da elementi come layout, vocabolario o sezioni tipiche.
Il sistema analizza ogni documento al momento del deposito, identificandone la natura e classificandolo secondo le regole definite dall'organizzazione.
Il documento viene poi indicizzato con metadati pertinenti e archiviato nell'alberatura appropriata. Il sistema può anche suggerire una classificazione lasciando la decisione finale all'utente.
La classificazione automatica dei documenti si applica a diverse situazioni:
La classificazione automatica richiede una fase di definizione della tassonomia e dei criteri di classificazione. La qualità dei risultati dipende dalla chiarezza delle categorie e dalla loro distinzione reciproca.
Le organizzazioni che implementano la classificazione automatica osservano diversi benefici:
Diversi componenti tecnici possono essere combinati:
D: Il sistema può distinguere un gran numero di tipi di documenti? R: Il numero di categorie dipende dalla diversità dei documenti e dalla precisione desiderata. Un sistema può essere configurato per distinguere da pochi tipi a diverse decine di categorie. Più le categorie sono distinte, più la classificazione è affidabile.
D: È necessario fornire documenti di esempio per configurare il sistema? R: Sì, la fase di analisi include lo studio di un campione rappresentativo dei documenti da classificare. Questo aiuta a definire le categorie pertinenti e a configurare le regole di classificazione.
D: Il sistema si adatta se compaiono nuovi tipi di documenti? R: La classificazione può essere arricchita nel tempo. Quando viene identificato un nuovo tipo di documento, le regole possono essere modificate per tenerne conto, sulla base di esempi rappresentativi.
D: I documenti vengono modificati o spostati? R: Il sistema può classificare una copia del documento nell'alberatura di destinazione, spostare il file originale o semplicemente indicizzare il documento nella sua posizione corrente.
Per approcci complementari, vedi: - Analisi documenti — per estrarre informazioni dai documenti classificati - Gestione documenti RH — per la classificazione specifica dei documenti HR - Elaborazione email — per lo smistamento automatico della posta elettronica - Estrazione dati — per arricchire i documenti classificati con dati strutturati
Ogni azienda ha i propri processi, vincoli e strumenti. Gli esempi presentati su questo sito servono a illustrare ciò che può essere ipotizzato in diversi contesti.
