Anthony Macciola, Chief Innovation Officer i ABBYY – Intervju-serie

Anthony er anerkjent som en tankeleder og primær innovator av produkter, løsninger og teknologier for intelligente fangst, RPA, BPM, BI og mobile markeder.

ABBYY er en innovator og leder i kunstig intelligens (AI) teknologi, inkludert maskinlæring og naturlig språkbehandling, som hjelper organisasjoner å forstå og drive kontekst og resultater fra deres data. Selskapet setter et mål om å vokse og styrke sin ledelse ved å tilfredsstille den stadig økende etterspørselen etter AI-aktiverede produkter og løsninger.

ABBYY har utviklet semantiske og AI-teknologier i mange år. Tusenvis av organisasjoner fra over 200 land og regioner har valgt ABBYY-løsninger som transformerer dokumenter til forretningsverdi ved å fange informasjon i enhver format. Disse løsningene hjelper organisasjoner i ulike industrier å øke inntekten, forbedre prosessene, minimere risiko og drive konkurransefordel.

Hva var det som først interesserte deg for AI?

Jeg ble først interessert i AI på 90-tallet. I min rolle, brukte vi støttevektormaskiner, neurale nettverk og maskinlæringsmotorer til å skape utvinning- og klassifiseringsmodeller. På den tiden, ble det ikke kalt AI. Men vi brukte AI til å løse problemer omkring data og dokumentbaserte prosesser, problemer som effektivt og nøyaktig utvinning, klassifisering og digitalisering av data fra dokumenter. Fra meget tidlig i min karriere, har jeg visst at AI kan spille en nøkkelrolle i å transformere ustrukturert innhold til handlebare opplysninger. Nå, er AI ikke lenger sett på som en fremtidsrettet teknologi, men en essensiell del av vår daglige liv – både innenfor bedriftene og som forbrukere. Det har blitt prolifert. I ABBYY, bruker vi AI til å hjelpe med å løse noen av dagens mest presserende utfordringer. AI og relaterte teknologier, inkludert maskinlæring, naturlig språkbehandling, neurale nettverk og OCR, hjelper med å drive våre løsninger som muliggjør at bedrifter kan få en bedre forståelse av sine prosesser og innholdet som driver dem.

Du er nå Chief Innovation Officer i ABBYY. Hva er noen av ansvarsområdene i denne stillingen? 

I min rolle som Chief Innovation Officer for ABBYY, er jeg ansvarlig for vår overordnede visjon, strategi og retning i forhold til ulike AI-initiativer som bruker maskinlæring, robotprosesseringsautomatisering (RPA), naturlig språkbehandling og tekstanalyse til å identifisere prosess- og datainnsikt som forbedrer forretningsresultater.

Som CIO, er jeg ansvarlig for å overvåke retningen av våre produktinnovasjoner, samt å identifisere utenfor teknologier som er en passende integrasjon i vårt portefølje. Jeg initierte diskusjonene som ledet til oppkjøpet av TimelinePI, nå ABBYY Timeline, det eneste end-to-end prosessintelligensplattformen på markedet. Vårt nye tilbud muliggjør at ABBYY kan tilby en enda mer robust og dynamisk løsning for å optimalisere prosessene en bedrift kjører på og dataene innenfor disse prosessene. Vi tilbyr bedrifter på tvers av ulike industrier løsninger for å akselerere digital transformasjonsprosjekter og låse opp nye muligheter for å tilby verdi til sine kunder.

Jeg veileder også de strategiske prioriteringene for Forskning og Utvikling og Produktinnovasjonsteamene. Min visjon for suksess med hensyn til våre innovasjoner er guidet av følgende prinsipper:

• Forenkling: gjøre alt vi gjør så enkelt som mulig å distribuere, forbruke og vedlikeholde.
• Cloud: utnytte den økende etterspørselen etter våre kapasiteter innenfor en cloud-basert SaaS-modell.
• Kunstig Intelligens: bygge på vår legacy-ekspertise i lingvistikk og maskinlæring for å sikre at vi tar en ledende rolle i forhold til innholdsanalyse, automatisering og anvendelse av maskinlæring innen prosessautomatiseringsmarkedet.
• Mobilitet: sikre at vi har beste mobile fangstkapasiteter på enhet og null fotavtrykk.

ABBYY bruker AI-teknologier til å løse dokumentrelaterte problemer for bedrifter ved hjelp av intelligent fangst. Kan du gå gjennom de ulike maskinlærings-teknologiene som brukes for disse anvendelsene?

ABBYY utnytter flere AI-aktiverende teknologier til å løse dokumentrelaterte og prosessrelaterte utfordringer for bedrifter. Mer spesifikt, arbeider vi med datamaskinsyn, neurale nettverk, maskinlæring, naturlig språkbehandling og kognitive ferdigheter. Vi utnytter disse teknologiene på følgende måter:

Datamaskinsyn: brukt til å utvinne, analysere og forstå informasjon fra bilder, inkludert skannede dokumenter.

Neurale nettverk: brukt innenfor våre fangstløsninger til å styrke nøyaktigheten av vår klassifiserings- og utvinnings-teknologi. Vi bruker også avanserte neurale nettverksteknikker innenfor våre OCR-tilbud til å forbedre nøyaktigheten og toleransen av vår OCR-teknologi.

Maskinlæring: muliggjør at programvaren kan “lære” og forbedre, hvilket øker nøyaktigheten og ytelsen. I en arbeidsflyt som innebærer fangst av dokumenter og deretter prosessering med RPA, kan maskinlæring lære fra flere variasjoner av dokumenter.

Naturlig språkbehandling: muliggjør at programvaren kan lese, tolke og skape handlebare og strukturerte data omkring ustrukturert innhold, som helt ustrukturerte dokumenter som kontrakter, e-poster og andre frie kommunikasjoner.

Kognitiv ferdighet: evnen til å utføre en gitt oppgave med bestemte resultater innenfor en bestemt tid og kostnad. Eksempler innenfor våre produkter inkluderer utvinning av data og klassifisering av dokumenter.

ABBYYs digitale intelligensløsninger hjelper organisasjoner å akselerere sin digitale transformasjon. Hvordan definerer du digitale intelligens, hvordan utnytter den RPA, og hvordan introduserer du dette til kunder?

Digitale intelligens betyr å oppnå verdifull, men ofte vanskelig å oppnå, innsikt i en organisasjons drift som muliggjør virkelig forretningstransformasjon. Med tilgang til sanntidsdata om hvordan deres prosesser fungerer og innholdet som driver dem, muliggjør digitale intelligens at bedrifter kan ha en stor innvirkning der det betyr mest: kundeopplevelse, konkurransefordel, synlighet og overholdelse.

Vi utdanner våre kunder om hvordan digitale intelligens kan akselerere deres digitale transformasjonsprosjekter ved å løse utfordringene de har med ustrukturert og semistrukturert data som er låst i dokumenter som fakturaer, krav, varebrev, medisinske skjemaer osv. Kunder som fokuserer på å implementere automatiseringsprosjekter, kan utnytte innholdsanalyse-løsninger til å utvinne, klassifisere og validere dokumenter for å generere verdifull og handlebar forretningsinnsikt fra deres data.

En annen komponent av digitale intelligens er å hjelpe kunder med å løse deres prosessrelaterte utfordringer. Spesifikt i forhold til å bruke RPA, er det ofte en mangel på synlighet av den fullstendige prosessen og derfor en feil til å vurdere de menneskelige arbeidsflyt-trinnene i prosessen og dokumentene de arbeider med. Ved å forstå den fullstendige prosessen med prosessintelligens, kan de ta bedre beslutninger om hva som skal automatiseres, hvordan det skal måles og hvordan hele prosessen skal overvåkes i produksjon.

Vi introduserer dette konseptet til kunder gjennom de spesifikke løsningene som utgjør vår digitale intelligensplattform. Innholdsanalyse muliggjør at RPA-digitalarbeidere kan omdanne ustrukturert innhold til meningsfull informasjon. Prosessintelligens gir fullstendig synlighet inn i prosesser og hvordan de fungerer i sanntid.

Hva er de ulike typene ustrukturert data som du kan arbeide med?

Vi transformerer nesten alle typer ustrukturert innhold, fra enkle skjemaer til komplekse og frie dokumenter. Fakturaer, hypothekansøkningsdokumenter, oppstarts-dokumenter, kravdokumenter, kvitteringer og varebrev er vanlige anvendelsesområder blant våre kunder. Mange organisasjoner bruker våre innholdsanalyse-løsninger, som FlexiCapture, til å transformere sine kontorprosesser, og muliggjør at selskaper kan redusere tiden og kostnadene forbundet med kjedelige og repetitive administrative oppgaver, samt frigjøre verdifulle personressurser til å fokusere på høyverdi, kritiske ansvar.

Hvilke typer bedrifter er best egnet til å dra nytte av løsningene som tilbys av ABBYY?

Bedrifter av alle størrelser, industrier og geografiske markeder kan dra nytte av ABBYYs digitale intelligensløsninger. Spesifikt, organisasjoner som er svært prosess-orienterte og dokument-drevne, ser betydelige fordeler fra vår plattform. Bedrifter innenfor forsikrings-, bank- og finanstjenestesektorene, logistikk og helsevesenet opplever merkbar transformasjon fra våre løsninger.

For finanstjenesteselskaper, kan utvinning og prosessering av innhold effektivt forbedre ansøknings- og oppstartsoperasjoner, samt muliggjøre mobile kapasiteter, som blir stadig viktigere for å forbli konkurransedyktige. Med innholdsanalyse, kan banker lett fange dokumenter som sendes av kunden – inkludert strømregninger, lønnskvitteringer, W-2-skjemaer – på nesten enhver enhet.

I forsikringsindustrien, kan digitale intelligensløsninger betydelig forbedre kravprosesser ved å identifisere, utvinne og klassifisere data fra kravdokumenter, og deretter omdanne disse dataene til informasjon som kan fanges inn i andre systemer, som RPA.

Digitale intelligens er en tverrindustriell løsning. Den muliggjør at bedrifter av alle sammensetninger kan forbedre sine prosesser og generere verdi fra sine data, og hjelper bedrifter å øke operasjonelle effektiviteter og forbedre sine totale fortjenester.

Kan du gi noen eksempler på hvordan kunder kan dra nytte av de digitale intelligensløsningene som tilbys av ABBYY?

Flere nylige eksempler kommer i mente i forbindelse med å transformere kontorprosesser og krav. En milliarddollarprodusent og distributør av medisinske forsyninger opplevde dobbeltsifret salgsvekst år for år. De brukte ABBYY-løsninger med RPA til å automatisere sine 2 000/dag fakturaer og oppnådde betydelige resultater i produktivitet og kostnadseffektivitet. Liksom et forsikringsselskap digitaliserte sine 150 000+ årlige kravprosesser. Fra kravoppsett til fakturaklarhet oppnådde de over 5 000 timers produktivitetsfordeler.

Et annet eksempel er med et multibilliont globalt logistikk-selskap som hadde en høyt manuell fakturabehandling-utfordring. De hadde dusinvis av personer som behandlet hundredtusener av fakturaer fra 124 ulike leverandører årlig. Da de først vurderte RPA for sine tallrike finansielle aktiviteter, trakk de seg tilbake fra fakturabehandling på grunn av kompleksiteten av semistrukturerte dokumenter. De brukte våre løsninger til å utvinne, klassifisere og validere fakturadata, som inkluderte maskinlæring for kontinuerlig opplæring av fakturaer. Hvis det var data som ikke kunne matches, gikk fakturaene til en ansatt for verifisering, men punktene som trengte å sjekkes, ble tydelig fremhevet for å minimere innsatsen. Fakturaene ble deretter prosessert i ERP-systemet ved hjelp av RPA-programvare-boter. Som resultat, er deres kontorprosesser nå fullstendig automatisert og kan prosessere tusenvis av fakturaer på en brøkdel av tiden med betydelig færre feil.

Hva er noen av de andre interessante maskinlærings-drevne anvendelsene som tilbys av ABBYY?

Maskinlæring er hjertet av våre innholdsanalyse-løsninger. ML driver hvordan vi trener vår klassifiserings- og utvinnings-teknologi. Vi utnytter denne teknologien i vår FlexiCapture-løsning til å skaffe, prosessere og validere data fra dokumenter – selv komplekse eller frie dokumenter – og deretter fange denne dataen inn i forretningsapplikasjoner, inkludert BPM og RPA. Ved å utnytte maskinlæring, er vi i stand til å transformere innholdssentriske prosesser på en virkelig avansert måte.

Er det noe annet du ønsker å dele om ABBYY?

Det er selvforklart at disse er usikre og utenforlige tider. ABBYY er fullstendig engasjert i å hjelpe bedrifter å navigere disse utfordrende omstendighetene. Det er mer viktig enn noen gang at bedrifter har det de trenger for å ta rette, intelligente beslutninger. Det er mye data som kommer inn, og det kan være overveldende. Vi er engasjert i å sikre at organisasjoner er utstyrt med de teknologiene de trenger for å levere resultater og hjelpe kunder. Jeg nøt virkelig å lære om ditt arbeid, og for alle som ønsker å lære mer, vennligst besøk ABBYY.