OpenAI पर अनुबंधों को खोज योग्य डेटा में परिवर्तित करना
OpenAI ने एक प्रणाली का निर्माण किया जो असंगठित अनुबंधों को संरचित, खोज योग्य डेटा में परिवर्तित करता है। दस्तावेज़ प्रसंस्करण, large language models और JSON की तरह संरचित आउटपुट का उपयोग करते हुए, यह प्रभावी तिथियों, भुगतान शर्तों और घंटों के बजाय सेकंड में दायित्व कैप्स जैसे क्षेत्रों को निकालता है। मानव समीक्षा परिणामों को मान्य करती है, सटीकता और विश्वास में सुधार करती है। इसका नतीजा कानूनी, खरीद और बिक्री टीमों के लिए तेजी से सौदा चक्र और बेहतर वर्कफ़्लो होता है जो बड़े पैमाने पर दस्तावेजों को संभालते हैं।
मेटा विवरणः जानें कि OpenAI ने एक ऐसी प्रणाली कैसे बनाई जो अनुबंध डेटा को जल्दी से निकालती है, टर्नअराउंड समय में कटौती करती है और टीमों को महत्वपूर्ण विवरण तेजी से खोजने में मदद करती है।
टैगः OpenAI , अनुबंध विश्लेषण, दस्तावेज़ निष्कर्षण
विशेष रुप से प्रदर्शित छवि: (अंग्रेज़ी में) ">"</string> कागज के दस्तावेजों का एक अनुकूल अमूर्त चित्रण जो चमकते डिजिटल हब में बहता है, तीरों और फ्लोटिंग डेटा चिप्स के साथ, नरम नीले रंग और गर्म नारंगी में प्रस्तुत किया गया।
अनुबंध की समीक्षा धीमी क्यों होती है, और यह इसे कैसे बदलती है
यदि आप कानूनी, खरीद, बिक्री संचालन या वित्त में काम करते हैं, तो आप जानते हैं कि अनुबंधों से जानकारी निकालना कितना दर्दनाक हो सकता है। चाहे आपको भुगतान की शर्तें, नवीनीकरण तिथियां, देयता कैप्स, या प्रतिपक्ष का नाम चाहिए, पारंपरिक प्रक्रिया आमतौर पर लंबी पीडीएफ फाइल खोलने, पृष्ठ के बाद पेज स्किम करने और विवरण को स्प्रेडशीट में हाथ से टाइप करने का मतलब होता है। यह थकाऊ है, इसमें त्रुटि होती है, और यह वास्तविक निर्णय लेने की ओर जाने वाले घंटे खाती है।
OpenAI ने लोगों के कंधों से उस बोझ को हटाने के लिए डिज़ाइन की गई एक प्रणाली का निर्माण किया। लक्ष्य सरल हैः अनुबंधों से संरचित डेटा जल्दी और मज़बूती से निकालें, ताकि टीमें हर दस्तावेज़ पंक्ति-दर-पंक्ति पढ़ने के बिना उन्हें आवश्यक विवरण प्राप्त कर सकें। परिणाम तेजी से टर्नअराउंड समय है और विशिष्ट खंडों और आंकड़ों तक आसान पहुंच है जो मायने रखते हैं।
इस लेख में बताया गया है कि ऐसी प्रणाली क्या करती है, यह उच्च स्तर पर कैसे काम करती है और बड़े पैमाने पर दस्तावेजों को संभालने वाली टीमों के लिए इसका क्या अर्थ है।
सिस्टम वास्तव में क्या करता है
अपने मूल में, सिस्टम असंरचित दस्तावेजों को लेता है, आमतौर पर PDF या वर्ड फ़ाइलों जैसे प्रारूपों में अनुबंध करता है और उन्हें संरचित डेटा में बदल देता है। इसे एक अनुवाद चरण के रूप में सोचेंः दर्जनों पृष्ठों में बिखरे हुए गद्य के बजाय, आपको "प्रभावी तिथि", "अनुबंध मूल्य", "समाप्ति सूचना अवधि" और "सत्तारूढ़ कानून" जैसे स्वच्छ फ़ील्ड मिलते हैं, प्रत्येक पाठ से निकाले गए सही उत्तर के साथ भरा जाता है।
यह महत्वपूर्ण है क्योंकि अनुबंधों के बारे में अधिकांश व्यावसायिक प्रश्न क्षेत्र-आकार वाले होते हैं। एक बिक्री टीम जानना चाहती है कि समझौते कब नवीनीकृत होंगे। एक खरीद टीम भुगतान शेड्यूल चाहता है। कानूनी असामान्य देयता भाषा को चिह्नित करना चाहता है. एक संरचित निष्कर्षण प्रणाली इन सभी का उत्तर उसी अंतर्निहित प्रक्रिया से देती है, जिसका अर्थ है कि एक वर्कफ़्लो कई टीमों की सेवा कर सकता है।
गति हेडलाइन लाभ है. जब निष्कर्षण सेकंड या मिनट के बजाय घंटों में होता है, तो टर्नअराउंड समय तेजी से गिर जाता है। एक अनुरोध जिसे कभी वकील या विश्लेषक को दोपहर तक ब्लॉक करने की आवश्यकता होती थी उसे लगभग मांग पर संभाला जा सकता है।
यह कैसे काम करता है, सादे भाषा में
प्रणाली आधुनिक एआई से कुछ परिचित अवयवों को जोड़ती हैः
- दस्तावेज़ प्रसंस्करण। अनुबंध फ़ाइल को पाठ में परिवर्तित किया जाता है जिसे मॉडल पढ़ सकता है, लेआउट, तालिकाओं और स्कैन किए गए पृष्ठों के साथ-साथ।
- सामग्री को समझना। large language model पाठ को पढ़ता है और पहचान करता है कि प्रासंगिक जानकारी कहां रहती है, भले ही यह असामान्य तरीकों से वाक्यांशित हो। एक खंड नवीनीकरण की तारीख को "वार्षिकोत्सव तिथि" कह सकता है या भुगतान शर्तों को शेड्यूल में दफन कर सकता है; मॉडल अभी भी इसे ढूंढ सकता है।
- संरचित आउटपुट। सिस्टम उत्तरों को एक परिभाषित प्रारूप में लौटाता है, जैसे कि JSON , इसलिए स्प्रेडशीट, डेटाबेस या वर्कफ़्लो software जैसे डाउनस्ट्रीम उपकरण सीधे उनका उपयोग कर सकते हैं।
- समीक्षा और सत्यापन। अच्छे कार्यान्वयन में एक मानव जांच बिंदु शामिल है, जो किसी व्यक्ति को खरोंच से शुरू करने के बजाय निकाले गए मूल्यों की त्वरित पुष्टि करता है। यह सटीकता उच्च रखता है और आउटपुट पर विश्वास बनाता है।
अंतिम बिंदु पर जोर देने लायक है. स्वचालित निष्कर्षण मनुष्यों को लूप से नहीं हटाता; यह उनकी भूमिका बदल देता है। सूचना के लिए शिकार करने के बजाय, लोग इसे सत्यापित करते हैं। यह एक बहुत तेज कार्य है, और यह विशेषज्ञों को अनुबंध या खंडों पर अपना ध्यान केंद्रित करता है जिन्हें वास्तव में निर्णय की आवश्यकता होती है।
तेजी से टर्नअराउंड होने पर टीमों को क्या लाभ होता है
टर्नअराउंड समय को कम करना कोई सुविधा नहीं है। यह एक संगठन में काम के प्रवाह को कैसे बदलता हैः
- तेजी से सौदा चक्र। जब बिक्री और कानूनी प्रमुख शर्तों को तुरंत खींच सकते हैं, तो बातचीत तेजी से चलती है और कम सौदे दस्तावेज़ की समीक्षा के लिए इंतजार कर रहे हैं।
- बेहतर दृश्यता। टीमें अपने अनुबंध पोर्टफोलियो के खोज योग्य रिकॉर्ड बना सकती हैं, जिससे फ़ोल्डरों को खोदने के बिना "इस तिमाही में कौन से समझौते नवीनीकृत होते हैं?" जैसे सवालों का जवाब देना आसान हो जाता है।
- कम चूक विवरण। समय के दबाव में मैन्युअल निष्कर्षण कॉपी-पेस्ट त्रुटियों का कारण बनता है। स्वचालित प्रणालियाँ सौवें दस्तावेज़ पर पहले की तरह ही ध्यान देती हैं।
- प्रति दस्तावेज़ कम लागत। जब विश्लेषक के घंटों में बाधा होती है, तो दस्तावेज़ की मात्रा को बढ़ाने से लागत बढ़ जाती है। स्वचालन उस वक्र को समतल करता है।
व्यावहारिक परिणाम यह है कि विवरण टीमों को मांग पर सुलभ हो जाना चाहिए, बजाय दस्तावेजों के अंदर बंद करने की जो केवल कुछ लोगों के पास पढ़ने का समय है।
सोच-समझकर शुरुआत
इस प्रकार के दृष्टिकोण पर विचार करने वाले संगठनों के लिए, कुछ सिद्धांत मदद करते हैंः
- खेतों के एक अच्छी तरह से परिभाषित सेट के साथ शुरू करें। आपके सबसे सामान्य प्रश्नों को कवर करने वाले दस से बीस क्षेत्र एक बार में सब कुछ निकालने की कोशिश करने के बजाय बेहतर प्रारंभिक बिंदु हैं।
- पहले से ही एक मानव समीक्षा कदम रखें। आउटपुट का एक प्रतिशत नमूनाकरण आत्मविश्वास पैदा करता है और किनारों के मामलों को उजागर करता है।
- मन की गोपनीयता। अनुबंधों में संवेदनशील व्यावसायिक जानकारी होती है, इसलिए आपके संगठन की डेटा हैंडलिंग नीतियों और प्रदाता के साथ लागू समझौतों के अनुरूप सिस्टम का उपयोग करना आवश्यक है।
- आधार रेखा को मापें. ध्यान दें कि आज मैनुअल रिव्यू में कितना समय लगता है, ताकि आप सिस्टम लागू होने के बाद वास्तविक सुधार देख सकें।
बड़ी तस्वीर
अनुबंध निष्कर्षण पर OpenAI का काम एक व्यापक बदलाव को दर्शाता है: भाषा मॉडल चैट विंडो में सवालों के जवाब देने से व्यापार प्रक्रियाओं के भीतर संरचित, परिचालन कार्य करने के लिए आगे बढ़ रहे हैं। अनुबंध स्वाभाविक रूप से फिट होते हैं क्योंकि वे लंबे, सूत्रिक और जानकारी से भरे हुए हैं जिन्हें अन्य प्रणालियों में जाने की आवश्यकता होती है।
दस्तावेजों में डूबने वाली टीमों के लिए, संदेश उत्साहजनक है। असंगठित पाठ को उपयोग करने योग्य, संरचित डेटा में बदलने की तकनीक तेजी से परिपक्व हो रही है, और इसे अपनाने वाले संगठन पा रहे हैं कि तेज़ टर्नअराउंड एकमात्र लाभ नहीं है। उन्हें क्लीनर रिकॉर्ड भी मिलते हैं, खुशहाल टीमें, और निर्णय-भारी काम के लिए अधिक समय जो मशीनें नहीं कर सकतीं।
यदि आपका संगठन अभी भी अनुबंध विवरणों को हाथ से निकालता है, तो यह पता लगाने लायक है कि स्वचालित निष्कर्षण आपको क्या बचा सकता है, एक एकल अनुबंध प्रकार पर छोटे पायलट के साथ शुरू करना।
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