Älykäs arkistointi ja automaattinen luokittelu

Esitys aiheesta: "Älykäs arkistointi ja automaattinen luokittelu"— Esityksen transkriptio:

1 Älykäs arkistointi ja automaattinen luokittelu
Tehosta toimistoasi - Hyödynnä digitalisoitumisen mahdollisuudet -seminaari ke klo 8.30 – 12.00 Hotel Arthur, Vuorikatu 19, Helsinki

2 Elinar Oy Sisällönhallintaratkaisut ja sosiaalinen sisällönhallinta
Monipuolinen osaaminen: Asiakkaan tarpeen analysointi ja ongelmien tehokas ratkaisu -> liiketoimintaosaaminen Teknologiaosaaminen IBM Premier Business Partner Perustettu 1994 Liikevaihto ,1 milj.euroa Toimialueet Pohjoismaat ja UK Sivuliikket Ruotsissa ja Norjassa Lisää tietoa

3 Science Fiction / Fantasy?
Älykäs luokittelu Science Fiction / Fantasy?

4 ”Tuo ei voi toimia” Ensimmäinen reaktio älykkääseen, oppivaan luokitteluun on tyrmistynyt epäusko Miten kone muka voisi luokitella asiakirjat edes melkein yhtä hyvin kuin ihminen? US Air Force on tutkinut asiaa Aamulla käyttäjä luokittelee asiakirjan 92 % oikein, iltapäivän lopussa tämä todennäköisyys on romahtanut 70 % tasolle. IBM Content Classification tuottaa 98 % oikeita luokittelutietoja 24/7 – ja mahdolliset virheet ovat systemaattisia

5 Nykytila: Arkistointi = kuluerä
Keräys Käyttö Arkistointi: “Pakollinen paha” Tulevan materiaalin määrä Huomattava kuluerä! Sisällönmäärän kasvu: Painolasti Kyvykkyys käyttää tietoa heikkenee & hakukoneet eivät ole ratkaisu ongelmaan. Sisältö / tieto Sisältö / tieto

6 Näin sen pitäisi olla: Rahasampo
Keräys Käyttö Älykäs luokittelu - Arkistoi oikean tiedon oikeaan paikkaan automaattisesti Sisältö / tieto Analytiikka - Tuottaa vastauksia mitä tiedämme tästä asiasta! - Mitä minun pitäisi tietää tästä?

7 Miten se voi muka toimia?
Järjestelmään luodaan tietämyskantoja (Knowledge Base, KB), jotka tuottavat oppimisen jälkeen ajan myötä tarkentuvaa luokittelutietoa KB muistuttaa sisäiseltä rakenteeltaan neuroverkkoa Aluksi KB pitää opettaa nykyisillä asiakirjoilla KB oppii jatkuvasti tarkemmaksi ja tarkemmaksi

8 IBM Content Classification Tekstin ”extraktointi”
Opetus Tietämyskannat KB 1 (esim. Asiakirja-tyyppi) XML Tekstin ”extraktointi” Säännöstö Asiakirjat Xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx Xxx KB2 2 (esim. Tiimi) Skannaus &OCR

9 Automaattinen luokittelu
IBM Content Classification tuottaa asiakirjoille tarvittavat metatiedot – automaattisesti Tukee yli 300 tiedostoformaattia Nopeuttaa asiakirjojen tuomista järjestelmään todella paljon, kun metatietojen tuottaminen automatisoidaan Voidaan käyttää sekä automaattisisissa (esim. XML –muotoisen sähköisen laskun luokitteluun) että interaktiivisissa (käyttäjää avustavissa) prosesseissa

10

11 Sähköisen arkiston ulottuvuus kuntalaisille (KOmPa-palvelu) Hakemukset tehdään palvelutarjottimen kautta, hakemus ja siihen liittyvät päätösasiakirjat palautuvat arkistoinnin yhteydessä palvelutarjottimeen. Palvelutarjottimella näytetään myös uudessa KOmPa palvelussa kaikki henkilön omistukset Lahdessa rekisteritietoineen (rakennus- ja kiinteistörekisteri) sekä niihin liittyvät dokumentit. KOmPa –palvelu on Lahtelaisten käytettävissä ilman kustannuksia. Omistustiedot päivittyvät automaattisesti rekisterien kautta joten käsin ylläpidettävää työtä ei ole.

12 Sähköisessä muodossa säilyttäminen kunnissa ja valtiolla
Kuntien ja valtion organisaatioiden pysyvästi säilytettävien asiakirja-aineistojen säilyttämistä ohjaa arkistolaitos. Pysyvästi, yksinomaan sähköisessä muodossa säilytettävistä aineistoista on säädetty SÄHKE2 –normi. SÄHKE2-normi on kansainvälisestikin edistyksellinen ohjeisto sähköiseen säilyttämiseen, joka pohjautuu osittain kansainväliseen MoReq2 standardiin. *Määräaikaisesti säilytettäviä aineistoja voidaan säilyttää sähköisesti ilman erillistä lupaa. Lahti oli ensimmäinen kunta, joka sai luvan sähköiseen säilyttämiseen vuonna 2013 vaikka lupaa on voinut hakea vuodesta 2009.

13 Lisää älyä arkistointiprosessiin
Teknisellä ja ympäristötoimialalla pilotoitiin syksyn 2012 aikana IBM:n Content Classification (älykäs luokittelija) modulia ja tulokset olivat hyviä. Älykkään luokittelijan avulla dokumenttien manuaalista luokittelutyötä voidaan automatisoida ja siten säästää resursseja muuhun tekemiseen. Luokittelija luokittelee dokumentin sen “sisällön” perusteella oikeaan asiaryhmään arkistorakenteessa. Toki käyttäjällä on viime kädessä aina mahdollisuus vaikuttaa mihin asiaryhmään dokumentti viedään. Älykästä luokittelijaa on muutaman yksikön osalta käytetty noin vuoden verran ja sen käyttöä tullaan laajentamaan, koska kokemukset siitä ovat olleet hyviä.

14 Sisällön keräys ARKISTO Tunnistus Luokittelu Sähköposti Posti Fax
SharePoint Sosiaalinen media CRM ERP (esim. SAP) ARKISTO Operatiiviset järjestelmät Liiketoimintaprosessit Asiakkaat Kumppanit Toimittajat

15 Tiedonohjaussuunnitelmat kaiken pohjana
Sähköinen arkistointi vain yksi osa prosessien sähköistämistä Jotta (SÄHKE2) mukaiseen sähköiseen arkistoon voidaan ottaa aineistoa säilytettäväksi, on tiedostojen oltava oikealla tavalla tuotettuja ja dokumentoituja. Suurin työ SÄHKE2 mukaisessa toiminnassa on laatia prosesseista oikeanlaiset tiedonohjaussuunnitelmat (tos/eAMS) ja testata toimiiko prosessit sähköisessä ympäristössä juuri niin kuin ne ovat tosseihin kuvattu (iterointia). Tiedonohjaussuunnitelmat on laadittava jokaisesta prosessista erikseen ja dokumenttienhallintajärjestelmä käyttää näitä ohjaustietoja dokumenttien luokittelussa. Tiedonohjaussuunnitelmissa kuvataan prosesseissa tuotettujen dokumenttien ohjausarvoja, kuten säilytysaikaa, julkisuutta, sisältääkö henkilötietoja ym. Lahdessa on laadittu kaikkiaan 900kpl tiedonohjaussuunnitelmia, ja se myös osaltaan kuvastaa prosessien ja toiminnan määrää.

16 Sähköiseen säilyttämiseen siirtymisen hyödyt
dokumenttien tuottaminen on laadukasta ja määrämuotoista työprosessit on yhtenäistyneet eli laatu prosessissa on noussut työn/toiminnanohjaus automatisoinut tiettyjä työvaiheita prosessit käsitellään sähköisesti eli hakemuksesta asiakirjojen lähetykseen kaikki vain sähköisessä muodossa. paperin tulostaminen vähentynyt, tämä on myös yksi tulosmittareista dokumenttien löydettävyys ja saatavuus parantunut huomattavasti

17 Lahden kaupunki ”Demo”

18 Lisätietoa Referenssi Lahden kaupunki Elinarin kirjoittamana.
Lahden kaupungin kirjoittama artikkeli ratkaisuun liittyen. (Paikkatiedon ammattilehti Positio sivu18.) Älykäs luokittelu. (Uunituore video YouTube ja Vimeo) Henri Nyberg / Sähköisen toimintaympäristön ja arkistoinnin suunnittelu ja käyttöönotto Lahden kaupungin kiinteistönmuodostuksessa

19 Elinar ECM IBM / FN Content Manager Archiving Scanning Document
Management Advanced Case Mgmt Advanced ECM IBM Case Manager Filenet BPF ECM Widgets -IBM Content Navigator -Document Manager IBM / FN Content Manager Archiving Scanning IBM Content Collector - Domino - Exchange - Files - Sharepoint - SAP - Production Imaging - Datacap Automated Classification IBM Classification Module Records Management Content Analytics Collaboration IBM Enterprise Records Lotus Quickr +ProjExec IBM Connections IBM Content Analytics

20 Kysymyksiä