妙用 Azure 認知搜尋技術，物流公司大省 400 萬美元成本

根據研究機構 Forrester Research 報告，全球多達 54% 資訊工作者，經常礙於費時搜尋訊息、見解與答案，屢屢打斷工作節奏；追根究底，只因現實世界的數據相當紊亂，時常跨越文字檔、PDF 文件、圖像、資料庫等等眾多媒體類型且不斷變化，單憑基於關鍵字的傳統搜尋引擎，確實無法快速擷取知識價值。

因此企業急需引進新一代的認知搜尋與知識探索解決方案，藉由自然語言處理（NLP）、機器學習等人工智慧（AI）技術，從眾多數據源當中擷取、理解、組織與查詢所需內容。為此微軟以 AI 技術為架構打造 Azure 搜尋服務，並在其中提供「認知搜尋」（Cognitive Search）解決方案，內建 NLP、圖像處理等多項認知技能，且允許用戶量身自製專屬技能，搭配成為技能組合，藉以建構索引管線（Indexing Pipeline），針對存放於 Azure Blob 儲存體、Azure 表格儲存體、Azure SQL Database 或 Azure Cosmos DB 等來源的各式文件，擷取其中的見解與結構化資訊，為原始資料豐富化（Enrich）並帶入結構，最終編製索引，方便用戶進行全文檢索，享有資料探索的全新體驗。

改以 AI 審查合約，工時從 36 萬小時急降為數秒

AI 為當今的熱門顯學，它之所以深具價值，在於能將資料化為行動，先將資料轉變為有價值的見解，分析這些見解以進行預測，再根據預測來採取行動，最終藉由行動而實現商業利益。

因此無庸置疑，立基於 AI 的認知搜尋應用，將是協助各行各業敲開致勝致富大門的利器，相關成功案例，正在不斷地累積。

譬如在運輸業領域，荷蘭的鹿特丹港為歐洲最大港口，每年貨物吞吐量達 4,415 億公噸，而一家以鹿特丹港為營業重心的物流公司，每天需手動處理發票、訂單與貨物清單等數千份 PDF 文件；之所以仰賴人工處理，實在因為不同客戶的表單樣式差異過大，迫使該公司必須動員大量人力與冗長時間，才能藉由大量單據識別出產品、目的地等資訊。

因此物流公司急需建立高效率的自動化流程，於是在 Azure 上建立 Python 函式，搭配運用自然語言處理、隨機梯度下降法等技能，藉此解析 PDF 內容，得以有效確認文件類型，並擷取產品相關訊息(包括數量、價格、重量、目的地等)，準確度高達 97% 。經由這般轉變，該公司處理文件的時間大減 98% 、錯誤率降低 6%，每年因而節省 400 萬美元成本。

在金融業，應用案例也在不少數，比方說摩根大通(JPMorgan Chase)，從前每年透過律師、信貸人員審查平均 12,000 頁合約文件，共計耗費長達 36 萬小時，促使該公司決定以機器學習技術發展「COIN」合約分析軟體，成功將處理時間大幅縮減到短短幾秒鐘，成效極為驚人。由此可見，金融業除了可運用 AI，實現大家較常聽聞的反洗錢、生物辨識認證等應用外，其實增進工作效率方面，還有莫大的發展空間，例如透過認知搜尋技術加速契約文件處理，或者用於財報追蹤。

屬於資訊服務產業的 Icertis 軟體公司，一向專注建構全球合約管理平臺，並運用 Azure 的 AI 與認知搜尋技術，快速從各種型式儲存的大量資料中萃取價值，成功將靜態合約轉變為動態的戰略資產。

根據 Icertis 的觀察，以往許多企業面對大量 Office 檔案、SharePoint 檔案、圖表，及合約的 PDF 掃瞄檔案，往往無力處理；如今企業只需在 Icertis Contract Management 平臺創建合約，都會歷經光學字元辨識 (OCR) 程序，再進入一個因應合約管理而量身建立的 Icertis AI 技能管道，迅速識別合約所內含的條款類型，同時擷取續訂日期、採購價格等關鍵屬性，再將這些結果編製為索引，便於客戶針對合約進行複雜提問，譬如查看所有關於 GDPR 的合約條款，藉由前所未有的方式挖掘合約的價值與風險。

1/9 ~ 1/10 實境秀，認知搜尋技術大公開

另一個能夠彰顯認知搜尋效益的經典場景，在於2017年解密的「甘迺迪（JFK）」文件。有多達 500 餘萬來自聯邦調查局、中情局的檔案，皆是甘迺迪遇刺後相關的訪談、錄音、電報等資料，由於數據量體過於龐大，假使一個人想從頭到尾看完全部文件，估計得花上數十年時間；然而藉助微軟的認知搜尋技術，最快在短短幾分鐘內，即可消化大量內容，並依據使用者設定的洞察方向，萃取相關訊息並納入搜尋索引。

我們只需要將想解析的資料內容放上 Azure，便能透過幾下點擊，輕易運用內置在 Azure 搜索服務當中的認知技能，快速進行內容理解，從而展示相關訊息。以 JFK 文件為例，藉由 OCR 、電腦視覺及自定義實體鏈結（Entity Linking）等認知技能組合，即可快速註釋所有檔案，建立可搜尋的標籤索引，甚至根據所有實體鏈結製作為可視化地圖，清楚顯示每一個標籤與資料之間的關聯，幾分鐘內釐清兇嫌 Lee Harvey Oswald 與各種人事物之間的關係脈絡，而不需要花費數年、甚至數十年時間。

不管是 JFK 文件，或者是成千上萬頁的合約、工程計畫，都可藉由 AI 技能組合，輕鬆釋放其中的潛在價值，幫助各行各業大幅提升發現洞見的效率、準確性。

任何企業 IT 經理人或開發人員，若想進一步探索微軟認知搜尋解決方案的奧妙之處，可利用 1 月 9 日、10 日兩天上午時間，收看認知搜尋的 Live Show 。經由第一天課程，學員一方面可了解如何運用 Azure AI 技術，從非結構化資料中擷取洞察與知識，另一方面則可深入理解 Azure 認知搜尋的技術內涵，知道如何編程式來建立數據源、索引、索引器（Indexers）、技能組合、自定義技能組合。

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