AHRC 使用 AI 和機器學習在 SharePoint 上實施全自動 EDRMS

發表於 2021 年 10 月 8 日

概括

澳大利亞人權委員會（委員會）是澳大利亞的國家人權機構，是總檢察長職權範圍內促進和保護人權的獨立法定組織。雖然是一個小型機構，但 AHRC 在早期戰略採用新技術方面享有盛譽。近年來，AHRC 在遷移到 Microsoft Office 365 和 Azure 方面一直處於領先地位。 

根據澳大利亞國家檔案館 (NAA) 的資料，該委員會是澳大利亞政府當前記錄管理的思想領袖。通過與 RecordPoint 的企業合作，委員會利用 RecordPoint Records365 在 SharePoint 上實施了電子文檔和記錄管理系統 (EDRMS)，利用 RecordPoint 的人工智能和機器學習技術對記錄進行分類，而無需員工輸入。 

挑戰

在這個自 2019 年 2 月開始投入生產的新 EDRMS 解決方案之前，委員會淹沒在重複的海洋中，被嵌套的文件夾糾纏不清，並被丟失的文件所困擾。資金短缺和其他挑戰導致委員會無法實施可行的 EDRMS 解決方案。 

在研究選項時，由首席信息官 Ron McLay 和信息經理 Ryan McConville 領導的委員會將財政部的研究納入傳統 EDRMS 的失敗中。特別是，該報告建議記錄管理應該是自動化的，而不是公務員的手動任務。受該報告的啟發，委員會著手使用人工智能 (AI) 和機器學習實施全自動 EDRMS。這將構成 RADICAL - 記錄和文檔創新與捕獲 - 人工學習的基礎。 

採用 AI 的 EDRMS 實施解決了運行有效 EDRMS 時面臨的關鍵問題。人工智能減少了人為錯誤的範圍，同時增加了記錄分類的數量、準確性和一致性。簡單的用戶界面提高了用戶的使用率，員工將其視為有用的工具而不是負擔。 

委員會避免了 RecordPoint 和 SharePoint 的自定義和附加組件，而是專注於配置。代理機構遇到的一個常見問題是定制和使用第三方插件以適應現有或過時的業務流程。這通常會導致系統難以使用、效率低下且不可靠，並且難以升級，從而導致用戶的使用受到影響。 

利用 RecordPoint 和 SharePoint 的本機功能轉化為改進的業務流程。委員會還採用了簡單的導航，便於瀏覽記錄，並由 Records365 中強大的搜索功能提供支持。 RADICAL 解決方案自 2019 年 2 月開始投入生產，目前正準備在整個組織內部署 

戰略

按照 DTA 的建議，委員會的方法是“配置優於定制”，側重於以人為本的設計。就當前的需求和痛點向員工進行了廣泛的諮詢。在可能的情況下，保留了原生 Records365 和 SharePoint 功能，從而限制了對最終用戶培訓和繁重的變更管理的需求。 

在規劃 RADICAL 時，一個關鍵目標是從員工那裡移除記錄管理決策，讓他們專注於自己的核心工作。 RADICAL 需要提供“透明的記錄管理”並限制不准確或不一致分類的可能性。 

傳統上，分類過程是由記錄官員手動執行的。分類的手動元素可能很耗時，可能導致不准確，並且可能對工作人員造成乾擾。以前自動化記錄分類的方法使用基於元數據和保存位置對記錄進行分類的規則樹。但是，規則樹需要由經驗豐富的記錄人員構建和維護，並依賴最終用戶應用準確的元數據並保存到特定位置。 

在此過程中利用 AI 通過將最小規則樹與機器學習模型相結合來解決其中的許多問題。如果一條記錄不能按規則分類，機器學習模型會根據記錄的內容對該記錄進行分類。該系統無需維護複雜的規則樹、對元數據和記錄位置的依賴。 

RADICAL 項目團隊與 RecordPoint 的 AI 開發人員合作，創建了一個統計模型，可以根據 AFDA Express 和委員會的特定機構記錄處置權限對記錄進行分類。 

統計模型是通過採用一組已手動分類的記錄並應用自然語言處理技術將文檔內容規範化為向量來開發的。然後使用算法訓練模型。 

在初始訓練期之後，RADICAL 統計模型可以對單個記錄進行分類，準確度為 80%。委員會預計這種準確性會隨著時間的推移而提高。 RADICAL 還會在每次編輯記錄時重新分類，確保分類始終是最新的。 

儘管機器學習模型最初將與規則樹一起工作，但隨著模型準確性的提高，規則將逐漸被刪除，委員會將完全依靠機器學習來管理他們的公司記錄。 

實施階段涉及： 

  • 對現有系統和記錄持有進行詳細分析 
  • 開發新的信息治理框架和特定機構的記錄處置權限 
  • 制定和實施記錄遷移策略 
  • 與 RecordPoint AI 開發人員進行廣泛的協作和測試 
  • 開發和測試 Records365 管理的 SharePoint 平台 
  • 與專業變革管理促進者合作 
  • 培訓最終用戶並在上線時提供持續支持 
  • 實施商定的安全模型 
  • 獲得機構範圍內的系統批准，包括業務規則和機器學習算法的使用 
  • 訓練機器學習算法 
  • 實施和推廣該系統 

結果

由於大多數澳大利亞政府機構都有相同的記錄管理要求，委員會認為 RecordPoint 提供並被 RADICAL 使用的機器學習模型是“真正的遊戲規則改變者”，並將允許其他機構體驗同等的“效率、生產力和降低成本。委員會將自己視為政府在記錄管理中使用人工智能的開拓者，並很高興分享他們作為澳大利亞政府記錄管理當前思想領袖的經驗。 

RADICAL 為委員會提供了多種實實在在的好處，例如： 

  • 準確、一致和合規的自動化記錄管理 
  • 符合 DC2020 
  • 文檔版本控制，減少重複 
  • 加強協作和共享 
  • 簡化信息自由 (FOI) 請求的處理 
  • 面向高級管理人員的 Power BI 報告 
  • 減少員工花在記錄管理上的時間 
  • 有效和高效的記錄搜索和檢索 
  • 實時視頻轉錄 
  • 自動圖像編目 

RADICAL 通過以下方式對委員會及其利益相關者產生了積極影響： 

  • 實現“透明記錄管理”的目標 
  • 通過減少人為錯誤的範圍來提高信息管理實踐的準確性和合規性 
  • 通過改進搜索和檢索減少與響應 FOI 請求相關的時間和成本 
  • 逐步降低物理存儲成本，目前平均每年$17,000AUD 
  • 降低數字存儲成本 
  • 通過共享文檔庫和建立“默認開放”信息訪問政策來加強委員會業務部門之間的協作，其中對記錄的訪問僅限於保護個人隱私或敏感信息 
  • 通過電子工作流程、文檔版本控制和自動元數據標記改進業務流程 
  • 通過定期安排記錄處理，最大限度地減少潛在數據洩露的影響 

委員會的初步估計表明，使用 RADICAL 的員工的生產力至少提高了 5%。此外，算法捕獲和分類的準確性正在提高，據估計“它已經超過了我們手動分類的準確性”。 

最後，委員會展示了無需大量成本即可實施技術先進的解決方案。 “我們估計，傳統 EDRMS 的成本是 RADICAL 的 3 或 4 倍。”