Stéphan Donzé 엔터프라이즈 컨텐츠를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하는 클라우드 네이티브 문서 관리 플랫폼 인 Aodocs의 창립자이자 CEO입니다. 기본 스토리지로 제한된 레거시 시스템과 달리 aodocs 강력한 문서 제어와 워크 플로 자동화를 결합하여 비즈니스가 산업 전반에 걸쳐 복잡한 프로세스를 간소화 할 수 있습니다.
AODOCS는 판매 제안 및 청구 관리에서 엔지니어링 및 제조에 이르기까지 생성 AI를 사용하여 구조화되지 않은 문서에서 구조화 된 데이터를 규모로 추출합니다.
2012 년에 Aodocs를 시작하게 된 계기는 무엇입니까? 당시에 해결되지 않은 문서 관리에서 본 특정 문제가 있었습니까?
그것은 Google이 개척 한 B2C (Business-to-Consumer) 기술을 기업으로 가져 오는 개념에서 비롯되었습니다. 여기에는 클라우드 기반, 서버리스 및 당시 엔터프라이즈 소프트웨어에없는 자동 스케일링 기술이 포함되었습니다.
당시 Google은 두꺼운 클라이언트에서 멀어지고 브라우저 기반 및 서버리스 아키텍처를 수용함으로써 응용 프로그램이 클라우드에 적응하도록 옹호했습니다. 당시 Microsoft 및 Amazon과 달리 Google의 자세는 클라우드 응용 프로그램이 전제 소프트웨어와는 매우 다른 아키텍처를 채택해야한다는 것이 었습니다. 나는 오래된 접근 방식과 새로운 접근 방식을 결합하여 새로운 것을 만들 수있는 기회를 보았습니다.
Gmail과 Google Drive를 채택한 Enterprises의 Cloud Technologies의 얼리 어답터는 이러한 혜택을 이메일로부터 비즈니스 크리티컬 문서로 확장하고 싶었습니다. 전통적인 문서 관리 시스템이 오래된 소프트웨어 및 아키텍처와 함께 온 프레미스 였기 때문에 시장에 이러한 요구를 충족시키기위한 솔루션이 부족했습니다. 이 격차는 올바른 클라우드 아키텍처에서 처음부터 새로운 것을 구축 할 수있는 기회를 제시했습니다.
많은 기업 SaaS 회사는 고객 채택으로 어려움을 겪고 있습니다. 구글이나 베올리아와 같은 주요 기업이 AODOC를 일찍 신뢰하도록 어떻게 설득 했습니까?
고객이 자신의 클라우드 스토리지에 문서를 보관할 수 있도록하는 것은 기업을 설득하는 데 중요한 요소였습니다. AODOCS는 권한 및 비즈니스 프로세스 공유를 포함한 문서를 관리하지만 문서는 고객의 환경 (처음에는 Google Drive, Azure, Google Cloud Storage 및 Amazon S3) 내에 있습니다. 이 기본 특성은 고객의 인식 된 위험을 줄이고 소규모 회사와 함께 일하는 데 더 편안하게 일했습니다.
또 다른 주요 이유는 가까운 고객 관계였습니다. 우리는 특히 초기 단계에서 고객과 공동 제작되고 공동 개발되었습니다. 문제를 해결하고 개선하는 데있어 이러한 근접성과 반응성은 신뢰를 구축하고 위험에 대한 인식을 더욱 줄였습니다.
이것이 궁극적으로 Google, Veolia, Ascension, Pinnacol Assurance 등과 같은 회사가 우리를 입양하도록 설득 한 것입니다.
13 년 이상의 Aodocs를 되돌아 보면 회사의 성공으로 이어진 가장 중요한 결정은 무엇입니까?
고객 문서를 자체 클라우드 스토리지에 보관하기로 한 결정은 우리의 성공의 큰 요소이며 주요 차별화 요소로 남아 있습니다.
고객과 매우 가깝게 유지하여 제품을 개발하는 것도 중요했습니다. 우리가 구축 한 모든 것은 고객 요구에 의해 영감을 얻거나 검증됩니다. 명확한 고객 사용 사례가없는 건축 기능을 피합니다.
전문 서비스가 더 잘 해결하는 매우 구체적인 개별 요청과는 달리 전체 고객 기반에 혜택을주는 일반적이고 복제 가능한 요구를 식별하기위한 고객 요청을 정리할 수있는 능력은 우리가 잘했던 것입니다.
Aodocs는 클라우드에서 태어 났으며 이제 AI 기반 솔루션으로 진화했습니다. 그 전환에있어 가장 큰 과제는 무엇입니까?
전환이 아니라 연속성입니다. 클라우드에서 태어나 기본적으로 AODOC는 AI를 포함한 새로운 클라우드 기반 기술과 쉽게 통합 할 수있게되었습니다.
Chatgpt 및 Google Gemini와 같은 AI 모델은 클라우드 기반이므로 AODOC가 자연스럽게 인터페이스하고 문서 처리 플랫폼에 AI 기능을 추가 할 수 있습니다.
우리는 AODOC를 문서 프로세스에 대한 “척추”또는 “어셈블리 라인”으로 본다. 여기서 AI는 단순히 플랫폼을 향상시키기 위해 연결할 수있는 새로운 “사지”또는 “모듈”입니다. 우리는 2022 년에 AI의 특정 출현을 예측하지 못했지만, 우리의 클라우드 네이티브 아키텍처는 확장 성과 통합을 위해 설계되어 AI의 채택을 자연스러운 단계로 만들었습니다.
Aodocs는 인간의 감독과의 자동화 균형을 유지하여 인간 검증을 제거하지 않고 준수와 정확성을 보장합니까?
우리는 문서 프로세스의 다양한 단계에서 AI를 사용할 수 있도록 고객에게 도구를 제공합니다. AI를 제공하기위한 자율성에 대한 결정은 궁극적으로 고객이 사례별로 이루어집니다.
고객은 전체 자동화, 전체 휴먼 리뷰 또는 AI 단계에서 두 가지 혼합을위한 프로세스를 구성 할 수 있습니다. 완전한 AI 자동화에 적합한 쉬운 사례를 식별하는 것이 좋습니다 (예 : 요청에서 누락 된 문서 감지)는 복잡한 경우에 AI를 사용하여 복잡한 문서의 요약을 생성하여 인간 검토 속도를 높일 수 있습니다.
본질적으로, 우리는 고객에게 구성 도구를 제공하여 프로세스에서 인간 감독 수준을 100% 제어 할 수있게합니다.
AODOCS는 문서 처리를 위해 AI 에이전트에 집중하기 위해 플랫폼을 전환하고 있습니다. 이 결정을 내린 것은 무엇이며 AI 에이전트는 기존 문서 관리 시스템에서 어떻게 개선됩니까?
AI 에이전트는 문서의 기존 “어셈블리 라인”에 통합 될 수있는 새로운 기능입니다.
AI 에이전트에 대한 우리의 흥분의 주요 동인은 특정 작업에 상당한 속도를 가져올 수있는 잠재력입니다. 불완전한 문서를 거부하거나 자동으로 낮은 값을 자동으로 수락하는 것과 같은 간단한 작업의 경우 간단한 청구를 통해 AI는 전체 자동화를 가능하게 할 수 있습니다.
복잡한 작업의 경우 AI 에이전트는 긴 문서를 요약하여 처리를 극적으로 가속화 할 수있어 인간이 주요 정보를 훨씬 더 빨리 검토 할 수 있습니다. AI는 많은 양의 정보를 섭취하고 간결한 요약을 제공하여 인간 검토 자에게 상당한 시간을 절약하는 데 탁월합니다. 이 향상된 속도와 효율성은 AODOCS 플랫폼의 가치를 향상시킵니다.
기업 검색은 여전히 관련 문서를 검색하기 위해 고군분투하면서 주요 과제로 남아 있습니다. AODOCS의 AI 기반 솔루션은 기존 엔터프라이즈 검색 도구보다 발견 성 문제를 어떻게 해결합니까?
AI 챗봇은 사용자가 자연어로 질문을하고 간단한 답변을받을 수 있도록하여 전통적인 엔터프라이즈 검색보다 큰 개선을 나타냅니다. 그러나 중요한 결함이 있습니다. 유효한 최신 문서와 초안, 불완전하거나 쓸모없는 파일을 구별 할 수 없습니다.
우리는 AI 에이전트가 답변을 제공하기 위해 올바른 정보 만 사용하도록 함으로써이 도전을 해결합니다. 기존의 검색은 사용자에게 잠재적 일치 목록을 제공하여 가장 관련성이 높은 문서 (예 : 서명 된 계약과 초안을 구별하는 등)를 식별 할 수 있습니다.
반대로 AI 챗봇은 자신감있는 답변을 제공하지만 기본 검색 프로세스를 숨 깁니다. 이는 사용자가 응답을 공식화하는 데 사용한 챗봇을 문서화하는 가시성이 없기 때문에 구식 또는 잘못된 정보를 사용할 위험이 증가합니다.
우리의 역할은 지식 기반의 모든 문서가 올바르게 검증되었으며 최신 상태를 큐 레이트하고 보장하는 것입니다. 이로 인해 AI 에이전트가 정보 소스로 사용하기에 안전합니다. AI 기반 검색이 신뢰할 수 있고 통제 된 정보에만 의존하도록함으로써 부정확 한 응답의 위험을 크게 줄입니다.
생성 AI가 문서 처리의 핵심 부분이되면서 AODOCS는 정확도를 향상시키고 수동 작업을 줄이기 위해 어떤 특정 AI 기술 또는 모델을 활용합니까?
LLM 모델은 복잡한 문서 요약, 텍스트 번역 및 파일 분류와 같은 기존 컨텐츠를 변환하는 데 탁월합니다. 이러한 작업은 환각의 위험이 매우 낮으므로 AI 사용이 전략적으로 이러한 활동에 중점을 둡니다.
Aodocs는 주로 새로운 컨텐츠를 작성하는 대신 기존 텍스트를 다시 제출, 용도 변경 및 변환하기 위해 AI를 활용합니다. 올바른 자료로 작업 할 때, 요약을 생성하고, 문서를 번역하고, 컨텐츠를 분류하는 것은 모두 낮은 오류 확률을 유지합니다. 마찬가지로, 문서의 마감일 또는 주요 정보를 식별하는 데이터 추출 기능은 기존 컨텐츠에 근거하여 부정확성 또는 “환각”을 최소화하기 위해 기반을 맡았습니다.
정보 수집을 가속화하고 인간 검토자를 지원함으로써 이러한 AI 기능은 종종 중요한 요소에 따라 효율성을 향상시킵니다. 이는 처음부터 생성 된 AI 생성 컨텐츠와 관련된 위험을 신중하게 피하면서 실질적인 가치를 만듭니다.
추가 이점이 있습니다. Aodocs는 LLM과 완벽하게 통합되어 고객에게 선호하는 제공자를 자유롭게 선택할 수 있습니다. 이 유연한 아키텍처는 또한 향후 모델을 이용할 수있게되면서 고객이 몇 달과 몇 년 동안 피할 수없는 AI 혁신의 혜택을받을 수 있도록 배치 할 수 있도록합니다.
문서 처리에서 가장 큰 AI 과제 중 하나는 환각 또는 부정확 한 응답입니다. AODOC는 AI 생성 통찰력이 신뢰할 수 있고 신뢰할 수있는 방법을 어떻게 보장합니까?
신뢰성과 신뢰성을 보장하는 열쇠는 근거입니다. 우리는 AI가 신뢰할 수있는 출처에서 정보를 다시 제출하거나 변환하는 데 사용되는지 확인합니다.
문서 처리에서 AI는 기존 문서를 요약하거나 번역하여 환각의 가능성을 최소화해야합니다. AI 챗봇 또는 에이전트에서 시스템에는 제어 된 문서의 추출물이 제공되며 해당 추출물에서만 답을 생성하도록 지시받습니다. LLM은 일반적인 세계 지식이나 외부 정보를 사용하지 않고 항상 답을 생성 한 출처를 인용해야합니다. 이로 인해 AI가 검증 된 문서에 명시 적으로 표시되지 않은 정보를 발명하거나 제공하는 것을 방지합니다.
AI Transforming Enterprise 소프트웨어를 사용하면 향후 5 년 동안 AODOC를 어디에서 볼 수 있습니까? AI 에이전트는 문서 관리의 미래에 어떤 역할을 할 것인가?
문서 관리 플랫폼으로서의 핵심 비즈니스는 변경되지 않습니다. 우리의 사명은 관리되는 정보의 신뢰성, 통화, 적절한 비즈니스 프로세스 준수 및 추적 성을 보장하는 데 남아 있습니다.
AI는 통제 된 정보 (신뢰할 수있는 데이터를 AI 챗봇에 공급하기 위해)와 문서와 관련된 비즈니스 프로세스의 가속기에 대한 새로운 필요성입니다. AI는 문서를 요약, 번역 및 분류하는 것과 같은 작업 속도를 높이고 사람의 사용자를보다 생산적으로 만들 수 있습니다.
향후 5 년 동안, 우리는 기업이 비즈니스 프로세스를 향상시키는 데 적합한 AI를 쉽게 적용 할 수있는 도구를 제공하는 것을 목표로합니다. AI 에이전트는 핵심 임무를 증폭시키고 가속화하여 중요한 역할을 수행 할 것입니다. 신뢰할 수있는 정보 제공, 올바른 문서 버전 사용, 인적 오류를 피하고 비즈니스 프로세스에 대한 액세스를 촉진합니다. 우리는 회사가 AI를 효과적이고 전략적으로 사용하여 생산성을 높이도록 돕고 자합니다.
훌륭한 인터뷰에 감사드립니다. 더 배우고 싶은 독자들은 방문해야합니다. aodocs.
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