利用生成式人工智能简化文档处理
文档、音频、视频和图像等非结构化数据的数量正快速增加。AWS 智能文档处理（IDP）利用光学字符识别（OCR）、计算机视觉、自然语言处理（NLP）以及机器学习技术来自动处理这些数据。通过集成大型语言模型（LLM）和生成式人工智能能力，IDP 不仅能从非结构化数据中提取和分类信息，还能生成简洁的摘要并获取可执行的见解。借助 LLM 的卓越语言理解和生成能力，IDP 可提供更高级别的抽象，并综合来自多个来源的信息，帮助您快速掌握复杂数据存储库的精髓要义。凭借生成式人工智能所支持的智能自动化，改善客户满意度、提升运营效率并推动实现更出色的业务绩效。IDP 提供的即用型 API，让您能够以轻松高效的方式大规模处理非结构化数据、对文档进行分类、提取关键信息、验证见解，并生成富有洞察力的摘要和报告。
优势
手动文档处理的成本高昂，而且要耗费大量时间。各组织需要分配资源来处理大量文档，这降低了敏捷性。由生成式人工智能支持的智能文档处理可助您克服这些挑战。生成式人工智能帮助快速分类、提取和分析文档数据，自动执行重复的手动工作。这使您可以降低成本，将资源分配给高价值的任务，并缩短决策周期。
由生成式人工智能支持的文档处理，简化了在文档中查找特定信息的流程。有别于缺乏可扩展性的传统 OCR 解决方案，生成式人工智能所支持的 IDP 能够根据文档数量和类型的变化进行智能调整。揭示各种文档中数据的模式、趋势和关联性，不管是结构化、半结构化还是非结构化数据，将它们全部都转化为可采取行动的见解。
利用生成式人工智能自动编辑文档中的敏感信息，提升实现监管合规性的效率和准确度。凭借其对上下文的理解能力，生成式人工智能能够在大量非结构化文本中大规模地识别并保护敏感信息。这增强了数据隐私保护，并保证遵守不断变化的行业法规，而无需执行人工审核。
使用案例
探索如何在各个行业中利用 IDP 来大规模地高效处理非结构化数据。
无论您的文档包括索赔、医生证明、风险调整还是临床试验报告，AWS 上的智能文档处理都可以帮助您快速、准确地处理这些不同的文档类型并获取有用的数据以加快业务决策。
鉴于报价、保险表格、索赔和收据的文档布局和格式各不相同，数据提取在保险行业可能尤其具有挑战性。使用 AWS 智能文档处理，您可以快速准确地提取相关信息，例如案例 ID、财产地址。
对于法律团队来说，处理协议、法庭文件或法律摘要等文件是一项艰巨的任务。合同文档通常采用非标准化格式。审查法律文件的典型工作流程包括加载、阅读和从文档中提取案件编号、相关方或法律实体，需要数小时的人工工作。使用 OCR 和 NLP 提取文本和特定术语可以自动化此流程，且准确度更高。
在承保过程中发现不完整的贷款计划、纳税表格、工资单和其他缺失的数据通常会带来更多的工作，并增加不良贷款的可能性，这既昂贵又有风险。利用 AWS 智能文档处理，从抵押贷款申请中提取最重要的信息，并缩短对客户的响应时间。
为了帮助您的公共部门组织更快、更准确地做出决策，AWS 上的智能文档处理可为您提供帮助。您可以处理发票、税款、福利申请、许可证和财务记录，以提取做出决策所需的数据点。