Automatiser le traitement des données à partir de documents

Améliorez la productivité des employés et prenez des décisions plus rapidement grâce au traitement intelligent des documents

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Les documents sont transmis sous plusieurs types de fichiers et plusieurs formats, et contiennent des informations précieuses. Dans la plupart des cas, vous traitez manuellement les documents, ce qui constitue une tâche chronophage, onéreuse et sujette aux erreurs. Non seulement vous souhaitez obtenir ces informations rapidement, mais en plus vous devez les utiliser dans ces documents pour les applications en aval.

Pour vous aider à surmonter ces défis, AWS Machine Learning (ML) vous offre désormais le choix en ce qui concerne l'extraction d'informations de contenu complexe dans n'importe quel format de document, par exemple les prestations d'assurance, les hypothèques, les prestations de santé, les contrats et les contrats juridiques.

Automatisez l'extraction et l'analyse des données à partir de documents avec le Machine Learning (2:41)

Avantages

Une plus grande précision des données

L'utilisation du ML peut vous aider à traiter les documents avec plus de rapidité et de précision, réduisant ainsi le nombre d'erreurs causées par la saisie manuelle. Dans les cas où les données doivent être d'une précision absolue, une intervention humaine est possible à tout moment pour examiner les données.

Un traitement des données plus rapide

Grâce à la mise en œuvre d'un traitement intelligent des documents, vous pourrez effectuer les tâches qui vous prenaient auparavant plusieurs semaines ou mois en quelques jours.

Une meilleure productivité des employés

Le machine learning supprime le traitement manuel qui consiste à extraire des informations des documents et à saisir des informations dans divers systèmes. Ainsi, vos employés peuvent consacrer davantage temps aux tâches métiers à valeur ajoutée.

Réduction des coûts

L'automatisation des flux de travail documentaire réduit la complexité de l'extraction
et de l'analyse des données, réduisant ainsi le coût moyen par document.

Secteur d'activité

Banque

Les paquets de données d'hypothèque sont transmis avec divers types de documents, par exemple les déclarations fiscales, les formulaires W-2, les talons de chèque et les demandes, qui, souvent, doivent être répartis et classés. Avec le ML, vous pouvez extraire la plupart des informations importantes des demandes de crédit immobilier, par exemple l'évaluation d'actifs, le score de crédit ou la valeur immobilière, en combinant les fonctionnalités de reconnaissance optique de caractères (OCR) et de traitement du langage naturel (NLP) pour réduire le temps de réponse pour vos clients.

Assurance

Bien des formulaires d'assurance ont des mises en page et des formats différents, ce qui complexifie l'extraction de texte. Avec le machine learning, vous pouvez extraire des champs pertinents, par exemple les devis de réparations, l'adresse de propriétés ou l'ID de dossiers, des sections d'un document ou classer facilement les documents. En combinant les fonctionnalités d'extraction de texte et NLP, vous pouvez traiter les formulaires d'assurance, tels que les offres d'assurances, les attestations d'assurance et les formulaires de demandes, de manière plus rapide et plus précise.

Marchés des capitaux

Les procurations financières, les dossiers SEC (10-K, 8-K, 14A, 497K, etc.), les formulaires KYC, les documents fiscaux et plus encore sont transmis dans des formats texte denses ou combinés avec des tableaux et du texte, ce qui rend difficile leur traitement avec les méthodes traditionnelles. Avec AWS ML, vous pouvez traiter divers types de formats et de fichiers à l'aide d'une combinaison de fonctionnalités OCR et NLP. Objectifs : extraire des formats de tables et des entités de documents, et utiliser des modèles personnalisés pour reconnaître les entités et classer les documents.

Santé

Bien des formulaires de santé contiennent du texte en forme libre, des paragraphes denses, des cases à cocher et des tables. Avec le ML, extrayez les données nécessaires de ces documents, quelle qu'en soit la mise en page. Avec l'API d'extraction de formulaires et de tables et la fonctionnalité de traitement du langage naturel, vous pouvez non seulement tirer parti de l'extraction de texte, mais aussi extraire la terminologie médicale de formulaires médicaux afin de fournir des résultats rapides à vos patients et à vos abonnés.

Fabrication

La nomenclature (BOM), les certificats d'analyse (COA) et les bons de commande (PO) sont les éléments essentiels des opérations de fabrication. Aujourd'hui, elles sont généralement manuelles et chronophages. Avec l'IA, vous pouvez désormais automatiser le processus en extrayant du texte de contrats et en identifiant des champs spécifiques, ainsi qu'utiliser les données pour alimenter les systèmes en aval dans vos processus de fabrication.

Pétrole et gaz

Votre organisation conserve des archives depuis des siècles. Ces documents contiennent des informations précieuses concernant divers aspects de vos opérations métiers, notamment les enregistrements de tests de pression ou les enregistrements de maintenance. Ces documents comportent un mélange de texte et d'images, ce qui rend difficile la création d'un pipeline de documents. Avec la reconnaissance d'image, vous pouvez créer un pipeline personnalisé pour extraire du texte de documents, ainsi que des diagrammes ou des images de pages. Objectif : surmonter les difficultés liées au processus manuel d'examen pièce par pièce des documents.

Secteur transversal

Domaine juridique

Traiter des documents, par exemple les contrats, les dépôts judiciaires ou les registres judiciaires, est une tâche difficile pour les équipes juridiques. Les documents contractuels se présentent souvent dans des formats non standardisés. Le flux de travail type pour l'examen des dépôts judiciaires inclut le chargement, la lecture et l'extraction de numéros de dossiers, des parties impliquées ou des entités juridiques des documents, ce qui nécessite des heures d'effort manuel. L'utilisation des fonctionnalités OCR et NLP pour extraire du texte et des termes spécifiques peut permettre d'automatiser ce processus, avec un surcroît de précision.

Comptes fournisseurs

Les factures et reçus sont des éléments pour les organisations. Bien souvent, ces types de documents se présentent sous des mises en page variées. Avec le ML, vous pouvez extraire automatiquement des informations précieuses de ces documents afin d'automatiser votre activité, ainsi que de réduire les coûts de traitement par page et l'effort manuel.

Partenaires de traitement intelligent de documents

AWS a constitué une équipe de partenaires dotées d'une solide expertise dans l'application des flux de traitement de documents par machine learning dans différents secteurs d'activité. Les solutions AWS de traitement intelligent de documents des partenaires AWS constituent des outils clés en main qui permettent de réduire les coûts, d'accroître le chiffre d'affaires et de renforcer l'engagement. Accédez à la page des partenaires pour rechercher la solution de partenaires adaptée à votre cas d'utilisation.

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