Mengotomatiskan pemrosesan data dari dokumen

Dengan menggunakan ML dapat membantu Anda memproses dokumen lebih cepat dan lebih akurat, mengurangi kesalahan yang disebabkan dari entri manual. Dalam kasus di mana data harus 100% akurat, pemeriksa dapat masuk kapan saja dan meninjau data.

Menerapkan pemrosesan dokumen cerdas dapat membantu Anda menyelesaikan pekerjaan berminggu-minggu atau berbulan-bulan dalam hitungan hari.

Machine learning yang menghilangkan proses manual dalam mengambil informasi dari dokumen dan memasukkan informasi ke dalam berbagai sistem, memungkinkan karyawan Anda menggunakan waktu lebih banyak untuk tugas bisnis yang memiliki nilai tambah lebih.

Mengotomatiskan alur kerja dokumen mengurangi kompleksitas ekstraksi data dan
analisis, mengurangi biaya rata-rata per dokumen.

Paket hipotek datang dengan berbagai jenis dokumen seperti pengarsipan pajak, W-2, slip pembayaran, dan aplikasi yang sering kali perlu dipisahkan dan diklasifikasikan. Dengan menggunakan ML, Anda dapat mengekstraksi informasi terpenting dari aplikasi hipotek seperti penilaian aset, skor kredit, atau nilai properti menggunakan kombinasi Pengenalan Karakter Optik (OCR) dan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) untuk mempercepat waktu respons kepada pelanggan Anda. 

Pelajari selengkapnya>>

Banyak formulir asuransi memiliki tata letak dan format yang berbeda-beda yang menyebabkan ekstraksi teks menjadi sulit. Dengan menggunakan machine learning, Anda dapat mengekstraksi bidang yang relevan seperti perkiraan perbaikan, alamat properti atau ID kasus dari bagian dokumen atau mengklasifikasikan dokumen dengan mudah. Dengan menggabungkan ekstraksi teks dan NLP, Anda dapat memproses formulir asuransi seperti penawaran asuransi, pengikat, formulir ACORD, dan formulir klaim lebih cepat, dengan akurasi yang lebih tinggi. 

Pelajari selengkapnya>>

Laporan proxy keuangan, pengajuan SEC (10-K, 8-K, 14A, 497K, dll.), formulir KYC, dokumen pajak, dan lainnya berisi format teks padat atau dicampur dengan tabel dan teks sehingga sulit diproses menggunakan metode tradisional. Dengan menggunakan AWS ML, Anda dapat memproses berbagai format dan jenis file menggunakan OCR dan NLP yang digabungkan untuk mengekstraksi format tabel dan memperoleh entitas dari dokumen dan menggunakan model kustom untuk mengenali entitas dan mengklasifikasikan dokumen. 

Pelajari selengkapnya>>

Banyak formulir pemeliharaan kesehatan memiliki teks bentuk bebas, paragraf yang padat, kotak centang, dan tabel. Dengan menggunakan ML, mengekstraksi data yang diperlukan dari dokumen tersebut terlepas dari tata letaknya. Dengan menggunakan API ekstraksi formulir dan tabel serta Pemrosesan Bahasa Alami, Anda tidak hanya dapat memanfaatkan ekstraksi teks tetapi juga mengekstraksi terminologi medis dari formulir medis untuk memberikan hasil yang cepat kepada pasien dan pelanggan Anda. 

Pelajari selengkapnya>>

Bill of material (BOM), Certificates of Analysis (COA), dan Purchase Orders (PO) adalah bagian utama dari operasi manufaktur, yang saat ini bersifat manual dan memakan waktu. Dengan menggunakan kecerdasan buatan (AI), Anda kini dapat mengotomatiskan proses dengan mengekstraksi teks dari kontrak, mengidentifikasi kolom dan nilai tertentu, serta menggunakan data untuk menginformasikan sistem hilir dalam sistem manufaktur Anda. 

Pelajari selengkapnya>>

Organisasi Anda telah menyimpan catatan selama berabad-abad, dokumen tersebut berisi informasi berharga tentang berbagai bagian operasi bisnis Anda seperti catatan pengujian tekanan atau catatan pemeliharaan. Dokumen memiliki campuran teks dan gambar yang membuat proses membangun alur dokumen menjadi sebuah tantangan. Dengan menggunakan penglihatan komputer, Anda dapat membangun alur khusus untuk mengekstraksi teks dari dokumen serta diagram atau gambar di halaman untuk membantu mengatasi proses manual untuk meninjau dokumen tersebut satu per satu. 

Pelajari selengkapnya>>

Memproses dokumen, seperti perjanjian, pengajuan pengadilan, atau acara pengadilan legal, merupakan tugas yang sulit bagi tim legal. Dokumen kontraktual sering kali dalam format yang tidak standar. Alur kerja khas untuk meninjau pengajuan legal melibatkan proses memuat, membaca, dan mengekstraksi nomor kasus, pihak yang terlibat atau entitas legal dari dokumen, yang mana memerlukan waktu upaya manual berjam-jam. Dengan menggunakan OCR dan NLP untuk mengekstraksi teks dan istilah khusus, dapat mengotomatiskan proses ini, dengan akurasi yang lebih tinggi. 

Pelajari selengkapnya>>

Faktur dan tanda terima sangat penting bagi semua organisasi dan sering kali jenis dokumen tersebut ada dalam berbagai tata letak. Dengan menggunakan ML, Anda secara otomatis dapat mengekstraksi informasi berharga dalam dokumen tersebut untuk mengotomatiskan bisnis Anda, mengurangi biaya per halaman, dan upaya manual.  

Pelajari selengkapnya>>