Automatizza l'elaborazione dei dati dei documenti

L'utilizzo del ML può aiutarti a elaborare i documenti più rapidamente e in modo più accurato, riducendo gli errori causati dall'immissione manuale. Nei casi in cui i dati devono essere precisi al 100%, è possibile far subentrare il lavoro "umano" in qualunque momento per revisionare i dati.

L'implementazione di un'elaborazione intelligente dei documenti consente di realizzare in pochi giorni quei lavori che richiederebbero altrimenti settimane o mesi di tempo.

Il machine learning permette di evitare il lavoro manuale dell'estrazione delle informazioni dai documenti e dell'inserimento di tali informazioni su vari sistemi, permettendo ai dipendenti di dedicare più tempo alle attività aziendali più importanti.

L'automatizzazione dei flussi di lavoro dei documenti riduce la complessità dell'estrazione dei dati e
dell'analisi, diminuendo i costi medi per documento.

I pacchetti di mutui sono composti da vari tipi di documenti come dichiarazioni fiscali, moduli per le tasse, buste paga e domande che spesso devono essere divise e classificate. Utilizzando il ML è possibile estrarre le informazioni più importanti dalle richieste di mutuo (tra cui la valutazione del patrimonio, il punteggio di credito o il valore della proprietà) avvalendosi di una sinergia tra il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in moda da accelerare i tempi di risposta ai clienti. 

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Molti moduli di assicurazione presentano layout e formati diversi che rendono difficile l'estrazione del testo. Grazie al machine learning è possibile estrarre campi rilevanti come la stima delle riparazioni, l'indirizzo della proprietà o l'ID del caso dalle sezioni di un documento, oppure classificare i documenti con facilità. Combinando l'estrazione del testo e l'NLP è possibile elaborare moduli assicurativi come preventivi assicurativi, mandati vincolanti, moduli ACORD e moduli di reclamo più velocemente e con maggiore precisione. 

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Dichiarazioni di delega finanziaria, documenti SEC (10-K, 8-K, 14A, 497K, ecc.), moduli KYC, documenti fiscali e altro si presentano in formato di testo denso o in una mescolanza di tabelle e testo che ne rende difficile l'elaborazione con i metodi tradizionali. Con AWS ML, è possibile elaborare vari formati e tipi di file utilizzando OCR e NLP combinati in modo da estrarre formati di tabelle e ricavare entità dai documenti, servendosi di modelli personalizzati che consentono di riconoscere le entità e classificare i documenti. 

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Molti moduli sanitari sono composti da testo libero, paragrafi densi, caselle di spunta e tabelle. Grazie al ML è possibile estrarre i dati necessari da questi documenti indipendentemente dal layout. Utilizzando l'API per l'estrazione di moduli e tabelle e l’elaborazione del linguaggio naturale, è possibile non solo sfruttare l'estrazione del testo, ma anche estrarre la terminologia di settore dai moduli medici per restituire risultati rapidi ai pazienti e agli abbonati. 

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Le distinte dei materiali, i certificati di analisi e gli ordini di acquisto sono una parte importante delle operazioni di produzione, che al momento sono solitamente manuali e richiedono tempo. Attraverso l'IA è ora possibile automatizzare il processo estraendo testo dai contratti e identificando campi e valori specifici, per poi utilizzare i dati per informare i sistemi a valle nei propri sistemi di produzione. 

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La tua organizzazione conserva registri da tempo immemore. Quei documenti contengono informazioni preziose su varie parti delle operazioni aziendali, come i registri dei test di pressione o i registri di manutenzione. I documenti presentano una mescolanza di testo e immagini che rende complicata la costruzione di una pipeline di documenti. Utilizzando la visione artificiale è possibile costruire una pipeline personalizzata per estrarre dai documenti il testo e i diagrammi o le immagini presenti sulle pagine allo scopo di superare il processo manuale di revisione di questi documenti uno per uno. 

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L'elaborazione dei documenti, come i contratti, i procedimenti giudiziari o i fascicoli legali, è un compito difficile per i team del settore legale. I documenti contrattuali sono spesso in formati non standardizzati. Il flusso di lavoro tipico per la revisione degli atti legali comporta il caricamento, la lettura e l'estrazione dai documenti del numero della pratica, delle parti o delle entità legali coinvolte, richiedendo ore di lavoro manuale. L'utilizzo di OCR e NLP per estrarre testo e termini specifici può automatizzare questo processo, offrendo maggiore precisione. 

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Fatture e ricevute sono cruciali per tutte le organizzazioni e molte volte questi tipi di documenti vengono prodotti con vari layout. Attraverso il ML è possibile estrarre automaticamente informazioni preziose all'interno degli stessi per automatizzare l’attività, ridurre i costi per pagina e il lavoro manuale.  

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