Automatize o processamento de dados com base em documentos
Os documentos são fornecidos em vários tipos de arquivo, formatos variados e contêm informações valiosas. Na maioria dos casos, você processa os documentos manualmente, o que é uma tarefa demorada, sujeita a erros e cara. Você não apenas quer essas informações rapidamente, mas provavelmente precisa usá-las nesses documentos para aplicações downstream.
Para ajudar a superar esses desafios, o AWS Machine Learning (ML) agora oferece opções quando se trata de extrair informações de conteúdo complexo de qualquer formato de documento, como pedidos de seguros, hipotecas, solicitações de planos de saúde, acordos e contratos legais.
Benefícios
Maior precisão dos dados
O uso de ML pode ajudar no processamento mais rápido e preciso de documentos, reduzindo erros causados por entradas manuais. Nos casos em que for necessário que os dados sejam 100% precisos, uma intervenção humana pode ocorrer a qualquer momento para revisar os dados.
Processamento mais rápido de dados
A implementação do processamento inteligente de documentos pode ajudar você a finalizar semanas ou meses de trabalho em questão de dias.
Maior produtividade dos colaboradores
O machine learning extingue o processo manual de coletar dados de documentos e inserir as informações em vários sistemas, permitindo que os colaboradores gastem mais tempo em tarefas que agreguem valor.
Redução de custos
A automação do fluxo de trabalho dos documentos reduz a complexidade da extração e análise
de dados, reduzindo o custo médio por documento.
Setor
Serviços bancários
Os pacotes de hipotecas contêm vários tipos de documentos, como declarações de impostos, recibos de vencimentos, contracheques e requerimentos, que muitas vezes precisam ser divididos e classificados. Com ML, é possível extrair as informações mais importantes de requerimentos de hipoteca, como avaliação de ativos, pontuação de crédito ou valor da propriedade, usando uma combinação de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) e processamento de linguagem natural (PNL) para acelerar os tempos de resposta para seus clientes.
Seguros
Muitos formulários de seguro têm layouts e formatos variados, dificultando a extração do texto. Com machine learning, você pode extrair campos relevantes, como estimativa para conserto, endereço do imóvel ou número do caso, de seções de um documento ou classificar documentos com facilidade. Combinando extração de texto e PNL, é possível processar formulários de seguro, como cotações, fichários de seguro, formulários de sinistro, e solicitar formulários mais rapidamente e com maior precisão.
Mercados de capitais
Procurações financeiras, arquivamentos SEC (10-K, 8-K, 14A, 497K etc.), formulários de KYC, documentos fiscais e muito mais vêm em formatos de texto densos ou misturados a tabelas e textos, dificultando o processamento pelos métodos tradicionais. Com o AWS ML, é possível processar vários formatos e tipos de arquivo usando OCR e NLP juntos para extrair formatos de tabela e derivar entidades de documentos e usar modelos personalizados para reconhecer as entidades e classificar documentos.
Saúde
Muitos formulários de planos de saúde têm textos em formato livre, parágrafos densos, caixas de seleção e tabelas. Extraia os dados necessários desses documentos, qualquer que seja o layout, com o ML. Com a API de extração de formulários e tabelas e o processamento de linguagem natural, você pode não apenas aproveitar a extração de textos, mas também extrair a terminologia médica de formulários de saúde para fornecer resultados rápidos para seus pacientes e assinantes.
Manufatura
A lista de materiais (BOM), os certificados de análise (COA) e as ordens de compra (PO) são a maior parte das operações de manufatura, que hoje geralmente são manuais e consomem tempo. Com a IA, agora é possível automatizar o processo extraindo textos de contratos, identificando campos e valores específicos e usar os dados para informar os sistemas downstream em seus sistemas de manufatura.
Petróleo e gás
Sua organização guarda registros há séculos, e esses documentos contêm informações valiosas sobre várias partes das operações de sua empresa, como registros de teste de pressão ou registros de manutenção. Os documentos misturam textos e imagens, tornando a criação de um pipeline de documentos um desafio. Usando visão computacional, é possível criar um pipeline personalizado para extrair textos dos documentos, bem como os diagramas ou as imagens nas páginas para ajudar a substituir o processo de revisão manual desses documentos um por um.
Entre setores
Legal
Processar documentos, como acordos, processos judiciais ou documentos legais, é uma tarefa difícil para os departamentos jurídicos. Os documentos contratuais muitas vezes não estão em formatos padronizados. O fluxo de trabalho corriqueiro para revisar arquivamentos jurídicos envolve carregar, ler e extrair o número do caso, as partes envolvidas ou pessoas jurídicas dos documentos, exigindo horas de esforço manual. Usar OCR e PNL para extrair textos e termos específicos pode automatizar esse processo com mais precisão.
Contas a pagar
Faturas e recibos são vitais para todas as organizações, e muitas vezes esses tipos de documentos chegam em layouts variados. Usando ML, é possível extrair automaticamente informações valiosas desses documentos para automatizar seus negócios, reduzir o custo por página e o esforço manual.
Parceiros de processamento inteligente de documentos
A AWS reuniu uma equipe de parceiros com amplo conhecimento na aplicação de fluxos de trabalho de processamento de documentos com machine learning em vários setores. As soluções de processamento inteligente de documentos da AWS dos parceiros da AWS fornecem soluções completas que podem ajudar a reduzir custos, aumentar a receita e impulsionar a interação. Acesse a página dos parceiros para encontrar a solução de parceiros para seu caso de uso.
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