文件有多種檔案類型、多種格式，並且包含有價值的資訊。 多數情況下，您需要手動處理文件，這既費時又容易出錯，而且成本高昂。您不僅要快速獲取此資訊，可能還需要將這些文件中的資訊用於下游應用程式。
為協助您克服這些挑戰，AWS Machine Learning (ML) 現在提供選擇，讓您可從任何文件格式 (如保險理賠、抵押貸款、醫療保健索賠、合約和法律合約) 的複雜內容中擷取資訊。
效益
更高的資料準確度
使用 ML 可以協助您更快、更準確地處理文件，從而減少了手動輸入引起的錯誤。若資料需要 100% 準確，則可隨時進行人工干預並審查資料。
更快的資料處理
實作智慧型文件處理可讓您在幾天內完成原本需要數週或數月的工作。
提高員工生產力
機器學習讓您不需要再手動進行從文件中擷取深入分析並將資訊輸入各種系統的過程，從而使員工可以將更多時間花在執行增值業務任務上。
節省成本
自動化文件工作流程簡化了資料擷取和
分析過程，從而降低每份文件的平均成本。
產業
銀行業
貸款套件有不同的文件類型，例如納稅申報表、W-2、工資單和申請表，這些文件經常需要進行劃分和分類的應用程序。機器學習結合使用光學字元識別 (OCR) 和自然語言處理 (NLP) 從貸款申請中擷取最重要的資訊 (例如資產評級、信用評分或財產價值)，並加快對客戶的回應速度。
保險業
許多保險表單具有不同的排版和格式，這讓文字擷取變得困難。使用機器學習，您可以輕鬆地從文件區段中擷取相關欄位，例如維修估算、財產地址或案例 ID，或者將文件分類。透過將文字擷取與 NLP 相結合，可以更快、更準確地處理保險報價單、資料夾、ACORD 表單和索賠表單等保險表單。
資本市場
財務委託代理書、SEC 申請 (10-K、8-K、14A、497K 等)、KYC 表單、稅務文件等，皆具有密集文字格式或混合表格和文字，難以使用傳統方法加以處理。使用 AWS ML，您可以結合 OCR 和 NLP 來處理各種格式和文件類型，以提取表格格式並從文件中取得實體，以及使用自定義模型來識別實體並將文件分類。
醫療保健
許多醫療表單會採用非制式文字、冗長密集的文字段落、核取方塊和表格。 但無論文件採用哪種排版，您都能透過機器學習從這些文件中擷取您需要的資料。 透過表單和表格擷取 API 和自然語言處理，您不僅可以利用文字擷取，還能從醫療表格中擷取醫學術語，以便為患者和訂閱者提供快速結果。
智慧型文件處理合作夥伴
AWS 組建了一個合作夥伴團隊，而其在跨多個產業套用機器學習文件至媒體智慧工作流程方面具有深厚的專業知識。AWS 合作夥伴的 AWS 智慧型文件處理解決方案提供了現成的解決方案，可協助降低成本、增加營收和提高參與度。移至合作夥伴頁面以尋找適用於您的使用案例的合作夥伴解決方案。
資源
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