Traitement intelligent des documents à l'aide de l'IA

Les organisations gouvernementales opérant dans des secteurs tels que le commerce, l'éducation, l'énergie, la santé et les services sociaux traitent fréquemment un grand nombre de documents. Pour maintenir les plus hauts niveaux de satisfaction client, accélérer l'intégration des clients et réduire le taux de désabonnement des clients, il est essentiel de prendre à temps des décisions basées sur les informations vitales enregistrées dans ces documents. Le traitement manuel de documents pour extraire des informations et des idées prend du temps, est coûteux, sujet aux erreurs et difficile à mettre à l'échelle. De nombreuses entreprises consacrent une douzaine d'employés de divers départements à remplir le travail d'imagerie documentaire et de collecte de données pour traiter les papiers. Maintenant, la question se pose de savoir comment une organisation peut résoudre ce problème et améliorer l'efficacité du flux de travail ?

Les techniques d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique offrent une solution intelligente en traitant des documents imagés pour identifier et extraire les données clés des formulaires, puis acheminer ces données pour un traitement automatisé ou un examen humain. Les formulaires sont reçus dans une variété de formats et convertis en images avant que les données nécessaires ne soient extraites à travers une série d'étapes de traitement. Les réviseurs peuvent inspecter les résultats de chaque image traitée dans des files d'attente où les résultats sont poussés. Alternativement, le système peut également être configuré pour une approbation automatisée de ces résultats. Les données sont ensuite mappées dans les systèmes centraux en aval, y compris la plate-forme de souscription, l'administration des polices, les contrats en ligne et les systèmes de réclamation, après avoir reçu une autorisation humaine ou automatisée. Il est crucial que la solution soit entièrement basée sur le cloud pour deux raisons. Premièrement, puisqu'il n'y a pas d'installation officielle dans l'infrastructure du bureau, cela a considérablement réduit la charge de mise en œuvre. Deuxièmement, l'utilisation de techniques d'apprentissage automatique à grande échelle nécessitait l'accès à une puissance de calcul importante.