5 avantages que le traitement intelligent des documents apporte à la gestion de contenu

Les systèmes de gestion de contenu d’entreprise (ECM) permettent depuis longtemps aux employés d’accéder facilement à tout contenu dont ils ont besoin pour faire leur travail. Comme expliqué dans un message précédentavec l’avènement des outils basés sur l’IA et des systèmes de traitement intelligent des documents (IDP), les outils ECM peuvent désormais aller plus loin en automatisant de nombreux processus qui étaient autrefois entièrement manuels.

Les cas d’utilisation potentiels se répartissent dans des secteurs verticaux imprégnés de processus à forte intensité documentaire, notamment les soins de santé, les services financiers, la banque et l’assurance. Ils s’étendent également aux fonctions de back-office dans lesquelles toutes les entreprises s’engagent, telles que les comptes clients et fournisseurs, les ressources humaines, etc.

Le point commun de tous ces processus est qu’ils impliquent du contenu non structuré, ce qui, jusqu’à récemment, constituait un défi pour les outils d’automatisation. Tout change avec IDP.

Dans cet article, nous examinerons cinq exemples d’avantages que les systèmes ECM modernes peuvent apporter aux entreprises de plusieurs secteurs verticaux.

1. Ajouter du contexte au contenu non structuré

Avec l’aide d’IDP, les outils ECM modernes peuvent extraire des informations contextuelles à partir de données non structurées et les utiliser pour générer de nouvelles métadonnées et champs de métadonnées. Cela évite aux utilisateurs d’avoir à remplir eux-mêmes ces champs pour classer les documents, ce qu’ils font souvent mal, voire pas du tout. L’ajout de métadonnées, y compris la classification, permet d’enrichir le contenu et de le rendre plus consultable afin de combler les lacunes en matière de business intelligence, et permet de définir automatiquement un contrôle de sécurité et de conformité approprié, réduisant ainsi les risques pour l’organisation.

2. Séparez les gros paquets de documents

Alors que la reconnaissance optique de caractères (OCR) est utilisée depuis longtemps pour faciliter la « lecture » de documents tels que les PDF, l’avènement des capacités de l’IA la rend beaucoup plus efficace et précise. Par exemple, un ECM doté de capacités appropriées de modèle de langage étendu (LLM) d’IA pourrait analyser un grand paquet de documents contenant des dossiers médicaux, des demandes de référence et des formulaires de consentement collectés auprès d’autres prestataires et lors de l’admission du patient. Il pourrait ensuite séparer le colis en documents discrets pour un traitement individuel, soulageant ainsi les employés de cette corvée ardue et chronophage.

3. Classer les documents entrants

Les systèmes ECM compatibles IDP qui utilisent des modèles d’apprentissage automatique (ML) peuvent être formés pour lire les documents entrants et les classer par type, en fonction du texte ou des images qu’ils contiennent. Pensez à une boîte de réception d’entreprise de compagnie d’assurance qui accepte les demandes de réclamation, de souscription et de gestion des polices. Un modèle ML IDP peut être formé pour identifier chaque type de document et l’acheminer vers le service approprié.

4. Extraire et saisir des données

En plus de séparer et de classer les documents, un système IDP peut également localiser les informations pertinentes et les extraire d’un document. Une réclamation d’assurance, par exemple, contiendra des données, notamment un formulaire ACORD qui répertorie le nom et l’adresse du preneur d’assurance, le numéro de police, le type de police, etc. La réclamation peut également inclure des notes et des photos d’un expert en sinistres. Avec une formation appropriée, un modèle IDP peut être formé pour extraire les données pertinentes de chaque type de document et les saisir dans un système de traitement d’assurance en aval, tel que Guidewire. Une telle automatisation peut permettre aux associés en assurance d’économiser un nombre incalculable d’heures à retaper ces données, tout en le faisant probablement avec une précision accrue – car les ordinateurs ne se fatiguent pas.

5. Préparez le contenu pour des analyses avancées

En plus de pouvoir « lire » du contenu non structuré, les systèmes IDP peuvent également le transformer dans un format structuré. Pour de nombreuses entreprises, cela ouvre un trésor de contenu qu’elles peuvent désormais alimenter en moteurs d’analyse basés sur l’IA. Une telle capacité peut apporter de nouvelles informations qui orientent les décisions commerciales. Un assureur pourrait analyser des années de sinistres pour trouver des modèles qui dicteront ses futures décisions de souscription. Les entreprises de soins de santé peuvent découvrir des indices permettant de déterminer quels traitements sont les plus efficaces pour diverses affections chez des patients présentant des qualités similaires. Les possibilités sont presque infinies.

Hyland est un exemple de fournisseur disposant d’une plate-forme ECM qui offre chacune de ces fonctionnalités IDP. Pour en savoir plus, visitez ici.