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Cloud Pak et IBM Automation Document Processing: c'est plus que l'IA et le ML
Alors que nos clients poursuivent leur parcours de transformation numérique, les défis posés par les solutions traditionnelles de capture de documents sont à l'avant-garde. La gestion et la configuration des ensembles d'échantillons de classification et des règles d'extraction dans des solutions héritées basées sur la mise en page sont longues et coûteuses. Les entreprises numériques modernes ont besoin de systèmes capables de continuer à fournir des résultats précis à mesure que les formulaires et les entreprises évoluent. Les solutions existantes ne peuvent pas s'adapter automatiquement aux changements mineurs nécessitant le développement d'applications ou une intervention d'ingénierie pour la reconfiguration.
L'apprentissage automatique et l'IA à la rescousse, n'est-ce pas?
IBM Automation Document Processing
La plupart des solutions d'IA sont soit étroitement ciblées sur un seul type du document (comme les cartes d'identité, les factures ou les étiquettes d'expédition) ou nécessitent un effort de développement important pour relier les modèles, le référentiel et l'interface utilisateur. IBM ouvre la voie avec une nouvelle solution entièrement intégrée, déployée n'importe où, basée sur la configuration.
La nouvelle capacité de traitement de documents pour l ' IBM Cloud Pak for Automation est une nouvelle façon de penser la capture de documents et vérification des données.
Imaginez une banque recevant et stockant des liasses de documents liés à l'ouverture d'un prêt. Un dossier de prêt contient souvent une numérisation de la note signée elle-même, des cartes d'identité, des documents de vérification des revenus, plusieurs formulaires de divulgation et des pièces justificatives comme des talons de paie, des relevés bancaires, etc. Ces documents peuvent arriver sous la forme d'un seul PDF, d'une pile d'images désorganisée, de morceaux de papier physique ou d'un mélange des éléments ci-dessus. Les documents doivent être capturés, classés et indexés avec les données pertinentes de chaque document, puis rendez-vous avec un workflow ou un cas déjà en cours. Chez Perficient, nous aidons nos clients à résoudre ce type de problème depuis des décennies, mais cela présentait souvent quelques défis spécifiques.
- Classification des documents
Historiquement, il a été difficile, long et coûteux de réaliser le vision d'une classification automatisée précise. Les approches traditionnelles exigeaient une mise en page de forme fixe, des mots-clés fixes, des codes-barres / codes correctifs ou une correspondance générale de texte. Ces types d'outils sont extrêmement sensibles à l'évolution des sources et des structures des documents. En pensant à cet ensemble de prêts, les déclarations de revenus et les W2 sont des formulaires standard avec des mises en page standard qui changent rarement.
Une solution de capture traditionnelle pourrait être formée pour reconnaître la mise en page, mais même un changement mineur d'une année à l'autre pourrait briser ce modèle de classification. Avec les modèles d'apprentissage automatique intégrés dans IBM Automation Document Processing, votre modèle de classification sera plus résistant aux modifications mineures de la mise en page du formulaire. Non seulement il est pré-formé sur les types de documents courants, mais le nouveau produit permet aux utilisateurs professionnels d'étendre la formation en utilisant des ensembles d'échantillons personnalisés. - Extraction de données
Alors que les technologies de reconnaissance de texte ont continué d'évoluer et de s'améliorer, les technologies traditionnelles les technologies de capture n'ont pas progressé dans leur capacité à donner un sens à ce texte. La dépendance continue sur l'extraction de formulaires structurés et les hypothèses sur la mise en page de chaque document pose des problèmes similaires à mon exemple de classification précédent. Cependant, certains types de documents, comme la note elle-même dans notre exemple de prêt, peuvent avoir des mises en page incohérentes. Les pièces justificatives telles que les relevés bancaires, les relevés de paie et les divulgations varieront considérablement au sein d'un même ensemble de prêts. Avec ces types de documents, nous pouvons ne pas savoir où une information peut apparaître, ou même si elle est présente. Néanmoins, nous voulons simplement extraire les bonnes informations si nous les trouvons. Les nouveaux outils d’IBM sont fournis avec des modèles d’apprentissage en profondeur pré-formés, conçus pour trouver facilement des centaines de paires clé-valeur courantes. Dans l'assistant de configuration du modèle, un analyste commercial peut ajouter plus de champs et, avec un petit ensemble d'échantillons, entraîner le système pour les extraire également. L'IA à la rescousse! Pourquoi est-ce différent? »Solution intégrée Cloud Pak for Automation
IBM a intégré cette solution dans la plateforme Cloud Pak for Automation via le concepteur low-code de Business Automation Studio. Avec IBM Automation Document Processing, vous disposez d'un assistant simple et convivial pour les analystes métier qui vous guide tout au long de la formation des modèles de classification et d'extraction. L'assistant permet à l'utilisateur de définir des règles de validation des données (dates, numéros de téléphone, niveaux de confiance) et mappe simultanément cette configuration dans des classes de documents et des modèles de propriétés nouveaux ou existants dans un référentiel IBM FileNet Content Manager. Ces outils low-code permettent à ce même analyste métier de concevoir, tester et déployer une expérience utilisateur intuitive pour valider les résultats de classification et d'extraction en temps réel. Cette intégration signifie également que ces capacités peuvent être utilisées directement à partir d’une solution de cas ou de workflow.
Revenons à notre exemple…
Un emprunteur potentiel accède au site Web de la banque et indique son intention de demander un prêt. Ils remplissent certaines informations, joignent quelques documents et une affaire est lancée. IBM Automation Document Processing classe et extrait les métadonnées des documents, le service de décision compare les informations fournies dans le formulaire aux données des pièces jointes et rejette automatiquement le prêt, envoie une demande au demandeur pour fournir plus d'informations ou achemine le cas vers un agent de crédit pour un examen plus approfondi.
Les capacités d'IBM Automation Document Processing fournissent au système les données nécessaires pour:
- Vérifier automatiquement que le demandeur a correctement saisi ses revenus sur la demande.
- Vérifier que le montant du prêt demandé est inférieur à la limite absolue pour ce niveau de revenu.
- Vérifiez immédiatement le rapport de solvabilité du demandeur.
- Demandez automatiquement plus d'informations au demandeur
… et un peu plus, le tout avant qu'un humain ne soit invité à examiner quoi que ce soit.
Une fois le prêt approuvé, le système peut également déterminer si la note exécutée:
- Est associée au numéro de prêt correct.
- Ha Toutes les bonnes cases sont cochées.
Chacune de ces tâches peut être accomplie sans intervention humaine.
Tenir la promesse non tenue
Comme vous pouvez le voir, l'approche intégrée et complète d'IBM pour appliquer l'automatisation basée sur l'IA au document le traitement des tâches est essentiel pour répondre aux exigences des cas d'utilisation dynamiques et gourmands en informations. Parce qu'il est associé à des services de contenu de premier plan et à une plate-forme d'automatisation des processus numériques, IBM Automation Document Processing permet une livraison plus rapide des informations aux processus métier automatisés. Ces capacités remplissent la promesse non tenue de solutions de capture de documents avec un package moderne et facilement déployable.
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