- Panoramica:
L’uso dell’automazione è in aumento nei servizi finanziari perché evita ai dipendenti l’onere di compiti ripetitivi e noiosi. Inoltre, l’automazione può essere integrata con altri modelli di apprendimento per risolvere compiti più complessi.
2. Soluzioni:
- Identificatore e interprete automatico di documenti d’identità
Questo robot è in grado di identificare il tipo di documento d’identità rumeno, di leggerlo con l’OCR, di estrarre i dati utili, di convalidarli con le regole conosciute e di produrre i dati in un file strutturato. Quindi, ogni file viene elaborato e spostato in una cartella specifica.
Se il robot non riesce a identificare il tipo di documento o se i dati non sono chiari, il file viene spostato in una cartella speciale, dove è possibile correggerlo manualmente.
- Automazione della corrispondenza tra azienda e cliente
Gli indirizzi di corrispondenza vengono suddivisi e formattati automaticamente in una tabella, che può essere utilizzata per impostare la corrispondenza con i clienti. In pratica, ogni elemento dell’indirizzo viene identificato (tipo di via <via, edificio, vicolo, ecc>, nome della via, numero, ecc.) e formattato in una tabella con ogni elemento nella sua colonna.
Questa automazione è stata resa possibile da un algoritmo NLP – Natural Language Processing, più precisamente da un algoritmo NER – Named Entity Recognition.
Inoltre, il processo è suddiviso in 3 parti:
- Esecuzione e lettura degli indirizzi, quindi suddivisione per elementi,
- Convalida manuale – in cui l’utente può correggere gli indirizzi che non sono sufficientemente affidabili,
- Raccolta dei dati corretti per addestrare nuovamente l’algoritmo di rilevamento degli indirizzi e migliorarne il punteggio con un maggior numero di esempi.
- Elaborazione del contratto
È un processo di lettura con OCR – Optical Character Recognition dei contratti in formato PDF e di suddivisione in modelli, poiché ogni modello deve essere elaborato in modo diverso.
Questa automazione svolge anche i seguenti compiti:
- Identificazione dell’ID ed estrazione delle informazioni da esso.
- Estrazione dei dati chiave dal contratto (numero, data, persona, e-mail, ecc.) e generazione di una tabella centralizzata con le informazioni estratte.
- Elaborazione delle decisioni giudiziarie
Dopo la scansione del documento, vengono identificati i dati chiave (tribunale, tipo di decisione, ecc.), il più importante da estrarre è lo stato della decisione (sospesa, rifiutata, ammessa, ammessa in parte).
Spesso lo stato non è scritto in un formato chiaro, ma deve essere estratto dal contesto. Quindi, il robot elaborerà tutto il testo e assegnerà uno stato noto alla decisione.
- Verifica del pagamento e confronto dei dati estratti
Nell’ambito dell’elaborazione dei documenti, il robot verifica se i pagamenti presenti nel file Excel ricevuto dai clienti corrispondono a quelli presenti nel file Excel generato dal database interno dell’azienda. Quindi, genera una tabella pivot per ogni informazione estratta e confronta le tabelle pivot.
3. Risultati:
Utilizzando la nostra automazione, le aziende sono state in grado di:
- Ridurre i costi operativi
- Ridurre i tassi di errore umano
Questi vantaggi consentono alle aziende di:
- Crescere più velocemente,
- Concentrarsi su attività più importanti, che portano profitto all’azienda.
