手書き文書データの自動抽出

バックオフィスのプロセス全体にわたって、さまざまな手書きテキストを含む複数の形式の大量のフォームが存在します。各フォームを確認し、さまざまな手書きスタイルを手動で識別し、チェックボックスを読み取ってデータを記録するのは面倒で間違いが発生しやすい作業でした

毎月、約 10,000 件の手書きフォームが手作業で処理されていました。プロセス全体は労働集約的であり、フォームの精査が含まれていたため、従業員は他の重要なタスクに集中して時間を有効に費やすのではなく、介入することを余儀なくされました。

大量の手書きの 401(k) フォームを複数のポイントで人間の介入を介して手動で処理すると、処理時間が長くなり、エラー率が高くなり、支払いが遅れ、顧客の不満につながります。

手書きのフォームは処理および維持されていましたが、チェックボックスなどの形式からデータを正確に抽出するにはコストがかかり、複雑さが増していることが判明していました。

Botminds AI プラットフォームのプライベート クラウド展開は、クライアントの環境でドキュメントを安全に保つために行われました。

初期自動化の範囲が特定されました - ボリュームの 55% 以上に寄与した 2 つのフォームと 40 ～ 45 のフィールドからのデータが下流処理のために抽出されました

モデルのトレーニング用に 50 ～ 70 のサンプルが選択されましたが、これは 80% 以上の精度で予測を生成するには十分でした。