Apple не было бы без Стива Джоба, сына сирийского иммигранта, или Google без Сергея Брина и Ларри Пейджа. Однако сегодня H-1B является очень востребованной неиммиграционной визой, которая позволяет иностранным гражданам со специальными навыками работать в США. Сундар Пичаи, Сатья Наделла приехали в США по визе H-1B, то же самое касается Илона Маска.

USCIS (Гражданская и иммиграционная служба США) одобряет более 200 000 визовых петиций каждый год, но ограничение на получение визы H-1B каждый год составляет 65 000 с дополнительными 20 000 для тех, кто имеет степень магистра в американском учреждении. Именно по этой причине иммиграционные юридические фирмы обращаются к искусственному интеллекту в визовых исследованиях, чтобы проанализировать, какие факторы могут предсказать успех.

Преимущества искусственного интеллекта при подаче заявок на получение визы H-1B

Процесс подачи заявления на получение визы H-1B требует от работодателя (также известного как спонсорская компания) оплаты сбора за рассмотрение заявления. Как правило, помимо платы за подачу заявления, добавляются также судебные издержки. Ориентировочная стоимость одной петиции на получение визы может составлять до 7000 долларов США. Таким образом, прогнозная аналитика в юриспруденции является важной частью обеспечения того, чтобы приложение соответствовало всем требованиям. Я получил это представление от группы глобального обслуживания iTech India, которая работала с иммиграционными юридическими фирмами и консультантами и анализировала данные дел, чтобы прийти к сценариям, которые имеют вероятность успеха.

Преимущества использования машинного обучения в обработке документов:

  • Должная осмотрительность может составлять до 50% судебных издержек.
  • Время, затрачиваемое на проверку документов, может сократиться на 80 %, если ML используется для проверки согласованности.
  • Это связано с тем, что алгоритмы машинного обучения намного быстрее, чем люди, обрабатывают документы и производят более эффективные выходные данные, которые можно проверить на основе статистических данных.

Что такое искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение

Искусственный интеллект — это очень широкий термин, который включает в себя как машинное обучение, так и глубокое обучение. ИИ имитирует способности человека к дедукции, и этот термин используется, когда машина способна выполнять задачи, которые обычно требуют вмешательства человека.

Машинное обучение основано на том факте, что машины могут учиться на статистических данных, чтобы выявлять закономерности и принимать решения. Вмешательство человека необходимо только тогда, когда возникают исключения. Система может «учиться» на данных и постепенно повышать производительность.

Глубокое обучение использует методы машинного обучения, но требует больших наборов данных для обучения. Он использует нейронные сети, т. е. создает шаблоны, аналогичные человеческому мозгу, для решения проблем. Они могут распознавать числовые шаблоны из векторов, таких как изображения, звук и текст. Нейронные сети могут брать необработанные данные и классифицировать их на основе обучающих наборов данных. Каждая единица называется «нейроном», и в каждом слое активации есть несколько таких искусственных нейронов. Это вносит нелинейность и многоуровневость в функцию активации, обеспечивая большую глубину и, следовательно, большую точность. Короче говоря, нейронные сети могут адаптироваться к изменяющимся входным данным без необходимости вмешательства человека.

Как машинное обучение, так и глубокое обучение обеспечивают непрерывное обучение, которое может быть контролируемым, полуконтролируемым или неконтролируемым.

Аналитика данных в юридической отрасли дает возможность получить преимущество не только с юридической точки зрения, но и с точки зрения развития бизнеса.

Машинное обучение в приложениях Visa

Можно предсказать результаты подачи заявлений на получение визы на основе атрибутов заявителя в сравнении с моделями данных. Чтобы создать эффективную модель данных, обучающие наборы данных являются обязательным условием. Нормой является обучение алгоритмов на 80% очищенного набора данных и тестирование на оставшихся 20% нетронутых данных.

Управление по сертификации иностранной рабочей силы (OFLC) генерирует данные о визах H-1B, и миллионы записей могут быть обезличены для создания точных наборов обучающих данных. Существует более 2 миллионов точек данных, охватывающих различные статусы.

  • Проверенный,
  • Сертифицировано-отозвано
  • Отклонен
  • отозван
  • Ожидается проверка качества и соответствия
  • Отклоненный

Успех моделей машинного обучения зависит от выбора данных и процесса извлечения, а также разработки признаков. Существуют различные переменные, которые необходимо учитывать, например, категории заработной платы и тип отрасли, а также должностные функции. Разработка функций — сложная часть, поскольку она должна предотвращать предвзятость, поскольку системы обучаются на наборах данных, и успех зависит от обеспечения того, чтобы наборы данных охватывали все шаблоны, чтобы предотвратить неосознанную предвзятость.

Разработка функций имеет решающее значение, поскольку она создает новые функции из необработанных данных с использованием математических функций и добавления прогнозной аналитики к алгоритмам ML.

Автоматический анализ документов

При наличии модели автоматизированный анализ информации о клиенте из иммиграционных форм с использованием методов машинного обучения для извлечения ключевых полей. Машинное обучение сокращает объем ручного труда и повышает точность ввода данных в различные системы. Это позволяет команде юристов быстрее действовать от имени клиента.

Здесь важно понимать разницу между OCR и оцифровкой машинного обучения. Оптическое распознавание символов или OCR работает с фиксированным макетом, например, может быть настроено чтение документов в электронных форматах, от определенных координат или до определенного текста. Однако современные алгоритмы машинного обучения используют обработку естественного языка (NLP) и классификацию изображений, чтобы сначала определить тип документа, а затем распознать, какие данные необходимо извлечь, и сопоставить их с соответствующими полями в соответствии с моделью данных. Затем это интегрируется в системы аналитики, чтобы получить полезную информацию.

Начать

Для получения дополнительной информации об интеллектуальной обработке документов iTech и Legal Analytics свяжитесь с нами здесь.