Пример использования | Оптимизация и управление, планирование и мониторинг, цифровая трансформация и банки
Обзор
Построение рабочего процесса для минимизации трудоемких задач
за счет применения технологии оптического распознавания символов (OCR)
на основе машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI).
Одной из самых трудоемких задач для банкиров, несомненно, будет отчетность. Для открытия счета, страхования или получения кредита всегда должны быть созданы подтверждающие документы.
Хорошие новости: существуют решения, позволяющие снизить количество часов репортажей!
Одна из них - платформа автоматизации Young App.
Сегодня, применяя лучшие практики технологий распознавания текста, машинного обучения и искусственного интеллекта, компании могут повысить свою эффективность за счет минимизации трудоемких задач.
Вызов
- Быстро извлекайте и объединяйте большие объемы данных.
Решение
- Установите коннекторы, позволяющие читать выписки по счетам или счета-фактуры, применяя OCR, ML и AI.
- Внедрите коннекторы для автоматизации банковских транзакций.
Используемые соединители
…………………………..
Рабочий процесс
……………….
(1)
Сохранение документов в Amazon S3
(2)
Извлекайте данные с помощью OCR ROSSUM.
(3)
Экспорт данных в формат CSV.
Полученные результаты
……….
Рабочий процесс быстро извлекает данные с помощью оптического распознавания символов, что значительно экономит время банкиров. Теперь нет необходимости тратить часы на чтение, повторный ввод или копирование информации из административных документов.
Контакты Young App
Давайте оставаться на связи🙌 Присоединяйтесь к нам:
Веб-сайт
LinkedIn
GitBook (документация)
GitHub (Мы 🙏❤️ благодарим вас, если вы нажмете значок ⭐️, чтобы поддержать нас)
Twitter (самые горячие новости об API, микросервисах, бессерверных технологиях)
