La solution de traitement intelligent des documents (IDP) de Hyland change la donne en matière d'adoption d'une automatisation intelligente pour les processus de gestion de contenu. À l'aide de modèles d'apprentissage alimentés par l'IA pour supprimer les points de contact humains des processus d'ingestion et de gestion de contenu, Hyland IDP automatise la contextualisation de votre contenu.
Cela vous permet de tirer encore plus de valeur de votre contenu, qui :
- améliore l'efficacité ;
- Améliore la précision
- accélère le traitement des documents ;
- sert mieux votre équipe et vos clients.
Jetons un coup d'œil à ce que Hyland IDP peut faire pour vos employés et vos clients, et examinons quelques indicateurs indiquant que votre entreprise devrait adopter Hyland IDP lorsque vous modernisez votre pile informatique.
Que peut faire Hyland IDP ?
Capturer et convertir intelligemment du texte à partir de plusieurs canaux
Grâce à l'apprentissage profond (un sous-ensemble de l'IA) pour son moteur OCR (optical character recognition), Hyland IDP reconnaît les empreintes manuelles et les empreintes automatiques pour toutes les langues Latin-1. Cela permet l'ingestion précise et intelligente du contenu dans votre système, quelle que soit son canal de provenance.
Séparer le contenu à l'aide de l'IA
Hyland IDP peut séparer les gros paquets de plusieurs documents en documents individuels à traiter. Cela peut s'avérer particulièrement utile lorsque plusieurs types de documents sont soumis dans le cadre d'un même dossier ou d'une même demande (par exemple, si une pièce d'identité, une preuve de résidence et un relevé de notes sont soumis ensemble). Cela accélère les flux de travail et réduit le temps que vos employés passent à effectuer des tâches répétitives et manuelles de séparation des fichiers.
Utiliser l'IA pour classer le contenu
À l'aide de modèles d'apprentissage automatique entraînables, Hyland IDP analyse le texte et les images du document afin d'identifier les types de documents. Cela garantit l'extraction des bonnes données et la transmission en aval des bonnes informations aux bonnes personnes, rapidement, pour des vues plus précises et exploitables de votre travail.
Extraire des données du contenu et les valider
Les mêmes modèles d'apprentissage automatique entraînables identifient les données dans les contenus structurés, semi-structurés et non structurés et les extraient. L'IA vérifie ensuite le formatage et la structure du contenu extrait et peut le valider automatiquement par rapport à d'autres systèmes (par exemple, faire correspondre le numéro de commande et le montant de la facture aux valeurs de votre système ERP). Cela permet non seulement d'accélérer les flux de travail, mais aussi de garantir l'exactitude des données et de limiter les erreurs coûteuses.
Apprendre et s'améliorer continuellement, comme le ferait un humain
Hyland IDP utilise l'apprentissage continu en ligne pour améliorer l'efficacité, la précision et l'autonomie. Cette approche collecte les données saisies par les utilisateurs pour corriger les résultats, et le modèle d'IA apprend à partir des corrections, de sorte que les résultats s'améliorent grâce aux commentaires. Cela donne au modèle d'IA la capacité de s'adapter et de s'améliorer comme le feraient vos employés, ce qui permet d'obtenir des résultats plus précis et de libérer votre équipe des tâches automatisables.