Korea Deep Learning , une société de solutions d'IA basées sur l'intelligence visuelle, a annoncé le 22 avoir remporté un contrat pour le projet « d'automatisation OCR de documents de prêt non standard par IA » auprès d'une grande institution financière nationale.
Ce projet est un exemple d’application de la technologie de l’intelligence artificielle qui peut analyser et déterminer la signification des documents au-delà de la simple reconnaissance optique de caractères (OCR) au travail financier. « DEEP OCR+ » fourni par Korea Deep Learning est un modèle spécialisé de compréhension de documents avec fonction d'auto-formation, conçu pour améliorer en permanence la précision et la vitesse de traitement.
Au cours du processus d’examen du prêt, l’institution financière a reçu un total de 46 types de demandes et de documents justificatifs sous forme de fichier PDF unique et les a classés et saisis manuellement. En conséquence, des problèmes tels que des omissions de documents, des fautes de frappe et des goulots d'étranglement au travail se sont produits à plusieurs reprises, et Korea Deep Learning a introduit DEEP OCR+ dans le but d'automatiser ces processus de travail manuel.
DEEP OCR+ est un modèle d'intelligence visuelle capable d'extraire des informations clés en analysant la structure et le contexte d'un document basé sur la reconnaissance optique de caractères. Le modèle Vision-Language (VLM), un modèle spécialisé de compréhension de documents développé par Korea Deep Learning, a été construit sur la base de l'apprentissage de plus de 400 millions de données d'image et de texte accumulées sur cinq ans et peut traiter simultanément divers formats de documents tels que PDF, HWP et Word.
Dans ce projet, nous avons automatisé le processus de division et de classification automatique des documents au sein de PDF fusionnés, en extrayant les données clés, puis en les reliant aux systèmes informatiques de l'entreprise. Ceci explique comment le processus de vérification et de saisie des documents, qui dépendait auparavant du travail manuel, peut être amélioré efficacement. Les résultats peuvent être vérifiés via un tableau de bord de vérification en temps réel et sont structurés pour augmenter l'efficacité du travail en se connectant à RPA (Robotic Process Automation).
À partir de ce projet, Korea Deep Learning s'efforce d'étendre sa technologie aux secteurs nécessitant beaucoup de travail basé sur des documents, tels que les assurances, les institutions publiques et l'industrie manufacturière, en plus du secteur financier.
Kim Ji-hyun, PDG de Korea Deep Learning, a déclaré : « Pour que l'IA soit introduite dans divers secteurs, la « capacité de voir » doit être la priorité », et « la technologie de compréhension de documents basée sur l'intelligence visuelle peut être appliquée à diverses tâches d'automatisation et deviendra un élément clé pour accélérer la transformation numérique des entreprises. »
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