IA per l'estrazione di documenti finanziari

Aditya Birla e HDFC Life, istituti finanziari di riferimento, dovevano rendere più efficiente l'estrazione di dati finanziari critici da documenti complessi come fatture, bilanci e rendiconti annuali. L'elaborazione manuale era lenta, soggetta a errori e costosa, il che ha spinto alla ricerca di una soluzione automatizzata.

• Varietà dei documenti: i documenti finanziari si presentavano in formati e strutture differenti, rendendo insufficienti le procedure di estrazione standard.
• Requisiti di accuratezza: i dati estratti dovevano soddisfare standard di accuratezza rigorosi, per evitare errori nella rendicontazione finanziaria e nelle decisioni.
• Compliance: la soluzione doveva garantire il rispetto degli standard normativi e di protezione dei dati nel trattamento di dati finanziari sensibili.

Abbiamo fornito una soluzione basata sull'IA, concepita specificamente per la complessità dell'estrazione di documenti finanziari:

• Optical Character Recognition (OCR): abbiamo impiegato la tecnologia OCR per estrarre in modo efficiente dati strutturati e non strutturati da un'ampia varietà di tipi di documento, garantendo un'elaborazione rapida e precisa.
• Modello di validazione basato su transformer: il nostro team ha sviluppato un modello di validazione avanzato basato sull'architettura transformer, che verifica con rigore accuratezza e coerenza dei dati estratti su tutti i documenti e mantiene così elevati standard di affidabilità.
• IA generativa (GEN AI): questa componente è stata integrata per consentire un'estrazione dei dati adattiva da formati di documento differenti. Con l'impiego di GEN AI abbiamo aumentato la flessibilità del sistema e ridotto in misura significativa la necessità di controlli manuali, snellendo l'intero processo di estrazione.

a. Costi, tempi ed efficienza:

• 45 % di tempo di lavorazione in meno, il che consente decisioni più rapide.
• 25 % di costi operativi in meno grazie all'automazione dell'estrazione dei dati.
• 35 % di accuratezza in più nell'estrazione dei dati, con una riduzione degli interventi manuali.

b. Caratteristiche di design:

• Integrazione fluida di modelli OCR e transformer per l'elaborazione di dati strutturati e non strutturati.
• IA generativa adattiva per un'elaborazione documentale flessibile.
• Rispetto di rigorosi standard normativi e di protezione dei dati, con conseguente riduzione dei rischi legali.

• Estensione dell'estrazione basata sull'IA ad altri processi finanziari, come la revisione contabile e la rendicontazione fiscale.
• Applicazione della stessa tecnologia all'elaborazione di documenti giuridici e ad altri settori guidati dalla compliance.