AI do ekstrakcji dokumentów finansowych

Aditya Birla i HDFC Life, wiodące instytucje finansowe, musiały usprawnić ekstrakcję kluczowych danych finansowych ze złożonych dokumentów, takich jak faktury, bilanse i sprawozdania roczne. Ręczne przetwarzanie było powolne, podatne na błędy i kosztowne, co skłoniło do poszukiwania zautomatyzowanego rozwiązania.

• Różnorodność dokumentów: Dokumenty finansowe występowały w różnych formatach i strukturach, przez co standardowe metody ekstrakcji okazywały się niewystarczające.
• Wymagania dotyczące dokładności: Wyodrębnione dane musiały spełniać rygorystyczne standardy dokładności, aby uniknąć błędów w sprawozdawczości finansowej i procesie decyzyjnym.
• Zgodność regulacyjna: Rozwiązanie musiało zapewniać zgodność ze standardami regulacyjnymi i ochrony danych przy obsłudze wrażliwych danych finansowych.

Dostarczyliśmy rozwiązanie wspierane przez AI, zaprojektowane specjalnie z myślą o złożoności ekstrakcji dokumentów finansowych:

• Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR): Zastosowaliśmy technologię OCR do wydajnej ekstrakcji danych strukturalnych i niestrukturalnych z wielu typów dokumentów, zapewniając szybkie i precyzyjne przetwarzanie danych.
• Model walidacji oparty na architekturze transformer: Nasz zespół opracował zaawansowany model walidacji oparty na architekturze transformer, który rygorystycznie sprawdza dokładność i spójność wyodrębnionych danych we wszystkich dokumentach, zachowując wysokie standardy niezawodności.
• Generatywna AI (GEN AI): Ten komponent został zintegrowany, aby umożliwić adaptacyjną ekstrakcję danych z różnych formatów dokumentów. Dzięki zastosowaniu GEN AI zwiększyliśmy elastyczność systemu i znacząco zmniejszyliśmy potrzebę ręcznej kontroli, usprawniając cały proces ekstrakcji.

a. Koszty, czas i efektywność:

• O 45% krótszy czas przetwarzania, co umożliwia szybsze podejmowanie decyzji.
• O 25% niższe koszty operacyjne dzięki automatyzacji ekstrakcji danych.
• O 35% wyższa dokładność ekstrakcji danych, co ogranicza konieczność ręcznej interwencji.

b. Cechy projektowe:

• Płynna integracja modeli OCR i transformer do przetwarzania danych strukturalnych i niestrukturalnych.
• Adaptacyjna generatywna AI zapewniająca elastyczne przetwarzanie dokumentów.
• Zgodność z rygorystycznymi standardami ochrony danych i regulacjami, co ogranicza ryzyko prawne.

• Rozszerzenie ekstrakcji wspieranej przez AI na kolejne procesy finansowe, takie jak audyt i sprawozdawczość podatkowa.
• Zastosowanie tej samej technologii do przetwarzania dokumentów prawnych i innych branż opartych na zgodności regulacyjnej.