Systèmes AI qui comprennent les documents complexes, les mises en page, les tableaux, l'écriture manuscrite, les images et le contexte de support.
Image · Intelligence documentaire et multimodal AIL'intelligence documentaire extrait et justifie le texte, la mise en page, les tableaux, les images et l'écriture manuscrite tout en conservant les liens vers les preuves au niveau de la page et les contrôles de flux de travail en aval.
Matchpoint se rapproche du AI en tant que capacité opérationnelle avec des propriétaires responsables, des portes de décision explicites, des critères d'acceptation mesurables, une architecture documentée et un chemin pratique de la découverte à la production.
Les documents complexes codent le sens à travers la mise en page ainsi que le langage. Les tableaux, colonnes, en-têtes, notes de bas de page, écriture manuscrite, diagrammes, signatures et champs voisins peuvent modifier l'interprétation du texte. Nous modélisons cette structure explicitement au lieu de nous appuyer sur un flux de texte aplati.
La conception de la solution peut combiner l'OCR, des modèles de mise en page, des modèles de langage de vision, une extraction déterministe, des taxonomies de documents et un examen fondé sur des preuves. Les résultats requis peuvent aller des champs structurés et des rapprochements à la comparaison, à la classification, à la synthèse et aux réponses aux questions de documents dans un corpus.
La suite d'acceptation représente la variation des documents trouvée en production : différents modèles, numérisations, tableaux, écriture manuscrite, pages manquantes, images de mauvaise qualité, champs conflictuels et documents longs. La précision, la couverture, l'emplacement des preuves, la confiance et le routage des exceptions sont mesurés séparément afin que les utilisateurs sachent quels résultats peuvent être transmis et lesquels doivent être examinés.
La portée doit relier la décision requise aux preuves, aux propriétaires responsables et à un itinéraire exécutable.
L'intelligence documentaire extrait et justifie le texte, la mise en page, les tableaux, les images et l'écriture manuscrite tout en conservant les liens vers les preuves au niveau de la page et les contrôles de flux de travail en aval.
Utilisez les résultats comme liste de contrôle pour la portée, les preuves et les flux de travail requis.
Les réponses directes aident le responsable de la décision à identifier l'état de préparation, les lacunes en matière de preuves et la prochaine action requise.
La signification dépend souvent de la position des champs, des tableaux, des titres, des signatures, des notes de bas de page et du contenu voisin. L'extraction de texte brut peut perdre ces relations.
Les tests doivent couvrir les mises en page représentatives, la précision de l'extraction, les relations entre les champs, les tableaux, l'écriture manuscrite, les citations, le comportement des données manquantes, les seuils de confiance et les files d'attente de révision humaine.
Les étapes relient la portée, les preuves, la structure, les approbations et l'exécution.
Nommez l'utilisateur, la décision, les entrées, les actions autorisées, le résultat attendu, le propriétaire et les critères d'acceptation mesurables.
Séparez les sources approuvées, les données confidentielles, les estimations de la direction et les analyses générées par un modèle avec une conservation traçable.
Définissez le modèle, les données, la récupération, les outils, les autorisations, la logique déterministe, les portes de révision et les conditions d'arrêt.
Testez la qualité, la fiabilité, la latence, le coût, l’adoption et les modes de défaillance avant d’étendre la portée.
Attribuez la propriété du produit, les responsabilités de la plate-forme, la surveillance, le contrôle des modifications, le renforcement des capacités et le suivi des avantages.
Les lacunes, les hypothèses, les propriétaires et les décisions correctives doivent être documentés avant l'engagement externe ou la clôture.
Des données non vérifiées, obsolètes ou peu contextuelles peuvent nuire au flux de travail et à tous les résultats en aval.
Les outils et les agents nécessitent des limites explicites pour l'accès aux données, les actions externes, l'escalade et l'approbation humaine.
Les performances doivent être testées par rapport à la tâche prévue, aux classes de défaillance des matériaux et aux conditions de production changeantes.
La valeur dépend des propriétaires nommés, de l'adoption par les utilisateurs, des contrôles opérationnels et du suivi des avantages mesurables.
Utilisez les résultats comme liste de contrôle pour la portée, les preuves et les flux de travail requis.
Cadres de recherche et de décision mappés à ce service à partir du contenu papier vérifié et de la taxonomie canonique du service.
Recherche MatchpointLe document multimodal AI peut combiner du texte, une mise en page, des tableaux, des images et une écriture manuscrite pour prendre en charge les flux de travail KYC et de réconciliation avec des exceptions liées à la source et un examen humain.
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Lire le journal →Recherche en langue anglaiseLa signification dépend souvent de la position des champs, des tableaux, des titres, des signatures, des notes de bas de page et du contenu voisin. L'extraction de texte brut peut perdre ces relations.
Les tests doivent couvrir les mises en page représentatives, la précision de l'extraction, les relations entre les champs, les tableaux, l'écriture manuscrite, les citations, le comportement des données manquantes, les seuils de confiance et les files d'attente de révision humaine.
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