Wichtige Details

Automatisierung der damit verbundenen Verarbeitung von Finanzdokumenten.

Kunde

Der Kunde ist ein Anbieter von maßgeschneiderten Softwarelösungen für verschiedene Geschäftsbereiche. Das Unternehmen des Kunden war auf der Suche nach einem zuverlässigen Beratung zum maschinellen Lernen (ML) Unternehmen, das bei der Implementierung von ML in ein kundenspezifische intelligente Dokumentenerkennungslösung.

Das System wurde benötigt für automatische Rechnung und Erkennung von Steuererklärungen. Die Lösung sollte die Automatisierung der damit zusammenhängenden Aufgaben der Mitarbeiter ermöglichen, die mit Finanzdokumenten und wichtigen Daten arbeiten. Ebenso sollte sie die Bewältigung monotoner Aufgaben erleichtern.

Herausforderung: Optimierung des Dokumenten-Workflows mit Hilfe von maschinellem Lernen

Der Kunde suchte die Hilfe von Experten für die richtigen Methoden zur Implementierung von ML in die bestehende Lösung. Das Unternehmen musste Papierdokumente für die weitere Verwendung effektiv erkennen und digitalisieren, den Workflow für Papierdokumente beschleunigen und die Prozesse von Datenextraktion und -klassifizierung.

Die folgenden Teile der Kundeninformation Dokumentenverarbeitung System erforderte einen ML-Boost:

Als ein Anbieter von Lösungen für die automatische DatenerfassungESSID Solutions fungierte als fachkundiger Berater, der bei der Lösung einiger der komplexesten Aufgaben half. Wir schlugen dem Kunden eine Methode zur Integration von ML in das bestehende System vor, um die Geschäftsanforderungen besser zu erfüllen.

Lösung: Datenerfassung und ML-Beratungsdienste, um den Weg zu einer maßgeschneiderten ML-gestützten Finanzlösung zu ebnen

Unsere Berater überarbeiteten die bestehende Lösung und schlugen die folgenden Änderungen und Ansätze vor:

• OCR-Steueranalyse. Wir haben vorgeschlagen, ein Open-Source-Tool Tesseract oder besser ABBYY-Software als Alternative zu verwenden. Hochwertige OCR-Software ist das Herzstück des Systems, da sie eine effektiver Prozess der Anerkennung von Steuerformularen und Rechnungen und eine genauere Ausgabe.

Wir boten die Entwicklung eines kombinierten Systems an, das nach der OCR-Phase die folgenden Möglichkeiten bietet:

• Anwendung eines regelbasierten Ansatzes zur Extraktion notwendiger Felder ohne Einsatz von ML (z. B. Extraktion von Daten aus IBAN)
• Verwenden Sie ML, um im extrahierten Text Wörter, Schlüsselwörter, Phrasen, Symbole und andere Elemente in separate Klassen zu klassifizieren, z. B. Summe, Ware, Datum, Absender, Empfänger usw. (wir haben auch das Datenauszeichnungsschema beschrieben).

Außerdem schlugen wir vor, das Open-Source-System Tesseract durch eine andere Lösung zu ersetzen, die eine bessere Erkennungsleistung erbringen würde. Wir boten an, einen vom Kunden zuvor verwendeten Vorlagenansatz mit ML-Algorithmen zu kombinieren.

Unser Expertenteam beriet bei der Verbesserung der bestehenden Lösung für die Verarbeitung von Unternehmensdokumenten unterschiedlicher Art. Das Ergebnis war ein tragfähiger Fahrplan zum Erfolg.

 Ergebnis: ein praktikabler Fahrplan für die erfolgreiche Nutzung von ML für die Datenerfassung

ESSID Solutions beriet den Kunden über die mögliche Verbesserung der bestehenden Dokumentenverarbeitungssoftware. Unser Team bot dem Kunden Methoden für den Erwerb einer OCR-Software zur Erkennung und Verarbeitung von Rechnungen und Steuererklärungen mit Hilfe von maschinellem Lernen an.

Die Lösung kann dazu beitragen, die damit verbundenen finanziellen Dokumentenverarbeitungsvorgänge, die Kundenerfahrung zu verbessern und die Effizienz zu steigern.

Unsere Beratung zu Gebäude- und OCR-Steueranerkennung und Verarbeitung app bot dem Kunden die notwendige Unterstützung bei der Lösung komplizierter ML-Implementierungsprobleme. Wir haben einen Leitfaden für den Aufbau einer ML-gestützten Datenerfassungslösung ausgearbeitet, der auf die spezifischen Bedürfnisse und Erwartungen abgestimmt ist.

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