Automatisierung von manuellen Prozessen mit KI-Funktionen für Digital GoToMarket
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- Digital GoToMarket
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- AI/ML
- SMB
- Jodie Rhodes
Auf einen Blick
Das Digital GoToMarket Team hilft Unternehmen bei der Entwicklung digitaler Strategien und der Einführung erfolgreicher Abonnementprodukte und -dienstleistungen.
Herausforderung
Digital GoToMarket (DGTM) stand vor der Herausforderung, die Datenextraktion zu automatisieren, da starre Ausdrücke (Expressions) die nuancierte Discovery einschränkten.
Lösung
Firemind entwickelte unter Nutzung von AWS einen POC, um eine skalierbare, ML-gesteuerte Pipeline zur Automatisierung der Dokumentenverarbeitung zu entwickeln.
Genutzte Dienste
- Amazon Comprehend
- Amazon Textract
- AWS Lambda
- Amazon S3
Ergebnisse
- Automatisierte IDP, geringerer manueller Aufwand.
- Erweiterte Möglichkeiten, Entlastung der Nutzer.
Geschäftliche Herausforderungen
Beschränkungen der manuellen Datenextraktion
Derzeit werden die DGTM-Sammlung und die Extraktion von Daten aus den verschiedenen digitalisierten Dokumenten mit „regulären Ausdrücken“ durchgeführt – eine sehr explizite Methode zum Auffinden und Extrahieren von Daten aus den Dokumenten.
Diese Vorgehensweise hatte sich bis zu einem gewissen Grad als zuverlässig erwiesen, ermöglichte jedoch nicht die Ermittlung differenzierterer Informationen und erforderte zudem eine Reihe sehr spezifischer Anfragen nach Dokumenten für jeden der Märkte für besicherte Wertpapiere.
DGTM wollte die Möglichkeit haben, eine Strategie des maschinellen Lernens auf diesen Dokumentenanalyse-Workflow anzuwenden. Dies bot mehrere Vorteile, darunter Skalierbarkeit und Anpassungsfähigkeit sowie ein sich entwickelndes Genauigkeitsniveau, das im Laufe der Zeit zur Verbesserung der Datenmodelle genutzt werden kann.
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Lösung
Nutzung von AWS für die automatisierte Dokumentenverarbeitung
Unsere Lösung bestand darin, ein Proof-of-Concept (POC) zu entwickeln, um die Fähigkeiten von AWS Textract und AWS Comprehend für eine Pipeline zur Dokumentenverarbeitung und -analyse zu demonstrieren. Die beiden Hauptziele dieser Lösung waren die Bereitstellung einer ML-‚Sandbox‘ zur Validierung und zum Testen des Analysemodells (benutzerdefinierte Klassifizierungen) sowie einer automatisierten Pipeline für die Dokumentenverarbeitung und das weitere Training des Modells.
Die „Sandbox“ enthält eine Reihe von Ressourcen, die eine automatisierte Pipeline von AWS-Ressourcen und -Services bereitstellen. Damit kann ein Stapel von Dokumenten hochgeladen, verarbeitet und analysiert werden, so dass die Ausgabe überprüft und die Ergebnisse für das Training der benutzerdefinierten Klassifikationen verwendet werden können.
Firemind war in der Lage, den geplanten Zeitrahmen von 22 Tagen, verteilt auf sieben Phasen, einzuhalten. Das Proof-of-Concept ermöglichte die Automatisierung früherer manueller Aufgaben, so dass eine Umgebung geschaffen werden konnte, die echte Daten in die Produktion überführt.
Automatisierte Prozesse
Der POC bot einen automatisierten Prozess für die intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP). Das spart Kosten für das manuelle Hosting und die Speicherung sowie Zeit, so dass die Mitarbeiter sich anderen Aufgaben zuwenden können.
Einführung in Managed Services
DGTM nutzt nun Machine Learning-Dienste wie Amazon Comprehend und Amazon Textract für eine verbesserte Extraktion und Klassifizierung während des Verarbeitungsprozesses.
Reduzierter menschlicher Einsatz
Dadurch, dass die Mitarbeiter nicht mehr an diesen Prozessen arbeiten mussten, konnten Randfälle und schnellere Klassifizierungen über den gesamten Prozess hinweg erweitert werden. Die Mitarbeiter konnten sich nun um andere Bereiche des Unternehmens kümmern und ihre Kunden unterstützen.
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