많은 회사에서 애플리케이션에 사용할 수 있도록 문서를 수동 또는 디지털 방식으로 사전 처리하는 데 상당한 시간과 노력을 들이고 있습니다. 문서마다 형식, 유형 및 레이아웃이 다르기 때문에 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며 비용이 많이 듭니다. 팀들은 지능형 문서 처리를 자동화하는 기계 학습(ML) 전문 지식은 없을 수 있지만 비즈니스 요구 사항에 따라 확장하고 정확한 결과를 제공할 수 있는 간단하고 효율적인 솔루션을 원합니다.
Amazon Comprehend를 사용하면 ML 경험이 없어도 문서 처리를 자동화할 수 있습니다. 분류 및 추출 기능으로 다양한 문서 유형을 신속하게 처리하고 인사이트를 정확하게 추출하여 비즈니스 결정을 위한 정보를 제공하세요. 중요한 데이터를 감지 및 보호하고 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되는 기능을 이용하세요.
디지털 또는 스캔한 텍스트 및 반정형 문서를 모두 처리하는 데 단일 API를 사용합니다. PDF, Docx, JPEG, TIFF, PNG 및 일반 텍스트 UTF-8과 같은 문서 유형에 대한 온디맨드 및 배치 처리 지원을 이용합니다.
사용 사례 또는 산업에 대한 도메인별 문서 범주(예: W2, 자동차 및 주택 보험 청구)와 용어(예: 이름, 약어, 제품 코드 및 주문 유형)를 정확하게 파악하는 사용자 지정 모델을 구축하고, 자신만이 생성하고 액세스할 수 있는 데이터로 구축된 전용 ML 모델와 엔드포인트를 사용합니다.
광학 문자 인식(OCR)과 자연어 처리(NLP)의 조합으로 문서 처리 결과를 개선합니다. 학습 시 추가 데이터 세트를 사용하여 분류 및 엔터티 인식의 정확도를 높입니다.
즉시 사용 가능한 모델 관리 기능으로 모델을 빠르게 훈련, 배포, 재훈련 및 관리합니다. 단일 단계 추론으로 모델로부터 인사이트에 액세스합니다.
Amazon Comprehend가 지원하는 여러 언어로 문서를 처리하여 사용 사례의 범위를 확장하고 번역의 필요성을 줄입니다.
Amazon Comprehend PII 편집 기능을 사용하여 문서에서 PII 데이터의 검색 및 편집을 대규모로 자동화할 수 있습니다.
청구 처리에 필요한 정확한 인사이트 제공을 위해 의료 청구서와 청구 양식에서 정책 및 의료 코드 등의 중요한 정보를 분류하고 추출합니다.
신용 평가 및 인수를 위해 손익계산서, 신원 확인 및 기타 대출 신청 문서에서 엔터티를 추출합니다.
법적 계약 처리를 자동화하고, 위험도가 높은 문서를 분류 및 선별하고, 사례 번호, 상표, 조항과 같은 인사이트를 추출하여 협상에 필요한 정보를 제공합니다.
청구서, 계약서, W2 양식, 은행 거래 내역서 및 송장에서 세금 준비 및 제출을 위해 인사이트를 분류하고 추출합니다.