문서 처리 자동화

조직에서는 대량의 다양한 문서를 처리하여 핵심 데이터를 추출해야 합니다. 수동 처리는 비용이 많이 들고 오류가 발생하기 쉽습니다. 데이터가 부정확하면 고객 경험이 저하될 수 있습니다. 지능형 문서 처리를 사용하면 정보를 빠르고 정확하게 추출할 수 있습니다.

수동 문서 처리는 비용과 시간이 많이 듭니다. 대량의 문서를 처리하는 데 리소스를 할당하면 민첩성이 떨어집니다. 또한 수동으로 작업을 살펴보고 비교해야 하기 때문에 생산성이 저하됩니다. 지능형 문서 처리는 데이터의 분류, 추출 및 분석을 자동화하여 이러한 문제를 극복하는 데 도움이 됩니다. 이 기술을 사용하면 고부가가치 작업에 리소스를 할당하고 의사 결정 주기를 단축할 수 있습니다.

레거시 OCR 솔루션은 특히 문서 유형과 용량이 다양하다는 점 때문에 확장이 어려운 경우가 많습니다. 지능형 문서 처리는 대용량의 다양한 문서 유형을 사용하더라도 빠르게 확장하는 데 도움이 됩니다.

불완전한 대출 서류, 세금 양식, 급여 명세서 및 인수 과정에서 발견되는 기타 누락 데이터로 인해 종종 일이 더 많아지고 비용이 늘어나며 위험한 부실 대출이 발생할 가능성이 높아지는 경우가 많습니다. AWS 지능형 문서 처리를 사용하면 모기지 신청에서 가장 중요한 정보를 추출하여 고객에게 더 빠르게 응답할 수 있습니다.

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견적, 보험 양식, 보험금 청구서, 영수증 등 다양한 문서 레이아웃과 형식을 고려할 때, 보험 부문에서는 데이터 추출이 특히 어려울 수 있습니다. AWS 지능형 문서 처리를 사용하면 사례 ID, 부동산 주소와 같은 관련 정보를 빠르고 정확하게 추출할 수 있습니다.

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AWS의 지능형 문서 처리는 공공 부문 조직에서 더 빠르고 정확한 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 송장, 세금, 복지 청구, 면허 및 재무 기록을 처리하여 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터 포인트를 추출할 수 있습니다.

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AWS 기반 지능형 문서 처리를 사용하면 청구서, 의사 소견서, 위험 조정 또는 임상 시험 보고서 등이 포함된 다양한 유형의 문서를 빠르고 정확하게 처리하고 유용한 데이터를 확보하여 비즈니스 의사 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다.

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계약서, 법원 제출 서류 또는 법적 문서와 같은 문서를 처리하는 것은 법무 팀에게 어려운 작업입니다. 계약 문서는 비표준 형식인 경우가 많습니다. 법원 제출 서류를 검토하기 위한 일반적인 워크플로에는 문서에서 사례 번호, 관련 당사자 또는 법인을 로드하고 읽고 추출하는 작업이 포함되며 수시간에 걸친 수작업이 필요합니다. OCR과 NLP를 사용하여 텍스트와 특정 용어를 추출하면 이 프로세스를 보다 정확하게 자동화할 수 있습니다. 

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인보이스 및 영수증은 모든 조직에 매우 중요하며 이러한 유형의 문서는 다양한 레이아웃으로 제공되는 경우가 많습니다. 기계 학습을 사용하면 해당 문서 내에서 가치 있는 정보를 자동으로 추출하여 비즈니스를 자동화하고 페이지당 비용을 낮추고 수동 작업을 줄일 수 있습니다.  

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