La nature du travail de saisie manuelle des données est la plus grande source d'erreurs. Pour réduire le taux d'erreur et le temps de traitement, nous utilisons une combinaison d'IA, de techniques manuelles et de reconnaissance optique de caractères. Même les métadonnées manuscrites hétérogènes sont parfaitement capturées.

Grâce à notre algorithmes d'apprentissage actifGrâce à ce système, nous pouvons élaborer des modèles précis de traitement des documents plus rapidement et avec moins de données. Les règles de gestion peuvent être intégrées de manière à ce que les données puissent être enrichies et validées.

Les algorithmes apprennent à partir du contexte et s'adaptent aux changements de format d'entrée parce qu'ils interprètent le texte et la mise en page, et ne se contentent pas de les mémoriser. Ces modèles d'auto-apprentissage s'améliorent au fil du temps grâce à la validation des exceptions. Au fur et à mesure que nous traitons les validation des exceptionsNous garantissons des données précises à 99,5% "sans souci", ce qui vous permet d'améliorer la satisfaction de vos clients et la motivation de vos employés.