clustering de documentos


Os processos tradicionais de digitalização de documentos são caros e dependem fortemente da mão de obra, especialmente nas etapas de entrada de dados. Esses métodos não são apenas ineficientes, mas também propensos a erros humanos.


O framework de Clustering de Documentos e Enriquecimento de Dados pode atender às necessidades de várias indústrias, facilitando a organização, análise e utilização eficiente de grandes volumes de documentos em diversos processos.

Nossa solução aborda esses desafios através de duas camadas principais:


  1. Clustering de documentos

  • Automação inteligente: utilizando o AWS Sagemaker Canvas e AWS Bedrock, nossa solução organiza automaticamente os documentos em grupos baseados em similaridades de conteúdo.
  • Eficiência e precisão: com técnicas avançadas de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, garantimos que documentos semelhantes sejam agrupados de maneira eficaz, melhorando a gestão de grandes volumes de dados.
  • Aplicações: de classificação automática a recuperação e análise de bibliotecas digitais, nossa solução oferece um serviço completo, end-to-end.

 

2. Enriquecimento de Dados

  • Automação Robótica de Processos (RPA): Utilizamos RPA para extrair dados e conteúdos de várias fontes, como websites.
  • Arquitetura robusta: Nossa infraestrutura suporta interações conversacionais através de prompts, utilizando modelos, como por exemplo, AWS Bedrock Llama, entre outros, para criar diálogos e realizar tarefas diversas em linguagem natural.
  • Resposta inteligente: Através do agrupamento e enriquecimento de dados, nossa solução é capaz de responder a perguntas complexas sobre o conteúdo da fonte de dados.


conheça mais sobre nossa solução

Benefícios para nossos clientes

  • Otimização de custos: Menor dependência de mão de obra e maior automação otimizam os custos operacionais.
  • Maior eficiência: Automação inteligente e agrupamento eficaz de documentos melhoram a eficiência na gestão de dados.
  • Precisão e confiabilidade: Técnicas avançadas garantem maior precisão na classificação e recuperação de informações.
  • Flexibilidade: A solução pode ser adaptada para diversas indústrias, tipos de documentos e fluxos de negócios.

Onde aplicar?

 

Finanças
Processamento e análise de grandes volumes de documentos financeiros. Por exemplo, validação de poderes em solicitação de financiamentos.


Saúde
Gestão de registros médicos e documentos relacionados. Controle de Fraudes.


Educação
Organização e recuperação de materiais acadêmicos e administrativos.


Logística e transporte
Gestão de documentos de transporte, como faturas e recibos de entrega, e monitoramento de compliance regulatório.


Jurídico 
Análise de casos através da organização de documentos legais e automação de processos repetitivos, como revisão de contratos.


Recursos humanos
Gestão de currículos e documentação de funcionários, incluindo contratos de trabalho e avaliações de desempenho.


Varejo e e-Commerce
Gestão de inventário e atendimento ao cliente através da análise de feedback e tickets de suporte.

Caso de uso

Revolucionando a governança da informação com soluções avançadas em GenIA


Uma empresa de tecnologia especializada em governança da informação (Gestão de Contratos e Processos) para o mercado corporativo, enfrentava os seguintes desafios:

  • Aumento de custos dos serviços e soluções, resultando em menor competitividade de negócios.
  • Baixa produtividade devido ao uso de processos manuais de classificação de documentos.
  • Necessidade contínua de inovar para se manter competitivo no mercado.


Nossa abordagem
Para superar esses desafios, implementamos uma estratégia robusta utilizando serviços da Nuvem AWS para acelerar o projeto:

  • Serviços de Gen AI/ML: utilizamos nossa estrutura de solução de clustering de documentos e enriquecimento de dados, aproveitando serviços como AWS SageMaker Canvas e Bedrock Llama.
  • Equipe especializada: nossa equipe especializada forneceu consultoria e treinamento para elevar o conhecimento do cliente sobre suporte em nuvem, arquitetura, experiência em dados, IA e metodologia de execução.


Resultados alcançados:

  • Aumento de produtividade dos clientes da solução
  • Redução do custo da solução para seus clientes
  • Aumento de competitividade de mercado
  • Inovação nos produtos 

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