En bref
Secteur
Banque et marchés de capitaux
Emplacement
Mondial
Défi
Réduisez le temps, les frais et les ressources nécessaires à l'extraction d'informations clé à partir de grandes quantités de documents, qu'ils soient imprimés, numérisés ou manuscrits.
Faits marquants
- 96 % de précision dans l'extraction d'informations clé à partir de plus de 20 types de documents
- Temps de traitement des documents 98 % plus rapide, d'environ 30 minutes à seulement 30 secondes
- Jusqu'à 98 % de réduction du coût moyen par document traité, de 5 $ à seulement 0,10 $
Notre approche
Nous avons travaillé avec le centre d'excellence de l'IA de la banque afin de concevoir, de tester et d'affiner une solution basée sur la reconnaissance optique des caractères (OCR), l'apprentissage automatique et l'IA générative. Toutes ces technologies ont grandement gagné en maturité au cours des dernières années, ce qui fait d'elle des partenaires de choix pour une solution automatisée.
À partir de l'expertise spécialisée de Cognizant en matière d'IA, glanée dans les sphères universitaires et dans de nombreux secteurs, nous avons su développer un produit minimum viable (MVP) en seulement quatre semaines. Nous avons ensuite affiné la solution jusqu'à obtention de performances assez précises pour un déploiement en production.
Voici les principales fonctionnalités de cette solution :
- Extraction de texte par OCR : nous avons utilisé Microsoft Azure AI Digital Intelligence comme moteur OCR pour numériser des documents structurés et non structurés puis les convertir en texte numérique. Elle repose sur le deep learning pour imiter la reconnaissance visuelle humaine et son excellence en matière de reconnaissance des textes imprimés et manuscrits, même des images et numérisations de piètre qualité. De plus, son API facilitait grandement l'intégration dans le flux de processus de cette solution.
- Classification documentaire basée sur l'apprentissage automatique : l'étape de classification permet d'identifier les documents pertinents et de filtrer les informations inutiles. L'efficacité du processus KIE s'en trouve alors d'autant plus optimisé. Nous avons conçu et entraîné un algorithme d'apprentissage automatique pour classifier les documents numérisés par OCR afin que seules les informations pertinentes soient mises en avant pour l'analyse par IA générative.
- Analyse par IA générative : nous avons demandé à Microsoft Azure OpenAI GPT-4o d'analyser le texte numérisé à partir de documents pertinents et d'en extraire les informations clé. Il identifie les entités et leurs relations, ce qui lui permet d'extraire les champs requis pour le processus métier concerné. En outre, nous avons utilisé les capacités multimodales de GPT-4o pour identifier et extraire les images pertinentes, notamment les signatures, les logos et les sceaux.
- Intégration back-office : la solution fonctionnelle repose sur Microsoft Azure, la plateforme cloud stratégique de notre client, et s'intègre avec les systèmes back-office adéquats qui reposent eux aussi sur Azure.
- L'humain dans la boucle : pendant que la solution automatise l'extraction d'informations clé, tous les champs extraits sont passés en revue par un salarié de la banque afin de garantir leur pertinence.
Résultats
Cette solution est actuellement déployée dans le cadre de 20 cas d’utilisation dans toute la banque, notamment au niveau de l'accueil client, des demandes de prêt hypothécaire, du traitement des plaintes pour fraude et de l'assignation des procurations des clients. Sa grande applicabilité la rend compatible avec d'autre cas d’utilisation futurs. Depuis son lancement, cette solution a généré des avantages significatifs pour la banque et ses clients en termes d'accélération des processus, de réduction des coûts, de charges de travail optimisées et de satisfaction client.
Voici quelques-uns des principaux avantages générés jusqu'à présent :
- 96 % de précision dans l'extraction d'information : la solution est en mesure d'extraire les informations pertinentes de dizaines de milliers de documents avec un taux de précision de 96 %. En outre, il n'est pas nécessaire de solliciter les SME en cas de traitement de documents techniques ou juridiques complexes.
- Processus KIE 98 % plus rapide : avant l'arrivée de la solution, le temps moyen de traitement d'un document était de 30 minutes. Désormais, la même tâche prend seulement 30 secondes, de la numérisation par OCR des documents sélectionnés au remplissage de formulaire dans le système back-office idoine en passant par l'extraction des champs essentiels à l'aide de l'IA générative.
- Jusqu'à 98 % de réduction des coûts de traitement des documents : la solution peut potentiellement réduire le coût de traitement d'un seul document d'une moyenne de 5 $ à seulement 0,10 $ ou moins. À l'échelle des divisions commerciales internationales de la banque, les économies potentielles ne sont absolument pas négligeables.
- Charges de travail optimisées : les experts des domaines juridique et technique ne sont plus sollicités pour identifier les informations pertinentes dans un document complexe. La charge de travail s'en trouve ainsi fluidifiée et ces experts peuvent consacrer plus de temps à leur poste principal.
- Amélioration de l'expérience client : les processus essentiels face au client sont désormais faisables bien plus rapidement, l'expérience client s'en trouve ainsi grandement améliorée.
