20 | 12 | 2020

कानूनी वातावरण में दस्तावेजों से डेटा प्रसंस्करण को स्वचालित करना, लॉ फर्म

अच्छी तरह से स्थापित लॉ फर्म, 30 से अधिक वर्षों के लिए परिचालन ने बड़ी संख्या में दस्तावेजों को संचित किया है जिन्हें किसी प्रकार के प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है। इन दस्तावेजों, जैसे कि इनवॉयस, क्लाइंट फॉर्म, निवेश / खरीद एप्लिकेशन और अनुबंध, में आवेदक नाम, संस्थाएं (स्थान या ब्रांड), या क्लाइंट व्यवसाय संचालन इतिहास जैसे डेटा शामिल हैं, जो उनकी व्यावसायिक प्रक्रियाओं के लिए आवश्यक है।

इस सभी डेटा को कानूनी प्रक्रिया के मामलों, ग्राहक भावना का विश्लेषण करने, किसी भी सहायक दस्तावेज का निर्धारण करने, या चालान से गैर-अनुपालन खरीद को फ़िल्टर करने जैसे कार्यों को करने के लिए डिजिटल दस्तावेजों से निकालने की आवश्यकता होती है। आज, संगठन इसे करने के लिए मैनुअल प्रयासों पर हर साल लाखों खर्च करते हैं, जो समय लेने वाली, त्रुटि-प्रवण, महंगी, और कुशलता से जल्दी से पैमाने पर नहीं होते हैं।

इन चुनौतियों से उबरने में मदद करने के लिए, हमने AWS को बुद्धिमान दस्तावेज प्रसंस्करण समाधान प्रदान करने का निर्णय लिया, जो मशीन लर्निंग द्वारा संचालित है। आप लाखों दस्तावेज़ों से पाठ निकाल सकते हैं, उन दस्तावेज़ों के बीच संबंधों या भावनाओं को समझ सकते हैं, और यहां तक ​​कि उच्च सटीकता और अनुपालन के लिए मशीन सीखने के परिणामों को मान्य, सही या संवर्धित करने के लिए एक मानवीय कदम भी शामिल है।

ग्राहक

एक स्थापित, 30 से अधिक वर्षों के अनुभव के साथ - लॉ फर्म। पूरे प्रोजेक्ट को AWS क्लाउड, फ्रैंकफर्ट रीजन में तैनात किया गया था

वातावरण

कई सर्वरों पर रखी गई डेटा जानकारी के साथ आधारभूत संरचना

उद्देश्य

शुरुआत से ही, परियोजना का दायरा कंपनी और ग्राहकों के प्रलेखन के विशाल मात्रा को सुव्यवस्थित करना था।

डेटा की उच्च सटीकता

एमएल का उपयोग करने से आपको मैन्युअल प्रविष्टि के कारण होने वाली त्रुटियों को कम करने में, दस्तावेजों को तेजी से और अधिक सटीक रूप से संसाधित करने में मदद मिल सकती है। ऐसे मामलों में जहां डेटा 100% सटीक होना चाहिए, आप किसी भी समय एक मानवीय कदम रख सकते हैं और डेटा की समीक्षा कर सकते हैं।

तेज़ डेटा प्रोसेसिंग

बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण को लागू करने से आपको कुछ दिनों में हफ्तों या महीनों के काम को पूरा करने में मदद मिल सकती है।

कर्मचारी उत्पादकता में सुधार

मशीन लर्निंग, दस्तावेजों से अंतर्दृष्टि को बाहर निकालने और विभिन्न प्रणालियों में जानकारी दर्ज करने की मैन्युअल प्रक्रिया को हटा देता है, जिससे आपके कर्मचारी मूल्यवर्धित व्यावसायिक कार्यों पर अधिक समय व्यतीत कर सकते हैं।

लागत बचत

दस्तावेज़ वर्कफ़्लो को स्वचालित करने से डेटा निष्कर्षण की जटिलता कम हो जाती है और
विश्लेषण, प्रति दस्तावेज औसत लागत को कम करना।

क्या किया गया था

हमने इस परियोजना के लिए एक समर्पित VPC वातावरण बनाया है, सबसे पहले परिचालनात्मक स्वीकृति परीक्षण (OAT) के रूप में। हमें एक विश्वसनीय मंच की आवश्यकता थी जो बाद में हम इसे उत्पादन में बदल सके। सुरक्षा को ध्यान में रखते हुए, हम बुनियादी ढांचा दस्तावेज़ प्रसंस्करण 'प्लांट' के निर्माण के लिए एक आदर्श आधार बनाना चाहते थे।

AWS CloudFormation टेम्प्लेट एक अमेज़ॅन S3 बाल्टी पर होस्ट किए गए एक स्थिर वेब एप्लिकेशन को प्रदर्शित करता है और एक Amazon CloudFront वितरण द्वारा परोसता है। उपयोगकर्ताओं को अमेज़ॅन कॉग्निटो का उपयोग करके प्रमाणित किया जाता है। वेब एप्लिकेशन AWS लैंबडा फ़ंक्शन द्वारा समर्थित अमेज़ॅन एपीआई गेटवे एपीआई का उपयोग करके बैकएंड के साथ इंटरैक्ट करता है। दस्तावेज़ों को वेब अनुप्रयोग का उपयोग करके या सीधे थोक प्रसंस्करण के लिए एक समर्पित अमेज़ॅन एस 3 बाल्टी में अपलोड किया जाता है। दस्तावेज़ प्रसंस्करण एपीआई द्वारा शुरू किया जाता है, जो अमेज़ॅन डायनमोबीडी तालिका में एक प्रविष्टि जोड़ने के लिए एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन को ट्रिगर करता है। तालिका एक दूसरे लैंबडा फ़ंक्शन को शुरू करती है जो प्रसंस्करण की निगरानी करती है। अपलोड का फ़ाइल प्रारूप प्रसंस्करण के लिए मार्ग निर्धारित करता है। Amazon Textract फ़ाइलों से पाठ और संरचनात्मक जानकारी निकालता है। निकाले गए पाठ को फिर आगे के विश्लेषण के लिए अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड और अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड मेडिकल में भेजा जाता है।

 

उपलब्धि

OAT पर्यावरण की तैनाती सफल रही है, और व्यापक परीक्षण के हफ्तों बाद, हम उत्पादन में बदल गए हैं।
वकील, कानूनी और कार्यालय व्यवस्थापक कर्मचारी, जल्दी से प्रासंगिक दस्तावेज पा सकते हैं, अन्य मामलों के साथ इसे क्रॉस-रेफरेंस करते हैं और गलतियां दुर्लभ या गैर-मौजूद हैं।

वर्चुअल कॉफी पर बात करते हैं

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