详细内容或原文请订阅后点击阅览
使用 Quick Automate 和 IDP Accelerator 实现文档处理自动化
对大量文档进行分类、提取和验证是银行、保险、医疗保健和公共部门面临的挑战。了解中型抵押贷款机构如何使用 AWS GAIIC IDP Accelerator 和 Amazon Quick Automate 自动化其整个文档接收管道（从电子邮件到经过验证的数据）。
来源:亚马逊云科技 _机器学习抵押贷款以文件为基础。每笔贷款都以熟悉的一组开始：收益表、W-2、银行对账单、驾驶执照、作废支票和保险申请。每个贷方都会大规模处理它们。对大量文件进行分类、提取和验证的挑战并非抵押贷款所独有。银行、保险、医疗保健和公共部门的组织面临着自己的版本，每个版本都有不同但重复的文档类型和合规性要求。在这篇文章中，我们使用抵押贷款作为具体的、量化的示例，但底层架构是可扩展的，并适应跨行业的文档密集型操作。
从规模上看，数字加起来很快。根据 MBA 抵押贷款金融预测，美国抵押贷款市场每年发放大约 4-600 万美元的贷款。根据 ICE Mortgage Technology 的 Origination Insight 报告，抵押贷款平均需要 44 天才能完成。
抵押贷款银行家协会估计发放单笔贷款的总成本超过 11,000 美元，涵盖销售、履行、生产支持和管理费用。文件接收和处理构成履行工作量的重要组成部分。这里的延迟会导致整个管道的循环时间更长。
对于每年处理 50,000 笔贷款的中型贷方来说，手动文档处理每年要消耗数千个小时。如果您可以自动化整个管道怎么办？从贷款包到达的那一刻到经过验证的数据流入下游系统的那一刻，该过程是完全自动化的。
概述
为了具体说明这一点，我们跟随一家贷方完成转型。
认识峰会抵押贷款
疼痛很快就会加剧。手动抠像会引入错误，从而触发下游返工。不完整的包裹会排队等待，直到有人发现缺少什么。在贷款高峰期，Summit 唯一的选择是临时聘用人员，但这种方法成本昂贵、入职缓慢且质量不稳定。