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理光如何在 AWS 上构建可扩展的智能文档处理解决方案
本文探讨了理光如何使用 AWS GenAI IDP Accelerator 作为基础构建标准化的多租户解决方案，用于自动文档分类和提取，从而将其文档处理从自定义工程瓶颈转变为可扩展、可重复的服务。
来源:亚马逊云科技 _机器学习本文由理光的 Jeremy Jacobson 和 Rado Fulek 共同撰写。
本文演示了企业如何通过结合生成式人工智能、无服务器架构和标准化框架来克服文档处理扩展限制。理光使用 AWS GenAI 智能文档处理 (IDP) 加速器设计了一个可重复、可重用的框架。该框架将客户入职时间从几周缩短到几天。它还提高了需要复杂文档拆分的新人工智能密集型工作流程的处理能力。容量预计将增长七倍，达到每月超过 70,000 份文档。此外，该解决方案将每次部署的工程时间减少了 90% 以上。
Ricoh USA, Inc. 是一家全球技术领导者，为 200 多个国家的多元化客户群提供服务。在其医疗保健实践中，理光为主要健康保险付款人、管理式医疗组织和医疗保健提供者提供服务，每月处理数十万份重要文件，包括客户的保险索赔、申诉、上诉和临床记录。他们面临着企业现代化繁重文档工作流程所面临的共同挑战：依赖自定义手动工程。每个新的医疗保健客户实施都需要由专业工程师进行独特的开发和调整。此外，部署需要自定义提示工程、模型微调和集成测试，而这些无法在客户之间重复使用。尽管这为理光客户提供了卓越的定制体验，但所涉及的时间和精力却造成了限制扩张的瓶颈。随着预计销量增加七倍，理光抓住了创新的机会。
本文探讨了理光如何使用 AWS GenAI IDP Accelerator 作为基础构建标准化的多租户解决方案，用于自动文档分类和提取，从而将其文档处理从自定义工程瓶颈转变为可扩展、可重复的服务。