Bedrock Data Automation apprend à extraire les données des formulaires fiscaux et des relevés bancaires

Amazon Bedrock Data Automation, le service d'AWS, sait désormais extraire avec précision les informations des documents financiers. Le système traite automatiquement relevés bancaires, formulaires fiscaux, contrats et autres documents, une tâche qui exige habituellement des heures de travail manuel.

Quels documents le système traite-t-il ?

Amazon a entraîné Bedrock Data Automation sur des exemples de quatre types courants de documents financiers. Les relevés bancaires contiennent les informations de milliers de transactions, dont chacune doit être correctement reconnue. Les formulaires fiscaux W-2 (attestations de revenus des salariés) et 1099-B (états des revenus d'investissement) demandent l'extraction précise de nombreux détails. Les contrats fournisseurs sont souvent rédigés dans des formats propres à chaque entreprise, ce qui complique encore la tâche des algorithmes.

Pourquoi c'est plus compliqué qu'un simple OCR

La reconnaissance optique de caractères (OCR) classique ne suffit pas pour les documents financiers. Le système doit non seulement « lire » le texte, mais aussi comprendre sa structure et son contexte. Par exemple, dans le tableau d'un relevé, il faut relier correctement le montant à la date et à la description de l'opération. Dans les formulaires fiscaux, les chiffres se trouvent souvent à des endroits précis, et leur signification dépend du contenu environnant.

Amazon Bedrock s'appuie sur des modèles de langage pour comprendre en profondeur le contenu des documents. Le système apprend par l'exemple : il voit le document d'origine et sa version numérique correctement remplie, puis généralise les schémas à de nouveaux cas.

Comment le système fonctionne en pratique

Le processus d'automatisation comporte plusieurs étapes :

• Reconnaissance du type de document : le système détermine s'il a devant lui un relevé, un formulaire fiscal ou un contrat
• Localisation des champs clés : l'algorithme cherche où se trouvent les données utiles
• Extraction des valeurs : le système convertit le texte trouvé en format structuré
• Évaluation de la confiance : le modèle indique la probabilité d'erreur pour chaque champ
• Validation : si nécessaire, le document est envoyé en vérification manuelle

Pour la plupart des documents, le processus est entièrement automatique. Lorsque la confiance est faible, un humain contrôle le résultat.

Des économies pour les entreprises

Les fintechs peuvent accélérer le traitement des demandes qui nécessitent des documents financiers. Au lieu de 30 minutes de travail manuel par demande, le système s'en charge en quelques minutes. Les services comptables peuvent automatiser la saisie des données issues de reçus et de rapports dans leur système comptable. Les banques vérifient plus vite les documents lors de l'octroi de crédits.

Ce que cela signifie

Le secteur financier se tourne peu à peu vers des solutions d'IA pour le travail documentaire de routine. Il ne s'agit pas de remplacer les humains, mais d'étendre leurs capacités : un employé peut vérifier les résultats en une minute au lieu d'une heure de travail manuel.