Bedrock Data Automation a été entraîné à extraire les données des formulaires fiscaux et des relevés

Amazon Bedrock Data Automation d'AWS a appris à extraire avec précision les informations des documents financiers. Le système traite automatiquement les relevés bancaires, les formulaires fiscaux, les contrats et autres documents — une tâche qui nécessite généralement 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 des informations sur des milliers de transactions, dont chacune doit être correctement reconnue. Les formulaires fiscaux W-2 (relevés de salaire des employés) et 1099-B (rapports de revenus de placement) nécessitent une extraction précise de nombreux détails. Les contrats avec les fournisseurs sont souvent établis dans un format individuel, ce qui crée des difficultés supplémentaires pour les algorithmes.

Pourquoi c'est plus complexe qu'un simple OCR

La reconnaissance optique de caractères (OCR) standard ne peut pas gérer les documents financiers. Le système doit non seulement « lire » le texte, mais comprendre sa structure et son contexte. Par exemple, dans un tableau de relevé, il faut correctement lier le montant à la date et à la description de la transaction. Dans les formulaires fiscaux, les chiffres sont souvent placés à des endroits spécifiques, et leur valeur dépend du contenu environnant. Amazon Bedrock utilise des modèles de langage pour une compréhension approfondie du contenu des documents. Le système apprend sur des exemples : il voit le document original et sa version numérique correctement remplie, puis généralise les schémas pour de nouveaux cas.

Comment le système fonctionne en pratique

Le processus d'automatisation comprend plusieurs étapes :

• Reconnaissance du type de document — le système détermine s'il s'agit d'un relevé, d'un formulaire fiscal ou d'un contrat
• Localisation des champs clés — l'algorithme recherche où se trouvent les données nécessaires
• Extraction des valeurs — le système convertit le texte trouvé en un format structuré
• Évaluation de la confiance — le modèle indique la probabilité d'erreur pour chaque champ
• Validation — si nécessaire, le document est envoyé pour examen manuel

Pour la plupart des documents, le processus est entièrement automatique. En cas de faible confiance, le document est envoyé pour examen manuel.

Économies pour les entreprises

Les sociétés fintech peuvent accélérer le traitement des demandes nécessitant la fourniture de documents financiers. Au lieu de 30 minutes de travail manuel par demande, le système peut le faire en quelques minutes. Les services comptables peuvent automatiser la saisie des données des reçus et des rapports dans le système comptable. Les banques vérifient les documents plus rapidement lors de l'émission de crédits.

Ce que cela signifie

L'industrie financière passe progressivement à des solutions d'IA pour le travail routinier avec les documents. Ce n'est pas un remplacement des humains, mais une extension de leurs capacités — un employé peut vérifier les résultats en une minute au lieu d'une heure de travail manuel.