Inawisdom: Versicherungsunternehmen optimieren Dokumentenverarbeitung
Inhaltsverzeichnis
- 🏛️ Einführung in "Das ist meine Architektur"
- 🛠️ Vorstellung von Inawisdom: Wie Versicherungsunternehmen KI zur Optimierung der Dokumentenverarbeitung nutzen
- 📑 Was ist ein IDP (Intelligent Document Processing)?
- 🔄 Der Fluss der Dokumentenverarbeitung
- 📥 Die Intake-Phase
- 🔄 Die Vorverarbeitungsphase
- 🤖 Die KI-/ML-Phase
- 🔄 Die Nachverarbeitungsphase
- 🧩 Die Rolle von Textract und benutzerdefinierten Modellen
- 📄 Textract: Automatisierte Textextraktion
- 🤖 Benutzerdefinierte Modelle: Spezifische Formulardaten
- 🧠 Die Bedeutung von Amazon Comprehend
- 📊 Klassifizierung und benannte Entitäten
- 🔍 Preprocessing und Postprocessing im Detail
- 📥 Vorverarbeitung: Lambda und Step Functions
- 🔄 Nachverarbeitung: Synonyme und DynamoDB
- 🔄 Training der Modelle und kontinuierliche Verbesserung
- 📈 Überwachung der Genauigkeit
- 🔄 Einsatz von Sagemaker Ground Truth
- 🎓 Schlussfolgerung: Die Zukunft der Dokumentenverarbeitung mit AI/ML
- 📚 Ressourcen
🏛️ Einführung in "Das ist meine Architektur"
"Das ist meine Architektur" ist eine Serie von Gesprächen, in denen Experten verschiedener Unternehmen ihre architektonischen Entscheidungen und Lösungen vorstellen. In diesem Artikel tauchen wir ein in die Welt von Inawisdom und deren Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) im Versicherungswesen.
🛠️ Vorstellung von Inawisdom: Wie Versicherungsunternehmen KI zur Optimierung der Dokumentenverarbeitung nutzen
Inawisdom ist ein Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von KI- und ML-Lösungen für seine Kunden spezialisiert hat. Im Mittelpunkt steht dabei ihre IDP-Plattform (Intelligent Document Processing), die es Versicherungsunternehmen ermöglicht, Informationen aus Policen und anderen Dokumenten effizient zu extrahieren und zu nutzen.
📑 Was ist ein IDP (Intelligent Document Processing)?
Intelligent Document Processing (IDP) ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, automatisiert Informationen aus Dokumenten zu extrahieren und zu verarbeiten. Im Versicherungswesen kann IDP dazu beitragen, Policen schneller und genauer zu verarbeiten, was zu einer effizienteren Geschäftsabwicklung führt.
🔄 Der Fluss der Dokumentenverarbeitung
📥 Die Intake-Phase
In der Intake-Phase werden die Dokumente und E-Mails von Versicherungsnehmern entgegengenommen und in einem zentralen Speicher wie S3 abgelegt.
🔄 Die Vorverarbeitungsphase
Die Vorverarbeitungsphase umfasst die Aufbereitung der Dokumente für die weitere Verarbeitung. Hier kommen Lambda-Funktionen zum Einsatz, die die Dokumente aus dem Speicher laden und für die Verarbeitung vorbereiten.
🤖 Die KI-/ML-Phase
In der KI-/ML-Phase werden die Dokumente mithilfe von Textract und benutzerdefinierten Modellen analysiert und die relevanten Informationen extrahiert.
🔄 Die Nachverarbeitungsphase
In der Nachverarbeitungsphase werden die extrahierten Informationen weiterverarbeitet und in einem geeigneten Format gespeichert, um sie für weitere Geschäftsprozesse zu nutzen.
🧩 Die Rolle von Textract und benutzerdefinierten Modellen
📄 Textract: Automatisierte Textextraktion
Textract ist ein von Amazon Web Services (AWS) bereitgestellter Dienst, der die automatisierte Extraktion von Text aus verschiedenen Dokumentenformaten ermöglicht.
🤖 Benutzerdefinierte Modelle: Spezifische Formulardaten
Für spezifische Formulardaten, die nicht von Textract erfasst werden können, werden benutzerdefinierte Modelle verwendet, die auf die individuellen Anforderungen des Kunden zugeschnitten sind.
🧠 Die Bedeutung von Amazon Comprehend
📊 Klassifizierung und benannte Entitäten
Amazon Comprehend wird für die Klassifizierung von Dokumenten und die Erkennung von benannten Entitäten wie Personen, Orten und Daten verwendet, um weitere Einblicke zu gewinnen.
🔍 Preprocessing und Postprocessing im Detail
📥 Vorverarbeitung: Lambda und Step Functions
In der Vorverarbeitungsphase werden Lambda-Funktionen und Step Functions eingesetzt, um die Dokumente für die Analyse vorzubereiten und den Verarbeitungsfluss zu steuern.
🔄 Nachverarbeitung: Synonyme und DynamoDB
In der Nachverarbeitungsphase werden Synonyme verwendet, um unterschiedliche Begriffe für dasselbe Konzept zu vereinheitlichen, und die Ergebnisse in einer DynamoDB-Datenbank gespeichert.
🔄 Training der Modelle und kontinuierliche Verbesserung
📈 Überwachung der Genauigkeit
Die Genauigkeit der Modelle wird kontinuierlich überwacht, und bei Bedarf werden Anpassungen vorgenommen, um die Leistung zu verbessern.
🔄 Einsatz von Sagemaker Ground Truth
Bei niedriger Genauigkeit können die Dokumente an Experten gesendet werden, die das Modell neu trainieren und verbessern, um genauere Ergebnisse zu erzielen.
🎓 Schlussfolgerung: Die Zukunft der Dokumentenverarbeitung mit AI/ML
Die Nutzung von KI und ML in der Dokumentenverarbeitung bietet Versicherungsunternehmen die Möglichkeit, ihre Prozesse zu optimieren und ihre Effizienz zu steigern. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung und Verbesserung der Modelle können noch genauere Ergebnisse erzielt werden.
📚 Ressourcen
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