Nous leur permettons ainsi de réduire les frais de la manipulation de papiers et d’augmenter l’efficacité du traitement de leur flux de documents entrants.
Difficultés dans le traitement des amendes (comparaison de la plaque d'immatriculation avec les informations relatives au conducteur et à la police), traitement des plaintes des clients, etc...
Lire la suiteTrop d'interactions de saisie de données lors du traitement des demandes d'indemnisation, difficultés à saisir des documents non structurés et manuscrits, etc...
Lire la suitel'augmentation des coûts de main-d'œuvre liés aux activités de traitement du papier, les pertes d'argent dues aux factures non livrées et impayées, etc. ....
Lire la suiteAugmentation des coûts de main-d'œuvre liés aux activités de traitement du papier, risque de perte d'archives médicales, etc.
Lire la suiteDifficultés à traiter les plaintes des clients, augmentation des coûts de main-d'œuvre pour gérer les factures entrantes, etc.
Lire la suiteDifficultés à traiter les plaintes des clients, augmentation des coûts de main-d'œuvre pour gérer les factures entrantes, etc.
Lire la suiteExternalisation des services de traitement des documents, flux de travail automatisés, etc.
Lire la suiteDifficultés à traiter les contrats, les lettres de clients et les contre-lettres, trop d'interactions de saisie de données lors de la manipulation de documents manuscrits, etc...
Lire la suiteAujourd'hui, la numérisation est devenue un enjeu essentiel. Pourtant, les travailleurs perdent encore beaucoup de temps à distribuer et à traiter des documents papier. Un processus coûteux, chronophage et propice aux erreurs.
Votre courrier papier entrant sera réacheminé vers une boîte postale et collecté quotidiennement par Input For You. Le courrier sera trié et numérisé, il pourra être traité comme confidentiel ou renvoyé physiquement. Grâce à une machine de pointe et à l'apprentissage profond, chaque document entrant sera automatiquement reconnu et assigné à votre boîte aux lettres numérique personnelle. De nombreux types de documents peuvent être traités.
Les documents entrants peuvent être intégrés aux systèmes d'automatisation des flux de travail, ce qui permet un traitement de bout en bout des documents. En outre, des métadonnées non structurées peuvent être extraites de chaque document et intégrées de manière structurée dans vos applications commerciales.
L'automatisation des factures est le processus de rationalisation et d'automatisation de la création, de l'approbation, du traitement et du paiement des factures à l'aide d'outils numériques.
Cette technologie peut aider les entreprises à gagner du temps, à réduire les coûts, à améliorer la précision et la productivité en éliminant les processus manuels et en réduisant le risque d'erreur humaine.
Les données relatives à la ligne de la facture peuvent être saisies automatiquement et la facture peut être validée avec les commandes et les bons de livraison (correspondance tripartite).
Les avantages de l'automatisation des factures sont notamment l'amélioration de la précision et de l'efficacité, la réduction du temps de traitement, l'augmentation de la visibilité et du contrôle, et l'amélioration de la gestion des flux de trésorerie.
Grâce à l'automatisation des factures, les entreprises peuvent également réduire la probabilité d'erreurs et de litiges, ce qui se traduit par des paiements plus rapides et de meilleures relations avec les fournisseurs et les clients.
Dans l'ensemble, l'automatisation des factures est un outil important pour les entreprises qui cherchent à rationaliser leurs processus financiers et à améliorer leurs résultats.
En adoptant cette technologie, les entreprises peuvent réduire leur charge administrative, améliorer leurs rapports financiers et libérer des ressources pour des activités plus stratégiques.
Les archives papier nécessitent beaucoup d'espace de stockage, des interactions humaines coûteuses et de longs délais de récupération des documents.
En outre, ils sont extrêmement sensibles à l'humidité et aux fluctuations de température, qui peuvent provoquer la dilatation et la contraction des matériaux, contribuant ainsi à leur détérioration continue.
En numérisant les archives papier, nous pouvons garantir un retour sur investissement après 3 ans pour les archives actives et 8 ans pour les archives passives.
La numérisation des archives papier offre des avantages tels que l'amélioration de l'accessibilité et des possibilités de recherche, le renforcement de la sécurité, les économies d'espace et de coûts, la facilité de sauvegarde et de reprise après sinistre, la collaboration et le partage, ainsi que la préservation et la conservation des documents de valeur.
L'automatisation des sinistres et de la souscription d'assurance fait référence à l'utilisation de la technologie, telle que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique, pour rationaliser et améliorer l'efficacité du traitement des sinistres et de la souscription d'assurance.
L'automatisation des sinistres consiste à utiliser l'IA et des algorithmes d'apprentissage automatique pour traiter rapidement et précisément les demandes d'indemnisation, en réduisant la nécessité d'une intervention manuelle et en minimisant les risques d'erreur.
L'automatisation de la souscription, quant à elle, implique l'utilisation de l'IA et d'algorithmes d'apprentissage automatique pour traiter les nouvelles polices de manière automatisée. Cependant, dans le domaine de l'assurance maladie, les rapports médicaux nécessitent souvent des corrections manuelles en raison des rapports écrits à la main. Grâce à la méthodologie de double saisie d'IFY, un taux de précision de 99,5% de la reconnaissance des métadonnées peut être garanti.
Globalement, l'automatisation des déclarations de sinistre et de la tarification peut aider les assureurs à réduire leurs coûts, à améliorer leur efficacité et à fournir un meilleur service à la clientèle en réduisant le temps nécessaire au traitement des déclarations de sinistre et à la détermination des primes.
Le traitement des documents médicaux consiste à extraire des informations utiles de documents médicaux tels que les dossiers des patients, les antécédents médicaux, les rapports de laboratoire et les ordonnances. Ce processus peut être effectué manuellement, mais il peut prendre du temps et être sujet à des erreurs. C'est pourquoi de nombreux prestataires de soins de santé se tournent vers des systèmes automatisés pour améliorer l'efficacité et la précision.
Nous utilisons plusieurs techniques dans le traitement des documents médicaux, notamment la reconnaissance optique de caractères (OCR), le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique. L'OCR consiste à convertir les documents numérisés en texte lisible par une machine, qui peut ensuite être analysé par des algorithmes de NLP afin d'en extraire des informations utiles. Les techniques de NLP impliquent l'analyse de textes en langage naturel afin d'identifier les informations pertinentes, telles que les données démographiques du patient, les diagnostics et les traitements. Des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être formés pour classer et extraire automatiquement des informations à partir de documents médicaux, améliorant ainsi la précision et l'efficacité.
Le traitement des documents médicaux présente de nombreux avantages potentiels, notamment l'amélioration de la précision des diagnostics, la réduction du temps nécessaire à la prise de décisions thérapeutiques et l'augmentation de l'efficacité des prestataires de soins de santé. Il permet également de réduire les coûts liés aux soins de santé en rationalisant les processus administratifs et en réduisant la nécessité de saisir manuellement les données et de manipuler les documents.
L'automatisation de la gestion des amendes et des processus d'huissier implique généralement l'utilisation de la technologie pour gérer les amendes et les processus connexes, tels que l'exécution des amendes par des huissiers de justice. Cela permet de rationaliser et d'automatiser de nombreuses tâches liées à la gestion des amendes, ce qui rend le processus plus efficace et moins sujet aux erreurs.
Globalement, l'automatisation du traitement des amendes et des processus d'huissier peut contribuer à rationaliser et à optimiser le processus d'application des amendes, en réduisant les charges administratives et en améliorant l'efficacité.
Nous reconnaissons automatiquement la plaque d'immatriculation, les détails de l'infraction et l'émetteur de l'amende. En cas d'intervention d'un huissier, nous pouvons anonymiser automatiquement les informations non pertinentes afin de faciliter et d'accélérer le remboursement.
Le traitement des contrats et des commandes est souvent un processus lent avec un risque élevé d'erreurs. Input For You est l'un des rares prestataires sur le marché à garantir que tous vos contrats et commandes, quelle que soit leur diversité, sont traités avec une précision supérieure à 99,50 % et que les coûts de traitement des commandes sont réduits d'au moins 60%.
La nature du travail de saisie manuelle des données est la principale source d'erreurs. Pour réduire le taux d'erreur et le temps de traitement, nous utilisons une combinaison d'IA, de techniques manuelles et de reconnaissance optique de caractères. Même les métadonnées manuscrites hétérogènes sont parfaitement capturées. Grâce à nos algorithmes d'apprentissage actif, nous pouvons construire des modèles de traitement de documents précis plus rapidement et avec moins de données. Les règles de gestion peuvent être intégrées afin que les données puissent être enrichies et validées. Les algorithmes apprennent à partir du contexte et s'adaptent aux changements de format d'entrée car ils interprètent le texte et la mise en page, et ne se contentent pas de les mémoriser. Ces modèles d'auto-apprentissage s'améliorent au fil du temps grâce à la validation des exceptions. Comme nous nous chargeons de la validation des exceptions, nous garantissons des données exactes à 99,5% "sans souci", ce qui vous permet d'améliorer la satisfaction de vos clients et la motivation de vos employés.
Les dossiers RH numérisés sont facilement accessibles et récupérables de n'importe où et à n'importe quel moment, ce qui permet au personnel RH de trouver et de récupérer rapidement les informations. Cela élimine le besoin d'espace de stockage physique et réduit le temps et les efforts nécessaires à la recherche dans les dossiers physiques.
Les dossiers RH numérisés peuvent être stockés dans des systèmes électroniques sécurisés avec protection par mot de passe et cryptage, ce qui garantit que les informations sensibles sur les employés sont protégées contre tout accès non autorisé. Cela réduit le risque de violation des données et garantit la conformité avec les réglementations en matière de protection des données.
La numérisation des dossiers RH élimine le besoin d'espace de stockage physique, d'impression et de fournitures papier, ce qui permet de réaliser des économies en matière de stockage, d'impression et de maintenance. Elle réduit également le risque de perte ou de détérioration des dossiers physiques, ce qui peut avoir des conséquences coûteuses.
Les dossiers RH numérisés peuvent être facilement partagés par le personnel RH ou d'autres personnes autorisées, ce qui facilite la collaboration et réduit la nécessité de transférer des dossiers physiques. Cela permet d'accélérer la prise de décision et d'améliorer la communication au sein du département des ressources humaines et dans l'ensemble de l'organisation.
La numérisation des dossiers RH contribue à garantir la conformité avec les exigences réglementaires, telles que les lois sur la tenue des dossiers et la conservation des données. Elle permet de retrouver facilement les informations lors d'audits ou de procédures judiciaires et réduit le risque de pénalités pour non-conformité.
La numérisation des dossiers RH réduit le besoin de documentation papier, ce qui se traduit par une diminution des déchets papier et de l'impact sur l'environnement. Elle s'inscrit dans le cadre des initiatives de développement durable et encourage les pratiques respectueuses de l'environnement.
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