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 d'entreprise peuvent être intégrées afin d'enrichir et de valider les données. Les algorithmes apprennent à partir du contexte et s'adaptent aux changements de format d'entrée parce qu'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 aide à améliorer la satisfaction de vos clients et la motivation de vos employés.