20 | 12 | 2020

法務環境における文書からのデータ処理の自動化、法律事務所

30年以上にわたって運営されている定評のある法律事務所は、何らかの処理を必要とする多数の文書を蓄積してきました。 請求書、クライアントフォーム、投資/購入申請書、契約書などのこれらのドキュメントには、申請者の名前、エンティティ(場所またはブランド)、クライアントの業務履歴など、ビジネスプロセスに不可欠なデータが含まれています。

このデータはすべて、法的手続きのケースなどのタスクを実行したり、顧客の感情を分析したり、サポートドキュメントを特定したり、請求書から非準拠の購入を除外したりするために、デジタルドキュメントから抽出する必要があります。 今日、組織はこれを行うための手作業に毎年数百万ドルを費やしています。これは、時間とエラーが発生しやすく、費用がかかり、迅速かつ効率的に拡張できません。

これらの課題を克服するために、AWSが機械学習を活用したインテリジェントなドキュメント処理ソリューションを提供することを決定しました。 何百万ものドキュメントからテキストを抽出し、それらのドキュメントの感情や関係を理解し​​、機械学習の結果を検証、修正、または拡張して精度とコンプライアンスを高めるための人的ステップを含めることもできます。

クライアント

30年以上の経験を持つ確立された-法律事務所。 プロジェクト全体がフランクフルトリージョンのAWSクラウドにデプロイされました

環境

多数のサーバーにデータ情報が保持されているオンプレミスインフラストラクチャ

DevOps Tools Engineer試験のObjective

プロジェクトの範囲は当初から、膨大な量の企業およびクライアントのドキュメントを合理化することでした。

データの精度が高い

MLを使用すると、ドキュメントをより速く、より正確に処理し、手動入力によって発生するエラーを減らすことができます。 データが100%正確である必要がある場合は、いつでも人間が介入してデータを確認できます。

より高速なデータ処理

インテリジェントなドキュメント処理を実装すると、数週間または数か月の作業を数日で達成できます。

従業員の生産性の向上

機械学習により、ドキュメントから洞察を引き出してさまざまなシステムに情報を入力するという手動のプロセスが不要になり、従業員は付加価値のあるビジネスタスクにより多くの時間を費やすことができます。

コスト削減

ドキュメントワークフローを自動化すると、データ抽出の複雑さが軽減され、
分析、ドキュメントあたりの平均コストを削減します。

何が行われたか

このプロジェクト専用のVPC環境を、最初はOperational Acceptance Testing(OAT)として作成しました。 後でそれを本番環境に変換できる信頼性の高いプラットフォームが必要でした。 セキュリティを念頭に置いて、インフラストラクチャドキュメント処理の「プラント」を構築するための完璧な基盤が必要でした。

AWS CloudFormationテンプレートは、Amazon S3バケットでホストされ、AmazonCloudFrontディストリビューションによって提供される静的ウェブアプリケーションをデプロイします。 ユーザーはAmazonCognitoを使用して認証されます。 Webアプリケーションは、AWSLambda関数でサポートされているAmazonAPI GatewayAPIを使用してバックエンドと対話します。 ドキュメントは、Webアプリケーションを使用してアップロードされるか、一括処理のために専用のAmazonS3バケットに直接アップロードされます。 ドキュメント処理はAPIによって開始され、APIがLambda関数をトリガーして、AmazonDynamoDBテーブルにエントリを追加します。 テーブルは、処理を監視するXNUMX番目のLambda関数を開始します。 アップロードのファイル形式によって、処理のルートが決まります。 Amazon Textractは、ファイルからテキストと構造情報を抽出します。 抽出されたテキストは、さらに分析するためにAmazonComprehendとAmazonComprehendMedicalに渡されます。

 

業績

OAT環境の展開は成功し、数週間後、広範なテストを行った後、本番環境に移行しました。
弁護士、法務およびオフィス管理スタッフは、関連するドキュメントをすばやく見つけ、他のケースと相互参照することができ、間違いはまれであるか、存在しません。

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