Post by account_disabled on Apr 27, 2024 23:28:23 GMT -5
当今的汽车保险行业正在通过创新解决方案应对管理大量非结构化数据的挑战。亚太地区一家领先的保险公司预计，未来 12 个月内，生成式人工智能将带来重大改进，以提高汽车保险索赔处理的效率和准确性。 Astera 是一款强大的工具，它利用人工智能使索赔处理变得更容易、更准确。 借助Astera，保险公司可以快速整理和分析各种来源的重要信息，加快整个理赔流程。 简化索赔处理 Astera 简化了索赔处理中数据提取（特别是非结构化数据）的复杂过程。凭借其无代码界面，Astera 使业务用户可以轻松提取数据。 Astera 的核心功能依赖于基于模板的提取模型。用户可以创建报告模型 或提取模板，指导软件从各种非结构化来源识别和提取必要的数据，例如扫描文档、可填写的 PDF 表格以及与汽车保险索赔相关的文本文档。这种方法通过自动化简化了数据处理过程。 通过利用 Astera，企业可以将非结构化索赔数据转换为结构化格式。这对于加快索赔解决流程、提高准确性并最终提高客户满意度至关重要。 Astera用于汽车保险索赔 处理的主要功能 Astera ReportMiner 从复杂的索赔文档中提取信息，例如修复估算的 PDF 或包含财产损失信息的文本文档。
企业可以使用Astera ReportMiner自动执行解析各种PDF文档的繁琐过程，减少手动数据输入操作的需要。 人工智能驱动的提取 Astera ReportMiner 使用人工智能自动识别索赔表中的必填字段，从而增强提取过程。这种人工智能驱动的方法不仅可以识别数据，还可以智能地 评估数据中的上下文和模式。 通过利用 AI 自动从 PDF 中提取数据，Astera ReportMiner 消除了传统上识别和提取关键数据点所需的 白俄罗斯细胞电话数字 猜测和手动工作，从而简化了索赔处理工作流程。 自动化工作流程 Astera ReportMiner 提供全面的自动化工作流程功能，涵盖从数据提取到决策的整个索赔处理工作流程。这包括自动化提取管道以在批量 PDF 文件上运行，从而使所有所需信息能够快速有效地提供。 基于模板的高效提取 对于基于文本的 PDF，用户可以使用文档中存在的特定模式创建提取模板，指导 Astera ReportMiner 准确检索信息。对于扫描的 PDF，ReportMiner 的 OCR 功能将这些文档转换为基于文本的格式，以构建提取模板。 此外，对于业务运营中常见的基于表单的 PDF，ReportMiner 简化了业务数据的提取，以进行进一步的报告和分析。 提取数据后，可以将其转换并导出到各种目的地，包括 Excel 电子表格、数据库和 CSV 文件，从而促进无缝集成到组织的现有数据生态系统中。 简化 索赔处理的分步指南 在此示例中，Astera 以一批汽车保险索赔为用例，简化了从初始数据提取到索赔解决的流程。本批次中的每项索赔均附有PDF 格式的详细损坏信息。
汽车保险索赔表 1 汽车保险索赔表 2 步骤 1：要开始此过程，请将 PDF 表单加载到 Astera ReportMiner 的设计器中。 步骤 2：通过识别和指定源报表中出现的模式来定义提取模板。这些模式对于我们批次中的所有文件都是相同的。这就是为什么我们将能够对所有文件使用一个提取模板。 索赔提取模板 步骤3：在字段属性部分，调整数据字段的尺寸和位置。例如，对于地址字段，我们将其定义为跟随当前行中的字符串地址。 步骤4：指定报表模型中要捕获的数据字段和区域及其位置后，在数据预览窗口中预览提取的数据输出。 Astera 中的数据预览 索赔信息现在采用结构化格式，可以存储在 Excel 表格中以供进一步分析。 步骤5：为了进一步自动化结构化索赔数据的处理，请将此报告模型添加到数据流中，我们可以在其中构建数据管道。 步骤 6： Lookup 对象根据提取的索赔数据中的 Loss Category 值在数据库中查找保险金额。我们将此金额包含在索赔记录的新字段中 还要检查索赔是否有效。例如，在这种情况下，如果损失不属于列出的类别，则索赔将被标记为无效，并且系统不会为其分配任何金额。在这种情况下，指示系统记录错误。
企业可以使用Astera ReportMiner自动执行解析各种PDF文档的繁琐过程，减少手动数据输入操作的需要。 人工智能驱动的提取 Astera ReportMiner 使用人工智能自动识别索赔表中的必填字段，从而增强提取过程。这种人工智能驱动的方法不仅可以识别数据，还可以智能地 评估数据中的上下文和模式。 通过利用 AI 自动从 PDF 中提取数据，Astera ReportMiner 消除了传统上识别和提取关键数据点所需的 白俄罗斯细胞电话数字 猜测和手动工作，从而简化了索赔处理工作流程。 自动化工作流程 Astera ReportMiner 提供全面的自动化工作流程功能，涵盖从数据提取到决策的整个索赔处理工作流程。这包括自动化提取管道以在批量 PDF 文件上运行，从而使所有所需信息能够快速有效地提供。 基于模板的高效提取 对于基于文本的 PDF，用户可以使用文档中存在的特定模式创建提取模板，指导 Astera ReportMiner 准确检索信息。对于扫描的 PDF，ReportMiner 的 OCR 功能将这些文档转换为基于文本的格式，以构建提取模板。 此外，对于业务运营中常见的基于表单的 PDF，ReportMiner 简化了业务数据的提取，以进行进一步的报告和分析。 提取数据后，可以将其转换并导出到各种目的地，包括 Excel 电子表格、数据库和 CSV 文件，从而促进无缝集成到组织的现有数据生态系统中。 简化 索赔处理的分步指南 在此示例中，Astera 以一批汽车保险索赔为用例，简化了从初始数据提取到索赔解决的流程。本批次中的每项索赔均附有PDF 格式的详细损坏信息。
汽车保险索赔表 1 汽车保险索赔表 2 步骤 1：要开始此过程，请将 PDF 表单加载到 Astera ReportMiner 的设计器中。 步骤 2：通过识别和指定源报表中出现的模式来定义提取模板。这些模式对于我们批次中的所有文件都是相同的。这就是为什么我们将能够对所有文件使用一个提取模板。 索赔提取模板 步骤3：在字段属性部分，调整数据字段的尺寸和位置。例如，对于地址字段，我们将其定义为跟随当前行中的字符串地址。 步骤4：指定报表模型中要捕获的数据字段和区域及其位置后，在数据预览窗口中预览提取的数据输出。 Astera 中的数据预览 索赔信息现在采用结构化格式，可以存储在 Excel 表格中以供进一步分析。 步骤5：为了进一步自动化结构化索赔数据的处理，请将此报告模型添加到数据流中，我们可以在其中构建数据管道。 步骤 6： Lookup 对象根据提取的索赔数据中的 Loss Category 值在数据库中查找保险金额。我们将此金额包含在索赔记录的新字段中 还要检查索赔是否有效。例如，在这种情况下，如果损失不属于列出的类别，则索赔将被标记为无效，并且系统不会为其分配任何金额。在这种情况下，指示系统记录错误。