Classificazione automatica dei documenti tramite intelligenza artificiale

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Descrizione introduttiva

Nel 2022, abbiamo avviato una collaborazione con un’azienda del settore legal per esplorare l’uso di tecnologie di Intelligenza Artificiale e Machine Learning nella classificazione automatica dei documenti, con l’obiettivo di migliorare i processi per uno dei loro clienti. Durante il progetto, abbiamo condotto un’analisi dettagliata delle tecniche applicabili per garantire una classificazione efficace, tracciando una possibile direzione tecnica per lo sviluppo futuro.

Cosa abbiamo fatto?

Abbiamo analizzato la fattibilità della classificazione automatica dei documenti in base ai criteri forniti dal cliente. Il nostro team ha esplorato tecniche di classificazione supervisionata e non supervisionata, valutando i pro e i contro di ciascun approccio. Inoltre, abbiamo stimato i tempi e le risorse necessarie per implementare i modelli, considerando anche le attività preliminari, come l’etichettamento dei dati per l’addestramento.

Risultati

  • Valutazione della fattibilità: Analisi approfondita dei requisiti tecnici per l’implementazione della classificazione automatica.
  • Identificazione degli approcci migliori: Vantaggi e svantaggi delle tecniche supervisionate e non supervisionate, adattate al contesto aziendale.
  • Proposte operative: Definizione delle attività preliminari e stima dei tempi e delle risorse necessari per implementare i modelli di classificazione.

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Come abbiamo analizzato le tecniche di classificazione documentale

Abbiamo condotto un’analisi tecnica approfondita che comprendeva sia lavoro di backoffice che incontri diretti con il cliente. Durante questa fase, abbiamo esaminato i criteri e le esigenze specifiche, identificato i tipi di classificazione più efficaci e valutato i pro e i contro di ciascun approccio. Questa attività ci ha permesso di delineare una strategia pratica per la fase di sviluppo successiva.

Gli obiettivi del progetto erano:

  • Valutare la fattibilità della classificazione automatica in base ai requisiti dell’azienda.
  • Identificare i migliori approcci di classificazione (supervisionati e non supervisionati).
  • Definire i vantaggi, gli svantaggi e le attività necessarie per implementare i vari approcci.

La nostra soluzione: un’analisi metodologica per la classificazione dei documenti

Abbiamo ingegnerizzato un documento metodologico che descrive i risultati dell’analisi tecnica. Questo documento propone diversi approcci da adottare, definendo i passi pratici per l’implementazione della classificazione automatica dei documenti, insieme a stime dei tempi e delle risorse necessarie.

Risultati concreti: soluzioni pratiche per l’implementazione

Il progetto ha portato a risultati tangibili:

  • Valutazione completa delle tecniche: Abbiamo identificato le soluzioni tecniche migliori per la classificazione automatica.
  • Piano operativo chiaro: Abbiamo fornito un piano dettagliato con le fasi preliminari necessarie e i tempi di sviluppo stimati.
  • Proposta di implementazione: Un documento che delinea le azioni pratiche per adottare le soluzioni di classificazione automatica.

Tecnologie utilizzate

  • Algoritmi di Machine Learning supervisionati e non supervisionati per la classificazione automatica
  • Tecniche di etichettamento dei dati per l’addestramento dei modelli
  • Analisi delle regole statiche per la classificazione dei documenti

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Se vuoi esplorare come automatizzare la classificazione dei tuoi documenti utilizzando intelligenza artificiale e machine learning, contattaci oggi stesso. Siamo pronti a offrirti soluzioni su misura per ottimizzare i tuoi processi documentali e migliorare l’efficienza operativa.