Arquitetura IDP: Revolução nos Seguros

Arquitetura IDP: Revolução nos Seguros

Índice

1. Introdução à Arquitetura
2. Pré-processamento e Integração
   • 2.1 Lambda e S3
   • 2.2 Tipos de Anexos de Admissão
3. Extração de Texto
   • 3.1 Utilização de Textract
   • 3.2 Modelo Personalizado e Sagemaker
4. Classificação e Reconhecimento de Entidades Nomeadas
   • 4.1 Utilização de Amazon Comprehend
5. Pós-processamento e Armazenamento
   • 5.1 Lambda para Consolidação
   • 5.2 Uso de DynamoDB
6. Treinamento do Modelo
   • 6.1 Monitoramento da Precisão
   • 6.2 Sagemaker Ground Truth
7. Considerações Finais
8. FAQ (Perguntas Frequentes)
   • 8.1 Como as empresas de seguros utilizam a IDP para otimizar o processamento de documentos?
   • 8.2 Quais tipos de anexos de admissão são comuns?
   • 8.3 Qual é a função do Textract no processo?
   • 8.4 Como funciona o treinamento do modelo em casos de baixa precisão?
   • 8.5 Quais são os benefícios do uso de DynamoDB para armazenamento?
   • 8.6 Qual é o papel do Amazon Comprehend na arquitetura?

Introdução à Arquitetura

Seja bem-vindo ao "This is My Architecture". Aqui, vamos explorar como as empresas de seguros estão utilizando a Plataforma de Processamento Inteligente de Documentos (IDP) para aprimorar suas operações. Conheça Phil da Inawisdom, especialista em soluções de IA e ML.

Pré-processamento e Integração

No estágio inicial, o pré-processamento é fundamental. Uma função Lambda é acionada para acessar a caixa de entrada, recuperar e armazenar os anexos relevantes no Amazon S3. Esses anexos podem variar de PDFs a arquivos do WORD e Excel.

Extração de Texto

A etapa seguinte envolve a extração de texto dos documentos recebidos. Aqui, dependendo do tipo de documento e da linha de negócios associada, a arquitetura emprega o Textract ou um modelo personalizado do Sagemaker para realizar essa tarefa.

Classificação e Reconhecimento de Entidades Nomeadas

O Amazon Comprehend desempenha um papel crucial na classificação e no reconhecimento de entidades nomeadas. Isso permite identificar informações importantes, como nomes de pessoas, locais, organizações e datas dentro dos documentos processados.

Pós-processamento e Armazenamento

Após a extração e classificação, os resultados são consolidados por meio de uma função Lambda. Esses dados consolidados são então armazenados de forma eficiente no DynamoDB, permitindo fácil acesso e consulta.

Treinamento do Modelo

Para garantir a precisão contínua do modelo, é essencial monitorar sua eficácia. Caso a precisão seja insatisfatória, os dados podem ser enviados ao Sagemaker Ground Truth para reentrenamento, garantindo que o sistema permaneça adaptado às necessidades em constante evolução.

Considerações Finais

A combinação de tecnologias como Textract, Sagemaker e Comprehend oferece às empresas de seguros uma solução poderosa para lidar com o fluxo de documentos de maneira eficiente e precisa.

FAQ (Perguntas Frequentes)

Como as empresas de seguros utilizam a IDP para otimizar o processamento de documentos?

As empresas de seguros utilizam a IDP para automatizar a extração de informações importantes de documentos, agilizando processos como cotações e emissão de apólices.

Quais tipos de anexos de admissão são comuns?

PDFs, arquivos do Word e Excel são tipos comuns de anexos de admissão. No entanto, a arquitetura é flexível o suficiente para lidar com outros formatos, se necessário.

Qual é a função do Textract no processo?

O Textract é usado para extrair texto e informações de documentos, facilitando a análise e processamento desses dados.

Como funciona o treinamento do modelo em casos de baixa precisão?

Em casos de baixa precisão, os dados são enviados ao Sagemaker Ground Truth, onde podem ser revisados por especialistas e utilizados para reentrenar o modelo, garantindo melhorias contínuas.

Quais são os benefícios do uso de DynamoDB para armazenamento?

O DynamoDB oferece escalabilidade, desempenho e flexibilidade para armazenar e acessar os dados de forma eficiente, essenciais para a arquitetura de processamento de documentos.

Qual é o papel do Amazon Comprehend na arquitetura?

O Amazon Comprehend é utilizado para classificar documentos e identificar entidades nomeadas, como nomes de pessoas, locais e datas, facilitando a análise e organização dos dados.