Problème commercial
Les achats disposaient de données contenant de grands volumes de texte non structuré qui étaient difficiles à interpréter de manière cohérente, ce qui limitait l'automatisation et augmentait la dépendance à l'égard de l'expertise manuelle.
Mesures prises
· Utilisé capacités de correspondance sémantiquepour interpréter et structurer un texte d'approvisionnement non formaté.
· Compréhension appliquée au niveau du document et du texte pour soutenir les flux de travail de classification.
· Mise en correspondance algorithmique entre les entrées en texte libre et les structures de classification normalisées, avec validation humaine si nécessaire.
Résultats obtenus
· Meilleure interprétabilité des données non structurées.
· Précision et cohérence de la classification des dépenses pilotées par l'IA prises en charge.
· Réduction de la dépendance à l'égard de l'interprétation manuelle pour les activités récurrentes.
Question pour le formulaire de contact : Les données d'approvisionnement non structurées bloquent-elles l'automatisation ?
