Contexte & Objectifs

Une banque leader en Belgique cherchait un moyen d'augmenter l'efficacité de son processus de back-office en distribuant automatiquement les documents entrants dans le dossier client approprié. Leur approche manuelle actuelle ne correspondait plus à leurs besoins en raison du nombre limité d'enregistrements que l'équipe pouvait traiter sur place. 

L'objectif était de s'assurer que tous les documents entrants soient traités en une journée tout en veillant à pouvoir lier chacun au bon dossier client et les assigner ensuite à la bonne équipe de traitement.

Démarche

Nous avons commencé par définir la portée du projet et sa complexité (nombre de documents à traiter, caractéristiques des catégories, information à extraire par document). Nous avons utilisé des techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour classer automatiquement tout fichier entrant dans la bonne catégorie. 

Nous avons ensuite mis en œuvre diverses méthodes d'extraction de texte pour extraire les bonnes informations par document et les lier au dossier client correct. 

Enfin, nous avons emballé la solution de manière à ce que tous les documents puissent circuler avec un appel unique à travers une API depuis le service nécessaire.

Résultats

En moins de trois mois, nous avons réussi à livrer les résultats suivants :

• Économies de temps considérables : notre outil a considérablement réduit le temps de traitement nécessaire pour traiter les documents entrants, indépendamment de leur taille ou de leur contenu, et a permis à l'équipe client de gérer tous les documents entrants quotidiennement

• Classification améliorée : passer à une procédure basée sur un modèle a aidé à augmenter la précision de la classification effectuée en fonction du contenu du document

• Réductions de coûts significatives : avec un processus de répartition des documents désormais entièrement automatisé, notre client a pu économiser environ 3 ETP par an