20 | 12 | 2020

Automatisierung der Datenverarbeitung aus Dokumenten im rechtlichen Umfeld, Anwaltskanzlei

Eine gut etablierte Anwaltskanzlei, die seit über 30 Jahren tätig ist, hat eine große Anzahl von Dokumenten gesammelt, die eine Verarbeitung erfordern. Diese Dokumente, wie Rechnungen, Kundenformulare, Investitions- / Kaufanträge und Verträge, enthalten Daten wie Antragstellernamen, Unternehmen (Orte oder Marken) oder den Geschäftsverlauf des Kunden, der für die Geschäftsprozesse von wesentlicher Bedeutung ist.

Alle diese Daten müssen aus digitalen Dokumenten extrahiert werden, um Aufgaben wie Rechtsfälle auszuführen, die Kundenstimmung zu analysieren, unterstützende Unterlagen zu ermitteln oder nicht konforme Käufe aus Rechnungen herauszufiltern. Heutzutage geben Unternehmen jedes Jahr Millionen für manuelle Anstrengungen aus, die zeitaufwändig, fehleranfällig, teuer und nicht schnell und effizient skalierbar sind.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, haben wir uns entschlossen, AWS mit intelligenten Dokumentenverarbeitungslösungen zu beauftragen, die auf maschinellem Lernen basieren. Sie können Text aus Millionen von Dokumenten extrahieren, die Stimmung oder die Beziehungen zwischen diesen Dokumenten verstehen und sogar einen menschlichen Schritt einschließen, um die Ergebnisse des maschinellen Lernens zu validieren, zu korrigieren oder zu verbessern, um eine höhere Genauigkeit und Konformität zu erzielen.

Kunden

Eine etablierte Anwaltskanzlei mit über 30 Jahren Erfahrung. Das gesamte Projekt wurde in AWS Cloud, Region Frankfurt, bereitgestellt

Umgebung

On-Premise-Infrastruktur mit Dateninformationen, die auf zahlreichen Servern gespeichert sind

Ziel

Von Anfang an bestand der Umfang des Projekts darin, große Mengen an Unternehmens- und Kundendokumentation zu optimieren.

Höhere Genauigkeit der Daten

Mit ML können Sie Dokumente schneller und genauer verarbeiten und Fehler durch manuelle Eingabe reduzieren. In Fällen, in denen Daten zu 100% genau sein müssen, können Sie jederzeit einen menschlichen Schritt unternehmen und Daten überprüfen.

Schnellere Datenverarbeitung

Durch die Implementierung einer intelligenten Dokumentenverarbeitung können Sie Wochen oder Monate in wenigen Tagen arbeiten.

Verbesserte Mitarbeiterproduktivität

Durch maschinelles Lernen entfällt der manuelle Prozess des Herausziehens von Erkenntnissen aus Dokumenten und des Eingebens von Informationen in verschiedene Systeme, sodass Ihre Mitarbeiter mehr Zeit für wertschöpfende Geschäftsaufgaben aufwenden können.

Kosteneinsparungen

Die Automatisierung von Dokumenten-Workflows reduziert die Komplexität der Datenextraktion und
Analyse, Reduzierung der durchschnittlichen Kosten pro Dokument.

Was getan wurde

Für dieses Projekt haben wir eine dedizierte VPC-Umgebung erstellt, zunächst als Operational Acceptance Testing (OAT). Wir brauchten eine zuverlässige Plattform, die wir später in Produktion umwandeln konnten. Aus Sicherheitsgründen wollten wir eine perfekte Grundlage für den Bau der Infrastruktur-Dokumentverarbeitungsanlage haben.

Die AWS CloudFormation-Vorlage stellt eine statische Webanwendung bereit, die auf einem Amazon S3-Bucket gehostet und von einer Amazon CloudFront-Distribution bereitgestellt wird. Benutzer werden mit Amazon Cognito authentifiziert. Die Webanwendung interagiert mit dem Backend über eine Amazon API Gateway API, die von einer AWS Lambda-Funktion unterstützt wird. Dokumente werden entweder über die Webanwendung oder direkt in einen dedizierten Amazon S3-Bucket zur Massenverarbeitung hochgeladen. Die Dokumentverarbeitung wird von der API initiiert, die eine Lambda-Funktion auslöst, um einen Eintrag zu einer Amazon DynamoDB-Tabelle hinzuzufügen. Die Tabelle startet eine zweite Lambda-Funktion, die die Verarbeitung überwacht. Das Dateiformat des Uploads bestimmt die Route für die Verarbeitung. Amazon Textract extrahiert Text- und Strukturinformationen aus den Dateien. Der extrahierte Text wird dann zur weiteren Analyse an Amazon Comprehend und Amazon Comprehend Medical weitergeleitet.

 

Leistung

Die Bereitstellung der OAT-Umgebung war erfolgreich, und Wochen später, nach umfangreichen Tests, haben wir uns in die Produktion verwandelt.
Anwälte, Rechts- und Verwaltungsmitarbeiter können relevante Dokumente schnell finden, sie mit anderen Fällen vergleichen und Fehler sind selten oder nicht vorhanden.

Reden wir über virtuellen Kaffee

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