Как Gen AI и AWS Bedrock усовершенствовали извлечение данных о недвижимости

Привет, любители данных! Сегодня мы погружаемся в мир недвижимости и прямых инвестиций, где данные — король (или, может быть, королева, в зависимости от вашего рынка). Но как извлечь эти данные? Это может быть королевской болью. Просто спросите нашего клиента, поставщика цифровых решений для среднего офиса, который тонул в море документации.

Позвольте мне сказать вам, что ручное извлечение данных из отчетов об оценке активов, оценок недвижимости и отчетов о сборе арендной платы достаточно, чтобы заставить любого плакать. Это медленно, утомительно и подвержено ошибкам. Наш клиент столкнулся с тройной угрозой:

• Извлечение данных вручную. Извлечение данных вручную похоже на мытье посуды — бесконечное и, честно говоря, душераздирающее.
• Сложность документа: эти документы не были списком продуктов из вашего дружелюбного района. Это были неструктурированные, многоречивые существа с таблицами, которые заставили бы плакать математика.
• Затраты времени: обработка этих данных вручную была черной дырой, высасывающей драгоценное время и ресурсы.

Должен был быть лучший способ: Gen AI.

В поисках эффективности: зачем нам нужна автоматизация

Нашему клиенту нужен был рыцарь извлечения данных в сияющих доспехах, решение, которое могло бы автоматизировать процесс, повысить эффективность и освободить его от оков ручного ввода данных. Вот что они искали:

1. Эффективность . Сокращение ручной нагрузки, связанной с извлечением данных.
2. Точность — извлечение данных с лазерной точностью для обеспечения достоверности информации.
3. Гибкость документов . Работа с разнообразными типами документов: от неструктурированного хаоса до аккуратных таблиц.

Создание команды мечты: Gen AI и AWS Bedrock

Мы знали, что универсальный подход не подойдет. Итак, мы собрали команду мечты из технологий, с поколением ИИ и AWS Bedrock возглавляют эту инициативу. Вот как мы справились с этой задачей:

1. Построение крепости: сила AWS. Мы использовали мощную облачную среду AWS и сервисы AWS Bedrock для создания надежной серверной части. Эта крепость обеспечила безопасную и масштабируемую основу для наших индивидуально разработанных решений.
2. Анализ документов с помощью искусственного интеллекта поколения: мозг операции. На базе AWS Bedrock мы создали специальный анализатор документов. Этот интеллектуальный инструмент был похож на Шерлока Холмса для документов: он анализировал их структуру и содержание, чтобы идентифицировать и извлекать соответствующие поля данных с высочайшей точностью.
3. Специализированные конвейеры: адаптированы для каждого документа. Мы не верили в подход «один размер подходит всем». Вместо этого мы разработали специализированные конвейеры извлечения данных для каждого типа документов, обеспечивая оптимальную производительность и точность для каждого формата — от отчетов об оценке активов до оценок недвижимости.
4. Усовершенствованные модели и инструменты искусственного интеллекта: отряд супердержав. Мы собрали лигу выдающихся моделей и инструментов искусственного интеллекта для достижения наилучших результатов. OpenSearch обеспечил гибкость и масштабируемость поисковой платформы, а FAISS способствовал эффективному поиску аналогичных документов. Кроме того, мы использовали возможности базовых моделей, таких как Titan и Cohere, а также технологию извлечения дополненной генерации (RAG), чтобы вывести процесс извлечения на новый уровень.
5. Интеграция со отсканированными документами: ни один документ не останется позади. Мы знали, что отсканированные документы — это реальность, поэтому интегрировали AWS Textract. Этот мощный инструмент извлекает данные из отсканированных документов с впечатляющей точностью, обеспечивая бесперебойную обработку всех форматов документов.
6. Качество данных: наш главный приоритет. Поддержание точности данных имело первостепенное значение. Мы внедрили строгую проверку качества данных (DQ) для извлеченных данных, используя механизмы фильтрации, чтобы гарантировать чистые и надежные выходные данные. Это гарантировало, что клиент получил достоверные данные, готовые к дальнейшему использованию.

Объединив эти элементы, мы создали комплексное решение, отвечающее конкретным потребностям клиента в эффективном и точном извлечении данных из сложных и разнообразных документов.

Измеримый успех: цифры не лгут

Влияние нашего Решение поколения на основе искусственного интеллекта было ясно как день (и измеримо!). Вот как Gen AI помог нашему клиенту добиться значительных улучшений:

• Высочайшая точность: 87% по всем направлениям. Наш клиент жаждал точности данных, и мы ее выполнили. Наше решение достигло впечатляющей точности 87 % для всех типов документов. Это означало, что извлеченные данные были надежными и готовыми для дальнейшего анализа и использования без тщательной ручной проверки.
• Значительное сокращение ручных усилий: от дней до часов. Трудоемкий характер ручного извлечения данных был основным узким местом для клиента. Наше решение упростило процесс, что привело к ошеломляющему сокращению ручного труда в 700 раз. Представьте себе задачи, на выполнение которых раньше уходили дни, а теперь их можно выполнить за считанные часы. Подумайте о перераспределенных ресурсах и возможностях повышения производительности! Ребята, это множитель времени в 700 раз. Это все равно, что сэкономить несколько недель на проекте, освободить свою команду, чтобы сосредоточиться на задачах более высокого уровня, стратегическом анализе или даже в погоне за неуловимым балансом между работой и личной жизнью.
• Значительная экономия средств: четырехкратное преимущество. Повышение эффективности, достигнутое за счет автоматизации, также привело к существенной экономии затрат для клиента. Устранив необходимость ручного извлечения данных, клиент добился сокращения затрат в 4 раза. Эти сбережения можно реинвестировать в дальнейшие инициативы роста, расширение предложений услуг или даже в удовлетворение своих клиентов более низкими комиссиями.

За пределами цифр: волновой эффект эффективности

Преимущества нашего решения выходят далеко за рамки цифр. Вот что испытал наш клиент:

• Улучшение процесса принятия решений: имея под рукой точные и своевременные данные, клиент может уверенно принимать решения на основе данных.
• Улучшенное обслуживание клиентов: сокращение сроков выполнения работ и улучшение качества данных приводит к повышению качества обслуживания клиентов.
• Повышенная масштабируемость. Автоматизация высвободила ресурсы, позволяя клиенту масштабировать свои операции и легко обрабатывать больший объем данных.

Вывод: Gen AI и AWS Bedrock — ваша команда мечты по извлечению данных

Этот проект является свидетельством для поколения ИИ и мощь AWS Bedrock . Объединив эти инновационные технологии, мы смогли превратить утомительный и подверженный ошибкам процесс в оптимизированную и эффективную работу.

Если вы тонете в море документов и испытываете трудности с извлечением данных, не отчаивайтесь! Мы поможем вам создать команду вашей мечты. Опыт Indium в области искусственного интеллекта и наше понимание проблем вашей отрасли могут помочь вам раскрыть потенциал ваших данных и добиться замечательных результатов.

Итак, готовы ли вы попрощаться с ручным извлечением данных и приветствовать мир эффективности и производительности? Давай общаться! Мы здесь, чтобы помочь вам оставить проблемы с извлечением данных в прошлом.