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Les salles de courrier modernes utilisent une série de techniques pour s'assurer que toutes les communications entrantes sont correctement triées, classées et envoyées aux bons destinataires - sur la base d'une série de métadonnées capturées à partir de cette correspondance entrante.
Cela fonctionne bien la plupart du temps, mais il arrive que ces techniques ne suffisent pas à faire le travail correctement. L'apprentissage automatique peut vous sauver la mise, et l'ajouter à votre système pourrait être plus facile que vous ne le pensez.
Nous allons vous présenter trois scénarios dans lesquels la ML peut extraire et classer les communications, et devenir le héros de votre salle de courrier.
Scénario 1 : définir les règles de votre salle d'expédition
Salles de courrier numérique trient généralement les documents et les communications entrantes des clients en fonction d'un ensemble de règles. Tout d'abord, un ensemble de types de documents est défini par l'entreprise, allant des réclamations et des contrats à des dossiers plus complexes tels que les documents médicaux et les constats d'accident européens.
Ensuite, l'entreprise est invitée à proposer des phrases ou des mots typiques susceptibles d'identifier le type de fichier, et des règles sont définies sur la base de cette contribution de l'utilisateur.
Mais ce processus manuel ne prend pas seulement du temps ; il s'avère également qu'il n'est pas si facile pour les utilisateurs de trouver ces mots et expressions typiques sur le champ - d'autant plus qu'il existe une grande variété de langues. En outre, plus le nombre de types de documents augmente, plus il est difficile de sélectionner manuellement les mots-clés.
L'apprentissage automatique peut vous aider en prenant complètement en charge ce processus. Les algorithmes de classification passent au crible des masses de fichiers pour aboutir à des catégories initiales et aux caractéristiques qui les identifient.
Les entreprises et les services informatiques peuvent alors étiqueter ces documents et juger de la précision du tri, ce qui permet d'entraîner les algorithmes à l'aide de données supplémentaires dans le cadre d'un processus d'apprentissage supervisé - les utilisateurs validant les choix effectués par l'IA, de sorte que l'algorithme sache s'il est sur la bonne voie ou s'il a besoin d'être ajusté.
L'utilisation de l'apprentissage automatique améliore la précision de vos processus de classification et d'extraction au fil du temps, alors que la précision diminue si vous vous en tenez à l'approche manuelle.
Scénario 2 : consolidation de plusieurs salles de courrier
Lorsque des entreprises fusionnent, les processus administratifs et les salles de courrier doivent également être consolidés. Chacune de ces salles de courrier numérique dispose généralement d'un certain nombre de types de documents définis et d'un ensemble de règles pour les étiqueter.
Les mettre tous ensemble créerait des catégories superflues, qui se chevaucheraient, et les trier et les ajuster manuellement est pratiquement impossible. Pour l'apprentissage automatique, cependant, il s'agit d'un processus normal.
Une matrice de confusion ou d'erreur est particulièrement adaptée à la réduction de la complexité et de l'ambiguïté dans votre salle de courrier.
Elle commence par visualiser les résultats de votre algorithme de classification et d'extraction, et les résultats de cette matrice peuvent ensuite être utilisés pour identifier des classifications similaires, un manque de données et d'autres problèmes éventuels. Essentiellement, il vous donne des informations sur votre classification que vous n'auriez pas pu obtenir en utilisant un processus manuel.
Sur la base des conclusions que vous tirez de la matrice, vous pouvez ensuite affiner le tri, combiner des types de documents et, enfin, réduire vos catégories, de sorte que vous vous retrouvez avec moins de types de documents distincts et une salle de courrier rationalisée.
Scénario 3 : affiner les règles de tri
Le dernier scénario est une combinaison des deux premiers. Au fur et à mesure que les entreprises se développent, des produits sont ajoutés et les communications et les conditions changent.
Au fil du temps, les règles initiales de votre salle d'expédition ne suffiront plus. Elles doivent donc être adaptées en permanence et de nouveaux types de documents doivent être ajoutés pour suivre l'évolution de l'entreprise.
Il en résulte souvent que l'entreprise a plus de catégories qu'elle n'en a besoin et qu'il lui faut beaucoup de travail chaque mois pour ajuster les critères de tri.
La classification et l'extraction avec l'apprentissage automatique permettent de faire d'une pierre deux coups. Comme indiqué précédemment, une matrice de confusion est utilisée pour analyser les classes de documents et identifier les problèmes potentiels.
Il peut ensuite être utilisé pour réduire le nombre d'heures de travail.n le nombre de types de documents en recherchant les catégories où il n'y a pas de distinction claire.
Les algorithmes de tri sont auto-apprenants et peut être continuellement mis à jour en coulisses avec un minimum d'effort pour tenir compte des légers changements dans les communications et les produits.
Grâce à l'apprentissage automatique, vous économisez du temps, des efforts et, en fin de compte, des coûts, tout en garantissant une grande précision de tri.
L'ajout de l'apprentissage automatique devraitne pas être une source de tracas :
De nombreuses entreprises disposent déjà d'une salle de courrier numérique, mais souvent sans intelligence artificielle. Chez Docbyte, nous pensons toutefois que l'ajout de ces algorithmes de classification et d'extraction ne doit pas signifier la mise en œuvre d'une salle de courrier entièrement nouvelle - une affaire coûteuse et chronophage.
Nous avons donc intégré l'IA dans notre propre logiciel de traitement du courrier et l'avons présentée dans un module que vous pouvez facilement ajouter à votre solution actuelle à l'aide d'API REST.
Avec notre module, vous ajouterez à votre salle de courrier des techniques innovantes d'intelligence artificielle telles que le traitement du langage naturel, ce qui vous permettra de garantir une grande précision, d'accélérer votre activité numérique, et bien plus encore, le tout en un clin d'œil.
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