Heutzutage sind die meisten unserer Jahresabschlussinformationen digital verfügbar, doch eine große Menge an Informationen ist auf Papier oder gescannte PDF-Dateien beschränkt. Diese Informationen können nicht einfach digitalisiert und in ein strukturiertes Format für die weitere Analyse umgewandelt werden. Eine gut konzipierte Pipeline für maschinelles Lernen (ML) kann dabei helfen, diese Informationen zu digitalisieren und in ein Format zu konvertieren, das von anderen Lernalgorithmen verwendet werden kann und die Qualität der Daten für verschiedene ML-Aufgaben verbessert.
Die Lösung zur automatischen Analyse von Jahresabschlüssen von Virtusa xLabs basiert auf Open-Source-Technologien für die Digitalisierung von Dokumenten und die Informationsextraktion. Unsere fortschrittlichen, auf neuronalen Netzen basierenden, vortrainierten Modelle können die OCR-Genauigkeit erheblich steigern.
Darüber hinaus können dieselben neuronalen Netztechniken verwendet werden, um Modelle zur Erkennung von Tabellen und anderen strukturierten Informationen in einem Dokument zu trainieren. Diese Tabellen können dann einzeln in ein digitales Format umgewandelt und weiter analysiert werden.
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