Traitement de documents
dans le secteur bancaire et financier

Optique du secteur : traitement de documents dans le secteur bancaire et financier

Le secteur bancaire et financier repose majoritairement sur le papier et les processus nécessitant une main d’œuvre importante. Même avec des formulaires en ligne, une grande partie du recueil de données exige toujours des documents en papier, que ce soit pour l’ouverture de comptes ou des demandes de prêt. Ces documents papier subiront ensuite un traitement qui est traditionnellement réalisé manuellement. Cela provoque de longues files d’attente, des erreurs de vérification, un manque de normalisation et un gaspillage de ressources. Les anciens systèmes TI, faiblement intégrés, représentent un autre problème auquel se confronte le secteur. Fragmentés et désuets, les systèmes sont incorporés ponctuellement, ce qui rompt le processus et complique le suivi. Cela complique également la tâche pour les institutions qui regroupent les données à travers les systèmes. 

Les transactions bancaires sont l’un des plus grands marchés où le traitement intelligent des documents a une grande incidence, car les entreprises disposent d’une énorme quantité de documents importants à gérer et à demander, et ce, au quotidien. Ce processus implique la saisie de documents, l’imagerie numérique, le traitement OCR de documents, la validation de données, le nettoyage de données, l’indexation et le routage de documents.

Le processus de saisie de documents comprend le scannage de documents en vue de créer une image numérique, suivi de la lecture de documents en utilisant une technologie qui s’appuie sur OCR. Durant la phase de traitement de documents, les images de documents sont converties en texte utilisé pour rechercher des informations importantes, telles que le montant payé, les renseignements sur le bénéficiaire du paiement ou d’autres données essentielles. On procède pour cela à la numérisation des documents, qui consiste à rechercher les documents, les vérifier et les récupérer.

Le traitement de documents axé sur la numérisation est également utilisé dans des situations telles que la vérification de documents face à certains critères afin de séparer les vérifications des états et la connexion avec vos plateformes pour exécuter la validation du chiffre du contrôle, ce qui aide à authentifier les documents ou l’indexation qui se réfèrent à la capacité de triage et de stockage de documents dans une base de données en extrayant automatiquement des spécificités telles que le nom du bénéficiaire du paiement ou le numéro de référence du document.

Pendant longtemps, les sociétés et les petites entreprises s’en remettaient à la facturation manuelle pour tenir des comptes et les processus de paiements. Les organisations ont dû supporter des employés insatisfaits et stressés, des factures égarées ou perdues, la réduction de la productivité, des opérations déficientes, l’augmentation des coûts et des erreurs humaines et une absence de fiabilité issue de paiements retardés ou manqués.

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Contrairement à la plupart des moteurs OCR et aux technologies d’extraction de données qui reposent fortement sur un ensemble de modèles et configurations pour saisir des données, DocDigitizer est fondé sur l’apprentissage automatique qui est capable de saisir et de comprendre les données de tout document, quel que soit le format ou le modèle. Contactez-nous dès aujourd’hui si vous souhaitez mettre en œuvre une transformation numérique dans le traitement des factures.

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