O processo completo de transformação do gráfico de conhecimento da Praxos para o processamento de documentos de seguros consiste em três etapas principais:
- Fase de acesso aos dadosFaça o upload em lote de documentos PDF, como documentos de apólices e registros de sinistros, via API/SDK, e o sistema identifica automaticamente o conteúdo não estruturado, como documentos e formulários digitalizados.
- estágio de análise inteligenteExtração profunda de campos de entidades em um documento (por exemplo, segurado, número da apólice, valor assegurado) e identificação de suas associações lógicas, por exemplo, criação automática de um relacionamento semântico "Cliente A → Propriedade → Apólice B".
- estágio de mapeamentoOrganize as entidades e os relacionamentos extraídos em um gráfico de conhecimento tipificado com rótulos semânticos comerciais para cada ponto de dados (por exemplo)
No caso real, depois que um corretor de seguros fez o upload de 200 apólices históricas, a Praxos conseguiu: ① identificar automaticamente a data de vigência e a cobertura de todas as apólices ② correlacionar várias apólices do mesmo cliente ③ sinalizar dados anormais (por exemplo, apólices vencidas) em poucas horas. Esse processamento estruturado melhora a eficiência das consultas subsequentes de apólices pelo 90%.
Essa resposta foi extraída do artigoPraxos: criando uma base de conhecimento estruturada e confiável para inteligências de IAO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como a Praxos transforma documentos de seguros em gráficos de conhecimento acionáveis?
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