Mise en place d’un algorithme de typage de documents pour optimiser le traitement des emails Data & IA dans le secteur Bancaire
Contexte
Les conseillers clientèles de cette banque reçoivent en moyenne 50 emails par jour provenant de leurs clients et qui contiennent des pièces jointes. Ces pièces jointes doivent être dans la plupart du temps associées à des dossiers de crédits.
Afin de réduire le temps de traitement associé à ces emails, les conseillers souhaitent être en mesure d’identifier directement dans son gestionnaire de mail si le document transmis par son client peut être rattaché à une instruction crédit en cours.
Dans le cadre d’un crédit immobilier par exemple, il existe jusqu’à 65 différents documents possibles (bulletin de salaire, attestation de pension, …).
50 emails avec pièces jointes par jour
Identifier les documents
Résultats & Bénéfices
Réduction du temps de traitement des emails. Gain mesuré de 45 secondes par document traité (au moins 3 h par semaine)
Détection de 30 classes de documents avec une précision supérieure à 90%
Identification du document transmis par le client et s’il doit être rattaché à un dossier crédit en cours
Extraction de contenu pour enrichir la base de données client
Solution mise en place
Au bout de 1 mois, nous avons défini clairement les besoins exprimés et sélectionné une ébauche de solution répondant aux besoins et en cohérence avec l’existant SI & Data.
Autres cas d'usage Banque & Assurance
