인간 참여형(Human-In-The-Loop) 개요

인간 참여형 (HITL)을 사용하면 Document AI 프로세서가 추출한 데이터를 중요한 비즈니스 애플리케이션에서 사용하기 전에 사람의 검증 및 수정을 통해 이러한 데이터의 정확성을 보장할 수 있습니다.

Document AI는 자체 인력 또는 파트너 인력(HITL에서는 라벨러라고 함)이 Document AI 프로세서에서 문서에서 추출한 데이터를 검토, 확인, 수정할 수 있는 워크플로와 플랫폼을 제공합니다.

기능

• HITL을 통과하는 문서 수를 제한하는 신뢰도 기준점 필터입니다.
• 태스크 할당 및 태스크 및 라벨러별 효율성 분석을 비롯한 라벨러 풀 관리
• 문서당 라벨 지정자 처리 시간을 줄이는 UI 신호 및 기능
• 작업 및 라벨러별 분석 및 측정항목을 통해 HITL 작업을 간소화할 수 있습니다.

이점

• 위험 완화 - 인보이스 금액, 청구서 주소, 대출 금액 등 중요 데이터가 잘못되어 발생하는 금융 위험을 완화합니다.
• 예외 처리 간소화 - 사람의 검토 및 예외 처리 워크플로를 쉽게 배포합니다.
• 인력 효율성 - 사람의 검토를 관리하는 인력의 생산성을 관리, 모니터링, 개선합니다.
• 비용 관리: 구성 가능한 필터를 사용하여 사람의 검토 비용을 관리합니다.
• 데이터 완전성 - 추출된 데이터가 다운스트림 비즈니스 애플리케이션에 대해 완전한지 확인합니다.