Extrait d'Amazon est un service d'apprentissage automatique (ML) qui extrait automatiquement le texte, l'écriture manuscrite et les données de n'importe quel document ou image. AnalyzeDocument Signatures est une fonctionnalité d'Amazon Textract qui offre la possibilité de détecter automatiquement les signatures sur n'importe quel document. Cela peut réduire le besoin d'examen humain, de code personnalisé ou d'expérience de ML.
Dans cet article, nous discutons des avantages de la fonctionnalité AnalyzeDocument Signatures et de la manière dont l'API AnalyzeDocument Signatures aide à détecter les signatures dans les documents. Nous expliquons également comment utiliser la fonctionnalité via la console Amazon Textract et fournissons des exemples de code pour utiliser l'API et traiter la réponse avec la bibliothèque d'analyseur de réponse Amazon Textract. Enfin, nous partageons quelques bonnes pratiques pour utiliser cette fonctionnalité.
Avantages de la fonctionnalité Signatures
Nos clients des secteurs de l'assurance, de l'hypothèque, du droit et de la fiscalité sont confrontés au défi de traiter d'énormes volumes de documents papier tout en respectant les exigences réglementaires et de conformité qui exigent des signatures dans les documents. Vous devrez peut-être vous assurer que des formulaires spécifiques tels que les demandes de prêt ou les réclamations soumises par vos clients finaux contiennent des signatures avant de commencer à traiter la demande. Pour certains workflows de traitement de documents, vous devrez peut-être aller plus loin pour extraire et comparer les signatures à des fins de vérification.
Historiquement, les clients acheminent généralement les documents vers un réviseur humain pour détecter les signatures. L'utilisation d'examinateurs humains pour détecter les signatures nécessite généralement beaucoup de temps et de ressources. Cela peut également entraîner des inefficacités dans le flux de travail de traitement des documents, entraînant des délais d'exécution plus longs et une mauvaise expérience pour l'utilisateur final.
La fonctionnalité AnalyzeDocument Signatures vous permet de détecter automatiquement les signatures manuscrites, les signatures électroniques et les initiales sur les documents. Cela peut vous aider à créer une solution évolutive automatisée avec moins de recours à un traitement manuel coûteux et chronophage. Non seulement vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour vérifier si le document est signé, mais vous pouvez également valider si un champ particulier du formulaire est signé en utilisant les détails d'emplacement des signatures détectées. Vous pouvez également utiliser les informations de localisation pour supprimer les informations personnelles identifiables (PII) dans un document.
Comment AnalyzeDocument Signatures détecte les signatures dans les documents
L'API AnalyzeDocument comporte quatre types de fonctionnalités : formulaires, tables, requêtes et signatures. Lorsqu'Amazon Textract traite des documents, les résultats sont renvoyés dans un tableau de Block objets. La fonctionnalité Signatures peut être utilisée seule ou en combinaison avec d'autres types de fonctionnalités. Lorsqu'il est utilisé seul, le type de fonctionnalité Signatures fournit une réponse JSON qui inclut l'emplacement et les scores de confiance des signatures détectées et du texte brut (mots et lignes) des documents. La fonctionnalité Signatures combinée à d'autres types de fonctionnalités, tels que les formulaires et les tableaux, peut aider à tirer des informations utiles. Dans les cas où la fonctionnalité est utilisée avec des formulaires et des tableaux, la réponse affiche la signature dans le cadre d'une paire clé-valeur ou d'une cellule de tableau. Par exemple, la réponse pour le formulaire suivant contient la clé comme Signature du prêteur et la valeur comme Block
objet.
Comment utiliser la fonctionnalité Signatures sur la console Amazon Textract
Avant de commencer avec l'API et les exemples de code, examinons la console Amazon Textract. Après avoir téléchargé le document sur la console Amazon Textract, sélectionnez Détection de signature dans l' Configurer le document section et choisissez Appliquer la configuration.
La capture d'écran suivante montre un exemple de talon de paie sur le Signatures pour l'API Analyze Document sur la console Amazon Textract.
La fonction détecte et présente la signature avec sa page correspondante et son score de confiance.
Exemples de code
Vous pouvez utiliser la fonction Signatures pour détecter les signatures sur différents types de documents, tels que les chèques, les formulaires de demande de prêt, les formulaires de réclamation, les fiches de paie, les documents hypothécaires, les relevés bancaires, les contrats de location et les contrats. Dans cette section, nous discutons de certains de ces documents et montrons comment invoquer l'API AnalyzeDocument avec le paramètre Signatures pour détecter les signatures.
Le document d'entrée peut être au format tableau d'octets ou situé dans un Service de stockage simple Amazon (Amazon S3). Pour les documents au format de tableau d'octets, vous pouvez soumettre des octets d'image à une opération d'API Amazon Textract en utilisant le bytes
propriété. Les signatures en tant que type de fonctionnalité sont prises en charge par l'API AnalyzeDocument pour le traitement synchrone des documents et StartDocumentAnalysis pour le traitement asynchrone des documents.
Dans l'exemple suivant, nous détectons des signatures sur une lettre de vérification d'emploi.
Nous utilisons l'exemple de code Python suivant :
Analysons la réponse que nous obtenons de l'API AnalyzeDocument. La réponse suivante a été coupée pour n'afficher que les parties pertinentes. La réponse a une BlockType
of SIGNATURE
qui affiche le score de confiance, l'ID du bloc et les détails de la boîte englobante :
Nous utilisons le code suivant pour imprimer l'ID et l'emplacement dans un format tabulé :
La capture d'écran suivante montre nos résultats.
Plus de détails et le code complet sont disponibles dans le cahier sur le GitHub repo.
Pour les documents qui ont des signatures lisibles dans des formats de valeur clé, nous pouvons utiliser le Analyseur de réponse de texte pour extraire uniquement les champs de signature en recherchant la clé et la valeur correspondante à ces clés :
Le code précédent renvoie les résultats suivants :
Notez que pour retranscrire les signatures de cette manière, les signatures doivent être lisibles.
Meilleures pratiques d'utilisation de la fonctionnalité Signatures
Tenez compte des meilleures pratiques suivantes lorsque vous utilisez cette fonctionnalité :
- Pour les réponses en temps réel, utilisez l'opération synchrone de l'API AnalyzeDocument. Pour les cas d'utilisation où vous n'avez pas besoin de la réponse en temps réel, comme le traitement par lots, nous vous suggérons d'utiliser le fonctionnement asynchrone de l'API.
- La fonction Signatures fonctionne mieux lorsqu'il y a jusqu'à trois signatures sur une page. Lorsqu'il y a plus de trois signatures sur une page, il est préférable de diviser la page en sections et de fournir chacune des sections séparément à l'API.
- Utilisez les scores de confiance fournis avec les signatures détectées pour acheminer les documents pour examen humain lorsque les scores n'atteignent pas le seuil requis. Le score de confiance n'est pas une mesure de précision, mais une estimation de la confiance du modèle dans sa prédiction. Vous devez sélectionner un score de confiance qui convient le mieux à votre cas d'utilisation.
Résumé
Dans cet article, nous avons fourni un aperçu de la fonctionnalité Signatures d'Amazon Textract pour détecter automatiquement les signatures sur les documents, tels que les fiches de paie, les contrats de location et les contrats. AnalyzeDocument Signatures réduit le besoin de réviseurs humains et vous aide à réduire les coûts, à gagner du temps et à créer des solutions évolutives pour le traitement des documents.
Pour commencer, connectez-vous à la console Amazon Textract pour essayer la fonctionnalité. Pour en savoir plus sur les fonctionnalités d'Amazon Textract, consultez Extrait d'Amazon, Guide du développeur Amazon Textractou Ressources textuelles.
À propos des auteurs
Maran Chandrasekaran est architecte de solutions senior chez Amazon Web Services, travaillant avec nos entreprises clientes. En dehors du travail, il aime voyager et faire de la moto dans le Texas Hill Country.
Shibin Michaelraj est chef de produit senior au sein de l'équipe AWS Textract. Il se concentre sur la création de produits basés sur l'IA/ML pour les clients AWS.
Suprakash Dutta est un architecte de solutions principal chez Amazon Web Services. Il se concentre sur la stratégie de transformation numérique, la modernisation et la migration des applications, l'analyse des données et l'apprentissage automatique. Il fait partie de la communauté AI/ML chez AWS et conçoit des solutions intelligentes de traitement de documents.
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- Platoblockchain. Intelligence métaverse Web3. Connaissance Amplifiée. Accéder ici.
- La source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/detect-signatures-on-documents-or-images-using-the-signatures-feature-in-amazon-textract/
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