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.

자체 인력 또는 파트너 인력(HITL에서 라벨러라고 함)이 Document AI 프로세서로 문서에서 추출한 데이터를 검토, 검증, 수정할 수 있는 워크플로와 플랫폼을 제공합니다.

기능

  • 신뢰도 기준점 필터는 HITL을 거치는 문서 수를 제한합니다.
  • 태스크별 및 라벨러별 태스크 할당 및 효율성 분석을 비롯한 라벨러 풀 관리
  • 문서당 라벨러 처리 시간을 줄여주는 UI 신호 및 기능
  • 작업별 및 라벨러별 분석 및 측정항목을 통해 HITL 작업을 간소화할 수 있습니다.

이점

  • 위험 완화 - 송장 금액, 청구서 수신 주소, 대출 금액 등 중요 데이터가 잘못되어 발생하는 재정적 위험을 완화합니다.
  • 예외 처리 간소화 - 사람의 검토 및 예외 처리 워크플로를 쉽게 출시할 수 있습니다.
  • 인력 효율성 - 인적 검토를 관리하는 인력의 생산성을 관리, 모니터링, 개선합니다.
  • 비용 관리 - 구성 가능한 필터로 사람의 검토 비용을 관리합니다.
  • 데이터 완전성 - 추출된 데이터가 다운스트림 비즈니스 애플리케이션에 완전한지 확인합니다.