Intelligente documentverwerking met grote taalmodellen: drie concrete voorbeelden

Uncategorized

Intelligente documentverwerking (IDV) verwijst naar de inzet van Large Language Models (LLMs) die bedrijfsdocumenten organiseren en verwerken om informatie te extraheren en actiegerichte inzichten te bieden. IDV is niks nieuws, denk bijvoorbeeld aan het verzamelen van digitale handtekeningen via Adobe. Wanneer succesvol toegepast, kan IDV workflows aanzienlijk versnellen en medewerkers vrijmaken voor strategischer werk, en het risico op fouten verminderen.

Grote taalmodellen tillen IDV naar een hoger niveau door hun vermogen om natuurlijke taal te begrijpen en te genereren. Door de context en betekenis van documenten te begrijpen en patronen in taal te herkennen, kunnen LLMs nauwkeurig informatie extraheren en samenvatten uit honderden pagina’s, en hun essentie destilleren tot korte memo’s. Bovendien zijn er gigantische stappen gezet op het gebied van LVMs (Large Vision Models), waardoor ze niet alleen tekst, maar ook tabellen en afbeeldingen kunnen analyseren en interpreteren.

Afbeelding 1: Een AI layer dat geautomatiseerd documenten verwerkt

Organisaties met document intensieve workflows moeten begrijpen hoe ze LLMs in hun workflows kunnen integreren voor significante productiviteitsverhoging. Daarom hebben we in dit artikel een aantal concrete toepassingen beschreven.

Documentverwerking met taalmodellen: Drie Praktijkvoorbeelden

  1. Marktanalyse voor concurrentievoordeel: Een nieuwe toepassing van LLMs binnen documentverwerking is het analyseren van markttrends en consumentengedrag door het verwerken van grote hoeveelheden marktrapporten en klantfeedback. Dit stelt organisaties in staat om snel in te spelen op veranderende marktdynamieken en zo een competitief voordeel te behalen.
  2. Automatisering van rapportage: Organisaties kunnen taalmodellen inzetten om automatisch nieuws en rapporten samen te vatten en te condenseren voor belanghebbenden binnen de organisatie. Dit bespaart tijd en zorgt voor consistentie in rapportage.
  3. Intelligente gegevensextractie uit financiële documenten: Met IDV kunnen financiële gegevens efficiënt worden geëxtraheerd en opgeslagen worden in een database of Excel voor verdere analyse. Dit verbetert de nauwkeurigheid en snelheid waarmee financiële analyses worden uitgevoerd.

Deze voorbeelden illustreren hoe taalmodellen de potentie hebben om de verwerking van grote hoeveelheden complexe documenten te automatiseren, en rapporten te genereren die menselijke analisten in hun werk ondersteunen. Met de mogelijkheid om verschillende data typen, waaronder afbeeldingen, websites en tabellen, te verwerken, stellen taalmodellen organisaties in staat om een uitgebreide analyse van grote en diverse datasets uit te voeren, van financiële rapporten tot juridische contracten.

Genaicademy introduceert een unieke modulaire aanpak die klanten laat profiteren van de mogelijkheden van taalmodellen in hun documentatie workflows. Leer meer over genaicademy en plan een call met ons team.