AI-OCR導入支援コンサルティングサービス
定型帳票のデータ入力の負担に
お悩みではありませんか？
お悩み1
データ入力の量が多い
お悩み2
転記ミスがある
お悩み3
フォーマットがばらばらで使いにくい
なぜ手入力がなくならないのか？
- 流動性が高く、業務上必要な情報が紙でやりとりされるため。
- 新規取引で常に新しい情報が発生する（申請書など）
- 商品名・数量・金額が変わる（請求書など）
流動性が高い情報でも大丈夫！
AI-OCRを活用して業務改善しましょう
転記ミス抑制
作業時間の短縮
入力不可抑制
こんな帳票が自動化されています
- 保険業界
- 金融業界
- 製造業
- 卸売業
| 業界 | 対象帳票 | 読み取り項目 |
|---|---|---|
| 保険業界 | 保険申込書、入院手術証明書、診断書、保険請求書など | 氏名、住所、症状、傷病名、診断結果、所見など |
| 金融業界 銀行 |
口座開設申込書、口座振替依頼書、公共料金申込書、振込依頼書、ローン申込書 | 氏名、住所、金額、口座番号、金融機関コードなど |
| 金融業界 ノンバンク |
リース申込書、カード申込書、割賦申込書 | 氏名、住所、金額、口座番号、金融機関コードなど |
| 製造業 | 注文書、納品書、請求書 | 商品名、数量、金額、納品日、支払日など |
| その他 | アンケート、会員登録申込書、利用申込書、はがき・FAXでの注文書 | 氏名、住所、電話番号、自由項目、商品名、金額など |
AI-OCR導入支援コンサルティングサービス
人工知能を搭載したAI-OCRといえど、導入後すぐに読取精度を高くするのは非常に困難です。メトロでは、AI-OCRを使った業務効率改善方法をご提案いたします。既存のOCRシステムのリプレイスもご提案可能です。
分析
課題の本質を洗い出す
- 現状業務分析
- 導入効果測定
- 新システム運用設計
- 連携方式の検討
- 帳票フォーマット見直し
STEP
1
実装
読取精度向上ノウハウ |
システム連携の豊富な経験 |
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STEP
2
検証
- 網羅テスト設計
- 大量データ対策
- 障害対応方針決定
STEP
3
運用
稼働までの万全なバックアップ
- 導入教育支援
- エンドユーザ向け
- QA対応
STEP
4
システム構成例
導入事例
導入前アンケートや注文のはがき、FAXなどの手書きの数字データをOCR処理、手入力・補正していたが人手が足りず、高額な委託費用が発生していた。
↓ AI-OCRを導入したが、読取精度が上がらず稼働できない状態に……。
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導入後業務全体の見直し、負荷調整のための補助ツール提案、外部ロジックによる値調整、手動補正用ベリファイツール提供などを行い、読取精度を向上させ、無事稼働させることができた。
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