L’articolo seguente mostra come elaborare i documenti d’identità automaticamente con myBiros. In particolare, come automatizzare l’estrazione delle informazioni personali. Questo servizio può essere utile in molti scenari applicativi, ad esempio durante l’onboarding del cliente da remoto o in presenza fisica: in tal caso, elaborare i documenti d’identità in automatico può snellire la procedura di registrazione del cliente.
Descrizione del caso d’uso
I documenti d’identità (carta d’identità, passaporto, patente, tessera sanitaria) ricadono nella categoria di documenti strutturati. Per tal motivo, è possibile elaborare i documenti d’identità con soluzioni tradizionali basate su regole e template applicate all’output di un motore di OCR.
Per la tipologia di documenti in questione sono però presenti diverse complicazioni che non consentono alle soluzioni tradizionali di automatizzare completamente il caso d’uso. Tale complicazioni nascono da:
- l’acquisizione del documento non è sempre guidata. Ciò può provocare documenti ruotati e di bassa qualità e quindi di difficile lettura. Tali problematiche non permettono ad approcci basati su regole e template di risolvere il caso d’uso in questione;
- anche se il singolo documento d’identità è di facile interpretazione, ogni singola nazione possiede uno o più documenti d’identità. Perciò ragionando su un caso d’uso a livello globale, parliamo di centinaia di documenti diversi tra loro. Ciò significa che adottando soluzioni tradizionali sono necessarie regole e template per ogni singolo documento in questione.
- i documenti nel tempo cambiano formato, questo si traduce in ulteriori regole e template per far fronte al cambiamento.
Le problematiche citate finora possono essere risolte con soluzioni innovative che sfruttano tecniche di deep learning, ovviando così alla creazione di regole e template. Vediamo come myBiros risolve il problema.
Per semplicità l’articolo parlerà del caso d’uso relativo alla carta d’identità italiana.
Realizzare un caso d’uso con myBiros
Grazie alle tecniche di deep learning impiegate dalla tecnologia di myBiros è possibile azzerare la necessità di regole e template, affidandosi ad un approccio completamente guidato dai dati. La tecnologia di myBiros non si limita ad analizzare la posizione del campo ai fini dell’estrazione ma sfrutta l’analisi semantica, l’analisi della geometrica del documento e infine del suo layout.
La realizzazione di un caso d uso con myBiros è molto semplice e si compone dei seguenti step:
- Raccolta dei documenti;
- Annotazione dei dati;
- Training;
- Rilascio del servizio e test delle prestazioni.
Raccolta dei documenti
Il primo step prevede la raccolta di un piccolo sample di documenti di riferimento: 10 carte d’identità italiane. La raccolta dei documenti è necessaria in quanto gli algoritmi di Intelligenza Artificiale per apprendere hanno necessità di dati di training per istruire l’algoritmo.
Annotazione dei dati
La fase di annotazione consente di trasformare i documenti in dati comprensibili all’AI. Grazie all’intuitiva interfaccia no code di myBiros è possibile specificare le informazioni d’interesse semplicemente cliccando sui dati da estrarre. Inoltre, l’Intelligenza Artificiale di myBiros prova a suggerire le informazioni d’interesse da estrarre, velocizzando il processo.
Training
In questa fase, l’algoritmo apprende dalle informazioni preparate nella fase di annotazione. Questo step è del tutto automatico e in poche ore si otterrà il nuovo modello addestrato. Tratto distintivo della piattaforma di myBiros è che per la fase di training è possibile scegliere: istruire da zero l’algoritmo o scegliere uno dei modelli pre-addestrati dal team di myBiros su altri domini per velocizzare il training e aumentare la precisione.
Durante il training è possibile monitorare le metriche di valutazione del modello in merito all’accuratezza dei dati estratti.
Rilascio dei servizi e test delle prestazioni
Al termine del training, il servizio può essere provato attraverso una semplice interfaccia che consente di visualizzare i risultati. In tal modo è possibile apprezzare le performance del modello. L’interfaccia rilascia la nuova API relativa al caso d’uso realizzato, mostrando qualche esempio di possibile integrazione.
Risultati e benefici
Il risultato è un modello di Intelligenza Artificiale in grado di comprendere le informazioni di interesse specificate in fase di addestramento. Il tutto è incapsulato in una API facilmente richiamabile da remoto.
I benefici derivanti dall’implementazione di un caso d’uso di questo tipo:
- diminuzione di errori dovuti al riporto manuale delle informazioni;
- eliminazione delle attività ripetitive ed alienanti legate al data entry;
- risparmio di tempi e costi;
- dati più accurati e sicuri;
- velocità dei processi, resi più snelli e immediati.
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