Amazon запускає хмарний сервіс для розпізнавання документів

Amazon запускає хмарний сервіс для розпізнавання документів

Вам потрібно швидко і автоматично витягти інформацію з безлічі документів? А вони, до того ж, зберігаються у вигляді сканів або фотографій? Вам пощастило, якщо ви є клієнтом Amazon Web Services (AWS). Amazon оголосила про відкриття доступу до Textract, хмарного і повністю керованого сервісу, який використовує машинне навчання для аналізу таблиць, текстових форм і цілих сторінок тексту в популярних електронних форматах. Поки що він буде доступний тільки в деяких регіонах AWS, зокрема в східній частині США (Огайо і Північна Вірджинія), на заході США (в штаті Орегон) і в ЄС (Ірландія), а наступного року Textract стане доступний для всіх охочих.


Безліч клієнтів AWS вже використовують Textract, включаючи Globe and Mail, національну метеорологічну службу Великобританії, PricewaterhouseCoopers, некомерційну організацію керованої медичної допомоги Healthfirst і компанії з автоматизації роботизованих процесів UiPath, Ripcord Candor, стартап, метою якого є привнести прозорість в іпотечну галузь, використовує Textract, щоб витягувати дані з таких документів, як банківські виписки, платіжні квитанції та різні податкові документи, щоб прискорити процес схвалення кредиту для своїх клієнтів.


«Міць Amazon Textract полягає в тому, що він точно витягує текстові і структуровані дані практично з будь-якого документа без необхідності попереднього машинного навчання», - розповідає віце-президент Amazon Machine Learning Свамі Сівасубраманян (Swami Sivasubramanian). «На додаток до інтеграції з іншими сервісами AWS, велика спільнота, що розвивається навколо Amazon Textract, дозволяє нашим клієнтам отримувати реальну користь від своїх колекцій файлів, працювати більш ефективно, покращувати відповідність вимогам безпеки, автоматизувати введення даних і прискорювати прийняття бізнес-рішень».

Нижче ви можете переглянути презентацію Textract на конференції re:Invent 2018 англійською мовою.

Image

Publish modules to the "offcanvas" position.