Blog>Relation client et usager>Comment extraire les données...

Demande de crédit ou de prestations, ouverture de compte ou de droits, déclaration de sinistre, changement de situation, réclamations… les organisations privées et publiques traitent quotidiennement des masses de documents soumis par leurs clients et usagers.

Issus de multiples canaux (courrier postal, email, portails web…), ces documents contiennent des informations clés pour l‘instruction des différentes demandes et les processus métier afférents. Les identifier s’avère complexe quand la grande majorité de ces données se présente sous forme non-structurée (cf. infographie). C'est là qu'intervient la dématérialisation des documents...

Bien souvent, « le volume, la rapidité et la variété des informations qu’elles doivent gérer dépassent largement leur capacité à suivre le rythme », remarque l’ Association for Intelligent Information Management (1). Et l’ AIIM d’insister sur sur « ce chaos informationnel ».

Traiter manuellement les documents entrants n’est plus viable

Car traiter de façon manuelle ces documents entrants pour en extraire les informations clés n’est plus viable – ni d’un point de vue économique ( productivité), ni d’un point de vue de la qualité des données obtenues, du respect des délais de réponse, de la lutte contre la fraude et de la satisfaction client-usager.

Pour l’AIIM, fervent défenseur de la dématérialisation et de la digitalisation, ce traitement doit être « standardisé et automatisé » avec le support de technologies de capture omnicanal, d’ OCR et de RAD-LAD (2). Et cela doit devenir « une priorité stratégique » des organisations.

A l’heure où ces dernières visent à offrir la meilleure expérience client ou usager possible, à améliorer leur productivité et à limiter leurs risques, découvrez dans cette infographie pourquoi il est urgent d’automatiser le traitement des flux entrants.

dematerialisation-document-SLFD-infographie

(1) AIIM, State of the IIM Industry 2020: Are You a Digital Transformation Leader or Follower? (2) OCR : optical character recognition (reconnaissance optique des caractères) ; RAD : reconnaissance automatique des documents ; LAD : lecture automatique des documents