Extraire des données d'un rapport d'accident à l'aide d'un logiciel alimenté par l'IA en un clin d'œil.

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Bryan Pelaez

Extraire des données sans effort à partir du rapport d'accident à l'aide d'un outil alimenté par l'IA

Avez-vous besoin de modifier rapidement votre rapport d'accident ? Utiliser l'IA vous offre le moyen le plus rapide de le faire. Et l'outil idéal est à un clic ! pdfFiller vous permet d'accomplir vos tâches rapidement, éliminant le besoin de télécharger ou d'installer un logiciel. Vous avez seulement besoin de votre ordinateur et d'une connexion Internet fiable pour extraire des données du rapport d'accident en utilisant une solution alimentée par l'IA ; pdfFiller facilite l'édition de documents sans effort, peu importe votre emplacement.
Notre plateforme complète propose diverses fonctionnalités d'édition, d'annotation et de protection des données, tant basiques que professionnelles - un choix parfait pour les particuliers et les petites organisations. L'interface est conviviale et facile à comprendre. Pas besoin de perdre du temps à comprendre les choses - nous offrons une abondance de guides et de tutoriels pour garantir un démarrage sans accroc avec notre outil.

Comment extraire des données du rapport d'accident en utilisant une solution alimentée par l'IA en quelques étapes :

01
Visitez le site web de pdfFiller, où vous pouvez soit vous connecter à votre compte existant, soit en créer un gratuit.
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Cliquez sur le bouton Ajouter Nouveau depuis le tableau de bord pour ajouter ou importer votre formulaire.
03
Cliquez pour ouvrir le document et localisez l'option pour extraire des données du rapport d'accident en utilisant notre solution alimentée par l'IA.
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Explorez d'autres fonctionnalités dans la barre d'outils pour donner à votre formulaire un aspect plus soigné et organisé.
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Examinez la copie exécutée et enregistrez le document dans le format préféré.
06
Gérez l'accès à votre document en créant un mot de passe afin que seuls les destinataires désignés puissent y accéder.
Nous comprenons que l'essai de nouvelles technologies, en particulier des outils améliorés par l'IA, peut sembler peu sûr et accablant. Mais soyez assuré, nous prenons la sécurité de nos clients très au sérieux et nous conformons aux cadres de réglementation des données établis dans divers secteurs.
Nous avons rendu l'utilisation de pdfFiller non seulement simple et sûre, mais nous l'avons également doté d'une large gamme d'outils qui vont au-delà de ce que vous obtiendriez normalement d'un éditeur standard.
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Questions & answers

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Comprendre les données non structurées Les données non structurées sont exactement ce qu'elles semblent être : des données qui manquent d'une structure simple que la plupart des outils et plateformes automatisés ont du mal à analyser. Les exemples incluent : Informations dans des factures PDF et des reçus imprimés. Accords et contrats rédigés dans des e-mails et des messages.
L'extraction basée sur l'IA/ML est utilisée pour l'extraction de données automatisée. Cette méthode utilise d'abord la reconnaissance optique de caractères (OCR). Avec les informations textuelles, les informations de mise en page et de style sont essentielles pour la compréhension des images de documents.
Les données non structurées ont une structure interne mais ne contiennent pas de modèle de données ou de schéma prédéterminé. Elles peuvent être textuelles ou non textuelles. Elles peuvent être générées par des humains ou par des machines. L'un des types les plus courants de données non structurées est le texte.
Les outils d'extraction de données alimentés par l'IA utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre les champs qu'une entreprise doit extraire. Par exemple, si une entreprise souhaite extraire des informations sur les clients à partir de factures ou de bons de commande, elle devra simplement spécifier les champs, et l'outil les extraira indépendamment du format.
Les exemples de données non structurées en santé incluent des images médicales et des récits écrits (notes cliniques, listes de problèmes, résumés de sortie et rapports de radiologie). La plupart des données de santé sont non structurées - 80 pour cent, selon la plupart des estimations.
Les données non structurées sont des données qui ne sont pas organisées de manière prédéfinie et incluent du texte, des images, de l'audio et de la vidéo. Les exemples de données non structurées dans l'industrie de l'assurance incluent des publications sur les réseaux sociaux, des e-mails et des avis de clients.
Les exemples de données non structurées sont : Documents commerciaux. E-mails. Réseaux sociaux. Retours des clients. Pages Web. Réponses à des enquêtes ouvertes. Images, audio et vidéo.

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