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“OCR”的搜索结果
共 59 条，当前第 3 / 5 页
其他行业 · AI应用
律师事务所的 AI 驱动文档管理
Trilegal 是一家印度一级律师事务所，构建了一个企业级的定制 AI 驱动文档管理解决方案（DMS），以加速日常文档生命周期任务并提高律师生产力。该 DMS 利用 Azure OpenAI 和 Azure Cognitive Services 添加排序、自动标记、翻译、摘要和 OCR 功能。它围绕律师的工作流程（而不仅仅是归档）设计，以减少工作量和周期时间，并将律师重新引导到高价值的战略工作上。
Trilegal · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
使用Azure AI Document Intelligence自动化财务工作流
Ramp（企业费用管理平台）使用Microsoft Azure AI和Document Intelligence构建了自定义OCR工具，以消除手动财务工作流，减少开发摩擦，并在保持速度、准确性和安全性的同时快速扩展。该解决方案自动化了收据处理和其他财务任务，提高了运营效率和客户满意度。结果，Ramp减少了手动工作，使客户能够更快行动并专注于更高价值的活动。
Ramp · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
NewChart AI驱动的电子病历系统
Radical Health部署了其AI驱动的电子病历平台NewChart，利用Azure OpenAI Service和Azure AI Services实现医院文档和工作流的自动化。该解决方案支持自动转录、临床笔记生成、预测分析、可定制的患者参与机器人、基于OCR的文档处理以及实时患者洞察。它减少了手动文档处理时间，加快了患者参与速度，使临床医生能够专注于护理，并改善了运营决策。
Radical Health · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
Oncoclínicas 利用 Azure AI 实现医疗检查和记录数字化
Oncoclínicas 通过一个 Web 门户和移动应用对其数据生态系统进行了转型，该应用在 Azure 上进行图像处理和存储，集中管理医疗检查和报告数据，供临床医生访问和决策。该解决方案使用 Azure Storage、Functions App、Service Bus 和 Cosmos DB 作为后端，并利用 Azure Cognitive Services（Computer Vision OCR 和 Text Analytics for Health）大规模提取和结构化医疗数据。实施耗时约三个月，与 Dataside 合作完成，并对各单位的团队进行了扫描和数字化工作流程的培训。
Oncoclínicas · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
Neutrinos 保险智能自动化平台
Neutrinos 智能自动化平台利用其 IDP 能力与 Azure AI Document Intelligence，通过基于机器学习的 OCR 和文档理解，自动从复杂的保险文档（如出院小结、处方）中提取和分析信息。该平台与 Neutrinos AI Hub 集成，为理赔评估和辅助核保等任务创建上下文驱动的工作流，并连接到 Azure AI Foundry 以定制、托管和管理 AI 驱动工具。它利用 SLM 以及 Phi 3.5、Azure OpenAI Services 和 Mixtral 等模型构建上下文感知的 AI 代理，实现安全、可扩展的自动化。
Neutrinos · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
健康理赔的Claims Copilot
ICICI Lombard构建了一个理赔Copilot，整合并结构化提交的健康理赔文档（出院小结、实验室报告、医疗账单）中的数据，以总结诊断和治疗，并与NHA和疾病治疗指南进行比较。该解决方案结合了Microsoft Azure OCR/计算机视觉、Microsoft Azure AI文档智能、Microsoft Azure OpenAI和一个本土模型，提取诊断、治疗、病史和实验室检查等类别。它针对NHA指南进行依从性检查，帮助裁决员评估治疗并检测潜在的欺诈、浪费和滥用。
ICICI Lombard · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
GovDash 借助 Azure OpenAI 现代化政府合同提案工作流
GovDash 是一个 SaaS 平台，利用 AI 简化政府承包公司的业务开发周期，从识别机会到生成符合要求的 Microsoft Word 格式提案。该平台使用 Azure OpenAI Service，结合基于 Azure Document Intelligence 的 OCR 流水线、链式提示和 RAG 内容生成流程，以及自定义负载均衡器来管理规模并减少错误和延迟。其 Word Assistant 可以生成辅助图形并整合捕获的数据，加速提案创建。
GovDash · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
面向生命科学的 AI 驱动招标管理
Cube RM 构建了一款招标管理软件，整合来自 40 多个国家的招标数据，并利用 AI 为客户筛选相关的制药和医疗设备招标。通过使用 Power BI 界面以及 Azure Cognitive Services（OCR 和翻译）、自定义 NLP 和 Azure OpenAI Service，该公司提取详细的产品属性并过滤结果以减少噪音。这种自动化为客户节省了大量审查时间，并提高了数据质量和机会可见性。
Cube RM · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
自动化信用报告生成
Acuity自动化了信用报告的初始起草工作，以减少分析师手动、耗时且易出错的工作。其BEAT CreditPulse平台使用NLP和OCR从非结构化公司财务数据和报告中提取数据，并利用Microsoft Azure技术（包括Azure OpenAI GPT系列大语言模型）生成高质量的信用报告草稿。该解决方案旨在确保准确性、公平性和监管合规性，同时使分析师能够专注于更高价值的任务。
Acuity · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
Zocdoc利用AWS上的TensorFlow建立患者信心
Zocdoc发现医疗行业的一个重大挑战：患者常常难以应对保险覆盖的复杂性，导致预约延误。为解决此问题，Zocdoc在AWS上使用TensorFlow开发了保险检查器（Insurance Checker），利用机器学习实时验证保险信息。通过让患者扫描保险卡，该工具将患者与可用医生匹配，显著缩短了预约等待时间。结果，Zocdoc使患者能够在24小时内获得预约，而全国平均等待时间为24天，同时保险卡识别准确率接近90%。
Zocdoc · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用 · 2023
使用Amazon Bedrock简化新闻稿件和视频的制作
北海道文化放送（Hokkaido Cultural Broadcasting）面临新闻稿件和视频制作时效性的挑战，影响内容交付效率。为此，他们部署了Amazon Bedrock及多种AWS工具，实现新闻稿件和视频的自动化生成。文章生成时间缩短至约2分钟，每月额外产出100-120篇文章；视频制作时间从30分钟降至10分钟以内。此举提升了内容交付速度，降低了运营成本，改善了观众服务。
Hokkaido Cultural Broadcasting · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用 · 2022
Project P.I. 产品缺陷检测
Project P.I. 解决了产品缺陷和过期物品对客户满意度和运营效率的严重影响。通过利用生成式 AI 和计算机视觉，借助 AWS 服务如 Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker，该计划采用光学字符识别等先进技术验证过期日期，并使用多模态大语言模型从多种数据源评估产品质量。这种主动方法不仅确保了缺陷产品的准确识别，还显著降低了退货率，促进了更好的可持续性实践。最终，Project P.I. 通过确保只有高质量产品到达消费者手中，增强了客户信任和体验。
Amazon Project P.I. · 未披露
更新于 2026年7月