Traitement de documents efficace dans le secteur bancaire

Contexte & Objectifs

Une banque leader en Belgique cherchait à optimiser l'efficacité de son back-office en automatisant le classement des documents entrants dans les dossiers clients. Le processus manuel existant n'était plus adapté au volume de documents à traiter. 

L'objectif était de garantir le traitement de tous les documents entrants en moins de 24 heures, tout en assurant leur liaison correcte avec chaque dossier client et leur attribution à la bonne équipe de gestion.

Approche

Nous avons d'abord défini le périmètre et la complexité du projet (volume de documents, spécificités des catégories, données à extraire). Nous avons utilisé des techniques de Natural Language Processing (NLP) pour classifier automatiquement chaque fichier reçu. 

Ensuite, nous avons mis en œuvre différentes méthodes d'extraction de texte pour identifier les informations clés et associer chaque document au bon dossier client. 

Enfin, nous avons intégré la solution via une API pour permettre un traitement fluide et automatisé des flux documentaires par les départements concernés.

Résultats

En moins de trois mois, nous avons obtenu les résultats suivants:

• Un gain de temps considérable: notre outil a réduit drastiquement le temps de traitement des documents, permettant à l'équipe de gérer l'ensemble des flux quotidiens sans retard

• Une classification plus précise: le passage à un modèle d'IA a optimisé la catégorisation automatique basée sur le contenu réel des documents

• Une réduction des coûts significative: l'automatisation complète du dispatching a permis d'économiser l'équivalent de 3 ETP par an

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