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Riconoscimento Intelligente della Scrittura
Soluzioni per il Trattamento dei Bollettini di Pagamento
2 Trattamento automatizzato bollettini
Gruppo AlmavivA – Soluzioni Documentali
Il trattamento intelligente della scrittura
Bollettini Postali
Demo
Agenda
3 Trattamento automatizzato bollettini
Approccio al Document Management
Value Proposition
Flessibilità
Efficienza Norm
ati
va
Meto
dolo
gia
Inte
gra
zion
e
Mod
ula
rità
4 Trattamento automatizzato bollettini
Pro
cess
Fra
me Logistica e
stoccaggio
Preparazione eriaffogliamento
Printing & mailing
Smaterializzazione
Rilevazione contenuti e
indicizzazione
Verifica e gestione anomalie
Gestione business rules
Monitoring & reporting
Archiviazione ottica
Conservazione sostitutiva
Application & system
management
Ricerca ed estrazione
Riproduzione e distribuzione
Gestionematerialità
Acquisizione e validazione
Gestione processi dinamici
Storage
Componenti dell’offering
Tec
hnol
ogy
Fra
me
Document & Workflow Management Suite
.
Il Gruppo AlmavivA offre soluzioni integrate e modulari a copertura di tutte le componenti del document & workflow management
Gestione statica
Certificazione Check in e tracking
RFID
CRM e contact management
Document captureSist. di posizionamento
Protocollo informatico
Data capture
BPM
KM
EDM
Storage management
Firma digitale
Conservazione sostitutiva
PEC
E-billing
5 Trattamento automatizzato bollettini
Gruppo AlmavivA –Soluzioni Documentali
Il trattamento intelligente della scrittura
Bollettini
Demo
Agenda
6 Trattamento automatizzato bollettini
Trattamento intelligente della scrittura
• Molti sono i processi nei quali una quota importante di attività è legata al trattamento di documenti cartacei e alla relativa estrazione di informazioni
• Obiettivo di molte aziende è rendere più efficienti tali processi attraverso l’uso di tecnologie abilitanti perché risultino economicamente convenienti e realmente efficaci
• Le capacità di revisione dei processi e di integrazione delle tecnologie necessarie alla loro automazione sono le caratteristiche peculiari che AlmavivA mette a disposizione dei propri clienti
• Il trattamento intelligente della scrittura è un settore tecnologico sul quale competono primari produttori di software internazionali: AlmavivA ha selezionato i partner con le migliori caratteristiche tecniche per le loro soluzioni con il proprio know-how specialistico e di processo
7 Trattamento automatizzato bollettini
Il modello As Is
Il processo di lavorazione oggi
8 Trattamento automatizzato bollettini
L’attuale processo di trattamento dei bollettini: presentazione/rendicontazione/riconciliazione
Cliente Poste Italiane Fatturatore
L’Ufficio Postale effettua l’incasso e rilascia ricevuta del versamento al cliente
Il Cliente si reca presso un Ufficio Postale per effettuare il pagamento di un bollettino (premarcato o in bianco)
In back office vengono effettuati tutti i controlli formali e accreditati i conti del fatturatore
Vengono trasmessi i dati dei versamenti (carteceo + immagini) al fatturatore
Il fatturatore effettua l’accoppiamento fra i singoli versamenti e le proprie evidenze contabili e gestionali
Aggiorna la posizione del cliente ed effettua eventualmente azioni di contatto per sanare possibili squadrature
9 Trattamento automatizzato bollettini
La lavorazione dei bollettini presenta particolari difficoltà, soprattutto per quanto riguarda i bollettini della tipologia 123 (i cosiddetti bollettini in bianco o liberi). AlmavivA ha fatto una serie di verifiche sul mercato nazionale e internazionale cercando, fra le referenze, situazioni che potessero essere assimilabili a quella appena descritta.
La scelta della soluzione
Al termine di questa fase sono stati individuati i prodotti di una azienda italiana titolare dello sviluppo di sistemi di ICR e OCR: le componenti software primarie sono state poi integrate all’interno della soluzione AlmavivA che abbraccia l’intero processo di gestione/controllo/validazione.
10 Trattamento automatizzato bollettini
Fasi di lavorazione utilizzate nel test
Le fasi di una lavorazione “standard” con l’applicazione delle tecnologie selezionate da AlmavivA sono:
a)Acquisizione dell’immagine,
b)Allineamento e pulizia da ‘rumori di fondo’,
c)Identificazione campi di lettura,
d)Pulizia dell’area specifica,
e)Riconoscimento della scrittura (stampata e/o manoscritta)
f)Correzione
g)Output.
A tali fasi si aggiunge, grazie all’innovazione di AlmavivA, subito dopo il punto e), una fase di Matching evoluto che effettua il confronto fra quanto interpretato sul bollettino e quanto presente, a supporto, in una base dati con l’indicazione del livello di simiglianza.
11 Trattamento automatizzato bollettini
Caratteristiche del modello (1/4)
I bollettini non sono ottimizzati per la lettura ottica, infatti notiamo:
•layout differenti•mancanza di markers di allineamento•fincatura non filtrata dallo scanner
12 Trattamento automatizzato bollettini
Un esempio di box di diversa “qualità”:
• discretamente definiti• spezzettati• spessi ma scavati• parzialmente erosi• puntinati• frastagliati
Caratteristiche del modello (2/4)
13 Trattamento automatizzato bollettini
Dati scritti in modo poco leggibile:
•mix di dati stampati e manoscritti•testi sovrapposti a fincatura•scarsa qualità di scrittura
Caratteristiche del modello (3/4)
14 Trattamento automatizzato bollettini
Stringa del “Debitore” non perfettamente sovrapponibile con l’Anagrafica relativa (più frequentemente in caso di società o di istituzioni)
•Utilizzo di abbreviazioni•Inversioni di stringhe (Cognome Nome)
Caratteristiche del modello (4/4)
Bollettino:
Anagrafe:COOPERATIVA AGRICOLA “IL GIARDINO”
15 Trattamento automatizzato bollettini
L’innovazione di Almaviva
Il modello to be
16 Trattamento automatizzato bollettini
Soluzioni adottate: pre-elaborazione (1/2)
1) Ancoraggio al simbolo “€” in reverse.
Per ovviare alla mancanza di markers di allineamento si è scelto di utilizzare il quadretto scuro con il simbolo dell’euro in reverse riportato al suo interno. Tale quadretto risulta sufficientemente ben delineato in tutti i bollettini ed equidistante dai campi di interesse per la lettura ottica.
17 Trattamento automatizzato bollettini
Soluzioni adottate: pre-elaborazione (2/2)
2) Rimozione dei box mediante algoritmi di cleaning sviluppati ad-hoc.
Per poter fornire al sottosistema di riconoscimento le aree da leggere completamente ripulite, sono stati sviluppati una serie di algoritmi di pulizia specifici per ciascuna tipologia di box individuata.
18 Trattamento automatizzato bollettini
Soluzioni adottate: lettura ottica
3) Lettura ottica con motore ICR proprietario.
Il motore ICR utilizzato è quello sviluppato internamente, basato su reti neuronali artificiali, che è stato appositamente addestrato anche sullo stile di scrittura italiano oltre che internazionale, per cui risulta estremamente più performante rispetto agli altri motori di riconoscimento commerciali di produzione americana o tedesca.
19 Trattamento automatizzato bollettini
Soluzioni adottate: matching/scoring
rds(“COMUNE“ ,”CMUNE”) = 10( 1 cancellazione)
rds(“COMUNE“ ,”CAMUNE”) = 8( 1 sostituzione )
rds(“COMUNE“ ,”CIIMUNE”) = 20( 1 sostituzione, 1 inserimento)
rds(“COMUNE“ ,”CDMUNE”) = 4( 1 sostituzione ritenuta simile )
4) Matching intelligente tra intestatario letto dal bollettino e informazione presente in Anagrafe
Per verificare il grado di somiglianza tra il dato riconosciuto e quello presente sul database viene utilizzato il sistema di Data Scoring che attribuisce un valore alla distanza fra due stringhe tenendo conto degli inserimenti, cancellazioni e sostituzioni, pesate in base al grado di similarità tra i caratteri scambiati
20 Trattamento automatizzato bollettini
Risultati del test: analisi
Dall’analisi dei risultati del match si ricava che più del 60% dei bollettini in bianco sono stati riconosciuti automaticamente, sui rimanenti modelli si ritiene necessaria una fase di validazione da parte dell’utente (che in molti casi si traduce nella conferma di quanto proposto dal sistema)
21 Trattamento automatizzato bollettini
Risultati del test: conclusioni
Il sistema proposto è suscettibile, vista la capacità di autoapprendimento, di ulteriori miglioramenti sia sul fronte della pulizia delle immagini sia sulle fasi di matching e riconciliazione.•E’ possibile, ad esempio, implementare un database nel quale memorizzare gli alias rilevati con maggiore frequenza nel corso delle lavorazioni. Ciò può rendere sensibilmente più elevato il livello di confidenza del sistema;•Si possono inoltre specializzare ulteriormente gli algoritmi di pulizia dell’immagine sulla base delle immagini effettivamente ricevute per migliorare in modo sensibile il campione di confronto;•Si possono segmentare le basi dati gestionali di confronto
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Agenda
23 Trattamento automatizzato bollettini
POC e modalità di offering
Sulla base di quanto già realizzato e forti dell’esperienza maturata, siamo disponibili ad effettuare test specifici con i dati propri del cliente per consentire di misurare l’effettiva sensibilità del sistema e di elaborare, insieme con il cliente stesso, un modello per il ritorno degli investimenti ottenibile con l’adozione delle nostre soluzioni.
AlmavivA è in grado di offrire i servizi e le soluzioni illustrate secondo diverse modalità:
• Licenza d’uso e progetto di integrazione all’intesrno del S.I. del cliente;
• Outsourcing totale o parziale del servizio di lavorazione delle immagini e di riconciliazione dei pagamenti;
• Utilizzo del software in modalità SAAS da parte del cliente su sistemi elaborativi AlmavivA.
24 Trattamento automatizzato bollettini
Grazie per l’attenzione
Per ulteriori Informazioni :
Dr. Gabriele [email protected] +39 335.1372.598Tel +39 06 3993.3554
Ing. Antonio [email protected] +39 339 1420833Tel +39 06 3993.2148 www.almavivaitalia.it
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