Ein Unternehmen nutzt Amazon Textract, um täglich Text aus Tausenden gescannter Rechtsdokumente zu extrahieren. Dokumente, die die Geschäftsvalidierung nicht bestehen, werden an menschliche Prüfer zurückgeleitet, was die Kreditbearbeitung verzögert. Was sollte das Unternehmen tun, um die gesamte Kreditbearbeitungszeit zu verkürzen?

Die korrekte Antwort ist, Textract so zu konfigurieren, dass Wörter mit geringer Konfidenz zur menschlichen Überprüfung an Amazon Augmented AI (A2I) gesendet werden, bevor die Geschäftsvalidierung erfolgt. Amazon A2I ist speziell dafür konzipiert, menschliche Überprüfungen von Machine-Learning-Vorhersagen zu orchestrieren, was die Genauigkeit verbessert und den Validierungsprozess beschleunigt. Indem unsichere Erkennungen vor der Geschäftsvalidierung durch Menschen korrigiert werden, reduziert man die Anzahl der Dokumente, die später im Prozess zur manuellen Überprüfung zurückgewiesen werden, und verkürzt so die gesamte Bearbeitungszeit. Die Verwendung von SageMaker Ground Truth ist nicht ideal, da es primär für die Datensatzetikettierung und nicht für die Überprüfung von Textract-Ergebnissen in einem Produktions-Workflow konzipiert ist. Synchrone Operationen von Textract würden die Verarbeitung nicht beschleunigen, da die Rücksendung zur menschlichen Überprüfung das Problem der Verzögerung darstellt. Die Texterkennungsfunktion von Amazon Rekognition ist weniger spezialisiert auf Dokumentenverarbeitung als Textract und würde wahrscheinlich keine bessere Leistung bieten.