Une entreprise utilise Amazon Textract pour extraire du texte de milliers de documents juridiques numérisés chaque jour. Les documents qui échouent à la validation métier sont renvoyés à des réviseurs humains, ce qui retarde le traitement des prêts. Que doit faire l'entreprise pour réduire le temps global de traitement des prêts ?

L'option correcte est de configurer Textract pour envoyer les mots à faible confiance à Amazon Augmented AI (A2I) pour examen humain avant la validation métier. Amazon A2I est conçu spécifiquement pour intégrer la révision humaine dans les workflows d'apprentissage automatique, y compris Textract. En envoyant les extractions à faible confiance à A2I, l'entreprise peut corriger les erreurs avant la validation métier, réduisant ainsi le nombre de documents rejetés et accélérant le traitement global des prêts. Les autres options sont incorrectes car : Envoyer à SageMaker Ground Truth n'est pas la solution la plus directe pour la révision des résultats de Textract ; A2I est l'outil dédié à cette tâche. Utiliser les opérations synchrones au lieu des opérations asynchrones n'améliorera pas la précision des extractions et pourrait même ralentir le traitement des milliers de documents. Amazon Rekognition est principalement pour la détection d'objets, de scènes et de visages, pas pour l'extraction de texte structuré à partir de documents, ce qui est la spécialité de Textract.