한 회사에서 매일 수천 개의 스캔된 법률 문서에서 텍스트를 추출하기 위해 Amazon Textract를 사용합니다. 비즈니스 유효성 검사에 실패한 문서는 사람 검토자에게 다시 라우팅되어 대출 처리 시간이 지연됩니다. 회사에서 전체 대출 처리 시간을 줄이기 위해 무엇을 해야 할까요?

정답은 Amazon Augmented AI (A2I)를 사용하여 신뢰도가 낮은 단어를 사람 검토로 보내도록 Textract를 구성하는 것입니다. Amazon A2I는 기계 학습 예측의 신뢰도가 낮을 때 사람의 개입을 쉽게 통합할 수 있도록 설계되었습니다. Textract가 텍스트 추출의 신뢰도가 낮다고 판단하면, 해당 부분을 A2I 워크플로우로 보내어 사람이 검토하고 수정할 수 있습니다. 이는 비즈니스 유효성 검사 전에 오류를 수정하여 전체 대출 처리 시간을 단축하고, 잘못된 문서로 인한 지연을 줄입니다. 오답 설명: SageMaker Ground Truth는 데이터 세트에 레이블을 지정하는 데 주로 사용되며, 실시간으로 Textract 출력의 신뢰도가 낮은 부분을 수정하는 데는 적합하지 않습니다. 비동기 작업 대신 동기 작업을 사용하는 것은 대량의 문서 처리 시 오히려 처리 시간을 지연시키거나 제한을 초과할 수 있습니다. Textract는 대량의 문서 처리에 비동기 작업을 권장합니다. Amazon Rekognition의 텍스트 감지 기능은 Textract보다 문서 분석에 특화되어 있지 않으며, 특히 법률 문서와 같이 복잡한 구조의 문서에서 정확한 텍스트 추출 및 분석에는 Textract가 더 적합합니다.