Le meilleur de l’input management

Toute entreprise qui traite quotidiennement un grand nombre de documents a besoin d’une solide stratégie d’input management. À la base de tous les processus documentaires, elle constitue souvent le goulot d’étranglement de nombreux autres processus opérationnels. L’automatisation du processus d’input management est donc une étape cruciale de la transformation de l’entreprise.

L’input management désigne la numérisation d’informations d’entreprise provenant de diverses sources dans un système de gestion de l’information ou de gestion du contenu d’entreprise (ECM) en vue de traitements ultérieurs. Pour une meilleure utilisation, les informations sont stockées dans un format aussi structuré que possible.

Étapes de l’input management

• L’input management comprend une série d’opérations :
• Numériser les documents papier entrants
• Saisir les documents numériques entrants
• Reconnaître le contenu automatiquement
• Classer les documents
• Saisir les informations structurées et non structurées
• Définir des mots-clés à partir de ces informations dans un format structuré
• Organiser un stockage fiable des documents
• Diffuser les documents aux employés responsables
• Garantir la qualité et l’exactitude du contenu des documents

L’input management permet d’optimiser le traitement des documents et informations entrants. L’intégration de l’IA à chaque étape de ce processus fait gagner du temps et de l’argent, et apporte plus de précision, de hiérarchisation des priorités et de soutien à vos employés.

1. Numériser les documents

Dans un premier temps, tous les documents reçus au format papier doivent être numérisés. Il n’est pas très efficace de demander aux employés de numériser chaque document papier à l’aide du scanner du bureau. Au lieu de cela, mettez en place des procédures automatisées :

1. L’une des options consiste à louer d’énormes scanners capables de traiter de gros volumes de courrier en peu de temps. Le contenu d’une lettre reçoit un code-barres, les documents sont séparés automatiquement, puis stockés en un seul PDF dans le système de gestion électronique de documents (GED).
2. Ou vous faites appel à des services de numérisation tiers. Ceux-ci ouvrent et traitent votre courrier dans le respect du RGPD, le numérisent, l’envoient automatiquement à votre entreprise au format PDF, puis détruisent les documents originaux.

Conformément à votre stratégie de transformation numérique, il est judicieux de numériser entièrement votre courrier entrant et d’éliminer les canaux de communication papier. Les canaux d’entrée numériques, tels que le courrier électronique, les applications en libre-service ou d’autres logiciels dotés d’interfaces d’importation directe dans la GED, ou votre DMS peuvent régulièrement collecter les documents à partir de ces emplacements de manière complètement automatique.

Cas d’usage : une compagnie d’assurance propose une application à ses clients qui met une boîte aux lettres numérique à leur disposition. Les documents, tels que les rapports de sinistre, peuvent y être facilement téléchargés. La GED récupère ensuite le document et toutes ses informations de manière totalement indépendante. L’assureur envoie également des informations via l’application. Le courrier électronique ou physique n’est disponible qu’à titre exceptionnel, par exemple pour les clients plus âgés.

2. Saisir les documents et extraire les données

Dès qu’un document est réceptionné dans la GED, le système assisté par IA extrait automatiquement toutes les informations (données client et motif de contact, par exemple), et les stocke sous forme de métadonnées structurées. Cet aspect est important pour organiser et rechercher l’information. Ce qui était auparavant une tâche manuelle est désormais automatiquement effectué par le système. L’humain n’assure que le contrôle qualité. Le système d’IA peut également saisir d’autres informations comme le ton, qui seront utiles ultérieurement pour établir des priorités.

Cas d’usage : la compagnie d’assurance reçoit un e-mail d’un client. L’IA saisit toutes les informations importantes, y compris le nom de l’assuré et le numéro de sa police, et les ajoute au document sous forme de métadonnées. À partir du ton de l’e-mail, elle détecte également que le client est en colère et que son problème doit être traité d’urgence.

3. Comprendre le document et le classer correctement

Dans un deuxième temps, l’IA analyse les informations extraites pour identifier, par exemple, le type de contenu, le type de document (facture ou devis), l’employé habituellement chargé du client et le flux de travail adéquat pour traiter le document. L’IA classe le document sur la base de ces informations, puis le stocke dans le dossier électronique correspondant.

Cas d’usage : un client envoie un formulaire à la compagnie d’assurance. Dès réception, le système d’IA l’analyse, l’identifie comme un formulaire de remboursement et l’affecte directement au dossier de demande de remboursement du bon client.

4. Démarrer le flux de travail

L’IA lance alors automatiquement le bon flux de travail pour traiter le document. Elle identifie le bon employé pour le traiter, puis lance le flux de travail correspondant. Elle indique également un délai et hiérarchise les tâches en fonction des besoins. Ce n’est qu’à ce moment-là qu’a lieu une intervention humaine : dans le scénario idéal (avec le courrier entrant numérique), la GED assistée par IA prend en charge toutes les opérations jusqu’à ce point, de manière indépendante et entièrement automatique.

Cas d’usage : l’IA classe les demandes d’indemnisation différemment des demandes de rendez-vous. Cela permet à l’assureur de s’assurer qu’un client ayant subi un dégât des eaux dans son appartement, par exemple, bénéficie d’une aide rapide. À la réception du rapport de dégât des eaux, l’employé responsable reçoit automatiquement un message de la GED lui indiquant qu’une tâche urgente figure dans sa boîte aux lettres.

5. L’IA facilite le traitement

Outre la saisie et la classification des documents, l’IA prend également en charge leur traitement. Par exemple, Doxis Intelligent Content Assistant répond aux questions sur le document, signale les informations manquantes, lance des flux de travail supplémentaires, si nécessaire, et formule des recommandations pour des traitements ou opérations ultérieures.

Cas d’usage : un client a une question concernant sa police d’assurance et envoie un e-mail à l’assureur. L’IA identifie le numéro d’assuré et permet à l’employé d’accéder directement à la police correspondante. Elle peut également détecter un numéro d’assuré incorrect et demander à l’agent chargé du traitement de le vérifier.

Avantages de l’input management basé sur l’IA

À l’ère de l’automatisation et de l’explosion des volumes d’informations et des formats dans lesquels elles sont disponibles, l’input management assisté par IA permet de traiter ce flot de données efficacement et sans erreur. L’extraction, le traitement et l’interprétation automatisés de l’information issue de diverses sources rationalisent les processus, accélèrent le traitement des demandes clients et favorisent la prise de décisions éclairées. Vous tirez ainsi le meilleur parti de vos ressources.

L’input management assisté par IA joue un rôle important dans la transformation de l’entreprise. Là où les modèles d’entreprise traditionnels échouent, ce type d’outil permet une redéfinition fondamentale des processus. Les entreprises peuvent alors développer leur résilience face au changement, suivre leurs obligations réglementaires et s’attaquer à de nouveaux domaines d’activité.

Les logiciels d’input management basés sur l’IA, tels que les systèmes de gestion de contenu d’entreprise (ECM) dotés de flux de travail intuitifs, sont donc devenus une solution indispensable. Ils accompagnent les entreprises dans leur transformation numérique et répondent aux besoins du monde professionnel d’aujourd’hui.

Questions les plus fréquentes sur l’input management