投稿されたものの抄訳です。プロバイダで、住宅ローンの貸付や契約を手掛けるだけでなく、デジタル不動産ソリューションも提供しています。ドキュメント分析処理プラットフォームを構築しました。このプラットフォームは、融資書類を処理して精度と業務効率を新たなレベルへと引き上げることで、規模拡大とコスト管理の両立を実現しています。その方法の詳細をお読みください。国内最大級の住宅ローン貸付業者で、さまざまな貸付商品や融資商品、サービス、テクノロジーを住宅所有者に提供することに力を入れています。当社の目標は、融資の貸付までにかかる時間を短縮して、効率性とお客様満足度を向上させることです。優れたテクノロジーを必要としています。エクスペリエンスを包括的に改善できます。つの主要指標でイノベーションを起こし、進化していく必要があります。ベースの統合とシームレスな検索エクスペリエンスを提供する必要があります。スタックをメインで使用することに決定しました。機械学習サービスのメリットについてご紹介します。アナリティクス機能が利用できるようになりました。チェーンの早い段階でドキュメントを把握して、コストを削減しながら信頼性の高いパイプラインの効率性を向上させることができます。パイプラインを保護できます。コスト最適化には非常に驚きました。コンプライアンスも遵守できるようになりました。あれば、パフォーマンスや可用性を損なうことなく、容易にデータベースをスケールできます。メンテナンス費用も大幅に削減されました。新しいアーキテクチャに統合することにより、必要とするアナリティクス機能を、運用上のオーバーヘッドがゼロの状態で利用できます。ドキュメントに特化した、さまざまなモデルを構築できるようになりました。して消費する共通レイヤだけでなく、モニタリング機能と収益化機能も手に入りました。統合したことで、プラットフォーム全体でデータアクセスを一元管理できるようになりました。インフラストラクチャの維持管理から解放されました。メリットを最大限引き出せるようにしました。スタックに組み込まれていたため、パイプライン全体を短期間で比較的容易に起動できました。パートナーとして選ぶ上での重要な差別化要因となりました。この強力なパートナーシップと緊密なコラボレーションを通して、適切な戦略の構築、実行ができ、さらには望ましい成果まで上げることができました。チームでは、住宅ローン固有のドキュメントを非常に高い精度で処理できる最先端の機械学習モデルを開発およびトレーニングしながら、必要に応じて人間が参加することでモデルを再トレーニングできました。その結果、追加のドキュメントを使ってモデルをトレーニングする、複数のモデルを組み合わせる、非同期処理によってアプリケーションのさまざまなパーツを分離するなどして、モデルの精度を向上させることができました。サービスを主に使用しました。サービスを選んだので、チームに追加のオーバーヘッドは発生しませんでした。おかげで、スループットの最大化、プラットフォームの精度向上とコスト削減という目標達成に集中できました。ファーストのアプローチをベースにしていました。エクスペリエンスを向上させました。チェーン全体(状態管理やユーザー入力など)にいたるプロセス全体を管理します。パイプラインに入ってきたドキュメントはさまざまな分類サイクルと抽出サイクルを通過する必要があります。おかげで、メタデータを大規模に抽出、分類、格納するカスタム住宅ローンモデルの複数のバージョンを管理できました。モデルのトレーニングを継続しています。振り返ってみれば、今回の取り組みは当社にとって大変有益なものでした。エクスペリエンスを向上させることができたのです。以上の精度を達成しました。ページを達成しています。向上し、コストが大幅に削減されました。選んだ理由は技術の素晴らしさというだけではなく、スケーリングに不可欠な要素に対するチームの独自の知識でした。パフォーマンスを大規模に実現するための専門知識を提供できるという独自の強みがあります。チームとの協力的なパートナーシップが、この重要な戦略的取り組みを成し遂げるための指針となりました。規約ヘルプLanguage‪English‬‪Deutsch‬‪Français。