trattamento automatizzato bollettini almaviv a

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Riconoscimento Intelligente della Scrittura

Soluzioni per il Trattamento dei Bollettini di Pagamento

2 Trattamento automatizzato bollettini

Gruppo AlmavivA – Soluzioni Documentali

Il trattamento intelligente della scrittura

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Approccio al Document Management

Value Proposition

Flessibilità

Efficienza Norm

ati

va

Meto

dolo

gia

Inte

gra

zion

e

Mod

ula

rità


Pro

cess

Fra

me Logistica e

stoccaggio

Preparazione eriaffogliamento

Printing & mailing

Smaterializzazione

Rilevazione contenuti e

indicizzazione

Verifica e gestione anomalie

Gestione business rules

Monitoring & reporting

Archiviazione ottica

Conservazione sostitutiva

Application & system

management

Ricerca ed estrazione

Riproduzione e distribuzione

Gestionematerialità

Acquisizione e validazione

Gestione processi dinamici

Storage

Componenti dell’offering

Tec

hnol

ogy

Fra

me

Document & Workflow Management Suite

.

Il Gruppo AlmavivA offre soluzioni integrate e modulari a copertura di tutte le componenti del document & workflow management

Gestione statica

Certificazione Check in e tracking

RFID

CRM e contact management

Document captureSist. di posizionamento

Protocollo informatico

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BPM

KM

EDM

Storage management

Firma digitale

Conservazione sostitutiva

PEC

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Trattamento intelligente della scrittura

• Molti sono i processi nei quali una quota importante di attività è legata al trattamento di documenti cartacei e alla relativa estrazione di informazioni

• Obiettivo di molte aziende è rendere più efficienti tali processi attraverso l’uso di tecnologie abilitanti perché risultino economicamente convenienti e realmente efficaci

• Le capacità di revisione dei processi e di integrazione delle tecnologie necessarie alla loro automazione sono le caratteristiche peculiari che AlmavivA mette a disposizione dei propri clienti

• Il trattamento intelligente della scrittura è un settore tecnologico sul quale competono primari produttori di software internazionali: AlmavivA ha selezionato i partner con le migliori caratteristiche tecniche per le loro soluzioni con il proprio know-how specialistico e di processo


Il modello As Is

Il processo di lavorazione oggi


L’attuale processo di trattamento dei bollettini: presentazione/rendicontazione/riconciliazione

Cliente Poste Italiane Fatturatore

L’Ufficio Postale effettua l’incasso e rilascia ricevuta del versamento al cliente

Il Cliente si reca presso un Ufficio Postale per effettuare il pagamento di un bollettino (premarcato o in bianco)

In back office vengono effettuati tutti i controlli formali e accreditati i conti del fatturatore

Vengono trasmessi i dati dei versamenti (carteceo + immagini) al fatturatore

Il fatturatore effettua l’accoppiamento fra i singoli versamenti e le proprie evidenze contabili e gestionali

Aggiorna la posizione del cliente ed effettua eventualmente azioni di contatto per sanare possibili squadrature


La lavorazione dei bollettini presenta particolari difficoltà, soprattutto per quanto riguarda i bollettini della tipologia 123 (i cosiddetti bollettini in bianco o liberi). AlmavivA ha fatto una serie di verifiche sul mercato nazionale e internazionale cercando, fra le referenze, situazioni che potessero essere assimilabili a quella appena descritta.

La scelta della soluzione

Al termine di questa fase sono stati individuati i prodotti di una azienda italiana titolare dello sviluppo di sistemi di ICR e OCR: le componenti software primarie sono state poi integrate all’interno della soluzione AlmavivA che abbraccia l’intero processo di gestione/controllo/validazione.


Fasi di lavorazione utilizzate nel test

Le fasi di una lavorazione “standard” con l’applicazione delle tecnologie selezionate da AlmavivA sono:

a)Acquisizione dell’immagine,

b)Allineamento e pulizia da ‘rumori di fondo’,

c)Identificazione campi di lettura,

d)Pulizia dell’area specifica,

e)Riconoscimento della scrittura (stampata e/o manoscritta)

f)Correzione

g)Output.

A tali fasi si aggiunge, grazie all’innovazione di AlmavivA, subito dopo il punto e), una fase di Matching evoluto che effettua il confronto fra quanto interpretato sul bollettino e quanto presente, a supporto, in una base dati con l’indicazione del livello di simiglianza.


Caratteristiche del modello (1/4)

I bollettini non sono ottimizzati per la lettura ottica, infatti notiamo:

•layout differenti•mancanza di markers di allineamento•fincatura non filtrata dallo scanner


Un esempio di box di diversa “qualità”:

• discretamente definiti• spezzettati• spessi ma scavati• parzialmente erosi• puntinati• frastagliati



Dati scritti in modo poco leggibile:

•mix di dati stampati e manoscritti•testi sovrapposti a fincatura•scarsa qualità di scrittura



Stringa del “Debitore” non perfettamente sovrapponibile con l’Anagrafica relativa (più frequentemente in caso di società o di istituzioni)

•Utilizzo di abbreviazioni•Inversioni di stringhe (Cognome Nome)


Bollettino:

Anagrafe:COOPERATIVA AGRICOLA “IL GIARDINO”


L’innovazione di Almaviva

Il modello to be


Soluzioni adottate: pre-elaborazione (1/2)

1) Ancoraggio al simbolo “€” in reverse.

Per ovviare alla mancanza di markers di allineamento si è scelto di utilizzare il quadretto scuro con il simbolo dell’euro in reverse riportato al suo interno. Tale quadretto risulta sufficientemente ben delineato in tutti i bollettini ed equidistante dai campi di interesse per la lettura ottica.


Soluzioni adottate: pre-elaborazione (2/2)

2) Rimozione dei box mediante algoritmi di cleaning sviluppati ad-hoc.

Per poter fornire al sottosistema di riconoscimento le aree da leggere completamente ripulite, sono stati sviluppati una serie di algoritmi di pulizia specifici per ciascuna tipologia di box individuata.


Soluzioni adottate: lettura ottica

3) Lettura ottica con motore ICR proprietario.

Il motore ICR utilizzato è quello sviluppato internamente, basato su reti neuronali artificiali, che è stato appositamente addestrato anche sullo stile di scrittura italiano oltre che internazionale, per cui risulta estremamente più performante rispetto agli altri motori di riconoscimento commerciali di produzione americana o tedesca.


Soluzioni adottate: matching/scoring

rds(“COMUNE“ ,”CMUNE”) = 10( 1 cancellazione)

rds(“COMUNE“ ,”CAMUNE”) = 8( 1 sostituzione )

rds(“COMUNE“ ,”CIIMUNE”) = 20( 1 sostituzione, 1 inserimento)

rds(“COMUNE“ ,”CDMUNE”) = 4( 1 sostituzione ritenuta simile )

4) Matching intelligente tra intestatario letto dal bollettino e informazione presente in Anagrafe

Per verificare il grado di somiglianza tra il dato riconosciuto e quello presente sul database viene utilizzato il sistema di Data Scoring che attribuisce un valore alla distanza fra due stringhe tenendo conto degli inserimenti, cancellazioni e sostituzioni, pesate in base al grado di similarità tra i caratteri scambiati


Risultati del test: analisi

Dall’analisi dei risultati del match si ricava che più del 60% dei bollettini in bianco sono stati riconosciuti automaticamente, sui rimanenti modelli si ritiene necessaria una fase di validazione da parte dell’utente (che in molti casi si traduce nella conferma di quanto proposto dal sistema)


Risultati del test: conclusioni

Il sistema proposto è suscettibile, vista la capacità di autoapprendimento, di ulteriori miglioramenti sia sul fronte della pulizia delle immagini sia sulle fasi di matching e riconciliazione.•E’ possibile, ad esempio, implementare un database nel quale memorizzare gli alias rilevati con maggiore frequenza nel corso delle lavorazioni. Ciò può rendere sensibilmente più elevato il livello di confidenza del sistema;•Si possono inoltre specializzare ulteriormente gli algoritmi di pulizia dell’immagine sulla base delle immagini effettivamente ricevute per migliorare in modo sensibile il campione di confronto;•Si possono segmentare le basi dati gestionali di confronto


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POC e modalità di offering

Sulla base di quanto già realizzato e forti dell’esperienza maturata, siamo disponibili ad effettuare test specifici con i dati propri del cliente per consentire di misurare l’effettiva sensibilità del sistema e di elaborare, insieme con il cliente stesso, un modello per il ritorno degli investimenti ottenibile con l’adozione delle nostre soluzioni.

AlmavivA è in grado di offrire i servizi e le soluzioni illustrate secondo diverse modalità:

• Licenza d’uso e progetto di integrazione all’intesrno del S.I. del cliente;

• Outsourcing totale o parziale del servizio di lavorazione delle immagini e di riconciliazione dei pagamenti;

• Utilizzo del software in modalità SAAS da parte del cliente su sistemi elaborativi AlmavivA.


Grazie per l’attenzione

Per ulteriori Informazioni :

Dr. Gabriele [email protected] +39 335.1372.598Tel +39 06 3993.3554

Ing. Antonio [email protected] +39 339 1420833Tel +39 06 3993.2148 www.almavivaitalia.it

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