Réussir le classement automatique dans la GED dans le secteur de la fintech suppose plus qu'un modèle performant : des données, une gouvernance et l'adhésion des équipes. Atlas adresse les quatre.
Les fintechs doivent industrialiser des parcours 100% digitaux et passer à l'échelle rapidement, avec des équipes réduites, tout en respectant les exigences d'agrément et de lutte contre la fraude des acteurs régulés.
Diminution de 50% du coût d'acquisition par client grâce à l'automatisation de l'onboarding et du support.
Pour le secteur de la fintech, le classement automatique dans la GED n'est un succès que si les équipes se l'approprient. Atlas conçoit la solution avec elles et leur en transmet la maîtrise.
Déployé progressivement, du prototype au passage à l'échelle.
Avec des métriques de valeur suivies dès le premier jalon.
Avec évaluation qualité systématique avant toute mise en production.
Documenté et transféré à vos équipes pour gagner en autonomie.
Comprendre le classement automatique dans la GED pour le secteur de la fintech, cartographier données et processus, identifier la valeur réelle.
Construire un prototype sur vos données, l'évaluer sans complaisance, décider sur des faits.
Industrialiser avec sécurité, observabilité et conformité ; maîtriser les coûts.
Étendre les usages, suivre l'impact et rendre vos équipes autonomes.
Oui, l'IA est paramétrée selon votre arborescence et vos règles documentaires actuelles, sans imposer un modèle générique.
Les documents ambigus sont placés dans une file de revue avec une suggestion de classement, qu'un gestionnaire valide en un clic.
Atlas combine une connaissance des enjeux de le secteur de la fintech et une exécution IA indépendante : L'IA analyse chaque document entrant pour le classer dans la bonne arborescence de la gestion électronique de documents. La recherche d'information devient immédiate. Chaque mission est mesurée à sa valeur en production.
Cadrons ensemble le classement automatique dans la GED pour le secteur de la fintech lors d'un premier échange de 30 minutes.