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経理財務業務向け「Deep ICR®を用いたペーパーレス化」支援

AI-OCR「Deep ICR」の活用により経理財務業務のDX推進を加速

昨今、DXの推進がいたるところで叫ばれていますが、その障壁の大きな要因の一つとみなされている紙文書。紙であるが故にリモートワークを妨げる要因としても取り上げられています。デロイト トーマツでは独自開発したAI-OCR「Deep ICR」を用い、紙文書をデジタル化したうえで、高度な文書管理を実現し企業のDX推進を強力に支援します。

DX推進に向けて企業が抱える「紙文書」の問題

膨大なリース契約書
「リース契約を見直すのに本来は過去の契約書を見直さないといけないが、実際の契約書は『倉庫の奥深く』にあり、実質確認できない」

膨大な請求書
「請求処理の効率化を求められるが、2000円から2億円の請求書まで、『5000種類以上の請求書』が存在し、BPOも規模が大きすぎて進まない」

膨大な貿易書類の管理
「物流・商社他等からの多種多様の証拠書類の整合性を紙で確認しないと決済できない。書類は7年間保存が義務付けられいつでも取り出せないといけない」

膨大な契約書の文字おこし
「監査先の膨大な紙ベースの契約書を読み込む必要がある。その上、指摘点の該当箇所については、すべて『書き写し』しなければならない」

ロンドン銀行間取引金利 (LIBOR)廃止対応
LIBORの廃止に伴い、非常に広範な商品に対して、契約書の更改などの対応を進める必要があるが、膨大な紙の契約書を条文を全て確認するためには非常に多くの人手と労力が必要なため、9割の金融機関での顧客対応の遅れが指摘・報道されている

デロイトトーマツのアプローチ:紙があっても「業務のデジタル化」を実現
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Deep ICRの特徴

画像解析による多様な形式への対応

多くのAI-OCRでは抜き出す項目の指定が必要なことが多く、その指定した座標内の情報が何かを定義します。また、データを取り出すセル単位ですべての項目を定義する必要があることも多く、少しでも書式が異なるすべての請求書などの文書の場合、多くの設定・定義が必要となります。Deep ICR🄬では、画像解析AIにより対象データの座標指定なく、印影の処理や、図表認識、汚れなどのノイズ除去を行います。

自然言語処理を利用し柔軟な特定・抽出を可能とする
Deep ICR® にて抽出された各種データ(文字・レイアウト・画像)を自然言語処理を用いて、必要な形に抽出します。自然言語処理に加え、高度な検索機能を持つドキュメントデータベースに格納し、さまざまな抽出を可能とするとともに、構造化抽出や外部API参照、過去データ連携などを加え、より高いデータ精度を持つことができます。さらに会計システムをはじめとする各種システムへのスムースな連携を可能にします。

紙文書のデジタル化には「画像解析AI」が必要だった
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経理財務業務などのさまざま文書に対応可能

さまざまなインダストリーごとに利用される文書は異なりますが、同一業態であっても、経理財務業務では、契約書、請求書、見積書、決算書、株主総会議案書やそのほかの文書な多様な書式の文書を取り扱う必要があります。一連の業務ごとに利用するデータ項目が異なるということも多くあります。また、年度や決算期などを跨いでの管理など、データを蓄積し管理していくことも高度なデータ活用では大きく役立ちます

経理財務業務におけるプロセス全体をデータドリブンなものに変革

デジタル化されたデータが、必要な要素ごとに分類・蓄積されているため他の経理財務業務システム・会計システム・購買システム・契約システムなどへのデータの連携が容易になります。またそれらが有機的に結びつくことによりさらなる分析が可能となり、新たな知見が見えてくるなどデータドリブンな高度なオペレーションを目指すことが可能となります。

非定型文書の内容を自動整理してデータベース化

非定型文書の内容を自動整理してデータベース化
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プロフェッショナル

服部 邦洋/Kunihiro Hattori

服部 邦洋/Kunihiro Hattori

デロイト トーマツ グループ パートナー

都市銀行を経て、監査法人トーマツ(現 有限責任監査法人トーマツ、以下トーマツ)に入社。トーマツおよび米国デロイトコンサルティングLLPにて金融・人事コンサルティング、経営コンサルティングに従事。 ビジネスアナリティクスの担当パートナーとしてデータガバナンス、データ分析コンサルティング業務を多数実施。そのほか、アナリティクス、IoT、AIを活用した業務改善や新規事業設立支援、ビジネスモデル提案など技... さらに見る