Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multimodal Document Analytics for Banking Process Automation

論文の概要: Multimodal Document Analytics for Banking Process Automation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11845v2
Date: Sun, 26 Nov 2023 08:57:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-30 15:22:22.841987
Title: Multimodal Document Analytics for Banking Process Automation
Title（参考訳）: 銀行業務自動化のためのマルチモーダル文書分析
Authors: Christopher Gerling, Stefan Lessmann
Abstract要約: 本論文は,銀行業務における文書処理における多モデルモデルの有効性と効率に関する実証的証拠を提示する。日々の業務でこの可能性を解き放つための実践的なガイダンスを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.541582055558865
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Traditional banks face increasing competition from FinTechs in the rapidly evolving financial ecosystem. Raising operational efficiency is vital to address this challenge. Our study aims to improve the efficiency of document-intensive business processes in banking. To that end, we first review the landscape of business documents in the retail segment. Banking documents often contain text, layout, and visuals, suggesting that document analytics and process automation require more than plain natural language processing (NLP). To verify this and assess the incremental value of visual cues when processing business documents, we compare a recently proposed multimodal model called LayoutXLM to powerful text classifiers (e.g., BERT) and large language models (e.g., GPT) in a case study related to processing company register extracts. The results confirm that incorporating layout information in a model substantially increases its performance. Interestingly, we also observed that more than 75% of the best model performance (in terms of the F1 score) can be achieved with as little as 30% of the training data. This shows that the demand for data labeled data to set up a multi-modal model can be moderate, which simplifies real-world applications of multimodal document analytics. Our study also sheds light on more specific practices in the scope of calibrating a multimodal banking document classifier, including the need for fine-tuning. In sum, the paper contributes original empirical evidence on the effectiveness and efficiency of multi-model models for document processing in the banking business and offers practical guidance on how to unlock this potential in day-to-day operations.
Abstract（参考訳）: 従来の銀行は急速に発展する金融エコシステムにおいてフィンテックとの競争が激化している。この課題に対処するには,運用効率の向上が不可欠だ。本研究の目的は,銀行における文書集約型ビジネスプロセスの効率化である。そこで我々はまず,小売部門における業務文書の状況について概観する。バンキング文書はテキスト、レイアウト、視覚を含むことが多く、文書分析とプロセスの自動化には通常の自然言語処理(NLP)以上のものが必要であることを示唆している。これを検証し、ビジネス文書処理時の視覚的手がかりの漸進的価値を評価するために、最近提案されたLayoutXLMと呼ばれるマルチモーダルモデルと強力なテキスト分類器(例えばBERT)と大規模言語モデル(例えばGPT)を比較した。その結果,レイアウト情報をモデルに組み込むことで性能が大幅に向上することが確認された。興味深いことに、最高のモデルパフォーマンス(f1スコアの観点から)の75%以上が、トレーニングデータの30%以下で達成可能であることもわかりました。これは、マルチモーダルモデルを構築するためのラベル付きデータの要求が適度であることを示し、マルチモーダル文書分析の現実的な応用を単純化する。また,マルチモーダルバンキング文書分類器の校正範囲において,微調整の必要性を含め,より具体的な実践について考察した。本論文は,銀行業務における文書処理におけるマルチモデルモデルの有効性と効率に関する実証的証拠を提示し,この可能性を日々の業務において解き放つための実践的なガイダンスを提供する。

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