Cooperativa Arcobaleno: come ha ridotto fino al 90% i tempi di acquisizione dei dati dalle multe

Cliente: Arcobaleno Cooperativa Sociale Torino
Un poliziotto visualizza dei dati sul suo tablet e tiene in mano le multe effettuate. Attorno a lui persone e mezzi si muovono rapidamente.

L’acquisizione automatica dei dati dei verbali permette di automatizzare l’acquisizione delle informazioni contenute nelle contravvenzioni, riducendo il lavoro manuale necessario per interpretare e registrare i dati. La difficoltà aumenta quando i documenti presentano formati differenti e informazioni compilate a mano, che rendono più complessa l’elaborazione e aumentano il rischio di errori.

Questa esigenza riguardava anche la Cooperativa Sociale Arcobaleno di Torino, realtà attiva nei servizi ecologici e ambientali, che attraverso il ramo aziendale Insaid si occupava anche di digitalizzazione documentale e gestione delle contravvenzioni elevate dalla Polizia Municipale.

Ogni settimana, la cooperativa riceveva due diverse tipologie di multe da acquisire, interpretare e archiviare. La variabilità dei modelli e la presenza di dati manoscritti rendevano particolarmente impegnativa l’elaborazione manuale. L’obiettivo era automatizzare il riconoscimento delle informazioni, riducendo i tempi di lavorazione e la necessità di correzioni successive.

Acquisizione automatica dei dati dei verbali con tecnologie OCR e ICR

Per rispondere a questa esigenza, Arcobaleno ha adottato UniLECTOR, il sistema di riconoscimento ottico utilizzato per acquisire automaticamente le informazioni contenute nei verbali di contravvenzione.

I documenti venivano digitalizzati mediante scanner con caricatore automatico e successivamente interpretati dal software attraverso tecnologie OCR e ICR, in grado di riconoscere sia i dati stampati sia quelli scritti a mano.

Per migliorare l’accuratezza delle informazioni acquisite, UniLECTOR effettuava inoltre controlli incrociati sui dati estratti, permettendo di individuare eventuali anomalie e ridurre la necessità di interventi correttivi manuali.

La soluzione è stata adattata alle caratteristiche dei documenti trattati attraverso attività di configurazione e ottimizzazione del riconoscimento, consentendo di gestire modelli differenti e di ottenere risultati affidabili anche in presenza di una notevole variabilità documentale.

La tecnologia di UniLECTOR si è successivamente evoluta in Optic, che integra l’intelligenza artificiale per potenziare ulteriormente le performance di interpretazione delle informazioni contenute nei documenti aziendali.

Un poliziotto visualizza dei dati sul suo tablet e tiene in mano le multe effettuate. Attorno a lui persone e mezzi si muovono rapidamente.

Fino al 90% di tempo risparmiato e meno correzioni manuali

L’automazione della lettura delle contravvenzioni ha consentito alla Cooperativa Arcobaleno di migliorare significativamente l’efficienza del processo di acquisizione e interpretazione dei dati. I principali benefici ottenuti sono stati:

  • Riduzione dei tempi di elaborazione dal 70% al 90%, grazie al riconoscimento automatico delle informazioni
  • Maggiore accuratezza nell’interpretazione dei dati, compresi quelli manoscritti
  • Riduzione delle correzioni manuali, attraverso i controlli incrociati sulle informazioni estratte
  • Gestione di documenti con formati differenti, grazie alla configurazione del sistema sulle specifiche caratteristiche dei modelli
  • Estensione dell’automazione ad altre tipologie documentali, in seguito ai risultati ottenuti con la soluzione.

Il risparmio di tempo e la limitata necessità di correzioni hanno reso più efficiente un processo particolarmente impegnativo, nel quale la varietà dei documenti rappresentava una delle principali difficoltà operative.

La testimonianza del cliente: dal 70% al 90% di tempo risparmiato

“Dopo anni di collaborazione con Datasis e i numerosi vantaggi ottenuti dall’introduzione degli applicativi di Lettura Ottica proposti dalla società, abbiamo deciso di estenderne l’utilizzo a varie e differenti tipologie di documenti.
Nonostante la difformità della documentazione fosse considerevole, con un appropriato tuning effettuato dai tecnici della Datasis, abbiamo ottenuto delle ottime performance di riconoscimento automatico dei documenti ed interpretazione dei dati in esso contenuti, con un risparmio di tempo dal 70% al 90% e correzioni sporadiche delle anomalie. Siamo molto soddisfatti e ci auspichiamo di continuare a collaborare insieme.”
Andrea Zucca
CEO Divisione Insaid, Cooperativa sociale Arcobaleno

Il caso Arcobaleno dimostra come l’automazione documentale possa migliorare l’elaborazione delle contravvenzioni anche quando i documenti presentano informazioni manoscritte e caratteristiche molto diverse tra loro.

Se anche nella tua organizzazione devi gestire grandi quantità di moduli, verbali o altri documenti compilati a mano, possiamo aiutarti ad automatizzare l’acquisizione delle informazioni, riducendo i tempi di elaborazione e gli interventi manuali. Compila il form qui sotto per raccontarci la tua esigenza.

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