ANALISI

Attualmente un operatore netcity controlla manualmente tutti i documenti caricati su Urania per validare la vendita.

CRITICITA’

L'operatore impiega molto tempo ad aprire i documenti e verificare che siano tutti corretti. Se qualcosa non è in regola, la validazione viene rimandata, e una volta che l'installatore carica nuovamente i documenti, l'operatore deve ricontrollarli tutti prima di poter dare l'approvazione.

SOLUZIONE PROPOSTA

La soluzione individuata propone l’utilizzo di un microservizio HTTP che una volta ricevuti in input i documenti, i dati anagrafici del cliente e i dettagli della vendita sia in grado di riconoscere eventuali anomalie quali:

-Documenti mancanti;

-Documenti errati;

-Documenti compilati non correttamente;

La validazione automatica richiede documenti completamente digitalizzati per raggiungere un buon livello di accuratezza. L'interpretazione della calligrafia, nonostante l'impiego di un modello di machine learning, è un'operazione complessa che richiede un lungo addestramento di un modello adeguato

STAKEHOLDER

Netcity, si occuperà di:

Urania, si occuperà di:

Apio, si occuperà di: