Le machine learning pour simplifier la gestion des déplacements

KDS, éditeur de technologies appliquées aux déplacements professionnels et notes de frais, annonce une nouvelle mise à jour basée sur le machine learning afin d'optimiser et de simplifier l'utilisation du logiciel unifié KDS Neo.

Parmi les évolutions figure l'optimisation de la reconnaissance optique des caractères (OCR), désormais disponible sur l'ensemble des terminaux (postes de travail et mobiles). En outre, KDS Neo s'appuie dorénavant le machine learning pour développer les capacités de capture intelligente des reçus et permettre ainsi de reconnaître les caractères présents sur les justificatifs parmi l'ensemble des langues gérées par KDS Neo.

L'OCR permet ainsi aux utilisateurs de créer automatiquement leurs notes de frais numériques à partir d'une simple photo de leurs reçus. KDS a intégré à son système plus de 400 000 reçus provenant de plus de 65 pays pour lui enseigner la reconnaissance de toutes les langues prises en charge par KDS Neo.

Grâce au machine learning, le système apprend de manière autonome et au fil du temps à développer les langues et les différents types de champs reconnus par l'application. Par exemple on peut imaginer à terme, qu'à partir d'un reçu, la technologie pourrait être capable de déterminer si les frais de repas correspondent à un petit-déjeuner ou un dîner.

KDS étudie également la possibilité d'une fonctionnalité pour comparer les données OCR aux demandes de remboursements afin d'identifier toutes modifications manuelles et déceler d'éventuelles erreurs ou fraudes. D'autres mises à jour visent également à simplifier l'achat de voyages et à renforcer le contrôle pour l'utilisateur au cours de ce processus.