Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/96095
Title: Processing and Consolidation of Digitized Customer Information
Other Titles: 2020_N003 Processamento e consolidação de informação digitalizada de clientes
Authors: Vicente, Eduardo Daniel Cota de Oliveira Sanches
Orientador: Correia, António Dourado Pereira
Keywords: Visão Computacional; Processamento de Imagem; Detecção de Objectos; Reconhecimento Óptico de Carácteres; Qualidade de Imagem; Computer vision; Image Processing; Object Detection; Optical Character Recognition; Image Quality
Issue Date: 14-Sep-2021
Serial title, monograph or event: Processing and Consolidation of Digitized Customer Information
Place of publication or event: INOVA- RIA: Associação para uma Rede de Inovação em Aveiro
Abstract: CRM ajuda uma empresa a gerir e avaliar as suas relações com os seus clientes passados, presentes e potenciais. Praticamente todos os processos com o cliente são apoiados em CRM com múltiplos documentos carregados. O projecto maryHeaven delineado neste relatório, em colaboração com a Altice/MEO, visa enriquecer a base de dados CRM com um novo sistema de reconhecimento automático de documentos à medida. Isto, de forma a tentar resolver o problema da falta de informação na base de dados CRM em termos de dados de identificação pessoal. Este permite-nos extrair dados relevantes de clientes a partir de centenas de milhares de documentos digitalizados. Em termos de utilização, por exemplo, a data de nascimento pode ser utilizada diretamente em ações de marketing e também como input para melhorar os modelos de inteligência artificial que estão em produção, nos quais a idade é demonstrada como sendo relevante para o problema em questão. A um nível mensal, esperamos ter cerca de 3000 documentos a serem processados, dos quais serão contabilizados os que dão entrada nova e os que já estão armazenados internamente na CRM.Numa primeira abordagem em ambiente CRM, os dados recolhidos por maryHeaven, foram utilizados para rectificar cerca de 25% das entradas correspondentes no registo de clientes Altice/MEO a partir dos registos fornecidos que tinham NIF e NIP válidos, ou simplesmente o campo NIF válido. Vimos uma melhoria de 10% nos Nomes (preenchimento denomes ou apelidos em falta) nos casos em que apenas o campo NIF estava correto ou verificado, uma vez que recebemos menos correspondências. Em 90% dos casos, a informação chegou para preencher as lacunas (a esmagadora maioria) ou informação precisa que foi carregada em CRM para datas válidas de nascimento (casos ocasionais).O software está integrado de forma interna por intermédio de um servidor FTP, que alimenta o sistema inteligente maryHeaven com todo o tipo de ficheiros FileNet. Com esta integração espera-se que o software desenvolvido seja capaz de ganhar nova dimensão e que, uma vez implementado internamente, seja alvo de futuras e melhoradas alterações, e que, esta solução possa, mais tarde, ser usada com novos propósitos em novos desafios.
Customer Relationship Management (CRM) helps a company manage and evaluate its relationships with its past, present, and potential customers. Virtually all processes with the customer are supported in CRM with multiple documents uploaded.The maryHeaven project outlined in this report, in collaboration with Altice/MEO, aims to enrich the CRM database with a new tailored automatic document recognition system.This, to try to solve the problem of missing information in the CRM database in terms of personally identifiable data. This allowed us to extract relevant customer data from hundreds of thousands of scanned documents. In terms of use, for example, the date of birth can be used directly in marketing actions and also as input to improve artificial intelligence models that are in production, in which age is shown to be relevant to the problem at hand. On a monthly level, we expect to have about 3000 documents to be processed, of which we will count those that come in new and those that are already stored internally in the CRM.In a first experiment made in the CRM environment, the data collected by maryHeaven was used to rectify about 25% of the matching entries in the Altice/MEO customer record from the supplied records that had valid Número de Identificação Fiscal (NIF) and Número de Identificação Pessoal (NIP), or simply the valid NIF field. We saw a 10% improvement in Names (filling in missing first or last names) in cases where only the NIF field was correct or verified, as we received fewer matches. In 90% of the cases, information came in to fill in the gaps (the overwhelming majority) or accurate information that was loaded into CRM for valid dates of birth (occasional cases).The software is internally integrated via an File Transfer Protocol (FTP) server, which feeds the intelligent maryHeaven system with all kinds of FileNet files. With this integration it is expected that the software developed will be able to gain a new dimension and that,once implemented internally, it will be subject to future and improved changes, and that this solution can later be used for new purposes in new challenges.
Description: Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
URI: http://hdl.handle.net/10316/96095
Rights: embargoedAccess
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado

Files in This Item:
File Description SizeFormat Login
thesis_eduardo.pdf20.91 MBAdobe PDFEmbargo Access    Request a copy
Show full item record

Page view(s)

4
checked on Nov 25, 2021

Download(s)

1
checked on Nov 25, 2021

Google ScholarTM

Check


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons