Associa 用 GenAI IDP Accelerator 与 Amazon Bedrock 改造文档分类

北美社区管理公司 Associa 管理约 750 万户业主，累计持有约 4800 万份、26 TB 的文档，此前依赖员工人工分类，费时且易错。AWS 官方博客披露，Associa 与 AWS 生成式 AI 创新中心基于 GenAI IDP Accelerator 搭建分类系统，采用 OCR 加 Amazon Bedrock 分类的模式接入现有流程。团队对三个变量做了系统评估：整份 PDF 与仅取首页、是否叠加 OCR 图像输入，以及 Nova Lite/Pro/Premier 与 Claude Sonnet 4 等模型组合。评估集为 8 类 465 份 PDF，类别分布不均，从 6 份到 155 份不等，还包括草稿与邮件等归入未知类型的样本。在用 Amazon Nova Pro 结合 OCR 与图像处理整份 PDF 的方案中，平均分类准确率为 91%，平均成本每份约 1.10 美分，其中保险证明达 100%、会议纪要 95%。博客称方案可实现高准确率自动分类并带来可观成本节约，但上述数字来自小规模评估集，未披露全量生产环境后的准确率与节约幅度，效果为合作双方自述口径。