En los últimos años, el procesamiento inteligente de documentos se ha convertido en una tecnología de vanguardia que ayuda a las empresas a realizar la transformación digital de los procesos empresariales y a automatizar la introducción de datos estructurados y no estructurados procedentes de distintas fuentes documentales.
La pandemia ha impulsado significativamente el uso del procesamiento inteligente de documentos. Ha aumentado la demanda de conexión a la red en línea y de compras de mercancías. Según el informe de Allied Market Research, se prevé que el mercado mundial del procesamiento inteligente de documentos alcance los 7.400 millones en 2031, con un crecimiento del 21,7% entre 2022 y 2031.
Hemos preguntado a la experta de Graip.AI, la directora de producto Karyna Mihalevich, sobre el procesamiento inteligente de documentos, un modelo ML de nueva generación, sus características en el ejemplo del modelo Graip.AI, y cómo construye un flujo de trabajo de gran precisión para las empresas.
Contenido
¿Qué es el tratamiento inteligente de documentos?
Karyna Mihalevich: “El procesamiento inteligente de documentos (IDP ) suele combinar tecnologías de inteligencia artificial (AI) y de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer datos de los documentos. IDP produce un alto grado de precisión en el reconocimiento de los tipos de letra más comunes y admite una gran variedad de entradas de formato de archivo de imagen digital.
En los últimos años, la IDP ha incluido más capacidades inteligentes, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visión por ordenador (CV) y el reconocimiento del habla (SR). En comparación con el OCR, estas tecnologías aportan más ventajas al tratamiento inteligente de documentos. Por ejemplo, añaden un alto nivel de comprensión en el proceso de conversión del texto.
Ahora, la IDP moderna incluye funciones en las que el contenido se utiliza como parte de las experiencias de clientes y empleados. En comparación con las soluciones anteriores, que sólo se centraban en la extracción de datos de texto y campos. El procesamiento de documentos basado en AI hace que el contenido sea inmediatamente accesible y utilizable exactamente cuando y donde se necesita.”
Karyna Mihalevich, Directora de Producto, Graip.AI
¿Qué es un modelo ML de nueva generación?
Karyna Mihalevich: “El aprendizaje automático contiene un proceso en el que las máquinas se programan para aprender patrones a partir de los datos. El aprendizaje se basa en un conjunto de reglas matemáticas y supuestos estadísticos. Un objetivo común en el aprendizaje automático es desarrollar un modelo predictivo basado en asociaciones estadísticas entre características de un conjunto de datos dado.
Un modelo de aprendizaje automático es un archivo que puede entrenarse para reconocer determinados tipos de patrones. Puedes entrenar el modelo sobre un conjunto de datos, proporcionándole un algoritmo que pueda utilizar para analizar y aprender de esos datos. Una vez entrenado el modelo, puedes utilizarlo para analizar nuevos datos y hacer predicciones sobre ellos. Puede aplicarse en diversos sectores empresariales, como las finanzas, la medicina, la agricultura y la logística.
Por ejemplo, en Graip.AI basamos el modelo ML de nueva generación en tecnologías de visión por ordenador (CV) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Se aprovechó para el procesamiento clave-valor (KVP). El modelo se centra en la clasificación del texto del documento mediante claves y valores (KVPE). Considera el par clave-valor como dos elementos de datos enlazados en los que la clave se utiliza como identificador único del valor.
El modelo ML de nueva generación puede procesar datos semiestructurados y no estructurados como entrada. El modelo permite reconocer datos de imágenes o archivos PDF con o sin capas de texto. Estos archivos pueden incluir elementos complicados como tablas, figuras, casillas de verificación y detalles de escritura.”
¿Cuáles son las características del modelo ML de nueva generación de Graip.AI?
Karyna Mihalevich: “El modelo ML de nueva generación de Graip.AI proporciona importantes funciones para el procesamiento inteligente de documentos. Tienen un impacto notable en el nivel de precisión de los datos procesados.
El modelo ML de nueva generación realiza una extracción detallada de los datos y captura las cabeceras y los elementos de los documentos. Además, puede reconocer documentos en varios idiomas. Esta funcionalidad apoya eficazmente el procesamiento internacional de documentos en una empresa.
El modelo está preparado para aprender Plantillas de documentos personalizadas. Los usuarios pueden aplicar expresiones regulares o configuraciones inteligentes de concordancia para procesar pares clave-valor. Además, la solución es flexible y está abierta a escenarios personalizados no estándar para el tratamiento de documentos. El modelo ML de nueva generación admite alojamiento en la nube y en las instalaciones. Proporciona a las empresas un control absoluto sobre los datos y las medidas de seguridad. Además, el modelo no puede depender de las políticas de los proveedores de procesamiento inteligente de documentos.
El modelo ML de nueva generación tiene funciones de reentrenamiento para mejorar los resultados del reconocimiento. Graip.AI con el modelo ML de nueva generación es totalmente flexible con reglas y acciones de postprocesamiento. Además, Graip.AI proporciona procesamiento de entrada masiva para empresas con grandes volúmenes de datos”.
¿Cómo crear un procesamiento de documentos de alta precisión con el modelo ML de nueva generación Graip.AI?
Karyna Mihalevich: “El modelo ML de nueva generación de Graip.AI es capaz de leer, analizar, clasificar, extraer y evaluar. Cada una de estas etapas contribuye a reforzar la precisión del tratamiento inteligente de documentos.
Además de la alta precisión con el modelo ML de nueva generación, Graip.AI proporciona las siguientes funciones que garantizan las ventajas del procesamiento automatizado de documentos:
- Clasificación
Los documentos se clasifican en diferentes categorías. Permite a las empresas, por ejemplo, asignar datos a cuentas del Libro Mayor para categorizar tipos de operaciones financieras. - Mejora de los documentos
Graip.ai convierte los datos en información en tiempo real vinculando los datos internos con los externos. - Conciliación de documentos
La plataforma compara y coteja la información introducida en sistemas de terceros con la información presentada en los documentos cargados (cotejo bidireccional y tridireccional). Proporciona conciliación de cuentas a cobrar (AR). - Integración inteligente
El ecosistema de la solución está formado por software de contabilidad, soluciones ERP y otros productos. Estos elementos pueden trabajar juntos mediante conexiones API. Graip.AI dispone de integración previa con el software empresarial SAP S/4HANA 2020. Se pueden realizar integraciones personalizadas previa solicitud. - Análisis, cuadros de mando(dashboard), alertas
Puedes recibir información en tiempo real para las necesidades empresariales sin intervención técnica. Hay varios cuadros de mando. También alertas por correo electrónico o Slack.
Además, puedes enriquecer la funcionalidad del modelo ML de nueva generación con análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades con nombre y búsqueda inteligente sobre tus datos”.
Conclusión
El desarrollo del tratamiento inteligente de documentos ha tardado años en alcanzar este nivel tecnológico y de eficacia que podemos observar ahora. IDP comenzó su desarrollo con OCR y continuó con tecnologías avanzadas de NLP y CV. Ha habilitado las mejores prácticas de la industria informática. Como resultado, las empresas pueden implantar soluciones de PDI capaces de desarrollar el tratamiento de documentos sin necesidad de una programación constante.
El nivel de tecnologías implantadas mejora junto con el nivel de precisión del trabajo. A través de cada etapa e interacción, los modelos ML mejoran la corrección de los datos y permiten a las empresas ahorrar dinero para obtener ingresos notables. En la fase de clasificación, puedes separar con precisión los documentos en distintas categorías para asignar los datos a cuentas definidas. Cuando pasas a la fase de integración, el ecosistema IDP dispone de todas las integraciones necesarias con los sistemas pertinentes, incluidos el ERP y el software de contabilidad, para que el intercambio de datos y su correspondencia sean eficaces.