Hemos preguntado a la experta de Graip.AI, la directora de producto Karyna Mihalevich<\/strong>, sobre el procesamiento inteligente de documentos, un modelo ML de nueva generaci\u00f3n, sus caracter\u00edsticas en el ejemplo del modelo Graip.AI, y c\u00f3mo construye un flujo de trabajo de gran precisi\u00f3n para las empresas.<\/p>\n\n\n\n Karyna Mihalevich: “El procesamiento inteligente de documentos (IDP<\/a> ) suele combinar tecnolog\u00edas de inteligencia artificial (AI) y de reconocimiento \u00f3ptico de caracteres (OCR)<\/a> para extraer datos de los documentos. IDP produce un alto grado de precisi\u00f3n en el reconocimiento de los tipos de letra m\u00e1s comunes y admite una gran variedad de entradas de formato de archivo de imagen digital.<\/p>\n\n\n\n En los \u00faltimos a\u00f1os, la IDP ha incluido m\u00e1s capacidades inteligentes, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la visi\u00f3n por ordenador (CV) y el reconocimiento del habla (SR). En comparaci\u00f3n con el OCR, estas tecnolog\u00edas aportan m\u00e1s ventajas al tratamiento inteligente de documentos. Por ejemplo, a\u00f1aden un alto nivel de comprensi\u00f3n en el proceso de conversi\u00f3n del texto.<\/p>\n\n\n\n Ahora, la IDP moderna incluye funciones en las que el contenido se utiliza como parte de las experiencias de clientes y empleados. En comparaci\u00f3n con las soluciones anteriores, que s\u00f3lo se centraban en la extracci\u00f3n de datos de texto y campos. El procesamiento de documentos basado en AI<\/a> hace que el contenido sea inmediatamente accesible y utilizable exactamente cuando y donde se necesita.”<\/p>\n\n\n\n Karyna Mihalevich, Directora de Producto, Graip.AI<\/p>\n\n\n\n Karyna Mihalevich: “El aprendizaje autom\u00e1tico contiene un proceso en el que las m\u00e1quinas se programan para aprender patrones a partir de los datos. El aprendizaje se basa en un conjunto de reglas matem\u00e1ticas y supuestos estad\u00edsticos. Un objetivo com\u00fan en el aprendizaje autom\u00e1tico es desarrollar un modelo predictivo basado en asociaciones estad\u00edsticas entre caracter\u00edsticas de un conjunto de datos dado.<\/p>\n\n\n\n Un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico es un archivo que puede entrenarse para reconocer determinados tipos de patrones. Puedes entrenar el modelo sobre un conjunto de datos, proporcion\u00e1ndole 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<\/a>, la medicina<\/a>, la agricultura y la log\u00edstica<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Por ejemplo, en Graip.AI basamos el modelo ML de nueva generaci\u00f3n en tecnolog\u00edas de visi\u00f3n por ordenador (CV) y procesamiento del lenguaje natural (NLP). Se aprovech\u00f3 para el procesamiento clave-valor (KVP). El modelo se centra en la clasificaci\u00f3n 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 \u00fanico del valor.<\/p>\n\n\n\n El modelo ML de nueva generaci\u00f3n puede procesar datos semiestructurados y no estructurados como entrada. El modelo permite reconocer datos de im\u00e1genes o archivos PDF<\/a> con o sin capas de texto. Estos archivos pueden incluir elementos complicados como tablas, figuras, casillas de verificaci\u00f3n y detalles de escritura.”<\/p>\n\n\n\n Karyna Mihalevich: “El modelo ML de nueva generaci\u00f3n de Graip.AI proporciona importantes funciones para el procesamiento inteligente de documentos. Tienen un impacto notable en el nivel de precisi\u00f3n de los datos procesados.<\/p>\n\n\n\n El modelo ML de nueva generaci\u00f3n realiza una extracci\u00f3n detallada de los datos y captura las cabeceras y los elementos de los documentos. Adem\u00e1s, puede reconocer documentos en varios idiomas. Esta funcionalidad apoya eficazmente el procesamiento internacional de documentos en una empresa.<\/p>\n\n\n\n El modelo est\u00e1 preparado para aprender Plantillas de documentos personalizadas. Los usuarios pueden aplicar expresiones regulares o configuraciones inteligentes de concordancia para procesar pares clave-valor. Adem\u00e1s, la soluci\u00f3n es flexible y est\u00e1 abierta a escenarios personalizados no est\u00e1ndar para el tratamiento de documentos. El modelo ML de nueva generaci\u00f3n admite alojamiento en la nube y en las instalaciones. Proporciona a las empresas un control absoluto sobre los datos y las medidas de seguridad. Adem\u00e1s, el modelo no puede depender de las pol\u00edticas de los proveedores de procesamiento inteligente de documentos.<\/p>\n\n\n\n El modelo ML de nueva generaci\u00f3n tiene funciones de reentrenamiento para mejorar los resultados del reconocimiento. Graip.AI<\/a> con el modelo ML de nueva generaci\u00f3n es totalmente flexible con reglas y acciones de postprocesamiento. Adem\u00e1s, Graip.AI proporciona procesamiento de entrada masiva para empresas con grandes vol\u00famenes de datos”.<\/p>\n\n\n\n Karyna Mihalevich: “El modelo ML de nueva generaci\u00f3n de Graip.AI es capaz de leer, analizar, clasificar, extraer y evaluar. Cada una de estas etapas contribuye a reforzar la precisi\u00f3n del tratamiento inteligente de documentos<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s de la alta precisi\u00f3n con el modelo ML de nueva generaci\u00f3n, Graip.AI proporciona las siguientes funciones que garantizan las ventajas del procesamiento automatizado de documentos<\/a>:<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s, puedes enriquecer la funcionalidad del modelo ML de nueva generaci\u00f3n con an\u00e1lisis de sentimientos, reconocimiento de entidades con nombre y b\u00fasqueda inteligente sobre tus datos”.<\/p>\n\n\n\nContenido<\/h2>
\u00bfQu\u00e9 es el tratamiento inteligente de documentos?<\/h2>\n\n\n\n
![\"Experta](\"https:\/\/wp.graip.ai\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/1629662190402_250257115c.jpg\")
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\u00bfCu\u00e1les son las caracter\u00edsticas del modelo ML de nueva generaci\u00f3n de Graip.AI?<\/h2>\n\n\n\n
\u00bfC\u00f3mo crear un procesamiento de documentos de alta precisi\u00f3n con el modelo ML de nueva generaci\u00f3n Graip.AI?<\/h2>\n\n\n\n
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Los documentos se clasifican en diferentes categor\u00edas. Permite a las empresas, por ejemplo, asignar datos a cuentas del Libro Mayor para categorizar tipos de operaciones financieras.<\/li>\n\n\n\n
Graip.ai convierte los datos en informaci\u00f3n en tiempo real vinculando los datos internos con los externos.<\/li>\n\n\n\n
La plataforma compara y coteja la informaci\u00f3n introducida en sistemas de terceros con la informaci\u00f3n presentada en los documentos cargados (cotejo bidireccional y tridireccional). Proporciona conciliaci\u00f3n de cuentas a cobrar (AR).<\/li>\n\n\n\n
El ecosistema de la soluci\u00f3n est\u00e1 formado por software de contabilidad, soluciones ERP y otros productos. Estos elementos pueden trabajar juntos mediante conexiones API. Graip.AI dispone de integraci\u00f3n previa con el software empresarial SAP S\/4HANA<\/a> 2020. Se pueden realizar integraciones personalizadas previa solicitud.<\/li>\n\n\n\n
Puedes recibir informaci\u00f3n en tiempo real para las necesidades empresariales sin intervenci\u00f3n t\u00e9cnica. Hay varios cuadros de mando. Tambi\u00e9n alertas por correo electr\u00f3nico o Slack.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nConclusi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n