Aprovechamiento del ecosistema de comprensión de documentos

La comprensión de documentos tiene como objetivo liberar los datos atrapados en los documentos para otorgar a su organización una precisión mucho mayor de los datos extraídos, una mayor productividad y un ROI creciente de la automatización robótica de procesos (RPA). Se encuentra en la intersección del procesamiento de documentos y la inteligencia artificial (IA), que juntas contribuyen a un futuro en el que casi todo se puede automatizar.

El ecosistema de comprensión de documentos incluye tecnologías que pueden interpretar la información y el significado de una amplia gama de tipos de documentos, incluso escritos a mano, casillas de verificación y sellos. El aprendizaje automático (ML) está estimulando la innovación continua en la comprensión de documentos, que es una de las áreas de automatización de más rápido crecimiento.

Es posible que las organizaciones ya estén trabajando con soluciones o proveedores específicos. Aun así, es posible que necesiten otras tecnologías o nuevos conocimientos para ampliar la comprensión de los documentos a otras funciones empresariales. Puede ser difícil encontrar un proveedor que tenga una solución universal que funcione con todo tipo de documentos. Por lo general, se enfocan en tipos particulares de documentos o industrias, como seguros, finanzas y atención médica. También hay proveedores que ofrecen soluciones basadas en ML, como modelos preentrenados para documentos específicos. Sin embargo, esos modelos no se pueden modificar fácilmente para que se ajusten a documentos fuera de esos dominios.

Actualmente es difícil encontrar un proveedor que ofrezca una solución universal que funcione con cualquier documento imaginable. A su vez, UiPath ofrece a las empresas una forma de abordar los desafíos y las posibilidades del procesamiento automatizado de documentos. Para empezar, existen nuestras capacidades nativas de IA que puede probar a través de la versión de prueba de UiPath Enterprise.

Las capacidades de la plataforma UiPath Enterprise RPA se ven mejoradas por las ofertas complementarias de los socios que permiten un procesamiento de documentos sin problemas de extremo a extremo, que están disponibles en UiPath Marketplace. Marketplace ofrece un ecosistema abierto con soluciones de socios que, combinados con la plataforma RPA de UiPath, pueden abordar una amplia gama de casos de uso.

Echemos un vistazo más de cerca a estas tecnologías de ecosistema y a los principales proveedores que las proporcionan.

Múltiples tecnologías pueden desbloquear el poder de la comprensión de documentos

Estas son algunas de las tecnologías más utilizadas en la comprensión de documentos, junto con los socios de UiPath que crean soluciones a su alrededor:

Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

OCR convierte imágenes de texto escrito a máquina, a mano o impreso en texto codificado por máquina que se puede procesar para extraer los datos deseados. La tecnología también suele extraer información sobre el diseño y la estructura del contenido. Es posible que en ocasiones se haya visto ralentizado al trabajar con documentos PDF en los que no puede copiar texto ni aplicar búsquedas porque las páginas PDF son básicamente imágenes. Del mismo modo, puede tener un escaneo, una foto o una captura de pantalla de un recibo, por ejemplo, en formatos gráficos típicos como JPEG o TIFF. OCR puede recopilar fácilmente toda la información necesaria de estos archivos sin necesidad de que una persona lea todos los documentos por su cuenta.

Muchos de los motores OCR más conocidos del mercado están integrados con UiPath. Estos incluyen ABBYY FineReader, Tesseract (un OCR de código abierto proporcionado por Google), Kofax OmniPage, Microsoft OCR y Google OCR. Además, UiPath Document OCR se ha lanzado recientemente como otra excelente opción para los clientes.

Extractores basados ​​en plantillas (TBE)

Los TBE extraen datos mediante reglas fijas que se aplican a plantillas creadas por un usuario o una máquina. Es posible que los TBE no funcionen para documentos cuya estructura cambia con frecuencia o requiere diferentes variaciones de plantilla. Esto significa que no es una opción cuando trabaja con muchas organizaciones diferentes y maneja varias plantillas de facturas o recibos que envían. Al mismo tiempo, la tecnología es ideal para administrar una cantidad relativamente pequeña de plantillas para documentos estables. No dude en hacerlo cuando tenga un conjunto predefinido de plantillas fijas y no se esperen exclusiones. Cuando es necesario cambiar el formato de un documento, es fácil cambiar manualmente la plantilla.

Hay muchos proveedores que ofrecen TBE. Al evaluar qué solución elegir, debe prestar atención a lo fácil que es configurar una plantilla y cómo los resultados de la extracción dependen de la calidad de la imagen. Algunas de las mejores empresas ofrecen tecnologías que crean las plantillas de forma semiautomática utilizando un proceso humano en el circuito que solo confirma la elección.

Un gran ejemplo de TBE es ABBYY FlexiCapture, que está integrado en UiPath Studio. También hay un extractor de plantillas de UiPath que está disponible como parte de Comprensión de documentos de UiPath.

Extractores de aprendizaje automático basados ​​en aprendizaje supervisado (SMLE)

Los SMLE se pueden utilizar para documentos estructurados y semiestructurados. Es posible que estos últimos no tengan un diseño estricto como los documentos estructurados, pero podrían incluir contenidos similares. Un buen ejemplo son las facturas y órdenes de compra. Los SMLE funcionan etiquetando un conjunto de documentos de muestra, es decir, asociando los elementos de datos que se extraerán con el área del documento de donde se extraen los datos.

Actualmente, UiPath tiene extractores basados ​​en ML para facturas, recibos y órdenes de compra. Otros modelos pre-entrenados estarán disponibles pronto. UiPath también está integrado con ABBYY Flexicapture Distributed y Flexicapture for Invoices, que aprovechan los modelos de aprendizaje automático preentrenados para facturas y documentos similares. Además, UiPath está integrado con Hyperscience, Ephesoft, Vidado, Rossum, Omnius, Microsoft Form Recognizer y Amazon Textract. Todas las integraciones ofrecen técnicas para documentos estructurados y semiestructurados.

Al considerar las opciones de SMLE, pregunte al proveedor cuántas muestras se requieren entrenar a los modelos. Si el número es grande, el proceso podría suponer un coste elevado debido a las tareas de etiquetado y la necesidad de muchas muestras.

Aprendizaje no supervisado (USL)

Esta técnica consiste en analizar un conjunto de datos sin necesidad de preetiquetar los datos. USL utiliza modelos pre-entrenados o diferentes representaciones de conocimiento amigables con la computadora para procesar documentos no estructurados. Los casos de uso comunes incluyen el análisis de estados financieros, contratos y correos electrónicos.

UiPath tiene varios socios que ofrecen soluciones USL, incluidos Indico, SortSpoke, Botminds AI Technologies y Xtracta. Indico, por ejemplo, ofrece una herramienta de etiquetado asistida por computadora que sugiere etiquetas asociadas con datos en los documentos. Todo lo que el usuario debe hacer es aprobarlos o sobrescribirlos.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

Las tecnologías de PNL ayudan a las computadoras a comprender el lenguaje humano. La PNL a menudo se combina con otras tecnologías para realizar una variedad de tareas. Permite a las organizaciones ejecutar análisis de texto, extracción de entidades y automatizar procesos al definir la intención en documentos no estructurados como correos electrónicos. Si desea extraer la fecha de inicio y la fecha de finalización de un documento no estructurado, debe poder mapear la línea de tiempo del trabajo porque muchas fechas son sinónimos. PNL lo ayuda a hacer esto, ya que puede determinar y analizar sinónimos. Además, puede estar analizando el sentimiento de un texto, en otras palabras, definiendo si es positivo, negativo o neutral. Esto puede ser especialmente valioso para interpretar el contenido de las noticias, las redes sociales o la correspondencia. Los socios y tecnologías de NLP integrados con UiPath incluyen Expert System, Amazon Comprehend y Stanford NLP Group.

Alternativas emergentes:subcontratación de procesos comerciales y humanos en el circuito

Junto con las tecnologías establecidas y las empresas enumeradas anteriormente, están surgiendo proveedores que ofrecen subcontratación de procesos comerciales (BPO) y procesos humanos en el ciclo (HITL) para mejorar la comprensión de los documentos.

Por ejemplo, Ocrolus y Contract Wrangler tienen potentes tecnologías basadas en ML para la comprensión de documentos. Sin embargo, involucran una fuerza humana colaborativa que ayuda a corregir los resultados de extracción de documentos que no alcanzan el umbral de precisión deseado. Ambas empresas son disruptivas porque garantizan hasta un 99,99% de precisión y un compromiso de tiempo de entrega. Por supuesto, los requisitos de mayor precisión y menor tiempo pueden implicar mayores costos para los clientes.

Además, la solución UiPath Document Understanding proporciona la estación de validación. Esta herramienta permite a los usuarios revisar y, si es necesario, corregir la clasificación de documentos y los resultados de la extracción automática de datos.

Reflexiones finales sobre la elección de una solución

Elegir una solución que satisfaga todas las necesidades de su negocio para la comprensión de documentos puede representar un gran desafío. Por lo general, conduce a evaluar opciones para implementar algunas soluciones simultáneamente y buscar las mejores formas de integrarlas. Es por eso que UiPath funciona y se integra con una amplia gama de proveedores líderes en la industria. Hemos establecido un rico ecosistema de comprensión de documentos que complementa la plataforma UiPath RPA.

Para obtener información más detallada, únase a nuestro seminario web "Producto destacado:Automatizaciones mejoradas por IA:combinación de capacidades de transformación". Verá cómo UiPath Document Understanding y otras soluciones basadas en ML pueden ayudarlo a llevar sus automatizaciones a un nivel completamente nuevo, con tecnología de IA. También puede probar estas capacidades para ayudar a automatizar sus procesos comerciales registrándose para la versión de prueba de UiPath Enterprise.