Combinación de OCR con IA y RPA para análisis de datos avanzados

Esta publicación fue coescrita por Cosmín Nicolás. Nicolae es Gerente de Producto en UiPath.

Los datos no estructurados están en todas partes, escondidos en lugares como documentos, archivos de audio, videos, correos electrónicos, imágenes y archivos de registro; la lista continúa. De hecho, los datos no estructurados ahora representan aproximadamente del 80 al 90 % de todos los datos. Sin embargo, a pesar de su abundancia y valor, los datos no estructurados siguen siendo uno de los recursos empresariales más desperdiciados porque las empresas carecen de las herramientas necesarias para extraerlos y analizarlos.

Esto está cambiando, a medida que aumenta la demanda de análisis de big data y automatización del flujo de trabajo, los cuales requieren datos estructurados. Un número creciente de empresas está aprovechando una tecnología llamada reconocimiento óptico de caracteres (OCR), que hace posible convertir texto impreso o escrito a mano en texto codificado por máquina. Como tecnología independiente, OCR es algo limitado (más sobre eso a continuación). Sin embargo, a través de la trifecta de OCR, Automatización Robótica de Procesos (RPA) e inteligencia artificial (IA), las empresas pueden habilitar niveles muy avanzados de procesamiento y automatización de datos.

OCR es uno de los componentes clave dentro de dos soluciones de UiPath:

1. Comprensión de documentos de UiPath que permite el procesamiento automatizado de una amplia gama de documentos

2. UiPath AI Computer Vision, que permite a los desarrolladores automatizar escritorios virtuales y en interfaces dinámicas

Este blog proporcionará una descripción general de OCR mientras explora cómo UiPath está utilizando la tecnología para permitir el procesamiento y análisis de datos de próxima generación.

Primero, aquí hay una introducción rápida sobre OCR.

OCR:una visión general

En términos sencillos, OCR es un proceso que convierte texto de imágenes en documentos editables.

OCR puede reducir e incluso eliminar el trabajo manual para ciertas tareas. Como resultado, puede acelerar los flujos de trabajo de back-end y liberar a los trabajadores para que asuman responsabilidades más importantes.

Estas son algunas formas comunes en que las empresas utilizan OCR.

1. Automatización de la entrada de datos

La entrada manual de datos requiere mucho tiempo y es propensa a errores. Al usar OCR, las empresas pueden digitalizar el papeleo mientras minimizan la necesidad de intervención humana y aumentan la integridad de sus datos.

2. Edición de documentos (escaneados o PDF)

Los empleados a menudo reciben documentos escaneados y notificaciones por fax que no están en un formato editable. Este es un caso común en departamentos como finanzas, gestión de suministros, recursos humanos, legal y cumplimiento. Los escáneres tradicionales solo pueden exportar documentos como imágenes o PDF. Por ejemplo, no puede escanear un contrato o una orden de compra y luego editarlo en Microsoft Word o Google Docs. Sin embargo, utilizando un motor de OCR, es posible reconocer el texto y exportarlo a un formato legible por máquina para su posterior edición y procesamiento.

3. Capacitar a los empleados con discapacidad visual

Los empleados con discapacidades visuales a menudo necesitan convertir documentos en papel a formatos digitales. OCR puede ayudar al convertir texto escrito en texto a voz, agilizando el proceso.

4. Organización de documentos

OCR puede clasificar automáticamente pilas variadas de documentos y organizarlos de acuerdo con reglas específicas. Un ejemplo clásico sería organizar las facturas según el tipo o el proveedor. O en procesos críticos como el uso de OCR multilínea (MLOCR) en una máquina clasificadora de correo que escanea direcciones y determina cómo enrutar el correo a través del sistema postal.

5. Comprensión de texto sobre interfaces

El OCR hace posible el procesamiento de datos a través de interfaces remotas, lo que agiliza y facilita la colaboración de los equipos remotos.

Las limitaciones de OCR

Si bien el OCR es muy poderoso, tiene varias limitaciones cuando se usa como tecnología independiente.

Estas son algunas de las principales limitaciones de OCR.

1. OCR no puede entender los datos por sí solo

En primer lugar, OCR solo puede digitalizar texto de documentos y hacerlo legible por máquina. OCR no puede entender o interpretar datos sin un mecanismo complementario. Como tal, el OCR se utiliza a menudo como un componente dentro de una solución más grande e inteligente. Para permitir una verdadera automatización de procesos a escala, OCR y RPA se combinan con IA.

2. OCR carece de contexto

Los sistemas OCR también carecen de contexto. Por ejemplo, un sistema OCR puede transcribir una palabra como bail cuando la palabra real es ball. Un motor de OCR por sí solo no tendrá la capacidad cognitiva necesaria para escanear el resto de la oración para ver qué palabra se debe usar. Por esta razón, OCR como tecnología independiente es altamente propensa a errores. Requiere un componente humano en el circuito para verificar la precisión de las entradas. Como resultado, OCR por sí mismo carece de un valor óptimo como herramienta de automatización.

3. OCR no puede manejar la variabilidad

Además, OCR no puede manejar la variabilidad en el texto o el diseño de un documento, lo cual es un gran problema cuando se procesan documentos que varían en estructura.

4. OCR no puede separar documentos

Pueden surgir más problemas si es necesario separar los archivos en documentos antes de incluirlos en un proceso de automatización o si hay repetición en los campos de índice o valores clave de un flujo de trabajo.

5. OCR no es preciso ni escalable

Al final del día, el OCR puro no es lo suficientemente preciso o escalable para procesos complejos y cognitivos. Las empresas requieren soluciones maduras y flexibles en lugar de componentes limitados y propensos a errores.

Como puede ver, el OCR como tecnología independiente no es lo suficientemente sofisticado para admitir los flujos de trabajo empresariales avanzados de la actualidad. Sin embargo, cuando se combina con el software RPA y la IA, el OCR puede ser una herramienta extremadamente útil. La siguiente sección explorará cómo UiPath está usando OCR para permitir una automatización de alta precisión.

Caso de uso:OCR en la comprensión de documentos de UiPath

UiPath Document Understanding utiliza RPA e IA para digitalizar datos de documentos para que puedan ser procesados ​​y analizados. La comprensión de documentos puede manejar datos estructurados y no estructurados, y funciona con una variedad de objetos, como escritura a mano, tablas, casillas de verificación y firmas.

La comprensión de documentos otorga muchos beneficios, como el procesamiento de documentos preciso y flexible, mayor eficiencia operativa, menor riesgo de error humano, así como la automatización de extremo a extremo de procesos complejos.

Cabe señalar que la tecnología de comprensión de documentos no es OCR. El hecho de que los dos sean uno en lo mismo es un error común. Más bien, la comprensión de documentos es una tecnología avanzada que utiliza OCR para digitalizar texto en documentos no digitales.

Una distinción digna de mención es que UiPath desacopla el OCR de la extracción de datos. Muchas empresas en este espacio incluyen OCR con extracción. Al desacoplar los dos, UiPath ofrece más opciones, flexibilidad y precisión, ya que es posible seleccionar un motor de OCR diferente si es necesario sin interrumpir lo que sucede en el lado de la extracción. También es posible utilizar los contratos públicos de OCR de UiPath para implementar su propio motor de OCR si lo desea.

Cómo Document Understanding utiliza OCR

El OCR entra en juego al principio del proceso de Comprensión de documentos, inmediatamente después de cargar la taxonomía en el flujo de trabajo y definir todos los archivos y datos para su extracción.

Document Understanding utiliza motores OCR para detectar y digitalizar texto, haciéndolo legible por un robot. A partir de ahí, los documentos se clasifican de listas específicas, se extraen los datos y, si es necesario, una persona puede confirmar los datos extraídos antes de exportarlos al repositorio correspondiente.

UiPath Document Understanding puede utilizar UiPath Document OCR patentado, así como motores de OCR de terceros para digitalizar texto. Los clientes pueden elegir el motor que funcione con mayor precisión para su caso de uso.

Como demuestra esta figura, OCR es parte del marco de comprensión de documentos de UiPath. Su único propósito es hacer que el texto sea legible por máquina.

Caso de uso:OCR en UiPath AI Computer Vision

UiPath AI Computer Vision resuelve uno de los principales desafíos en RPA, que es la automatización de la infraestructura de escritorio virtual (VDI) como Citrix, VMware y Microsoft Windows Remote Desktop.

AI Computer Vision permite que los robots de software vean y comprendan todos los elementos en una pantalla de computadora, en lugar de confiar en propiedades ocultas para tomar decisiones. Con AI Computer Vision, las empresas y los desarrolladores de RPA pueden habilitar la automatización para VDI, independientemente del marco o el sistema operativo.

AI Computer Vision permite la automatización que incluye elementos dinámicos de la interfaz de usuario (UI), como menús desplegables y casillas de verificación; compatible con una amplia gama de tipos de interfaz. Esta solución puede reducir el tiempo de implementación cuando se automatizan máquinas virtuales al tiempo que aumenta la resiliencia y la confiabilidad de las automatizaciones.

Si bien AI Computer Vision utiliza OCR, no se usa para digitalizar documentos. Este es un concepto erróneo sutil, pero común.

Cómo UiPath AI Computer Vision usa OCR

Es imposible automatizar entornos virtuales utilizando OCR y RPA estándar porque, en última instancia, un escritorio remoto es solo una transmisión de video. Se requieren soluciones avanzadas para interpretar el texto y, lo que es más importante, comprender su tipo y propósito dentro de una interfaz.

AI Computer Vision utiliza una red neuronal avanzada con un OCR de pantalla personalizado desarrollado en UiPath durante los últimos años para analizar una interfaz de usuario en una fuente de escritorio virtual y comprenderla, como lo haría un ser humano. Esta solución puede navegar fácilmente por cualquier interfaz disponible, hacer clic en los botones, pero también realizar interacciones complejas como extraer tablas completas e interactuar con menús desplegables.

Para la identificación de elementos, AI Computer Vision utiliza una técnica de interpretación de texto llamada coincidencia aproximada. Esta técnica permite que UiPath Robots identifique el elemento correcto cada vez, incluso si se dan inconsistencias en los resultados de OCR, lo que mejora la confiabilidad de las automatizaciones resultantes y acorta el tiempo de desarrollo en conjunto.

Lleva el OCR al siguiente nivel con UiPath

Como puede ver, hay un gran valor en el uso de una solución basada en IA que incorpora OCR. Las herramientas UiPath Document Understanding y UiPath Computer Vision van mucho más allá del OCR básico y permiten una automatización rápida y confiable con escalabilidad empresarial, lo que le permite desbloquear el valor total de sus datos, incluido lo que no está estructurado o está bloqueado detrás de un VDI.

Aquí hay una tabla para ayudarlo a decidir si Document Understanding o Computer Vision es adecuado para sus necesidades:

¿Listo para comenzar a poner a trabajar sus datos de documentos y sistemas VDI?

Para comenzar, regístrese en UiPath Automation Cloud, donde puede comenzar a usar UiPath Document Understanding y UiPath AI Computer Vision hoy.

Comience su prueba gratuita de UiPath Automation Cloud para descubrir lo fácil que es aprovechar sus datos no estructurados para brindar más estructura y eficiencia a sus procesos comerciales.