Procesamiento de documentos mejorado: fusionando técnicas basadas en reglas y modelos para automatización precisa

La información es poder. Para la mayoría de las empresas, mucha información valiosa de negocio está atrapada en documentos. Dada la variedad de tipos, tamaños y formatos de documentos que las empresas suelen gestionar, procesar documentos eficientemente para obtener insights puede ser un desafío.

Aquí en UiPath entendemos este desafío. Gracias a nuestro nuevo marco de Document Understanding, nuestros clientes pueden automatizar fácilmente la extracción y procesamiento de datos para una amplia gama de documentos sin importar su tipo, formato o volumen. Esto te ayuda a abordar el procesamiento de documentos con flexibilidad, usando el proceso que funcione mejor para tus necesidades únicas.

Para una visión de alto nivel de los beneficios de Document Understanding, consulta nuestro white paper Aumentar la eficiencia operativa y mitigar riesgos con Document Understanding.

En este artículo:

• Revisaremos tipos y clasificaciones comunes de documentos
• Examinaremos métodos de extracción de datos basados en reglas y basados en modelos
• Analizaremos los desafíos comunes que enfrentan las empresas al aplicar cada uno de estos enfoques estándar al procesamiento de documentos
• Revisaremos los beneficios que las empresas pueden obtener si se combinan ambos enfoques de procesamiento de documentos como un método de extracción de datos multi-enfoque

Empecemos.

Panorama de documentos

Dependiendo de su estructura y formato, los documentos pueden clasificarse en tres tipos.

1. Muchos documentos, como formularios fiscales, se mantienen fijos en formato —estos se llaman documentos estructurados.

2. Otros, como contratos, no tienen estructura estándar—se les llama documentos no estructurados.

3. Finalmente, documentos que tienen cualidades diferentes, como diseños o layouts variables, pero incluyen tipos de información similares se llaman documentos semi-estructurados. Recibos, facturas y órdenes de compra son ejemplos comunes de documentos en esta categoría.

Basado en la clasificación de documentos, hay dos tipos comunes de metodologías de extracción de datos. La extracción basada en reglas se dirige a documentos estructurados, mientras que la extracción basada en modelos se usa para procesar documentos semi-estructurados y no estructurados.

Beneficios y límites de los métodos de extracción de datos basados en reglas

La extracción de datos basada en reglas se basa en un conjunto de reglas para extraer datos de un documento. Por ejemplo, puedes crear plantillas de documentos y aplicar reglas basadas en posiciones de datos específicas. Alternativamente, sin tener que crear plantillas, simplemente puedes aplicar reglas basadas en la frecuencia con que algunos conjuntos de datos se usan en un documento (patrones de ocurrencia) o cómo esas variables de datos suelen verse en una secuencia de caracteres (expresión regular o regex).

Lo primero es útil al tratar con formularios que pueden plantillarse, y lo segundo se usa si es posible y fácil crear tales reglas. Encontramos que los métodos basados en reglas son fáciles de configurar y entender, y funcionan muy eficientemente en el procesamiento de documentos. Sin embargo, se limitan a documentos estructurados y solo en unos pocos casos simples a documentos semi-estructurados.

Así que, aunque las técnicas de extracción de datos basadas en reglas son beneficiosas en muchos contextos, tienen limitaciones de aplicación obvias. Dado que la extracción basada en plantillas está estrechamente ligada a un diseño de documento fijo, cualquier cambio en el diseño puede romper las reglas y requerir reconfiguración.

De igual manera, las técnicas basadas en regex pueden ser difíciles de implementar, depurar y engorrosas a medida que las situaciones se vuelven más complejas. Sin embargo, existe un enfoque alternativo a las soluciones de extracción basadas en reglas: un enfoque basado en modelos.

Beneficios y límites de los métodos de extracción de datos basados en modelos

Las metodologías de extracción de datos basadas en modelos se basan en machine learning (ML). Estos métodos son potentes debido a su capacidad para aprender de un conjunto diverso de documentos. Usamos estos métodos empleando técnicas sofisticadas como procesamiento de lenguaje natural (NLP) y aprendizaje estadístico.

La Validation Station de UiPath dota a los usuarios de una capacidad humano-en-el-bucle para que los modelos puedan aprender sobre la marcha y adaptarse a cambios en los datos. La tecnología impulsada por inteligencia artificial (IA) se usa típicamente para extracción de datos de documentos semi-estructurados y no estructurados. Hemos creado, por ejemplo, modelos ML para usar en nuestro marco de Document Understanding para abordar escenarios como procesamiento de recibos y facturas.

Lee más: Usar IA para automatizar el procesamiento de facturas y recibos

El desafío de usar técnicas de extracción basadas en modelos es el tiempo y la experiencia que pueden tomar crear e implementar modelos ML. En muchos escenarios, sin embargo, las técnicas basadas en modelos son superiores en su capacidad para aprender y adaptarse a diferentes estructuras e inclusiones de documentos.

Adoptar la extracción de datos multi-enfoque

No hay bala de plata para abordar todas las necesidades de procesamiento de documentos. Tanto los enfoques basados en reglas como los basados en modelos para extracción de datos son herramientas potentes pero limitadas en su capacidad para procesar óptimamente la gama de documentos que gestionan las empresas.

Algunos documentos estructurados pueden necesitar mucho más que solo metodologías basadas en reglas, ya que algunos datos no pueden extraerse con la ayuda de reglas o plantillas. Del mismo modo, los métodos basados solo en modelos no funcionan para todos los documentos no estructurados y semi-estructurados.

Queremos que los usuarios puedan combinar fácilmente diferentes enfoques para extraer información de un solo documento. Por eso, hemos diseñado nuestro marco de Document Understanding para darte el poder de superar las limitaciones impuestas por cualquier enfoque individual. Recomendamos encarecidamente usar extracción de datos multi-enfoque cuando tratas con documentos complicados y quieres lograr los más altos niveles de precisión durante el proceso de extracción de datos.

Extracción de datos multi-enfoque rápida y precisa

Usando nuestro marco flexible, puedes combinar y mezclar enfoques de procesamiento de documentos simplemente soltando múltiples técnicas de extracción de datos directamente en tu flujo de trabajo en UiPath Studio.

Puedes configurar fácilmente extractores para procesamiento de datos, establecer orden de preferencia para ejecución de extracción, y establecer un valor como umbral para que ciertos resultados de extractor sean aceptados como válidos. Así, ni la estructura variable de documentos ni las reglas complicadas para extracción de datos supondrán un reto. Al mismo tiempo, dentro de la automatización de extremo a extremo, obtienes procesamiento de documentos más rápido y mucho más preciso con la última tecnología de IA.

¿Interesado?

Tener capacidades eficientes y precisas de extracción y procesamiento de documentos es crucial. A través de nuestro énfasis en extracción de datos multi-enfoque, queremos hacer el procesamiento y análisis de documentos lo más fácil posible para clientes de UiPath.

Actualmente, las capacidades y funcionalidades extendidas de Document Understanding están disponibles como Software-as-a-Service (SaaS) en versión beta para usuarios involucrados en pilotos anteriores. Puedes esperar que estas características y otras herramientas avanzadas de Document Understanding estén disponibles pronto. Mientras tanto, te animamos a registrarte en la prueba empresarial de UiPath para acceder a la solución UiPath Document Understanding.