Cómo usar IA para optimizar la comprensión de documentos

El procesamiento de datos de documentos de forma rápida y precisa es vital para competir en una era digital cambiante. Para las empresas de hoy, el éxito depende de la capacidad de localizar, acceder y comprender fácilmente los datos de los documentos. El procesamiento de documentos es un caso de uso crítico para el negocio que afecta la productividad de todas las empresas, independientemente de su tamaño, industria o enfoque.

En este blog, analizo la evolución del procesamiento de documentos. Comienzo discutiendo la digitalización y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Luego analizo cómo las empresas pueden ampliar el OCR utilizando el reconocimiento de documentos impulsado por inteligencia artificial (IA) para generar valor a través de mejores capacidades de comprensión de documentos.

Entremos.

Fase uno:convertir datos sin conexión en datos en línea con OCR

Las prácticas tradicionales de procesamiento de documentos son dolorosas. Muchas empresas aún se enfrentan a desafíos como el etiquetado incorrecto y el tiempo perdido por la extracción manual de datos que surgen a través del procesamiento de documentos no digitalizados.

Las empresas están recurriendo a la digitalización para combatir tales desafíos. Según una encuesta de M-Files de 2019, el 41 % de los encuestados planea centrarse en reemplazar los formularios en papel por formularios electrónicos; El 70 % de los encuestados planea expandir el procesamiento de documentos a más documentos nacidos en formato digital, en comparación con solo el 39 % en 2018.

Las empresas que se especializan en el procesamiento de documentos han adoptado la digitalización para ayudar a las empresas a convertir documentos físicos en formato digital. El núcleo de estos procesos es OCR. La tecnología OCR reconoce texto dentro de materiales físicos e imágenes. Luego, OCR transforma el texto en archivos digitales como PDF.

Las soluciones que utilizan OCR son fundamentales para ayudar a aliviar los problemas de procesamiento de documentos. Sin embargo, la tecnología OCR tradicional tiene sus limitaciones.

Fase dos:ir más allá de los datos en línea hacia el 'OCR inteligente'

Supongamos que toma una foto de un documento o escanea un documento en el sistema de su elección. Ahora, clasificar y extraer datos depende de la calidad de la imagen que haya escaneado. ¿Por qué es importante esto para las soluciones de procesamiento de documentos que usan OCR?

Las soluciones de OCR son tan efectivas como la calidad del documento subyacente procesado. Los desafíos surgen cuando el software OCR no puede distinguir entre caracteres, como '3' versus '8' o 'O' versus 'D'. Los mismos errores que desea evitar mediante el uso del software OCR pueden convertirse en nuevos dolores de cabeza cuando la tecnología OCR es incapaz de analizar los matices de un documento en función de su calidad o forma original.

Ahí es donde entra en juego el reconocimiento de documentos impulsado por IA.

A medida que avanzan las capacidades de IA, las empresas han comenzado a crear y entrenar modelos de aprendizaje automático (ML) para aplicarlos a OCR. Los motores de OCR basados ​​en modelos, o lo que llamamos OCR inteligente, producen mejoras significativas para digitalizar documentos y texto a escala mientras reducen los errores.

El OCR inteligente ayuda a las empresas a digitalizar documentos e imágenes que antes representaban un desafío para los sistemas de OCR heredados, como cartas escritas a mano, casillas de verificación y tachaduras.

Apenas estamos comenzando a descubrir lo que es posible cuando ampliamos el OCR con IA. Analicemos algunas de las posibilidades y los resultados que puede obtener a medida que comienza a utilizar soluciones basadas en modelos para la digitalización y el procesamiento de documentos.

Fase tres:uso de IA para una mejor extracción de datos y clasificación de documentos

Obtener documentos en formato digital es el primero de muchos pasos para obtener valor del documento en sí. Una vez digitalizado, el software OCR debe comprender el tipo de documento con el que está trabajando y qué es relevante.

Las empresas que utilizan software de OCR tradicional pueden tener dificultades para escalar los esfuerzos de clasificación de documentos. Los motores de OCR tradicionales utilizan enfoques simples, como la identificación de encabezados, para clasificar los tipos de documentos. Este tipo de enfoque puede limitar la capacidad de una empresa para clasificar documentos a nivel granular.

Una vez que los documentos se clasifican utilizando una solución de OCR tradicional, las empresas a menudo se limitan a plantillas de documentos o "recetas" predefinidas para un texto digitalizado que se utiliza para especificar campos relevantes para extraer y "reglas" para encontrar ese campo en el documento. Puede crear reglas basadas en patrones recurrentes en los datos, una posición dentro de un documento o una posición relativa a otra cosa que sea fácil de encontrar en el documento, como un logotipo. Si bien las plantillas son un punto de partida natural, son estáticas.

A medida que aumentan los esfuerzos de procesamiento de documentos, las empresas terminan invirtiendo en la administración de plantillas y la creación de nuevas plantillas para manejar las variantes de documentos que no son relevantes dentro de la implementación inicial.

Aprovechar la IA en la clasificación de documentos y la extracción de datos cambia esta dinámica para facilitar los procesos.

Una vez que tenga sus datos en formato digital, puede usar modelos entrenados para profundizar en los documentos para clasificar los tipos de documentos y extraer información relevante de manera estructurada.

Las soluciones de OCR basadas en modelos pueden identificar un tipo de documento y compararlo con un tipo de documento conocido utilizado por su empresa. También pueden analizar y comprender bloques de texto en documentos no estructurados. Una vez que la solución sabe más sobre el documento en sí, puede comenzar a extraer información relevante según la intención y el significado. Y puede manejar cambios y variantes en sus documentos.

En lugar de crear plantillas, puede definir los campos que desee (la taxonomía del documento) y luego enseñarle al modelo de ML cómo encontrar estos campos. Luego, el modelo puede ajustarse en función de los documentos entrantes y aprender de las validaciones humanas de los documentos procesados.

Tener estas capacidades crea una mayor flexibilidad y escalabilidad en su solución de procesamiento de documentos. Los resultados también abren nuevas puertas para lo que puede hacer con los datos en sí.

Fase cuatro:Empoderar nuevos conocimientos y acciones usando IA

El uso de IA para la clasificación de documentos y la extracción de datos es un gran paso en el camino para empoderar a su organización con capacidades de procesamiento de documentos automatizadas y precisas. A medida que mira a más largo plazo, puede comenzar a desarrollar una hoja de ruta para aprovechar las capacidades de IA y hacer más con el texto que extrae.

Con AI, puede validar errores al hacer referencia a datos de varios documentos o de varios sistemas de back-end. Por ejemplo, digamos que el monto de una factura es incorrecto, pero no fue un error en el proceso de OCR. Para encontrar la raíz del problema, puede usar una combinación de robots para extraer datos en muchos tipos de documentos y sistemas. Esto ayuda a cotejar datos y detectar excepciones y errores generalmente fuera del dominio del propio proceso de OCR.

También puede comenzar a aplicar capacidades de IA a conjuntos de datos a lo largo del tiempo y con contexto histórico para hacer predicciones e identificar anomalías potenciales que pueden indicar fraude. Veamos un ejemplo de procesamiento de reclamaciones de seguros. El primer paso es digitalizar un reclamo entrante. Luego, extrae información relevante (como la fecha, la naturaleza y el monto del reclamo) del reclamo. A continuación, puede ver estos puntos de datos y usar un modelo ML para identificar reclamos específicos que pueden ser fraudulentos dadas variables como recurrencias y cantidades sospechosas.

La IA hace posible la ejecución de este tipo de tareas.

Dar los próximos pasos hacia la felicidad en el procesamiento de documentos

El procesamiento de documentos no necesita ser doloroso. Comenzar con OCR y ampliar OCR con IA puede hacer que el procesamiento de documentos sea una parte más valiosa y menos tediosa de su proceso.

Nos apasiona ayudar a los clientes a utilizar la IA para simplificar los procesos y hacer la vida más fácil.

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