Aprovecha la IA para revolucionar Document Understanding: acelera velocidad y precisión

Procesar datos de documentos rápido y con precisión es vital para competir en una era digital cambiante. Para las empresas de hoy, el éxito depende de la capacidad de localizar, acceder y entender fácilmente los datos de documentos. El procesamiento de documentos es un caso de uso crítico para el negocio que impacta la productividad de cada empresa, independientemente de su tamaño, industria o foco.

En este blog, recorro la evolución del procesamiento de documentos. Empiezo hablando de digitalización y reconocimiento óptico de caracteres (OCR). Luego discuto cómo las empresas pueden extender OCR usando reconocimiento de documentos impulsado por inteligencia artificial (IA) para impulsar valor a través de mejores capacidades de Document Understanding.

Entremos en materia.

Fase uno: Convertir datos offline en online con OCR

Las prácticas tradicionales de procesamiento de documentos son dolorosas. Muchas empresas aún lidian con desafíos como etiquetado incorrecto y tiempo perdido en extracción manual de datos que surgen por procesamiento de documentos no digitalizados.

Las empresas recurren a la digitalización para combatir tales desafíos. Según una encuesta de M-Files de 2019, el 41 % de los encuestados planea enfocarse en reemplazar formularios en papel con formularios electrónicos; el 70 % planea expandir el procesamiento de documentos a más documentos born-digital, comparado con solo el 39 % en 2018.

Las empresas especializadas en 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 el OCR. La tecnología OCR reconoce texto dentro de materiales físicos e imágenes. El OCR luego transforma el texto en archivos digitales como PDFs.

Las soluciones que usan OCR son críticas 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 online hacia el 'OCR inteligente'

Digamos que tomas una foto de un documento o escaneas un documento en tu sistema preferido. Ahora, clasificar y extraer datos depende de la calidad de la imagen que has escaneado. ¿Por qué importa esto para soluciones de procesamiento de documentos que usan OCR?

Las soluciones OCR son tan efectivas como la calidad del documento subyacente procesado. Surgen desafíos cuando el software OCR no puede distinguir entre caracteres, como un '3' versus un '8', o una 'O' versus una 'D'. Los mismos errores que quieres evitar usando software OCR pueden convertirse en nuevos dolores de cabeza cuando la tecnología OCR es incapaz de analizar los matices de un documento basándose en 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 machine learning (ML) para aplicarlos al OCR. Los motores OCR basados en modelos, o lo que llamamos OCR inteligente, generan mejoras significativas para digitalizar documentos y texto a escala mientras reducen errores.

El OCR inteligente ayuda a las empresas a digitalizar documentos e imágenes que antes suponían un reto para sistemas OCR heredados, como letras manuscritas, casillas de verificación y tachaduras.

Solo estamos empezando a descubrir lo que es posible cuando extendemos OCR con IA. Recorramos algunas de las posibilidades y resultados que puedes lograr al empezar a usar soluciones basadas en modelos para digitalización y procesamiento de documentos.

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

Llevar documentos a formato digital es el primero de muchos pasos para derivar valor del documento en sí. Una vez digitalizados, el software OCR debe entender el tipo de documento con el que está trabajando y qué es relevante.

Las empresas que usan software OCR tradicional pueden tener dificultades para escalar esfuerzos de clasificación de documentos. Los motores OCR tradicionales usan enfoques simples, como identificación de encabezados, para clasificar 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 usando una solución OCR tradicional, las empresas a menudo se ven confinadas a plantillas de documentos, o "recetas" predefinidas para texto digitalizado usadas para especificar campos relevantes a extraer, y "reglas" para encontrar ese campo en el documento. Puedes crear reglas basadas en patrones recurrentes en los datos, una posición dentro de un documento, o una posición relativa a algo más que sea fácil de encontrar en el documento, como un logotipo. Aunque las plantillas son un punto de partida natural, son estáticas.

A medida que los esfuerzos de procesamiento de documentos escalan, las empresas terminan invirtiendo en gestión de plantillas y creación de nuevas plantillas para lidiar con variantes de documentos no relevantes en la implementación inicial.

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

Una vez que tienes tus datos en formato digital, puedes usar modelos entrenados para mirar más profundo en los documentos para clasificar tipos de documentos y extraer información relevante de manera estructurada.

Las soluciones OCR basadas en modelos pueden identificar un tipo de documento y compararlo contra un tipo de documento conocido usado por tu negocio. También pueden analizar y entender 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 basada en intención y significado. Y puede lidiar con cambios y variantes en tus documentos.

En lugar de crear plantillas, puedes definir los campos que quieres —la taxonomía del documento— y luego enseñar al modelo ML cómo encontrar estos campos. El modelo entonces puede ajustarse basado en los documentos entrantes y aprender de validaciones humanas de documentos procesados.

Tener estas capacidades crea mayor flexibilidad y escalabilidad en tu solución de procesamiento de documentos. Las salidas también abren nuevas puertas para lo que puedes hacer con los datos en sí.

Fase cuatro: Potenciar nuevos insights y acción usando IA

Usar IA para clasificación de documentos y extracción de datos es un paso masivo en el camino para empoderar a tu organización con capacidades de procesamiento de documentos automatizadas y precisas. Al mirar a largo plazo, puedes comenzar a construir una hoja de ruta para aprovechar capacidades de IA y hacer más con el texto que extraes.

Con IA, puedes validar errores referenciando datos a través de múltiples documentos o desde varios sistemas backend. Por ejemplo, digamos que el importe de una factura es incorrecto, pero no fue un error en el proceso OCR. Para encontrar la raíz del problema, puedes usar una combinación de robots para extraer datos a través de muchos tipos de documentos y sistemas. Esto ayuda a cruzar datos y surface excepciones y errores generalmente fuera del dominio del proceso OCR en sí.

También puedes 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 puedan indicar fraude. Recorramos un ejemplo de procesamiento de reclamaciones de seguros. El primer paso es digitalizar una reclamación entrante. Luego extraes información relevante (como fecha de reclamación, naturaleza e importe) de la reclamación. A continuación, puedes mirar estos puntos de datos y usar un modelo ML para identificar reclamaciones específicas que puedan ser fraudulentas dadas variables como recurrencias e importes sospechosos.

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

Dando los siguientes pasos hacia la felicidad en procesamiento de documentos

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

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

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