El arte de la automatización: Capítulo 3: Procesamiento inteligente de documentos

• El auge de la IA en el procesamiento de documentos
• El procesamiento inteligente de documentos está diseñado para extraer datos críticos para el negocio, lo que permite una toma de decisiones mejor y más rápida e impulsa el rendimiento del negocio
• Tres ejemplos de procesamiento inteligente de documentos
• IBM y el procesamiento inteligente de documentos

El arte de la automatización: índice

La explosión del contenido digital ha dado lugar a tantas variaciones de formatos y diseños de documentos, así como a nuevos canales de entrada con diferente calidad o capacidad para ser entendidos. Uno podría estar en el asiento trasero de un viaje de Compartir, tratando de tomar una foto de una factura de una Empresa de servicios públicos para solicitar un permiso de estacionamiento urgente. O uno podría estar intercambiando correos electrónicos con un paciente, tratando de procesar un reclamo de atención médica mientras trabaja desde una oficina remota en casa. En 2018, Forbes declaró que los dos años anteriores habían generado el 90 % de los datos del mundo. Uno solo puede imaginar cuánto se aceleró eso en 2020 entre el trabajo remoto, la telemedicina, los compromisos sociales digitales y más.

Además de la explosión del contenido digital y los canales de entrada, la tecnología y las técnicas de captura existentes ya no pueden escalar. Por ejemplo, la funcionalidad de huellas dactilares se ha utilizado para especificar zonas de reconocimiento e información posicional con el fin de extraer los datos precisos necesarios en formatos de documentos específicos o coincidencias de tipos similares. Sin embargo, con tantos formatos de documentos únicos que surgen de nuevos programas sociales o económicos o nuevas relaciones B2B, configurarlos quita tiempo para cerrar negocios, mejorar la economía o avanzar en el bienestar social de los ciudadanos. Además, las hojas de separación, como los encabezados o los códigos de barras, para identificar los componentes de una aplicación no son eficaces cuando se reciben entradas de diferentes canales, como dispositivos móviles, correo electrónico y formularios en línea.

El resultado es que las organizaciones dedican cada vez más tiempo al procesamiento manual de documentos, donde no podemos culpar solo a la mala calidad de imagen de la máquina de fax. Una encuesta de 2019 realizada por Levvel Investigación encontró que el 57 % de los datos de las facturas se ingresan manualmente y el 49 % de las aprobaciones de facturas requerían dos o tres aprobadores.

Si bien la inteligencia artificial (IA) no es nueva, ha sido difícil para las organizaciones utilizarla con éxito para el procesamiento de documentos semiestructurados y no estructurados. El uso de IA ha requerido importantes habilidades de ciencia de datos y miles de documentos de muestra para entrenar modelos. Esto, a su vez, ha dado lugar a largos ciclos de recopilación de documentos y datos para obtener un beneficio empresarial.

Sin embargo, los avances en IA y herramientas simples han podido acelerar el uso para el procesamiento de documentos. Primero, surgieron algoritmos de aprendizaje profundo, que comienzan a imitar el pensamiento de un cerebro humano. Estos algoritmos pueden identificar patrones contextuales válidos para comprender la información no estructurada (como el contenido de un documento) y aplicar ese aprendizaje a cosas que no ha visto antes, lo que se denomina aprendizaje por transferencia. Esto ayuda a reducir el proceso de recopilación de documentos y los largos ciclos de capacitación. En segundo lugar, las herramientas sin código con sencillas guías paso a paso facilitan a los usuarios empresariales el entrenamiento de modelos de IA, el formato o la conversión de datos de salida y la personalización de la tolerancia al riesgo empresarial.

Si bien la implementación del procesamiento inteligente de documentos y el uso de modelos de IA pueden diferir según el proveedor, las actividades principales siguen siendo las mismas:

1. Clasificación de documentos
2. Extracción de datos
3. Salida de datos

En primer lugar, laclasificación de documentos es la tarea mediante la cual se identifican los tipos de documentos, como facturas o formularios fiscales. Mediante un conjunto de documentos de muestra, se puede entrenar un modelo de clasificación de IA en los diferentes tipos de documentos y los campos y valores que corresponden a esos tipos de documentos. Esta actividad no solo alimenta la siguiente actividad de extracción de datos, sino que también permite transferir el aprendizaje para otros tipos de documentos similares y facilita una mejor búsqueda de documentos dentro de los repositorios de contenido.

A continuación, la extracción inteligente de datos es la actividad principal mediante la cual se extrae información importante y relevante de la página. Esto consiste en identificar pares clave y valor, como un número de cuenta o un monto adeudado, definir cómo deben verse los datos y dónde podrían estar en la página y entrenar los modelos de IA para la información relevante dentro de cada uno de los diferentes tipos de documentos. En este paso, también se pueden extraer metadatos y asociarlos con el documento para facilitar la búsqueda posterior.

Finalmente, lasalida de datos consiste tanto en enriquecer los datos extraídos como en crear el archivo de salida final para su uso posterior. Los modelos basados en IA se pueden utilizar para autocorregir errores ortográficos comunes, convertir datos a formatos de salida estándar (por ejemplo, un número de teléfono) y formatear datos para que parezcan coherentes (por ejemplo, dos decimales para valores en dólares). El último paso es crear el archivo de salida, generalmente un archivo JSON, que luego puede alimentar un flujo de trabajo o enviar a un repositorio de contenido para su uso posterior.

Uno de los principales beneficiarios del procesamiento inteligente de documentos es la automatización de procesos, mediante la cual los datos estructurados que ya han sido validados pueden incorporarse a las transacciones, lo que permite un procesamiento más rápido y operaciones escalables. Por ejemplo, la configuración manual de un flujo de trabajo, la entrada de datos y la validación de datos anteriormente pueden haber tomado horas por parte de un trabajador humano. Una integración entre el procesamiento inteligente de documentos y el flujo de trabajo puede eliminar estos pasos manuales, y la salida de datos puede insertarse automáticamente en un proceso de negocio. Del mismo modo, los datos incorrectos que se introducen en un bot de automatización robótica de procesos (RPA) pueden dar lugar a un siguiente paso defectuoso, lo que puede provocar un cuello de botella o un error en un proceso empresarial. Al aprovechar la salida continua del procesamiento inteligente de documentos, un bot de RPA puede escalar en toda una organización con mayor facilidad. Por último, los paneles de visualización pueden permitir a los usuarios empresariales descubrir patrones e insights relacionados con los datos extraídos o los cuellos de botella en los procesos empresariales, lo que puede conducir a una toma de decisiones más informada.

Para Aprenda más sobre el papel de la RPA en la Automatización, consulte “El arte de la Automatización: Capítulo 2 — Automatización robótica de procesos (RPA).”

Hay pruebas sólidas de que existe una demanda de automatización del procesamiento de documentos, por lo que la combinación de inteligencia artificial (IA) junto con herramientas de código bajo dará como resultado que las organizaciones mejoren la productividad de los trabajadores e impulsen el rendimiento empresarial. 

De hecho, al trabajar con nuestros propios clientes de IBM, hemos descubierto una serie de casos de uso en los que se puede aplicar el procesamiento inteligente de documentos. A continuación, veremos tres ejemplos de casos de uso y los beneficios potenciales que una organización puede obtener.

• Seguros: apertura y servicio de cuentas, reclamaciones personales y comerciales
• Gobierno: Inscripción y elegibilidad de servicios sociales, planes de pensión y jubilación, permisos y licencias
• Banca: apertura y mantenimiento de cuentas, aplicación de hipoteca/préstamo

Aplicación de cotización y proceso de aprobación para seguros comerciales

El proceso de cotización y aprobación de los seguros comerciales es muy competitivo, donde la primera empresa en responder con una cotización a menudo gana el negocio. El desafío es que, en muchas compañías de seguros, este proceso requiere una revisión manual, el ingreso de datos de aplicación y la lectura de documentación, lo que dificulta la competencia o la escala. Esto también desvía la atención de los agentes de los servicios de asesoramiento, que son necesarios para retener y hacer crecer el negocio existente. El procesamiento inteligente de documentos puede automatizar este proceso utilizando IA con aprendizaje profundo para leer y clasificar cada tipo de documento y extraer los datos apropiados de estos diferentes formatos. Los datos extraídos se pueden conectar a un flujo de trabajo para acelerar el procesamiento comercial para producir la cotización y aprobar la aplicación.

Tres beneficios potenciales de aplicar el procesamiento inteligente de documentos son los siguientes:

1. Aumento de los ingresos gracias al cierre de más negocios sin necesidad
   de añadir personal.
2. Mejor experiencia del cliente con mayores velocidades de procesamiento.
3. Retención y crecimiento de las cuentas de clientes existentes.

Solicitud de procesamiento de inscripción de servicios sociales

La inscripción en docenas de programas de gobierno locales, como asistencia alimentaria o vivienda subsidiada, requiere un procesamiento manual e ineficiente de hojas de cálculo, ya que los equipos de TI no tienen Recursos para crear las soluciones necesarias. Mediante herramientas de código bajo y procesamiento inteligente de documentos, los usuarios empresariales pueden crear aplicaciones de procesamiento simples pero adecuadas para su propósito y capacitar al sistema para que reconozca los campos clave de los formularios de inscripción. Además, los validadores fáciles de configurar pueden garantizar que los campos de fecha y moneda se reconozcan con precisión, y también se pueden crear validadores simples y personalizados para manejar campos únicos, como un número de seguro social.

Tres beneficios potenciales de aplicar el procesamiento inteligente de documentos son los siguientes:

1. Aumento de la inscripción al programa debido a tiempos de respuesta más rápidos.
2. Despliegue rentable de soluciones de automatización personalizadas con visualización adecuada basada en roles de información de identificación personal.
3. Creado por usuarios empresariales con poca o ninguna participación de TI.

Servicio de cuentas para banca personal

Los bancos pueden tener más de 20 formularios diferentes de servicio de cuentas disponibles para descargar desde su sitio web. Los titulares de cuentas utilizan estos formularios para realizar cambios en las cuentas o cerrar cuentas. Hoy en día, esto puede requerir un equipo considerable de agentes para leer estos formularios, Verify los datos y luego ingresar los datos en un sistema de gestión de cuentas. Sin embargo, con herramientas de código bajo y procesamiento inteligente de documentos, el banco puede crear rápidamente soluciones para procesar cada formulario de servicio de cuenta y utilizar el procesamiento inteligente de documentos para entrenar el sistema en cada formulario con el fin de no solo reconocer campos comunes como la dirección del cliente y el número de cuenta , sino también campos únicos para cada formulario.

Al combinarse con RPA, el banco también puede tomar los datos extraídos y automatizar los cambios en los sistemas backend del banco. Además, al aprovechar la clasificación inteligente de documentos, los formularios de cierre de cuentas se pueden marcar rápidamente y los agentes alertan sobre los clientes que pueden ser riesgos potenciales de fuga.

Tres beneficios potenciales de aplicar el procesamiento inteligente de documentos son los siguientes:

1. Mejor experiencia del cliente con tiempos de respuesta más rápidos.
2. Mejor retención de clientes con identificación inteligente de riesgos de fuga.
3. Reducción de los costos de venta minorista por cuenta.

El enfoque de IBM para el procesamiento inteligente de documentos se refleja en nuestro IBM Cloud Pak for Business Automation. Automation Document Processing, una solución nativa de la nube, es un conjunto de servicios impulsados por IA que lee y corrige automáticamente los datos de los documentos. Un diseñador de procesamiento de documentos proporciona una interfaz sin código fácil de usar para capacitar modelos sobre clasificación de documentos, extracción de datos y enriquecimiento de datos.

Además, IBM proporciona plantillas de aplicaciones de procesamiento de documentos que se pueden utilizar para procesar documentos de una sola página o lotes de documentos. Los kits de herramientas del Diseñador de aplicaciones también se pueden utilizar para personalizar la aplicación del usuario final para que se vea y se sienta como otras aplicaciones dentro de una organización. Por último, IBM proporciona herramientas de despliegue sencillas y una integración lista para usar con sus capacidades de servicios de contenido, IBM FileNet Content Manager, tanto para almacenar los documentos como el archivo de salida de datos.

Si bien este capítulo brindó una descripción general de cómo el procesamiento de documentos ha estado listo para el cambio y dónde la IA está desempeñando un papel importante en el avance del procesamiento de documentos, hay más innovación por venir en este espacio. Hay dos áreas clave, en particular, a las que hay que prestar atención. En primer lugar, a medida que los formatos y estructuras de los documentos semiestructurados y no estructurados siguen explotar, los modelos de IA deberán mantenerse al día. Desde la lectura de estructuras de tablas altamente complejas hasta el procesamiento de identificaciones emitidas por el gobierno con hologramas o marcas de agua, los modelos de IA tendrán el desafío de seguir siendo precisos.

En segundo lugar, si bien este espacio se ha acuñado como procesamiento inteligente de documentos, los tipos de archivos de video y audio están en  aumento. Es solo cuestión de tiempo antes de que estos tipos de archivos estén en la ruta crítica para el procesamiento de reclamaciones de seguros o la presentación de informes de incidentes policiales.

Quédese para el viaje, seguro que será emocionante.

Asegúrese de consultar The Art of Automatización podcast, especialmente el Episodio 7, en el que me siento con Jerry Cuomo para hablar sobre el procesamiento inteligente de documentos.