Las empresas modernas tienen que procesar grandes cantidades de facturas, cartas y otros documentos. El problema es que los remitentes no respetan ninguna norma uniforme. La información central, como los números de factura o transacción, siempre está en un lugar diferente. Esto hace que el Clasificación de documentos a una tarea de Sísifo. La solución: "AI Data Extraction": extracción de datos con IA moderna.
Este artículo ha sido traducido al alemán y se ha traducido automáticamente a otros idiomas. Nos complacerá recibir sus comentarios al final del artículo.
¿Qué es la extracción de datos mediante IA?
Este tipo de extracción de datos no debe confundirse con el llamado lago de datos, que no es más que el requisito previo para el uso de la IA. La extracción de datos mediante IA va más allá de la mera recopilación esquemática de datos. Al hacerlo, la IA realiza tareas sobrehumanas. Es adaptable, Estructurar los datos brutos y se reúne predicciones precisas para optimizar los procesos. Para las empresas, esto supone un verdadero valor añadido, ya que la IA aumenta la calidad de los datos y reduce los costes.
Con la extracción de datos mediante IA, los empleados pueden ahorrarse la molestia de introducir o copiar manualmente los datos de los documentos en el futuro. La IA lo hará por ellos. Además, el software de extracción de datos minimiza el riesgo de error humano en la introducción de datos.
La IA es más flexible que el software de extracción de datos basado en reglas
Antes de la IA, los procesos de extracción de datos se centraban en plantillas. Esto significa que los empleados tienen que crear una plantilla para cada grupo de documentos con una estructura similar. Las empresas tienen que configurar a mano este sistema de gestión de insumos. Los procesadores especifican cómo quieren transferir los números y datos de los documentos a los sistemas de destino mediante determinadas reglas.
Pero esto alcanza rápidamente sus límites con los volúmenes de datos actuales. Las empresas deben manejar cientos de páginas y tratar con muchas clases de documentos diferentes. Las consecuencias: La precisión y la tasa de reconocimiento disminuyen. El sistema funciona cada vez menos automáticamente. Aumenta el esfuerzo de mantenimiento y postprocesamiento del sistema. Lo único que ayuda es cambiar a procesos con Aprendizaje automáticoEl software de extrusión de datos debe ser inteligente.
Las herramientas de extracción de datos ayudan a la automatización
La extracción de datos con IA va más allá de funciones estándar como el reconocimiento óptico de texto (OCR) con diferencia. A esto se añade un Comprender el lenguaje naturalProcesamiento del lenguaje natural (PLN). Esto permite al software comprender, evaluar y asignar correctamente los datos. Se utilizan algoritmos de IA, que pueden leer textos y similar a un cerebro humano ser capaz de interpretar.
Sin embargo, el ser humano debe configurar primero ese sistema según los requisitos del cliente. La IA tiene que "aprenderse", por así decirlo. La IA aprende a través de una gran cantidad de datos de entrenamiento y reglas definidas. Los empleados hacen correcciones para que la máquina aplique las normas cada vez mejor. Para evitar que baje el rendimiento, las IA potentes consiguen incluso aprender de sus propios errores y así mejorar. cada vez más inteligente.
El secreto de esta arma milagrosa se llama "aprendizaje automático". La IA utiliza las correcciones de los oficinistas para mejorarse a sí misma mediante un aprendizaje no supervisado. Los empleados pueden sentarse y ver cómo aprende la IA, pero sigue estando orientada a los humanos.
¿Cuáles son las ventajas de la extracción de datos mediante IA?
Para mantenerse en el mercado, las empresas recurren cada vez más a sistemas con IA. Procesos automatizados clásicos con OCR e ICR (Reconocimiento Inteligente de Caracteres) ya no bastan para imaginar una Ventaja competitiva para hacer ejercicio. La extracción de datos tiene varias ventajas:
- mejor calidad de los datos
- Reducir costes
- Implantar procesos más rápidamente
- Automatización de la introducción de datos
¿Por qué es importante para las empresas la extracción de datos con IA?
Por término medio, el 20 % de la base de datos de una empresa típica está llena de datos desorganizados. Estos "datos sucios" son perjudiciales para el éxito empresarial. La extracción de datos mediante IA reduce los errores, Pone orden en los datos y conduce a resultados más precisos.
El tiempo es oro: cuando los miembros de un equipo menos errores que corregir al extraer los datos, ahorra mucho tiempo. En su lugar, pueden centrarse en otras tareas, lo que aumenta la rotación. Las decisiones importantes pueden tomarse de forma mucho más eficiente mediante la extracción de datos con IA, ya que los empleados ya no tienen que buscar ellos mismos la información necesaria.
Los modernos programas de extracción de datos organizan fácilmente los documentos
Las herramientas informáticas que capturan datos no estructurados y los hacen legibles por máquina son importantes para la extracción de datos. En primer lugar, el Software de IA el documento en diferentes puntos de datos. Esto crea datos estructuradosque indican al sistema dónde buscar en los documentos. Ahora el sistema sabe qué tipo de datos quiere extraer la empresa. La extracción automática de datos puede comenzar.
Una vez iniciada la extracción de los datos, la IA es capaz de Automatizar el proceso. Para ello, el sistema debe recopilar suficientes documentos y, mediante aprendizaje automático Aprender con inteligenciacómo extraer los datos. Los humanos apenas necesitan comprobar este proceso.
A continuación, los miembros del equipo pueden reenviar fácilmente los documentos organizados, lo que se traduce en decisiones empresariales más rápidas lleva. Esto pone fin a la eterna búsqueda de datos. El proceso de extracción de datos puede adaptarse totalmente a las necesidades de cada empresa.
Moderno Software de extracción de datos es incluso capaz de trabajar eficazmente con diferentes idiomas que tratar. Para ello, el humano debe mostrar a la máquina documentos de muestra en este idioma. Si el ordenador entiende el contenido de los documentos, también puede reconocer los matices contextuales de la lengua correspondiente. Así, esta tecnología puede clasificar y organizar mucho mejor la información de los documentos.
PREGUNTAS FRECUENTES
ETL es un proceso en el que los datos se integran en una base de datos o almacén de datos. La extracción de datos es el primer paso del proceso ETL. Selecciona los datos de los sistemas de origen y los prepara para la fase de transformación. A continuación, los datos deben transformarse al formato de la base de datos de destino y cargarse allí.
La extracción de datos es el proceso de recopilación o recuperación de información diversa a partir de diversos documentos con el fin de organizarlos, almacenarlos y, por tanto, procesarlos automáticamente de forma estructurada. Para reconocer el texto en imágenes o documentos escaneados, el OCR, deletrea Reconocimiento óptico de caracteresse utiliza. Con la tecnología actual de IA, la mayoría de los documentos pueden procesarse automáticamente y convertirse así en datos estructurados. Por lo tanto, la calidad de la extracción de datos mediante IA es un logro especial para la automatización de las actividades de back-office.
Los macrodatos encierran una gran cantidad de datos y perspectivas potenciales que la empresa debe descubrir. Sólo podrá desbloquear su valor si dispone de la tecnología y las herramientas adecuadas. Esto incluye las herramientas de extracción de datos que le permiten extraer datos de sus fuentes de forma rápida y eficaz. Para cualquier organización, "el tiempo es oro". Por lo tanto, debería considerar las herramientas de extracción de datos para ayudarle a mejorar sus flujos de trabajo y ahorrar tiempo. Las herramientas de extracción de datos, cuando se utilizan correctamente, pueden ahorrar tiempo a su equipo y permitir que el personal se centre en tareas más importantes.
El OCR escanea los datos del archivo PDF e identifica exactamente a qué campo pertenecen. El nombre del campo y los datos correspondientes se cotejan y se extraen de él. Por ejemplo, un pasaporte tiene como campos básicos el nombre, el número de pasaporte, la fecha de nacimiento, la fecha de expedición, la fecha de caducidad y la nacionalidad. Los datos de estos campos se escanean, identifican y cotejan si hay varias copias del pasaporte, independientemente del pasaporte de qué país sea. Por lo tanto, si la plantilla/estructura del pasaporte de un país es diferente de la de otro, no importa, ya que los datos se extraen de los nombres de los campos y se cotejan.
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