Desbloquee los datos no estructurados con el tratamiento inteligente de documentos (PID)

El procesamiento inteligente de documentos (PID) es un proceso automatizado de documentos impulsado por la IA. Las empresas deben manejar grandes volúmenes de documentos semiestructurados (por ejemplo, facturas, pedidos) y no estructurados (por ejemplo, correos electrónicos, documentos legales, procedimientos) con mayor precisión y rapidez. Diversas estimaciones indican que el 80% de los datos empresariales no están estructurados. Procesar manualmente estas grandes cantidades de documentos requiere una enorme cantidad de tiempo.

Las soluciones de IDP capturan datos de documentos (por ejemplo, correo electrónico, texto, pdf y documentos escaneados), categorizan/clasifican documentos y extraen datos relevantes para su posterior procesamiento mediante tecnologías de inteligencia artificial (IA) como la visión por ordenador, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el aprendizaje automático/profundo (ML/DL).

Las ventajas para nuestros clientes son:

• Aumenta la productividad (eficacia operativa, menores costes)
• Reduce los plazos de tramitación
• Reduce la introducción de datos
• Reduce las necesidades de mano de obra y optimiza el capital humano
• Mejora la precisión y limita los errores humanos
• Mejora la satisfacción del cliente
• Almacena y procesa documentos conformes con la legislación sobre GDPR/privacidad
• La solución es nativa en la nube y combina un conjunto completo de funciones de inteligencia artificial con múltiples métodos de clasificación y extracción, y una interfaz de usuario intuitiva.
• Extracción precisa de datos gracias al mejor OCR de su clase, con una precisión del 99
• Reducción integral de tareas manuales propensas a errores, hasta un 90% de reducción de tareas

Diferenciadores frente a otras soluciones de IDP:

• No sólo es adecuado para documentos estructurados y semiestructurados, sino también para documentos no estructurados en los que el contexto es importante para dar sentido a los datos.
• Motor OCR de alta precisión integrado (para convertir texto impreso o escrito de un documento escaneado o archivo de imagen en un formato legible por máquina).
• Clasificación con una o varias etiquetas: clasificadores definidos por el usuario con un entrenamiento sencillo para una o varias etiquetas.
• Extracción híbrida de datos: Combinación de modelos de aprendizaje automático con reglas/patrones, con lo que se obtienen resultados más rápidos y óptimos (se necesitan menos datos de entrenamiento).
• Usabilidad: Centrarse en el usuario empresarial y no en el científico de datos
• Solución nativa en la nube, arquitectura escalable basada en servicios, desplegable en entornos de nube privada, pública e híbrida.
• Funciones de gestión de documentos (DMS) integradas: almacén de documentos, modelo de metadatos flexible, autorización, búsqueda e integraciones de fuentes de datos.

• ProcessMaker IDP puede eliminar la mayoría de las actividades de introducción de datos en los procesos empresariales centrados en los documentos, lo que se traduce en un aumento de la producción y una reducción de los costes de gestión.
• Aumentar la satisfacción del cliente gracias a una tramitación más rápida de las solicitudes y la toma de decisiones.
• Reducción de errores humanos mediante automatización y validación de datos
• Aumentar la ventaja competitiva de las empresas (mejor servicio, negocio más escalable)
• Optimizar el capital humano de las empresas: centrarse en tareas más estratégicas y centradas en el cliente

• Documentos escaneados e imágenes que contienen texto
• Documentos nativos o digitales
• Documentos que contienen tablas con datos que deben capturarse
• Documentos que contienen códigos de barras
• Documentos que contienen zonas legibles por máquina, como los documentos de identidad
• Documentos que contienen pares nombre/valor que deben capturarse o cláusulas
• Documentos con texto en una de las 120 lenguas admitidas
• Documentos que contienen información sensible que debe enmascararse o anonimizarse.

En comparación con otras soluciones, ProcessMaker IDP ofrece:

• Rendimiento superior de OCR con una precisión del 99%.
• Más rapidez gracias a los plugins de inicio rápido preempaquetados
• Perfecta integración con las aplicaciones existentes
• El conjunto completo de herramientas de IA para una extracción de datos precisa
• Un completo conjunto de funciones DMS integradas
• Capacidades de búsqueda excepcionales

ProcessMaker IDP incluye un almacén de documentos integrado con funciones de gestión y archivo de documentos (sistema de gestión de documentos). Esto ofrece la ventaja de almacenar y archivar documentos de acuerdo con los procedimientos y la legislación. Y cuando los documentos requieren reprocesamiento debido a puntos de datos adicionales, los documentos están inmediatamente disponibles y no necesitan ser transferidos desde varias fuentes.

Para los clientes que deseen utilizar las funciones del SGD para almacenar documentos capturados en otros sistemas, tenemos amplia experiencia en la migración de documentos, incluidas las estructuras de carpetas y los metadatos correspondientes. En algunos casos, la migración puede evitarse dejando el sistema antiguo en modo de espera hasta que se alcance el periodo de retención y redirigiendo los flujos de documentos a nuestro SGD.

Dependiendo de tu situación, puedes utilizar el DMS integrado o un DMS de terceros, o puedes saltarte el DMS por completo si no necesitas guardar imágenes.

Muchos clientes tienen un DMS heredado y quieren aprovechar el DMS incorporado. PM IDP puede ayudarle con esta decisión y con cualquier migración asociada a nuestra solución DMS.

ProcessMaker IDP viene con modernas APIs que le permiten conectarse a su DMS existente u otras aplicaciones. Además, ProcessMaker IDP se conecta fácilmente con sus recursos compartidos de archivos, buzones de correo y servidor FTP.

La aplicación nativa de la nube también puede desplegarse on-prem o en una configuración híbrida.

Puede implantarse en cualquier arquitectura de nube importante, incluidas, entre otras, Microsoft Azure, AWS, Google y Oracle.

Existe una integración nativa con ProcessMaker, o puede funcionar de forma independiente.

Dependerá de la complejidad del documento, la sensibilidad o criticidad de la aplicación y la cantidad de esfuerzo manual necesario.

No hay límite inferior para documentos complejos con muchos campos y datos que extraer. El umbral para documentos más sencillos sería >100 páginas/día.

La Inteligencia Artificial (IA) se refiere a la simulación de la inteligencia humana en máquinas/programas programados para pensar como humanos e imitar sus acciones.

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es un campo de la IA en el que los ordenadores, aplicando el aprendizaje automático, analizan, comprenden y obtienen significado del lenguaje humano.

El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es un subconjunto de la IA, que se refiere al aprendizaje a partir de la experiencia, de modo que un programa informático puede aprender automáticamente de nuevos datos y adaptarse a ellos. Las técnicas de aprendizaje profundo permiten este aprendizaje automático absorbiendo enormes cantidades de datos no estructurados, como texto, imágenes o vídeo.

ProcessMaker IDP utiliza NLP, aprendizaje automático estadístico y aprendizaje profundo.

Sí, reducirá los esfuerzos manuales asociados a la gestión de datos y documentación: clasificación/almacenamiento, introducción, búsqueda, etc.

También reducirá los costes asociados a los errores humanos.

Más allá del coste, la PDI le permite digitalizar sus datos, lo que abre un abanico de nuevas oportunidades para reducir costes, generar ingresos y prestar servicios a los clientes.

ProcessMaker IDP es nativo de la nube y se puede implementar en las instalaciones o en una configuración híbrida. Se puede implementar en cualquier arquitectura de nube importante, incluyendo Microsoft Azure, AWS, Google, Oracle, etc. No hay servicios especiales en la nube, salvo algunas máquinas virtuales (especificaciones en función de la carga y la redundancia necesaria).

• Autenticación multifactor y autorización avanzada
• Cifrado de datos en tránsito y en reposo
• Pruebas de penetración periódicas con arreglo a una política de pruebas de seguridad

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es un campo de la IA en el que los ordenadores, aplicando el aprendizaje automático, analizan, comprenden y obtienen significado del lenguaje humano.

El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es un subconjunto de la IA que se refiere al aprendizaje a partir de la experiencia, de modo que un programa informático puede aprender automáticamente de nuevos datos y adaptarse a ellos. Las técnicas de aprendizaje profundo permiten este aprendizaje automático absorbiendo enormes cantidades de datos no estructurados, como texto, imágenes o vídeo.

No, sólo servidores virtuales normales. Todos los componentes están empaquetados en varios contenedores.

A través de la API del sistema o de los conectores disponibles para servidores de correo electrónico, archivos compartidos y fuentes FTP.

No: un usuario empresarial puede manejar y entrenar el sistema. Un usuario más técnico debe alterar los modelos de entidad con atributos adicionales o construir scripts de valores personalizados.