Estás leyendo la publicación: ¿Qué es Documento AI? ¿Cómo potencia el aprendizaje automático algunas de las plataformas de IA de documentos?
Los avances tecnológicos han revolucionado la forma en que las personas trabajan y hacen negocios. Por ejemplo, las personas deben desarrollar habilidades que les permitan encontrar nuevos trabajos porque se predice que la automatización podría reemplazar hasta un tercio de todos los puestos de trabajo para 2030. Considere lo siguiente para demostrar cuán crucial será la IA de documentos en el futuro: ¿Sabía que el 70 % de los documentos empresariales son texto de formato libre, como documentos escritos y correos electrónicos? Esto indica que el software utilizado para extraer información y decodificar automáticamente el texto de todos sus documentos ha sido procesado (sin intervención humana). Como resultado, la IA de documentos ha sido posible gracias al aprendizaje automático. Gracias a estas aplicaciones, las empresas ahora pueden comprender los datos basados en documentos y utilizarlos para diversos fines.
Document AI utiliza el aprendizaje automático para extraer información de documentos impresos y digitales. Los usuarios pueden aprender de documentos no estructurados gracias a la capacidad de la IA de documentos para detectar con precisión texto, caracteres e imágenes en muchos idiomas. Los usuarios de Document AI pueden emitir juicios sobre los documentos de manera rápida y efectiva utilizando los datos de los documentos. Al automatizar y verificar los datos de los procesos, la tecnología aumenta la eficiencia del proceso de análisis de documentos.
Al automatizar procesos que antes requerían intervención humana, la IA ayuda a las empresas a funcionar de manera más eficiente. Esta tecnología encuentra patrones de documentos para que los usuarios puedan localizar y extraer rápida y fácilmente la información que desean. Los sistemas de aprendizaje automático aprenden con el tiempo para aumentar su rendimiento a través del aprendizaje profundo. El objetivo final es desarrollar un sistema que, como un ser humano a medida que madura, sepa por experiencia para hacer mejores juicios.
Las empresas comerciales y las grandes organizaciones manejan miles de documentos en formatos similares todos los días. Por ejemplo, los grandes bancos obtienen muchas aplicaciones idénticas y los equipos de investigación deben analizar montañas de papeleo para el análisis estadístico. Como resultado, la automatización de la primera etapa de extracción de datos de los documentos minimiza en gran medida la necesidad de recursos humanos redundantes. Libera al personal para que se concentre en el análisis de datos y la evaluación de aplicaciones en lugar de teclearlos.
Las disciplinas exclusivas de la tecnología de IA (NLP) de Document AI son la visión artificial y el procesamiento del lenguaje natural. La PNL está descifrando información valiosa dada una serie de palabras u oraciones, mientras que la visión por computadora es la disciplina que intenta permitir que los robots comprendan imágenes. En esencia, Google Document AI utiliza tecnología de visión artificial para identificar palabras y frases en un PDF determinado, en particular, el reconocimiento óptico de caracteres. Estas palabras y frases luego se utilizan como entradas a una red de PNL para determinar la importancia de sus significados. Los métodos fundamentales aplicados en estas disciplinas se describen sucintamente aquí.
Visión por computador
Debido a las importantes brechas de precisión creadas por el aprendizaje profundo, se están abandonando los enfoques convencionales de procesamiento de imágenes para recopilar o detectar características. Las redes neuronales convolucionales se utilizan principalmente en métodos de visión por computadora (CNN).
Las CNN son variedades particulares de redes neuronales que utilizan núcleos, una técnica de procesamiento de imágenes y señales bien establecida. Los núcleos son matrices diminutas que realizan productos de puntos sobre una imagen, lo que permite la selección de características específicas. Los pesos/constantes dentro de los núcleos están preestablecidos en el procesamiento de imágenes convencional. Sin embargo, en las CNN se aprenden. Esta es la distinción principal entre los núcleos convencionales y los núcleos de las CNN. Preestablecer las constantes del kernel limita el rendimiento de actividades como la detección de texto, al tiempo que permite que las máquinas ejecuten operaciones especializadas y sencillas, como la detección de líneas y esquinas. Esto se debe a que las características de varios textos son demasiado complejas, lo que dificulta la identificación manual de las constantes de los núcleos que representarían el vínculo entre las características y el texto real.
Vale la pena mencionar que aunque la idea de CNN se desarrolló hace muchos años, no fue hasta más tarde que las técnicas de aprendizaje profundo se volvieron prácticas debido al crecimiento exponencial del hardware de procesamiento. Las técnicas modernas para las tareas de visión, incluida la clasificación, la segmentación, la detección de anomalías y la creación de contenido, se basan todas en las CNN.
El documento AI podría identificar las características de PDF utilizando CNN, incluido texto, pares clave-valor y tablas en inglés simple.
Procesamiento natural del lenguaje
El aprendizaje profundo también ha arrojado luz sobre la PNL, un área de estudio de las ciencias de la computación de larga duración, como el desarrollo reciente de la visión por computadora. La PNL es la técnica de descifrar palabras o grupos de palabras usadas juntas para implicar significados en un párrafo. Debido a que incluso el mismo término puede entenderse de manera diferente según el contexto, a veces se piensa que este trabajo es incluso más difícil que comprender imágenes.
La memoria a corto y largo plazo (LSTM), una especie de red neuronal que predice el resultado del próximo evento basándose tanto en la entrada actual como en la anterior junto con datos de series temporales, ha sido objeto de investigación en los últimos años. Sin embargo, recientemente se ha llamado la atención sobre una familia separada de redes conocidas como transformadores. Los transformadores se concentran en descubrir cómo un conjunto de eventos atrae la atención. A pesar de que su existencia sea más larga o más corta que la palabra que está examinando ahora, los vocabularios específicos dentro de una frase pueden merecer más atención que otros en esta situación. En muchas tareas, como la navegación de palabras y la comprensión semántica, los resultados de los transformadores superan significativamente a los de las redes anteriores.
Estas son algunas de las geniales plataformas de Document AI:
Google Document AI: Google Document AI automatiza el procesamiento de datos de los documentos a escala. Se creó utilizando las décadas de investigación de IA de Google y, como resultado, brinda información más allá del alcance de las palabras sobre un texto específico.
Además de ofrecer un análisis y una recuperación general de documentos, Google Document AI también admite formatos específicos, incluidos los que utilizan los formularios que las empresas manejan con frecuencia de forma masiva, como facturas, nóminas y recibos.
microsoft: A partir de 2019, Microsoft puso a disposición dos conjuntos de datos de referencia, MesaBanco y Banco de documentosque se utilizan para la detección de objetos de páginas de documentos y la detección y el reconocimiento de tablas. Banco de lectura para la prueba de detección del orden de lectura y XFUND para el desafío de comprensión de formularios multilingües, que incluye formularios en siete idiomas, hay dos nuevos conjuntos de datos de referencia que la empresa acaba de publicar.
La empresa desarrolló el marco de preformación multimodal DiseñoLM para Document AI, junto con el más reciente DiseñoLMv2 y la versión multilingüe DiseñoXLM, además de los conjuntos de datos de referencia. Estas herramientas han sido ampliamente utilizadas por productos y aplicaciones propios y de terceros en Azure AI, como Reconocedor de formularios. La familia de modelos LayoutLM/LayoutXLM se ha utilizado en varias aplicaciones de Document AI, incluida la detección de tablas, la detección de objetos de página, Lector de diseño para la detección de órdenes de lectura, comprensión de formularios/recibos/facturas y comprensión de documentos complejos, clasificación de imágenes de documentos, VQA de documentos, etc. Todas estas aplicaciones han alcanzado un rendimiento de vanguardia en estos puntos de referencia.
H2O.ai: El uso de texto, tablas, extracción de imágenes, clasificación, agrupación, etiquetado y refinamiento son procesos automatizados en H2O Document AI. La solución cubre una amplia gama de archivos y casos de uso, ayudando a las empresas a comprender, procesar y administrar sus volúmenes masivos de datos no estructurados.
La mayoría de las empresas tienen muchos documentos, algunos de los cuales, como los formularios de salud del paciente, son cruciales para las operaciones regulares de la empresa. Sin embargo, era prácticamente difícil analizar y extraer información de estos documentos en el pasado. Los otros tienen una gran cantidad de información no descubierta. Las organizaciones pueden procesar otros documentos para descubrir información oculta y documentos críticos para el negocio de manera más rápida y correcta utilizando H2O Document AI.
Xtracta: El proveedor líder de software de automatización impulsado por inteligencia artificial para el procesamiento de documentos es Xtracta. Ofrece sus servicios a empresas como Volvo, donde el uso de eDocs reduce la cantidad de tiempo necesario para ingresar facturas en un 40%.
Los servicios impulsados por Xtracta procesan más de 10 millones de páginas cada mes. Lo logra mediante el uso de un motor de inteligencia artificial que, a diferencia de las técnicas convencionales de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), no requiere plantillas manuales.
Debido a que puede autoaprender nuevos diseños de documentos sin necesidad de plantillas nuevas, este motor de IA es una máquina de “configurar y olvidar”.
Serimag: Serimag y el Barcelona Supercomputing Center (BSC) colaboran para identificar textos mediante redes neuronales. Serimag se destaca por su capacidad única para combinar texto y elementos visuales en un documento. Además, sin el requisito de módulos de acoplamiento paramétrico.
Serimag creó un sistema automático de categorización y extracción para estandarizar criterios y automatizar el procesamiento de la documentación de respaldo del cliente. Esto condujo a menos errores y sistemas de control de documentos más confiables. Además, se han recortado horas del ciclo de aprobación de la empresa.
ABBYY Flexi Capture: la plataforma FlexiCapture establece el estándar al utilizar el aprendizaje automático para clasificar, extraer, validar y dirigir automáticamente datos críticos para el negocio de las comunicaciones entrantes de los clientes y los procesos operativos, incluidas facturas, documentos de respaldo, formularios de impuestos, documentos de incorporación y correspondencia, reclamos, o pedidos.
Al utilizar redes neuronales convolucionales de aprendizaje profundo (CNN) y clasificación de texto basada en análisis de texto estadístico y semántico, la tecnología de clasificación puede identificar todos los tipos de documentos entrantes, incluidas las imágenes, y categorizarlos según su apariencia o patrón. Además, ayuda a clasificar los documentos en distintos tipos (como extractos bancarios, formularios de impuestos, contratos, facturas, etc.) y variantes (como facturas de varios proveedores) para organizarlos automáticamente.
párrafo: Tanto para la categorización de imágenes como de texto, Parascript ofrece soluciones de visión artificial. Empresas, incluidas JP Morgan Chase, Lockheed Martin y Siemens, utilizan los servicios de esta empresa estadounidense. Para ello, utilizan técnicas de inteligencia artificial de última generación.
Utilizan el trazado de curvas apoyado topológicamente por redes neuronales para el reconocimiento de caracteres. Para tareas como el reconocimiento óptico de caracteres y la identificación de escritura a mano, Parascript aprovecha la visión por computadora.
Microparpadeo: Una empresa de investigación y desarrollo llamada Microblink crea una tecnología de visión artificial diseñada para el procesamiento en tiempo real en dispositivos móviles. Utilizando redes neuronales de vanguardia y algoritmos de aprendizaje profundo, el reconocimiento de texto más preciso se ofrece localmente en un dispositivo móvil.
Microblink proporciona procesamiento de imágenes en tiempo real. Opera localmente en el dispositivo sin conexión a Internet y admite recibos de pago electrónicos y en papel en varios estándares y naciones.
UiPath: Cuando una colección masiva de documentos estructurados, no estructurados o semiestructurados debe manejarse de manera inteligente, UiPath Document Understanding brinda una solución.
El OCR tradicional aborda el problema, pero se limita a documentos estructurados, como facturas y otros documentos comerciales, y carece de capacidades de aprendizaje automático o inteligencia artificial. Aunque es muy volátil y requiere una configuración basada en el documento que se está procesando, Document Understanding resuelve todos los problemas simultáneamente. Además, Document Understanding ofrece capacidades de ML e IA, lo que lo convierte en un competidor muy confiable para producir resultados de alta calidad.
Automatización en cualquier lugar: IQ Bot de Automation Anywhere integra RPA con tecnologías de inteligencia artificial, incluida la visión por computadora, el procesamiento de lenguaje natural (NLP), la lógica difusa y el aprendizaje automático (ML) para categorizar, extraer y validar automáticamente datos de documentos comerciales y correos electrónicos.
Texto abierto: plataforma de captura empresarial OpenText Intelligent Capture, anteriormente OpenText Captiva, ofrece capacidades omnicanal para recopilar todo, desde papel escaneado hasta chatbots. Puede automatizar procedimientos para documentos rutinarios como cuentas financieras por pagar y cuentas por cobrar y documentos complejos como contratos o solicitudes de socios que requieren acciones específicas basadas en su contenido. No solo ayuda con la organización del contenido en la entrada, sino también con la automatización de procesos en toda la empresa.
PDFTron: Con funciones como la comprensión de documentos, la extracción de datos y la redacción, el SDK de PDFTron mejora las aplicaciones de software al permitir la lectura, la anotación, el procesamiento y la conversión dinámicos de documentos. El SDK contiene un SDK de video y diseños compatibles con PDF, Word y CAD.
Permite a los usuarios abrir archivos PDF en cualquier programa o navegador web y verlos, editarlos, anotarlos o firmarlos. También puede examinar, obtener una vista previa, ensamblar, editar, redactar y colaborar en documentos de Word y generar archivos PDF de forma dinámica a partir de plantillas de Word.
Improvisar: Adlib Software es una plataforma de automatización e inteligencia de contenido creada para ayudar a las empresas de banca, seguros, manufactura, energía y ciencias de la vida a digitalizar, organizar, deduplicar y optimizar su contenido no estructurado, incluidos los correos electrónicos de la empresa y los SOP de los departamentos internos. , documentación generada por empleados y socios, y más.
Adlib convierte texto no estructurado en archivos PDF de alta fidelidad con capacidad de búsqueda mediante el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (NLP). La plataforma se conecta con el software corporativo, incluidos Salesforce, Google Drive, FileNet, Nintex, Dassault ENOVIA, Box, SharePoint y otras soluciones de ECM. Los clientes pueden emplear sus capacidades de Representación avanzada, como encabezado/pie de página personalizado, hipervínculos y construcción dinámica de tablas de contenido, así como también automatizar la producción manual de PDF utilizando procesos basados en reglas.
XtractEdge: La plataforma XtractEdge de la compañía EdgeVerve de Infosys estructura los datos complejos de múltiples documentos del mundo y los hace consumibles para que se pueda desbloquear el valor comercial latente. Esta plataforma utiliza capacidades de inteligencia artificial que utilizan un conjunto de diferentes técnicas basadas en aprendizaje automático y aprendizaje profundo, gestión de datos y canalizaciones de análisis.
Rossum: Una puerta de enlace de documentos en la nube basada en inteligencia artificial llamada Rossum permite la comunicación corporativa automatizada. Rossum aborda los cuatro elementos críticos en los procesos basados en documentos: comprensión automatizada, comunicación bidireccional para manejar excepciones y actuar sobre los datos a través de integraciones complejas, aborda simultáneamente los cuatro problemas.
Todo se resuelve en un solo lugar, incluidos TI, capacitación de usuarios, seguridad y cumplimiento. La plataforma en la nube de Rossum maneja el ciclo de vida completo del documento, desde la recepción hasta la publicación en los sistemas de TI internos.
Hipercienciae: La escritura cursiva manuscrita y el texto impreso por máquina se pueden extraer y transcribir utilizando el enfoque único de aprendizaje automático de Hyperscience. Para ayudar a las empresas a reducir gastos, optimizar procesos y crear nuevos negocios y perspectivas de ingresos, el proveedor promociona hasta un 95 % de automatización y más del 99,5 % de precisión. El vendedor afirma además que Hyperscience cuenta con el respaldo de inversores eminentes y colabora con algunas de las empresas más grandes del mundo, incluidas TD Ameritrade y QBE.
ExB: Cognitive Workbench de ExB desarrolla y entrena módulos que pueden ser utilizados para comprender y procesar cualquier documento de cualquier área o sector en cualquier idioma, utilizando algoritmos de aprendizaje profundo y visión artificial. Cognitive Workbench es un motor de procesamiento de lenguaje natural que se puede usar para automatizar los procedimientos de gestión de entrada y extracción de datos, ya que tiene acceso a bases de datos de capacitación y un enfoque de IA multimodal. La automatización robótica de procesos es utilizada por empresas de todo el mundo para automatizar operaciones internas. Sin embargo, estos sistemas dependen de los datos. El 85 % de las empresas aún procesan documentos a mano e ingresan los datos extraídos manualmente en plataformas de automatización de procesos, lo que provoca cuellos de botella y reduce significativamente el valor comercial de dichas plataformas de automatización.
Grooper: Las organizaciones pueden extraer información valiosa de documentos en papel/digitales y otros datos no estructurados con Bisok’s Grooper, una herramienta inteligente de procesamiento de documentos e integración de datos digitales. Grooper integra procesamiento de lenguaje natural, procesamiento de imágenes, tecnología de captura, aprendizaje automático y reconocimiento óptico de caracteres patentado.
Kanverso: En todas las operaciones corporativas, las empresas manejan una gran cantidad de documentos, tanto electrónicos como en papel. El 80 por ciento de los documentos todavía pasan por el procesamiento humano en promedio cuando llegan a las operaciones de la empresa. El objetivo de Kanverse es ofrecer a los usuarios un procesamiento de facturas sin intervención. Para minimizar el tiempo del ciclo, aumentar la eficiencia, eliminar los errores de procesamiento de facturas, cumplir con los requisitos de cumplimiento internacional y ahorrar dinero, ingiera, extraiga, valide y publique datos automáticamente.
Acódis: Desde su inicio en 2016, Acodis ha brindado extracción de datos de documentos. Cada proceso comercial contiene documentos, que la plataforma de procesamiento inteligente de documentos de Acodis puede identificar, extraer y automatizar para facilitar y acelerar la entrada de datos.
Ya sea que se requiera un extractor de datos PDF confiable o un software de entrada de datos automatizado, la herramienta de automatización de documentos busca satisfacer todos los requisitos de datos. El método de extracción de datos de IA está impulsado por el aprendizaje automático y mejora continuamente a medida que se le proporcionan más datos. El programa puede ser entrenado por Acodis, por lo que los usuarios no están obligados a ello.
IA de botminds: Con una plataforma de IA que puede manejar datos complejos no estructurados, Botminds AI está intentando resolver este problema. Botminds AI es una plataforma integrada verticalmente, sin código y que prioriza la IA con automatización de extremo a extremo para los sistemas ascendentes y descendentes.
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