Soluciones basadas en plantillas de IA: el futuro de la extracción de datos

La extracción de datos es una parte crucial de cualquier negocio que maneje grandes volúmenes de información e implica capturar datos de diversas fuentes, como facturas, recibos, contratos y otros documentos. La extracción manual de datos puede ser tediosa y propensa a errores, mientras que otras técnicas automatizadas de extracción de datos, como la extracción lógica y la extracción basada en aprendizaje automático, tienen sus fallas. (pista: ¡datos inexactos!)

Ahí es donde entra en juego la extracción de datos impulsada por IA con extracción basada en plantillas reutilizables. Revoluciona la forma en que las organizaciones procesan documentos no estructurados. En esta publicación de blog, analizaremos por qué las reglas de extracción de datos basadas en plantillas y por qué es una mejor opción frente a las técnicas de extracción de datos manuales y automatizadas.

¿Qué es la extracción de datos basada en plantillas de IA?

La extracción de datos basada en plantillas de IA es una técnica que implica el uso de plantillas reutilizables para extraer campos de datos específicos y pares clave-valor de un documento. La plantilla se crea en función de la estructura y el formato del documento, e incluye campos para los datos que deben extraerse. Una vez que se crea la plantilla, se puede reutilizar para futuros documentos con una estructura y formato similares.

El enfoque basado en plantillas de IA permite a las organizaciones automatizar el procesamiento de documentos a medida que los datos capturados se convierten en parte de las canalizaciones de datos que alimentan los datos en su almacén de datos. Esto significa que los datos pueden ser fácilmente accedidos y utilizados por informes y análisis soluciones, lo que facilita que su organización tome decisiones informadas basadas en datos y, en última instancia, aumente el resultado final.

¿Por qué es mejor la extracción de datos basada en plantillas de IA?

Existen tres alternativas principales a la extracción de datos basada en plantillas de IA: extracción manual de datos, extracción lógica y extracción basada en ML. Echemos un vistazo más de cerca a cada una de las alternativas para ver cómo compiten con el enfoque basado en plantillas.

Extracción manual de datos

La extracción manual de datos implica leer e interpretar manualmente documentos no estructurados para extraer datos. Este enfoque es lento, ineficiente y propenso a errores humanos y subjetividad, lo que puede generar imprecisiones en los datos extraídos.

Además, la extracción manual de datos no es escalable. Requiere recursos humanos para extraer manualmente los datos de cada documento, lo que lo hace costoso y lento (¡e incluso poco práctico!) para las empresas que administran grandes volúmenes de datos.

Extracción lógica

La extracción lógica es una técnica que utiliza reglas lógicas para extraer datos de documentos no estructurados. Se basa en la definición de reglas o patrones manuales que identifican elementos de datos dentro de un documento. Sin embargo, este enfoque no está exento de limitaciones.

Para empezar, definir las reglas requiere un alto nivel de experiencia y esfuerzo manual, lo que puede llevar mucho tiempo y ser costoso. Además, la extracción lógica no es escalable, ya que las reglas deben crearse manualmente para cada tipo de documento.

Este enfoque también es susceptible de errores e imprecisiones, ya que depende de la precisión de las reglas creadas. Además, no puede manejar documentos complejos con múltiples estructuras, lo que limita su aplicabilidad.

Extracción basada en ML

La técnica de extracción basada en aprendizaje automático (ML) implica entrenar un modelo de aprendizaje automático para reconocer patrones en documentos no estructurados, lo que le permite extraer datos relevantes automáticamente. Puede ser eficaz en algunos casos, pero también tiene sus inconvenientes.

Para empezar, requiere grandes volúmenes de datos para entrenar los algoritmos. Los modelos ML pueden ser computacionalmente intensivos, lo que requiere una potencia de procesamiento significativa y tiempo para entrenar y ejecutar.

Además, es posible que este enfoque no brinde resultados precisos de manera constante debido a varios factores, como datos de entrenamiento insuficientes, sobreajuste, imprecisiones en el modelo y variaciones en los datos.

La interpretabilidad de los resultados también puede ser problemática, ya que no siempre es evidente cómo el modelo ML llegó a sus decisiones.

Extracción de datos basada en plantillas de IA

La extracción de datos basada en plantillas de IA ofrece varias ventajas sobre otras técnicas de extracción de datos que hemos visto anteriormente. En primer lugar, es muy preciso, ya que elimina el riesgo de error humano. No hay posibilidad de errores tipográficos, ortográficos y otros errores que puedan afectar la precisión de los datos. Además, también elimina los riesgos inherentes que vienen con el entrenamiento modelo.

Con la extracción de datos basada en plantillas de IA, los datos se extraen exactamente como aparecen en el documento, lo que garantiza su precisión.

Dado que la plantilla está diseñada para extraer campos de datos específicos de un documento, el proceso de extracción es coherente en todos los documentos con una estructura y un formato similares. Esto garantiza que los datos extraídos sean consistentes, lo cual es crucial para las empresas que dependen de los datos para la toma de decisiones.

La extracción de datos basada en plantillas AI también es muy eficiente. Con una plantilla reutilizable, puede extraer datos de varios documentos en segundos, ahorrándole tiempo y recursos. Las plantillas se pueden adaptar a diferentes tipos y formatos de documentos para permitir la extracción de datos sin problemas de varios documentos no estructurados, como facturas, recibos, contratos y más.

Casos de uso de extracción de datos basados ​​en plantillas de IA

La extracción de datos basada en plantillas de IA se puede utilizar en varios sectores, incluidos el financiero, el sanitario y el legal. Veamos algunos ejemplos de la vida real:

• Finanzas: Las organizaciones financieras utilizan la extracción de datos basada en plantillas de IA para extraer información de facturas , extractos bancarios, solicitudes de préstamo y otros documentos financieros importantes. Por ejemplo, un banco puede crear plantillas para extraer el nombre del cliente, el número de cuenta, el ID de la transacción, la fecha y otra información relevante de los documentos. Esto puede ayudar al banco a optimizar sus procesos, reducir errores y mejorar su servicio al cliente.
• Cuidado de la salud: Los proveedores de atención médica pueden usar la extracción de datos basada en plantillas de IA para extraer información del paciente de registros médicos, reclamos de seguros y otros documentos de atención médica. Por ejemplo, un hospital puede usar una plantilla para capturar el nombre del paciente, la edad, el historial médico, el diagnóstico e información relevante adicional de un registro médico. Esto puede ayudar al hospital a mejorar la atención al paciente, reducir los errores y optimizar las operaciones.
• Legal: Un bufete de abogados puede utilizar la extracción de datos basada en plantillas de IA para extraer información de contratos, acuerdos y otros documentos legales. Por ejemplo, un bufete de abogados puede usar una plantilla para extraer el nombre del cliente, la fecha del acuerdo, los términos y condiciones y otra información relevante de un contrato. Esto puede ayudar al bufete de abogados a reducir errores, ahorrar tiempo y mejorar sus servicios legales.

Una palabra final

Las soluciones impulsadas por IA con extracción basada en plantillas reutilizables son un cambio de juego para las organizaciones que manejan grandes volúmenes de datos. Ofrece varias ventajas sobre las técnicas de extracción de datos manuales y automatizadas, incluidas la precisión, la coherencia, la velocidad y la flexibilidad.

Este enfoque puede ayudar a las empresas a optimizar el procesamiento de documentos, reducir los errores y mejorar sus servicios. Si está buscando una forma confiable y eficiente de extraer datos de sus documentos, la extracción de datos basada en plantillas de IA es el camino a seguir.

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