Cómo utilizar la IA para extraer datos de un PDF: beneficios y casos de uso

El entusiasmo en torno a la IA y su enorme potencial ha impulsado a las organizaciones a repensar sus enfoques en todos los niveles de la empresa. Un caso de uso popular es la IA para extraer datos de archivos PDF. PDF, abreviatura de formato de documento portátil, es un formato omnipresente que se utiliza para informes, facturas, estados de cuenta y muchos otros tipos de documentos.

De hecho, todas las empresas trabajan con archivos PDF con regularidad y se estima que un 82 % de ellas utilizan PDF como su principal formato de almacenamiento y uso compartido de documentos. billones de nuevos archivos PDF Se crean cada año más archivos PDF. A pesar de su uso generalizado en el almacenamiento y uso compartido de documentos, los archivos PDF plantean ciertos desafíos en lo que respecta a la extracción de datos. Sin embargo, las soluciones impulsadas por IA están preparadas para abordar estos desafíos, ya que la IA hace que la extracción de datos de documentos PDF sea más precisa y fluida que nunca.

Este blog analiza los beneficios de usar IA para extraer datos de PDF, cómo funciona y las herramientas y casos de uso más populares.

Adiós a lo viejo: cuatro desafíos de la extracción de datos convencional para archivos PDF

La mayoría de las empresas utilizan diferentes combinaciones de métodos manuales y convencionales. la extracción de datos enfoques para gestionar sus archivos PDF. Sin embargo, estos enfoques plantean ciertos desafíos que se pueden superar con Extracción de datos impulsada por IAVeamos brevemente qué son:

1. Un gran porcentaje de los datos empresariales se desperdicia: El 68% de los datos creados por las empresas no se utilizan en absoluto, y una parte considerable de estos datos sin explotar están bloqueados en archivos PDF, posiblemente debido a las dificultades que supone extraer datos de dichos archivos con precisión.
2. La extracción de datos convencional es propensa a errores y lenta: La tasa de error asociada con la extracción manual de datos puede llegar a ser de entre el 5 y el 10 %. Aparte de la precisión, el enfoque manual no es una opción práctica considerando el gran volumen de archivos PDF con los que trabaja una empresa promedio de manera habitual. De manera similar, para los archivos PDF semiestructurados y no estructurados, incluso las mejores herramientas de extracción convencionales tienen una tasa de error del 1 %. Esto puede no parecer mucho, pero en un archivo PDF de 10,000 1 palabras, la tasa de error del 100 % significa hasta XNUMX errores.
3. Las herramientas de extracción de datos convencionales tienen dificultades con los archivos PDF semiestructurados y no estructurados: Las herramientas de extracción de datos tienen dificultades con los archivos PDF semiestructurados y no estructurados debido a diseños incoherentes, diseños complejos y el desafío de interpretar el contexto sin patrones claros. Los problemas de codificación en los archivos PDF y las limitaciones de la tecnología actual para los documentos escaneados pueden complicar aún más la extracción, especialmente si el texto está fragmentado, mal etiquetado o escrito a mano.
4. Extraer tablas de archivos PDF es aún más complicado: Hasta ahora, hemos analizado la precisión de extracción de archivos PDF que contienen solo datos de texto. Cuando se incluyen tablas, la extracción precisa de datos se vuelve más difícil, ya que la tasa de precisión estimada cae al 80-90 %. Esto se debe a sus diseños complejos y variados, ya que los archivos PDF almacenan datos como elementos visuales en lugar de formatos estructurados, por lo que las tablas pueden aparecer como imágenes, lo que dificulta que las herramientas de extracción identifiquen filas, columnas y relaciones entre celdas.

Cómo extraer datos de un PDF con IA: 5 pasos básicos

Extracción de datos de IA se refiere al uso de IA para extraer automáticamente datos relevantes de datos no estructurados almacenados en formatos como PDF. Por lo general, utiliza modelos de lenguaje grandes (LLM), como GPT-4o y Claude 3.5, y tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y generación aumentada de recuperación (RAG) para automatizar el proceso de extracción de datos.

Si bien el proceso exacto puede variar según la solución específica y el caso de uso, Herramientas de extracción de datos impulsadas por IA Normalmente siga estos pasos básicos:

Reconocimiento de texto con OCR mejorado por IA

OCR, abreviatura de reconocimiento óptico de caracteres, es una tecnología que se utiliza para reconocer y extraer texto de imágenes y documentos escaneados. En otras palabras, el OCR convierte sus archivos PDF en datos editables y que se pueden buscar. La IA mejora el OCR enriquecimiento de datos, mejorando la precisión, reconociendo múltiples idiomas y comprendiendo la estructura del documento más allá del reconocimiento de texto básico.

Preprocesamiento de datos

Una vez recopilados los datos sin procesar, el preprocesamiento requiere limpiarlos y organizarlos eliminando el ruido y los datos irrelevantes y estandarizando los formatos para garantizar la coherencia entre los diferentes tipos de datos. Preprocesamiento de datos es un paso crucial para ayudar a transformar los datos sin procesar en un formato más adecuado para los algoritmos de IA y ML.

Extracción de datos mediante PNL e IDP

El paso de extracción de datos implica el uso de tecnologías de IA como NLP e IDP para la identificación, clasificación y extracción de datos de archivos PDF. NLP, abreviatura de procesamiento del lenguaje natural, ayuda a la IA a comprender el contexto y el significado de los datos extraídos. De manera similar, procesamiento inteligente de documentos (IDP) Aprovecha la IA para extraer datos con precisión y al mismo tiempo mantener intactas las relaciones y la estructura lógica del documento.

Validación de datos

Una vez extraídos los datos, es necesario validarlos para garantizar su precisión e integridad. Esto se puede hacer mediante calidad de los datos controles y reglas predefinidas para confirmar que la salida esté libre de errores o inconsistencias.

Integración de Datos

Después de la validación, el resultado se integra en los sistemas relevantes, como los canales de análisis o inteligencia empresarial (BI) o los objetivos. bases de datos, para que los datos puedan convertirse en información para la toma de decisiones.

Más información: Cómo Garnet Enterprises automatiza la extracción de datos PDF para ahorrar tiempo y costos.

La IA como herramienta de defensa: 6 ventajas de la extracción de datos de archivos PDF con IA

El uso de IA para extraer datos de PDF ofrece varias ventajas en términos de eficiencia, precisión y reducción de costos. Veamos las principales ventajas del uso de IA para la extracción de datos:

Precisión mejorada

Si bien la tasa de precisión para Extracción de datos en PDF varía entre las soluciones, un rango aceptado es del 90 al 95 %. Sin embargo, la extracción de datos impulsada por IA puede ofrecer una tasa de precisión promedio de hasta el 99 %. Como comentamos anteriormente, incluso un ligero aumento en la precisión puede generar ahorros sustanciales de costos y recursos, al mismo tiempo que mejora la calidad y confiabilidad generales de los datos. Por ejemplo, AsteraSolución de extracción de datos impulsada por IA Puede reducir los errores en la extracción de datos en un 97%.

Eficiencia incrementada

En comparación con el procesamiento manual y las soluciones de extracción de datos convencionales, el uso de IA para extraer datos de documentos PDF puede automatizar muchas de las tareas repetitivas para un procesamiento más rápido. SHRM informa que 80% de usuarios Quienes han adoptado la IA están viendo aumentos en la eficiencia. Más específicamente, soluciones como Astera Ofrece una extracción de datos hasta un 90 % más rápida de archivos PDF y una velocidad 8 veces mayor. Procesamiento de documentos en general.

Ahorro de costos y tiempo

La mayor precisión y eficiencia, junto con la automatización de gran parte del trabajo que implica la extracción de datos de archivos PDF por parte de la IA, genera un ahorro sustancial de costos y tiempo. PwC informa que incluso la extracción de datos basada en IA más básica puede ahorrarles dinero a las organizaciones. 30-40% del tiempo Normalmente se dedica a la extracción de datos. El tiempo ahorrado también se traduce en ahorro de costes y optimización de recursos para la organización.

Mejor cumplimiento

Cuando se trata de extraer datos de archivos PDFLos casos de uso que involucran registros médicos y documentos financieros también están sujetos a regulaciones estrictas como GDPR e HIPAA. La extracción de datos impulsada por IA de archivos PDF mejora integridad de los datos, lo que a su vez mejora el cumplimiento de la normativa pertinente.

Escalabilidad

La cantidad de trabajo que implican las técnicas de extracción de datos convencionales plantea un desafío para las organizaciones que buscan crecer. Sin embargo, la capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de archivos PDF en un lapso de tiempo considerablemente corto resuelve este problema. Como resultado, la IA permite a las organizaciones en crecimiento aumentar drásticamente sus capacidades de extracción de datos si es necesario.

Flexibilidad

La capacidad de la IA para aprender por sí sola es un beneficio subestimado de aprovecharla para la extracción de datos de archivos PDF. En el caso de las organizaciones que trabajan con archivos PDF que contienen distintos tipos de documentos y diseños y formatos variados, la IA puede adaptarse a los cambios para mejorar la eficiencia y la precisión.

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4 casos de uso populares de IA para extraer datos de archivos PDF

La IA está encontrando aplicaciones en casi todas las funciones, gracias a la diferentes tipos de documentos PDF Puede procesar. Para abreviar, veamos algunos de los casos de uso más populares en los que la extracción de datos impulsada por IA encaja como anillo al dedo:

Procesamiento de reclamaciones de seguros

Las compañías de seguros procesan cientos de miles de formularios de reclamación a diario. Estos formularios son completados por los clientes y normalmente están en formato PDF. Cada formulario de reclamación contiene información crucial, como el tipo y número de póliza, los datos del cliente, la dirección, el importe de la reclamación y mucho más. Como se puede imaginar, transcribir manualmente esta información será un proceso propenso a errores y que llevará mucho tiempo, especialmente teniendo en cuenta el gran volumen de reclamaciones en formato PDF que se procesan a diario.

Al aprovechar la IA para extraer automáticamente los datos relevantes, las compañías de seguros Puede procesar reclamaciones rápidamente para mejorar la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.

Más información: Cómo Aclaimant redujo el tiempo dedicado al procesamiento de reclamaciones en un 50 %.

Extracción de datos de facturas

Dependiendo del tamaño de la empresa, las organizaciones deben gestionar entre varios cientos y miles de facturas cada mes. Un gran desafío con el procesamiento de facturas es que la tarea de una persona Entrega en dos semanas puede ser de otro entrega en 14 días.

En otras palabras, las variaciones más pequeñas pueden generar grandes discrepancias, por lo que la extracción de datos impulsada por IA está hecha a medida para el procesamiento de facturas. Al analizar y comprender el contexto y el significado de los datos, puede procesar facturas con precisión.

Más información: Cómo un departamento del gobierno de EE. UU. redujo el tiempo de procesamiento de facturas en formato PDF de horas a segundos.

Procesamiento de órdenes de compra

Al igual que las facturas, las órdenes de compra (OC) son un documento crucial para muchas pymes y grandes empresas. Mucho depende de la rapidez procesamiento de órdenes de compra, Por eso es un candidato ideal para la extracción de datos con IA. Las organizaciones suelen recibir órdenes de compra a través de correos electrónicos en formato PDF. Al igual que las facturas, las órdenes de compra contienen mucha información crucial y pertinente en los detalles de la transacción, como descripciones de los artículos, fechas de entrega, cantidades, precios acordados y condiciones de pago.

Gracias a la extracción de datos de IA, todos estos detalles se extraen con precisión y rapidez, lo que permite tiempos de respuesta rápidos, aumenta la eficiencia operativa y mejora la satisfacción del cliente.

Más información: Cómo Ciena Corporation extrae datos de órdenes de compra 15 veces más rápido.

Extracción de PDF de contratos

El desafío de extraer datos de archivos PDF no radica únicamente en los distintos formatos. Por ejemplo, las empresas y firmas también tienen que procesar contratos que contienen cientos de páginas y miles de palabras. Además, para empeorar las cosas, la mayoría de las veces, estos contratos no se pueden editar ni buscar. Revisar uno solo de estos contratos para encontrar la información pertinente puede llevar horas.

Con la extracción de datos impulsada por IA, las organizaciones pueden convertir sus contratos en archivos PDF en datos que se pueden buscar para encontrar la información exacta que necesitan. Esto, por supuesto, genera un ahorro considerable de tiempo y costos, al tiempo que aumenta la eficiencia operativa.

Más información: Cómo una empresa manufacturera procesó 40,000 contratos en formato PDF en menos de 4 días.

Extraiga datos de archivos PDF en segundos con Astera

Para resumir lo que hemos dicho hasta ahora, los archivos PDF son cruciales en todos los aspectos de las empresas y seguirán siéndolo en el futuro previsible. Las organizaciones que puedan extraer datos de archivos PDF de forma precisa, rápida y completa obtendrán una ventaja competitiva. La IA está haciendo que esto sea una realidad al permitir la extracción automatizada de datos que es mucho más precisa y eficiente que las herramientas de extracción convencionales.

At AsteraCreemos en el potencial de la IA para hacer el trabajo mucho más rápido y con mayor precisión. AsteraCon la solución de procesamiento de documentos impulsada por IA, las organizaciones pueden hacer más en menos. conversión de datos sin procesar encerraron sus miles de archivos PDF en información procesable en cuestión de segundos.

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