El automatizado, Sin código Pila de datos
Aprende cómo Astera Data Stack puede simplificar y agilizar la gestión de datos de su empresa.
6 casos de uso de aplicaciones de IA generativa para la extracción de documentos
Cada dispositivo, transacción e interacción en nuestro mundo digital genera un flujo interminable de datos. por 2025Se espera que la cantidad de datos globales alcance la asombrosa cifra de 180 zettabytes. Entonces, ¿cómo extraemos y damos sentido a estos datos en aumento??
Ahí es exactamente donde la IA generativa demuestra su valor. Este blog explica las aplicaciones de la IA generativa para la extracción de documentos y cómo esta tecnología ayuda a eliminar el ruido y centrarse exactamente en lo que necesita.
¿De qué se trata todo ese revuelo en torno a la Generación AI?
La IA generativa (Gen AI) es una forma de inteligencia artificial que crea contenido nuevo, como texto, imágenes, música y videos. En lugar de depender de reglas predefinidas, Gen AI aprende patrones de grandes conjuntos de datos y los utiliza para producir resultados únicos. Esta capacidad de generar contenido nuevo la hace más versátil que la IA tradicional.
Utiliza tecnologías avanzadas como redes neuronales, aprendizaje automático y modelos de lenguaje grandes (LLM), con modelos populares como ChatGPT, BARD y DALL-E a la cabeza.
Gen AI se destaca por resumir información, responder preguntas y generar contenido personalizado. También mejora la detección de fraudes y el análisis de datos al reconocer patrones. Gen AI está transformando la forma en que interactuamos con las máquinas, haciendo que las tareas cotidianas sean más rápidas y eficientes.
Su capacidad de aportar creatividad humana a diversos campos es lo que hace que todo el mundo siga hablando de su potencial.
¿Por qué Gen AI es un avance con respecto a la IA tradicional?
Echemos un vistazo a en qué se diferencia la IA generativa de la IA tradicional y por qué este nuevo enfoque está ganando tanta fuerza en el procesamiento y la extracción de documentos.
| Feature | IA tradicional | Los proyectos piloto de IA generativa |
| Procesamiento de datos | Datos principalmente estructurados (por ejemplo, bases de datos, hojas de cálculo) | Puede manejar datos estructurados y no estructurados (por ejemplo, texto, imágenes, audio) |
| Enfoque de aprendizaje | Aprendizaje supervisado o no supervisado | Aprendizaje no supervisado o semisupervisado, a menudo utilizando técnicas como el aprendizaje de refuerzo. |
| Formato de salida | Salidas estructuradas (por ejemplo, números, categorías) | Puede generar texto, imágenes o códigos legibles para humanos. |
| Extracción de documentos/datos | Limitado a campos y formatos predefinidos | Puede extraer información de documentos complejos, incluido el contexto y las relaciones matizadas. |
| Eficiencia | Eficiente para tareas bien definidas, pero puede tener dificultades con datos complejos o ambiguos. | Puede ser más eficiente para tareas complejas, especialmente cuando se trata de grandes volúmenes de datos no estructurados. |
| Exactitud | Depende de la calidad y cantidad de datos de entrenamiento. | Puede lograr una mayor precisión, especialmente cuando se entrena con grandes conjuntos de datos. |
Generación IA + Procesamiento inteligente de documentos = El equipo de ensueño
Gen AI está revolucionando el procesamiento de documentos a través de capacidades avanzadas en clasificación, la extracción de datos, interpretación y análisisPuede interpretar información de varios documentos, incluidos datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Gen AI también puede extraer datos de documentos mal impresos o con poca claridad, y al mismo tiempo filtrar los duplicados. Cuando se integra en Soluciones de procesamiento inteligente de documentos (IDP) Puede comprender, interpretar y generar contenido que imita de cerca la inteligencia humana.
¿Cómo funciona la IA generativa en la extracción de datos?
Comienza por Limpiando el texto Utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN), como tokenización y etiquetado de partes del discurso. Luego, utiliza transformadores, los cerebros detrás de modelos populares como GPT y BERT, para aplicar un mecanismo de "atención" para comprender las relaciones entre palabras y oraciones.
Por ejemplo, en el procesamiento de facturas, los transformadores pueden señalar fechas de pago y al mismo tiempo rastrear montos y nombres de proveedores.
Los modelos de IA generativa, entrenados con grandes cantidades de texto y código, pueden identificar patrones y correlaciones con los que los métodos tradicionales tienen dificultades. Mejoran la generación de contenido de alta calidad al ajustar sus configuraciones.
Para utilizar la IA generativa, se le da una indicación o un punto de partida. Luego, se puede mantener una conversación con ella para explorar diferentes opciones y refinar los resultados. El resultado está en lenguaje natural, lo que facilita que todos lo comprendan y encuentren las respuestas que buscan.
He aquí un ejemplo:
Entrada: Consulta de usuario
Así es como se ve la consulta de datos en lenguaje natural en Astera.
Salida: Respuesta en lenguaje natural
Así es como se reciben respuestas que imitan a las humanas en respuesta a consultas con Astera.
6 aplicaciones de inteligencia artificial generativa en el mundo real para la extracción de documentos
La IA generativa está causando un gran revuelo en diferentes industrias, ayudando a los equipos a abordar sus extracción de datos de documentos Desafíos. Veamos algunos de los casos de uso de Gen AI en la extracción de datos en varias industrias.
Finanzas
En el exigente mundo de las finanzas, la precisión es clave, pero los datos no estructurados pueden complicar el proceso de extracción de datos. Afortunadamente, la IA salva el día al automatizar el procesamiento de facturas, recibos e informes financieros, ¡lo que permite sacarle provecho a todo!
La inteligencia artificial generativa extrae información vital de facturas, solicitudes de préstamos y formularios W-2. Extrae automáticamente detalles cruciales como montos de pago y fechas de vencimiento. El resultado son flujos de trabajo optimizados y menor tiempo de procesamiento.
Esto significa menos errores manuales y más tiempo para que los analistas financieros se concentren en la estrategia.
Legal
En el sector legal, la IA generativa agiliza la extracción de datos de contratos y documentos legales. Encuentra rápidamente información relevante, lo que facilita la gestión de documentos. Los abogados pueden cambiar su enfoque de la búsqueda de detalles a la obtención de casos, convirtiendo el “lenguaje legal” en “facilidad legal”.
Minorista
Los minoristas a menudo se enfrentan a una avalancha de datos no estructurados provenientes de reseñas de clientes e historiales de compra. La IA generativa ayuda a darle sentido a todo esto. Revela tendencias en las preferencias de los clientes e identifica los productos con mejor rendimiento.
Con estos conocimientos, los minoristas pueden gestionar mejor el inventario y crear estrategias de marketing específicas que hagan que los clientes regresen.
Seguros
La IA generativa automatiza la extracción de montos de reclamos y detalles de pólizas, convirtiendo lo que solía ser un proceso lento en una operación fluida.
Con la IA a cargo de la tarea pesada, las aseguradoras pueden mejorar los tiempos de servicio y mantener contentos a los clientes. Un estudio descubrió que el procesamiento automatizado de reclamos puede reducir los tiempos de respuesta en un 100%. Whopping 70%Y seamos honestos: a nadie le gusta esperar reclamaciones.
Aclaimant reduce el tiempo de ingreso de datos en un 50% con Astera
¿Tiene problemas con la extracción manual de datos de archivos PDF? Descubra cómo Aclaimant automatizó el proceso y ahorró mucho dinero con Astera.
¡Lea el estudio de caso completo aquí!
Educación
La IA generativa puede analizar las encuestas y evaluaciones de los estudiantes para extraer información sobre su desempeño y participación. Con esta información en la mano, los educadores pueden ajustar sus estrategias de enseñanza y asegurarse de que cada estudiante reciba la atención que necesita.
Área de Salud
La IA generativa utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para analizar datos no estructurados en registros médicos electrónicos (EHR, por sus siglas en inglés). Identifica información clave que ayuda a los médicos a realizar diagnósticos y tomar decisiones de tratamiento precisas.
En la documentación clínica, la IA simplifica la creación de informes médicos. Revisa las notas de los médicos, los historiales de los pacientes y los informes de diagnóstico, y los convierte en documentos estructurados, como los historiales clínicos electrónicos y los resúmenes de altas. Estos sistemas de IA extraen detalles importantes y resaltan conceptos críticos, lo que garantiza que los proveedores de atención médica estén "en la misma página" y mejora la coordinación de la atención al paciente.
Cómo Se Compara Astera ¿Cómo utilizar Gen AI para extraer lo mejor para su negocio?
Como hemos visto, la integración de la IA generativa en la extracción de datos está cambiando la forma en que las empresas gestionan sus datos. Si está listo para extraer cada gramo de valor de sus datos, Astera puede ayudarte a hacer eso. Nuestro soluciones inteligentes Facilite la extracción de datos: ¡no más malabarismos con formatos complejos o entradas manuales!
Con la generación de plantillas impulsada por IA, solo especifique los campos que necesita y Astera La inteligencia hará el trabajo pesado. Además, nuestro sólido mapeo maneja incluso los conjuntos de datos más enredados, lo que le brinda la confianza de que sus datos están en buenas manos.
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Autores:
Astera Marketing
