La extracción de datos estructurados de documentos comerciales, como facturas y formularios, representa uno de los mayores retos empresariales. La diversidad en formatos y idiomas complica la estandarización, haciendo que los métodos manuales sean lentos y propensos a errores. Este problema es especialmente relevante para entidades como bancos regionales, que deben gestionar miles de documentos, donde los métodos manuales generan cuellos de botella y aumentan el riesgo de errores.
El procesamiento inteligente de documentos (IDP) pretende solucionar estas dificultades a través del uso de inteligencia artificial. La IA clasifica documentos, extrae información relevante y valida los datos obtenidos, convirtiendo documentos no estructurados en formatos estructurados y utilizables como JSON.
Un desarrollo revolucionario en esta área es el uso de modelos de lenguaje visual (VLM). Estos modelos combinan grandes modelos de lenguaje con codificadores de imágenes especializados, proporcionando capacidades de IA multimodal para el razonamiento textual y la interpretación visual. A diferencia de los sistemas tradicionales, los VLM analizan los documentos de forma integral, logrando una extracción de información con precisión y comprensión contextual sin precedentes.
Implementar estas tecnologías puede parecer complicado, pero los enfoques dentro del IDP, como el ajuste fino, ofrecen soluciones escalables. Este proceso, que utiliza el marco Swift, facilita el ajuste de modelos de lenguaje visual para convertir documentos en formatos JSON.
La preparación de datos también juega un papel crucial. Se recomienda utilizar conjuntos de datos bien estructurados con ejemplos anotados, lo que permite a los modelos aprender patrones específicos según el tipo de documento procesado.
Evaluar el rendimiento del modelo ajustado es esencial. Medir la tasa de error de caracteres y el índice de coincidencia exacta ayuda a entender la calidad de los datos extraídos y asegura que se cumplan los estándares empresariales.
Las posibilidades de mejora en esta tecnología son amplias, abriendo caminos para soluciones automatizadas que optimicen la eficiencia operativa en las organizaciones.
