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Comprensión de textos en documentos

Hace un tiempo que la asignatura de Inteligencia Artificial dejó el mundo académico y llegó al mundo corporativo, soluciones de todo tipo, desde Big Data hasta Chat Bots ya son una realidad. Y ahora trajimos lo que faltaba para las empresas, fruto de los avances en Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) y visión por computadora, que permite interpretar documentos con la misma eficiencia que una persona, sumado al recurso de aprendizaje automático que garantiza una solución potente para entender textos en su empresa.

Tecnología exclusiva para la automatización con documentos

Hyper-Learning

Gracias al modelado de lenguaje neuronal avanzado, el propio usuario puede entrenar nuestra solución utilizando solo el 10% de los ejemplos requeridos por otros sistemas de IA.

Precisión y eficiencia

Lograr una precisión igual o superior a la de los humanos en tareas como clasificación de documentos y extracción de información en textos no estructurados y semiestructurados.

Evoluciona con el usuario

Aprender de las interacciones con los usuarios de negocios con el tiempo, lo que le permite refinar la clasificación de documentos y extracción de información.

Sin código

Tiene una interfaz sencilla diseñada para ser administrada por el propio usuario, que puede aprovechar la potencia de procesamiento de documentos sin especialistas en IA.

Beneficios de negocio

Manejo rápido de documentos, asegurando una mejor experiencia al cliente.

Comprensión de varios tipos de documentos, desde tablas y textos sencillos, hasta documentos más complejos y no estructurados.

Implementación rápida y bajo TCO (realizado por usuarios comerciales, no especialistas en IA).

Menos errores, más rápido incluso en grandes volúmenes de documentos.

El soporte multilingüe es un factor indispensable en el manejo de textos en una economía global.

La seguridad del crecimiento de su negocio, dados los riesgos de incrementar los procesos manuales.

La próxima generación en automatización de documentos

Solución desarrollada como evolución del Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y OCR, enfocada en Deep Learning (DL) y Visión por Computador (CV), resultado de toda la investigación realizada en el modelado del Lenguaje Neural para el Reconocimiento de Trazados. El resultado es una solución capaz de procesar todo tipo de documentos: textos sin formato, tablas, formularios o documentos no estructurados.

Comparativo con otras tecnologías

Procesamiento del lenguaje natural
(Tecnología simple)
  • Depende de las palabras clave y las reglas creadas por expertos en inteligencia artificial (requiere grandes cantidades de datos para el entrenamiento)
  • Maneja documentos de texto simples y homogéneos
  • Extrae información generalmente sin interpretación
  • Lucha por trabajar con tablas y formularios
  • Implementación costosa y laboriosa
  • Requiere mantenimiento por especialistas en IA
OCR inteligente
(Tecnología limitada)
  • Reconoce letras y datos simples, no comprende el contexto y no toma decisiones
  • Copia solo fragmentos de texto de formularios y tablas
  • Depende del idioma
  • No interpreta el texto
  • Depende de los modelos
  • Requiere conocimiento experto y actualizaciones continuas de modelos
  • Proceso de mantenimiento intensivo que involucra a especialistas
R1.RTA
(Basado en NLP, DL e CV)
  • Toma de decisiones más rápida y precisa
  • Extraer información de documentos según el contexto
  • Agnóstico en términos de lenguaje y tecnología RPA
  • Comprende sus documentos independientemente del formato (texto sin formato, tablas o formularios)
  • Implementación por parte del usuario empresarial (no se requieren conocimientos de IA)
  • Mantenimiento por parte de los propios usuarios mediante autoaprendizaje

Representación exclusiva de Growtec

Superior en tecnología

Entender el contexto en 2 dimensiones

Una tecnología que trabaja con recursos de la red Deep Neural con algoritmos de Lingüística Computacional y Visión por Computador. Tecnología que imita la forma del ser humano con los documentos, considera los aspectos textuales y gráficos antes de encontrar los resultados. Permitiendo un análisis semántico preciso para la extracción de información.

Modelo de lenguaje con reconocimiento de diseño (LAMBERT)

Si bien todos los modelos de lenguaje utilizados actualmente son unidimensionales y no ven la estructura del texto, nuestros modelos basados en el diseño tratan con documentos comerciales reales en una combinación de texto semiestructurado y no estructurado.