Aquí hay un desglose de los conceptos clave:
1. Tipos de documentos:
* Documentos estructurados: Estos tienen un formato y organización predefinidos (por ejemplo, hojas de cálculo, bases de datos, facturas, PDF).
* Documentos no estructurados: Estos carecen de una estructura fija (por ejemplo, correos electrónicos, artículos, notas escritas a mano).
2. Pasos clave:
* Adquisición de documentos: Llegar al documento a un formato que la computadora puede procesar (por ejemplo, escaneo, OCR, integración de API).
* Preprocesamiento: Limpiar el documento, eliminar el ruido y prepararlo para el análisis.
* Extracción de datos: Identificar y extraer información clave del documento (por ejemplo, fechas, nombres, direcciones, cantidades).
* Análisis de contenido: Comprender el significado y el contexto de la información extraída (por ejemplo, análisis de sentimientos, modelado de temas).
* Acción/salida: Uso de la información procesada para automatizar tareas (por ejemplo, generar informes, actualizar bases de datos, activar flujos de trabajo).
3. Técnicas y tecnologías:
* Reconocimiento de caracteres ópticos (OCR): Convertir imágenes de texto en datos legibles por máquina.
* Procesamiento del lenguaje natural (PNL): Usar algoritmos para comprender e interpretar el lenguaje humano.
* Aprendizaje automático (ML): Modelos de capacitación sobre datos etiquetados para automatizar tareas como extracción de datos y análisis de contenido.
* Aprendizaje profundo (DL): Un subconjunto de ML utilizando redes neuronales artificiales para tareas más complejas.
* Visión de la computadora: Permitir que las computadoras "vieran" e interpreten imágenes, incluidos documentos.
4. Aplicaciones:
* Automatización de procesos de negocios: Automatizar tareas como procesamiento de facturas, análisis de contratos y atención al cliente.
* Gestión de relaciones con el cliente (CRM): Extraer información de las comunicaciones del cliente para personalizar las interacciones.
* Finanzas: Analizar estados financieros, detectar fraude y gestionar el riesgo.
* Healthcare: Procesar registros de pacientes, automatizar reclamos de seguro y apoyar la investigación médica.
* Legal: Revisar contratos, generar documentos legales y realizar la debida diligencia.
En esencia, el procesamiento de documentos tiene como objetivo cerrar la brecha entre los documentos legibles por humanos y los datos procesables por computadora, desbloqueando nuevas posibilidades para la automatización, la eficiencia y la toma de decisiones.