IA de extracción de documentos financieros

Aditya Birla y HDFC Life, instituciones financieras líderes, necesitaban agilizar la extracción de datos financieros críticos de documentos complejos como facturas, balances y estados financieros. El procesamiento manual era lento, propenso a errores y costoso, lo que impulsó la búsqueda de una solución automatizada.

• Diversidad de documentos: los documentos financieros llegaban en formatos y estructuras variables, lo que hacía insuficientes las técnicas de extracción estándar.
• Requisitos de precisión: los datos extraídos debían cumplir estrictos estándares de precisión para evitar errores en los informes financieros y la toma de decisiones.
• Cumplimiento: la solución debía garantizar el cumplimiento de los estándares regulatorios y de privacidad para el manejo de datos financieros sensibles.

Entregamos una solución impulsada por IA diseñada específicamente para afrontar la complejidad de la extracción de documentos financieros:

• Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): implementamos tecnología OCR para extraer de forma eficiente datos estructurados y no estructurados de una amplia variedad de tipos de documentos, garantizando un manejo de datos rápido y preciso.
• Modelo de validación basado en transformers: nuestro equipo desarrolló un sofisticado modelo de validación con arquitectura transformer, que verifica rigurosamente la precisión y la coherencia de los datos extraídos en todos los documentos, manteniendo altos estándares de fiabilidad.
• IA generativa (GEN AI): este componente se integró para permitir una extracción de datos adaptativa a partir de diversos formatos de documento. Al aprovechar la GEN AI, mejoramos la flexibilidad del sistema y redujimos considerablemente la necesidad de supervisión manual, agilizando todo el proceso de extracción.

a. Coste, tiempo y eficiencia:

• 45 % de reducción en el tiempo de procesamiento, lo que permite una toma de decisiones más rápida.
• 25 % de disminución en los costes operativos al automatizar los procesos de extracción de datos.
• 35 % de mejora en la precisión de la extracción de datos, reduciendo la intervención manual.

b. Características de diseño:

• Integración fluida de modelos OCR y transformer para manejar datos estructurados y no estructurados.
• IA generativa adaptativa para un manejo flexible de los documentos.
• Cumplimiento de estrictos estándares de privacidad de datos y regulatorios, reduciendo los riesgos legales.

• Ampliar la extracción impulsada por IA a otras operaciones financieras, como la auditoría y la declaración de impuestos.
• Aplicar la misma tecnología al procesamiento de documentos jurídicos y a otros sectores orientados al cumplimiento.