¿Qué es la extracción inteligente de información?

La extracción inteligente de información se trata de una técnica avanzada que usa herramientas tecnológicas para lograr identificar, analizar, procesar y extraer datos relevantes de un gran volumen de documentos, con ayuda de algoritmos de inteligencia artificial a partir de conjuntos de datos que son complejos.

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Este proceso es esencial dentro de un entorno donde la cantidad de información que hay en una empresa crece de forma exponencial, así que requiere de métodos eficaces para transformar los datos no estructurados en información de utilidad y bien estructurada.

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Estas técnicas incluyen el reconocimiento por código de barra, el reconocimiento óptico de caracteres y el reconocimiento inteligente de caracteres, los cuales permiten automatizar tus procesos y, al mismo tiempo, reducir los costos operativos mientras mejoras la escalabilidad y la legibilidad de los datos que se extraen.

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Extracción inteligente de información

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Esta se enfoca en convertir los documentos físicos o digitales, tales como imágenes y documentos escaneados, en datos estructurados que se puedan utilizar para distintos fines empresariales.

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En este proceso se incluye la conversión de texto mediante el reconocimiento óptico de caracteres, la identificación de patrones y la mejora de precisión en la conversión de la información.

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En las tareas donde suma mayor valor esta tecnología, tenemos:

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• Automatización de evaluación de riesgos, ya que la IA, respaldada por algoritmos de aprendizaje automático, examina los documentos como evaluaciones de riesgo o formularios de solicitud, por mencionar algunos ejemplos.

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• Revisión y validación de documentos, ya que esta herramienta procesa de forma eficiente la documentación entregada por los asegurados; por otro lado, la IA puede mejorar la calidad de las imágenes para luego extraer la información con mayor exactitud.

Procesos de extracción de datos

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Estos varían según el tipo de datos que deseas extraer y el formato que tienen, por ejemplo, el escaneo de documentos y la subida de documentos a un sistema de gestión documental necesita de técnicas de reconocimiento óptico de marcas para poder extraer información clave de los documentos en papel y los documentos digitales.

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Por otro lado, la minería de datos es una técnica complementaria que te dejará identificar patrones y tendencias en los datos extraídos.

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Tipos de datos

Es necesario diferenciar entre los distintos tipos de datos, ya que cada uno necesita de un enfoque muy específico para la extracción inteligente de información.

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Entre los principales tipos de datos encontramos los datos estructurados y los no estructurados:

Datos estructurados

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Estos se encuentran organizados en un formato predefinido, tales como formato PDF o el formato XLS. Estos datos son fácilmente legibles por sistemas automatizados, además de que son vitales para las aplicaciones de inteligencia empresarial.

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Datos no estructurados

Esos son los datos que no siguen una estructura definida, como información no estructurada en correos electrónicos, archivos de texto libre o imágenes. La extracción de información de este tipo de datos necesita de técnicas avanzadas, como el reconocimiento de caracteres que ya mencionamos, para poder transformarlos en un formato útil y utilizable.

Herramientas para la extracción de datos

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Para llevar a cabo (y correctamente) la extracción inteligente de información, existen en el mercado distintas herramientas que están pensadas para manejar grandes volúmenes de documentos y así poder optimizar los procesos empresariales.

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Estas herramientas que mencionamos se pueden clasificar en tres distintas categorías, las más conocidas y principales, que son:

• Código abierto: las herramientas de código abierto te ofrecen flexibilidad y personalización, que se ajuste a tus requerimientos, permitiéndote adoptar las técnicas de extracción de información según tus procesos y necesidades.

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Estas herramientas pueden soportar formatos estructurados, ofreciendo funcionalidades para la verificación de datos, lo que te apoya en reducir errores costosos y, al mismo tiempo, aumentar la productividad en el procesamiento de los documentos digitales.

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• En la nube: las soluciones que se basan en la nube te permiten una exportación de datos mucho más ágil, así como una mejor escalabilidad al manejar documentos en papel y escaneados.

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Estas herramientas suelen integrarse con sistemas de gestión documental y ofrecen la posibilidad de automatizar procesos, lo que reduce el tiempo de respuesta y mejora la inteligencia artificial aplicada a la extracción de información.

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• En lotes: las herramientas de extracción en lotes están pensadas para procesar grandes cantidades de datos de forma simultánea, lo cual es excelente para conversión de imagen a texto en escenarios donde se trabaja con formatos estructurados.

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Con esta solución también se puede llevar a cabo una verificación de datos exhaustiva, para así lograr asegurar la precisión antes de la exportación de datos, minimizando errores y ahorrando en costos, lo cual es de mucha ayuda para las empresas que quieren alcanzar sus objetivos.