Si bien nos gusta pensar en la digitalización de documentos como una tecnología madura, su aplicación puede ser una importante variable en las implementaciones de tecnología avanzada. Esto ha quedado demostrado en una reciente implementación de inteligencia artificial (IA) llevada a cabo por un banco con sucursales en Europa y Latinoamérica.
“Nuestro software de extracción de datos presentó un funcionamiento adecuado durante las pruebas y después cuando se pusieron en producción; no obstante, cuando se implementó en las sucursales, la calidad de extracción se vio reducida de un 95 % a un 30 %”, ha explicado Sinuhé Arroyo, fundador y CEO de TAIGER, una empresa especialista en IA basada en Singapur. “Cuando tuve conocimiento de esta información, empecé a atar cabos y descubrí que los escáneres empleados en las sucursales eran de peor calidad. Los resultados realmente demostraron el refrán “si entra basura, sale basura”.’ Por lo tanto, cambiamos los escáneres y el problema quedó solucionado.”
La resolución de este problema derivó en una colaboración con Alaris, la división de gestión de la información (incluyendo la fabricación de escáneres) de Kodak Alaris. TAIGER y Alaris anunciaron recientemente una alianza estratégica global por la que TAIGER integrará su software con los escáneres de Alaris y los ofrecerá como parte de sus soluciones de extracción de datos. En primer lugar, TAIGER se centrará en certificar un par de escáneres en red, el escáner Alaris S2060w y Kodak Scan Station 730EX.
“Los escáneres en red satisfacen las necesidades de un cliente específico y nos permiten integrar la solución de TAIGER en la interfaz del dispositivo”, ha comentado Vanilda Grando, directora de Desarrollo de Ventas Global en Alaris. “Esto nos ha proporcionado un modelo de ventas inicial, pero no estamos necesariamente limitados a colaborar únicamente con TAIGER para los escáneres en red.”
La alta calidad de las imágenes generadas por los escáneres propició la decisión, desde el punto de vista de Arroyo. “La tecnología de procesamiento de imágenes ofrecida por Alaris es superior a la que observamos en otros competidores”, ha afirmado. “Realmente fue el motivo por el que destacaron.”
¿Quién es TAIGER?
TAIGER (pronunciado “tiger”) es uno de los diversos especialista en IA con los que hemos hablado recientemente que están aplicando su tecnología a aplicaciones de captura de documentos. Arroyo fundó la empresa en 2009. “Empecé a programar en BASIC cuando tenía 10 años”, ha comentado Arroyo. “Más adelante estudié informática y conseguí un doctorado en IA. Trabajé en áreas como aprendizaje automático y razonamiento automatizado. El procesamiento de lenguajes naturales era una de las disciplinas”.
“Cuando empecé a buscar formas de aplicar mi investigación al ámbito empresarial, me di cuenta de que la comprensión textual era un área en la que todavía quedan muchos aspectos por resolver. Con TAIGER, empezamos a avanzar en esa dirección con tecnología de búsqueda y, posteriormente, añadimos un bot conversacional como asistente. Más adelante, añadimos la extracción de información, que tiene la capacidad de leer documentos y extraer la información. Convertimos esa información en datos que se introducen en los sistemas de información.”
TAIGER tiene su sede central en Singapur y forma parte del creciente panorama tecnológico en este país. En 2017, TAIGER cerró una ronda de financiación con una cantidad equivalente a 5,87 millones de dólares estadounidenses (y esta misma semana ha anunciado una ronda de financiación Serie B que ha conseguido 25 millones de dólares, lo que sitúa el valor de la empresa en 110 millones). Actualmente, la empresa tiene oficinas en Nueva York, Madrid, Hong Kong y Sídney, y tiene planes de continuar su expansión mundial. “Hasta el momento, nos hemos centrado principalmente en el mercado de servicios financieros y contamos con cinco de los siete bancos más grandes del mundo como clientes”, ha explicado Arroyo. “También tenemos algunos contratos con gobiernos selectos y acabamos de empezar a trabajar con algunos bufetes de abogados.”
TAIGER cuenta con tres líneas de productos diferenciadas: iSearch, iConverse para bots conversacionales y iMatch para la extracción de datos. “Nuestra tecnología de extracción puede gestionar documentos en formato físico o digital”, ha comentado Arroyo. “Si el documento es un correo electrónico o algún otro archivo electrónico, no hay necesidad de digitalizarlo. Si es un documento en papel, dependemos de un escáner que genera un archivo de imagen al que aplicamos OCR. A continuación, trabajamos con texto ASCII para interpretar el documento, con el objetivo de utilizarlo en la aplicación definida.” (Actualmente, TAIGER no utiliza el software Capture Pro de Alaris para el OCR, pero Arroyo ha expresado su fuerte interés).
Según Arroyo, el principal diferenciador entre iMatch y la captura tradicional es el espectro de documentos con el que iMatch puede trabajar. “La captura tradicional ofrece resultados satisfactorios en documentos bien estructurados o semiestructurados que no presentan mucha variación o complejidad”, ha explicado. “No obstante, cuando se enfrenta a documentos no estructurados, no tiene nada que hacer. La tecnología de aprendizaje automático que emplea no puede alcanzar el nivel de precisión de la nuestra, por lo que los proveedores no pueden garantizar unos KPI que nosotros sí podemos garantizar. Tenemos la capacidad de ofrecer una precisión del 90 al 95 % sin falsos positivos, lo que supone un inmenso valor.”
Para el banco global mencionado anteriormente, TAIGER ha implementado iMatch para facilitar el proceso de incorporación. Para los clientes corporativos, este proceso implica capturar hasta 10 documentos distintos, que incluyen documentos no estructurados como poderes notariales y actas constitutivas. La frase específica que otorga a una persona un poder notarial para una organización, por ejemplo, puede ser completamente distinta dependiendo del notario que la haya redactado.
“Uno de los retos asociados con los idiomas es que el significado de lo que se dice puede variar en gran medida en función del contexto”, ha explicado Arroyo. “Por ejemplo, si le pregunto dónde vive, esto puede hacer referencia al barrio en el que se encuentra su casa, a la ciudad o al país. También podemos preguntar lo mismo con un enunciado distinto. Estos son los motivos por los que la coincidencia de patrones no funciona para la extracción de información de documentos no estructurados. La gama de posibilidades puede ser increíblemente amplia. “Nuestra tecnología tiene la capacidad de identificar los sujetos, predicados, complementos y demás elementos de una oración. A continuación, aplica comprensión semántica para determinar cuál de los cinco a siete significados distintos es el correcto. Después, intentamos contextualizar la frase en el documento para decodificar realmente su significado.”
Arroyo ha explicado que la implementación de iMatch consiste en tres elementos. “Tenemos el motor subyacente, que va a desarrollar la misma acción en todos los casos”, ha afirmado. “A continuación, tenemos los documentos. Por último, tenemos una base de conocimientos, como una oncología, que ayuda a ajustar el motor para procesar un tipo de documento específico. La propuesta de valor recae en la capacidad de capturar con una precisión muy elevada los datos críticos para la misión y garantizar que no habrá falsos positivos.”
La implementación en el banco global resultó en una reducción del tiempo de incorporación de clientes corporativos, que pasó de tardar varias semanas en algunos casos a solo siete minutos. Los costes de la incorporación de clientes se han reducido en un 85 %. La cantidad de errores también ha disminuido.
Directora de
Desarrollo de Ventas Global, Alaris
Actualmente, iMatch es compatible con la captura de datos en inglés, español y chino únicamente. “Estamos desarrollando la compatibilidad con muchos idiomas más”, ha explicado Arroyo. “El proceso en sí no es extremadamente complicado. Necesitamos unos dos meses para añadir un nuevo idioma.”
Hasta la fecha, iMatch se ha implementado únicamente in situ, pero TAIGER se está esforzando en migrar su tecnología a la nube. “Hemos comprobado que una gran cantidad de empresas, especialmente en el mercado de servicios financieros, desean dar el salto a software basado en la nube”, ha comentado Arroyo. “En mi opinión, la reducción del tiempo de comercialización y el menor coste de implementación para el cliente son ventajas que benefician a todas las partes implicadas. Trabajar con los escáneres en red de Alaris es una decisión obvia cuando se trata de posibilitar la integración con el software en la nube.”
TAIGER continúa desarrollando su tecnología y recientemente ha añadido nuevas capacidades de redacción. “A medida que incorporemos nuevas funciones y posiblemente migremos la tecnología a la nube, deberíamos encontrarnos en una mejor situación para prestar nuestros servicios al mercado de gama media, aunque no creo que bajemos más de ahí’, ha afirmado Arroyo. “Realmente somos una empresa B2B.”
Inicialmente, al menos Alaris buscará oportunidades para recomendar el software de TAIGER a sus clientes. “No estamos listos para actuar como un revendedor”, ha explicado Grando. “No obstante, este es el tipo de alianza global que queremos desarrollar. La combinación del software de TAIGER con nuestros escáneres nos permite crear un producto realmente diferente en el mercado. Me gusta la imagen de que nosotros somos la gasolina y ellos son el motor. Empezamos el proceso aportando imágenes de alta calidad a su motor, lo que marca la diferencia en la eficiencia con la que pueden automatizar las transacciones.”
Para obtener más información, visite: https://www.documentimagingreport.com/?p=6312; http://bit.ly/TaigerSeriesB
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