Clasificación de Documentos con OCR, Machine Learning y Tecnologías de IA

En el entorno empresarial actual, se gestionan diariamente grandes volúmenes de documentos con diversidad en tipo, contenido y relevancia. La correcta organización de estos documentos es crucial y puede resultar un desafío si se realiza manualmente. Muchas veces, los empleados asignan mucho tiempo a ordenar estos documentos según categorías específicas, lo cual puede llevar a errores y pérdidas de información importante.

Gracias a los avances en tecnología, estas tareas repetitivas y susceptibles a fallos se realizan ahora de manera más eficiente a través de sistemas automatizados. 

Definición de clasificación de documentos

Clasificar documentos implica asignarlos a categorías apropiadas que mejoran su gestión y análisis posterior. Este proceso busca una organización óptima de la documentación para facilitar el acceso y la recuperación de la información.

La clasificación de documentos no solo es fundamental por sí misma, sino que también es una pieza clave dentro de una estrategia más amplia de automatización denominada procesamiento inteligente de documentos. Este proceso es uno de varios que pueden automatizarse para mejorar los flujos de trabajo relacionados con la documentación.

Utilizamos principalmente dos enfoques para clasificar documentos: basándonos en el contenido textual y en el visual. Estos enfoques son reflejo de cómo funcionan los sistemas de búsqueda modernos, permitiendo a los usuarios encontrar fácilmente lo que necesitan.

Métodos de clasificación de documentos según su contenido

Los documentos se clasifican basándose en su contenido, que puede ser predominantemente textual o visual. Cada tipo de contenido requiere diferentes metodologías para su detección y análisis.

Clasificación de textos en documentos

Este método se encarga de procesar la información textual de una variedad de documentos, una práctica vital para empresas que dependen de documentos escritos para sus operaciones cotidianas. La tecnología OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) y el PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural) son esenciales en este contexto, constituyendo una parte integral de las soluciones de aprendizaje automático.

El OCR transforma texto de imágenes escaneadas en formato digital editable, y el PLN analiza el texto para comprender su significado y contexto, facilitando una clasificación textual precisa y eficiente.

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Clasificación de contenido visual en documentos

Este enfoque se centra en el contenido visual de los documentos, empleando tecnologías de Visión por Computadora y Detección de Objetos para analizar imágenes y vídeos. Estas tecnologías identifican y clasifican elementos visuales basándose en su naturaleza y contexto, esenciales en industrias que manejan grandes volúmenes de datos visuales.

Estos métodos no solo mejoran la clasificación de textos e imágenes, sino que también establecen las bases para una exploración detallada de los métodos de clasificación documental automatizada.

Técnicas de clasificación automática de documentos con Machine Learning

La clasificación automática de documentos se realiza con técnicas de Machine Learning, utilizando principalmente PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural). Este proceso necesita muchos datos para aprender a reconocer y definir patrones con mucha precisión en los documentos.

Para preparar el modelo, se usan datos ya organizados en categorías y grupos con características específicas. Esto ayuda al modelo a identificar patrones y conexiones entre palabras y frases. Los sistemas de Machine Learning utilizan grandes cantidades de datos, como artículos o ensayos, para aprender y mejorar su capacidad de clasificar documentos. Aunque hay varios enfoques para realizar esta tarea, vamos a explorar tres métodos principales.

Clasificación supervisada de documentos

En este método, el modelo se entrena con documentos que ya están clasificados. Así, aprende a clasificar nuevos documentos comparándolos con los datos que ya conoce. Por ejemplo, si entrenas al modelo principalmente con facturas y recibos, reconocerá y clasificará bien esos tipos de documentos. Sin embargo, si luego intentas clasificar documentos de identidad, el modelo podría no hacerlo correctamente porque no ha aprendido sobre ellos con anterioridad.

Ventajas:

• Es muy precisa.
• Puedes evaluar fácilmente los resultados.

Desventajas:

• Necesitas muchos datos para entrenar al modelo.
• Puede ser costoso y tomar mucho tiempo preparar y procesar todos esos datos.

Clasificación No supervisada de documentos

Este método no necesita documentos previamente clasificados para aprender. El objetivo es analizar los documentos por su contenido y encontrar diferencias para formar grupos o categorías por sí mismo. Aunque los documentos en un mismo grupo pueden parecerse, el modelo no conoce de antemano las categorías, lo que puede hacer que los resultados sean menos precisos.

Ventajas:

• No necesita datos clasificados previamente, lo que hace que sea más rápido y menos costoso.

Desventajas:

• Es difícil evaluar la precisión.
• Generalmente es menos preciso que el método supervisado.

Clasificación Semi-supervisada de documentos

Este método combina características de los métodos supervisado y no supervisado. Utiliza tanto datos clasificados como no clasificados, lo que mejora la eficacia de la clasificación sin necesitar tantos datos como el método totalmente supervisado.

Ventajas:

• Aumenta la precisidad comparado con los métodos supervisado y no supervisado por separado.
• No necesita tantos datos como la clasificación supervisada.

Desventajas:

• Es más complicado de implementar que los otros métodos.
• Puede ser menos preciso que la clasificación completamente supervisada.

Pasos para la clasificación automática de documentos

La clasificación automática de documentos se hace usando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, una parte del aprendizaje automático. Este proceso no requiere ayuda humana y sigue tres pasos básicos.

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1. Recopilar datos: primero, es esencial juntar suficientes datos para entrenar el modelo de clasificación. Esto significa que necesitas muchos documentos, por lo menos 20 por cada categoría que desees identificar. Esto asegura que el modelo pueda aprender correctamente y clasificar los documentos con precisión. Por ejemplo, si estás clasificando facturas, deberías entrenar el modelo con un buen número de facturas. Si intentas clasificar otro tipo de documentos, como recibos, sin haberlos incluido en el entrenamiento, el modelo podría no ser tan preciso.
2. Entrenar el modelo: este paso puede ser largo y costoso y depende del tipo de clasificación que elijas, como supervisada, no supervisada o semi-supervisada. Aunque pueda parecer repetitivo, es crucial para conseguir resultados precisos.
3. Evaluar los resultados: es fundamental comparar lo que el modelo clasifica con lo que esperas. Esto se hace para asegurar que el modelo está funcionando correctamente y puede representar de manera precisa los documentos según las categorías establecidas.

Es importante no apresurarse en este proceso. Usar datos incorrectos o insuficientes puede complicar las cosas. Dedicar el tiempo necesario para entender y aplicar bien estos pasos te ayudará a lograr una clasificación efectiva de documentos.

Beneficios de la clasificación automática de documentos para las empresas

Implementar la clasificación automática de documentos trae varias ventajas para tu negocio:

• Ahorra tiempo y recursos: esta técnica organiza y analiza grandes volúmenes de documentos rápidamente, lo que te ahorra tiempo y dinero significativos.
• Detecta documentos fraudulentos: automatizar la clasificación de documentos puede ayudar a identificar fraudes. Al analizar los documentos automáticamente, el sistema puede detectar anomalías o errores que indican intentos de fraude.
• Automatiza la organización de documentos: la clasificación manual puede ser confusa y llevar a errores. La clasificación automática simplifica este proceso ordenando los documentos según categorías definidas previamente, lo que mejora la toma de decisiones y reduce los errores.

Ejemplos prácticos y beneficios de la clasificación automática de documentos

Entender sólo la teoría detrás de la clasificación de documentos no es suficiente para apreciar completamente sus beneficios. A continuación, te mostramos algunos ejemplos donde la clasificación automática de documentos puede tener un efecto positivo en tu negocio:

• Identificación de spam en correos electrónicos: la clasificación automática de documentos es muy útil para detectar correos no deseados o spam. Estos correos suelen contener textos que no parecen naturales, errores gramaticales o faltas de ortografía, lo que los hace sospechosos. Con la clasificación automática, estos correos se filtran directamente a la carpeta de spam, protegiendo a tu empresa de posibles amenazas o molestias.
• Análisis de comentarios de clientes: utilizando técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN), la clasificación automática puede diferenciar entre comentarios positivos y críticos de clientes. Esto permite que tu empresa responda mejor a las sugerencias que apuntan a mejorar tus servicios, asegurando una atención más eficaz a las necesidades de tus clientes.
• Mejora de la atención al cliente: la clasificación automática facilita a los equipos de atención al cliente el trabajo de organizar y responder a diversas consultas, como reclamos, solicitudes de reembolso o preguntas generales. Al clasificar estos documentos por su contenido, se pueden dirigir más rápidamente a los departamentos adecuados, optimizando así los tiempos de respuesta y la eficiencia del servicio.
• Digitalización de documentos empresariales: en una empresa, la gestión de distintos tipos de documentos como facturas, recibos y contratos es fundamental. Al utilizar sistemas de digitalización y clasificación automática, el proceso de convertir estos documentos a formatos digitales y categorizarlos adecuadamente se vuelve mucho más rápido y eficiente.

Clasificación automatizada de documentos con Parsedoc

Parsedoc es una herramienta avanzada que aprovecha la inteligencia artificial y la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para ayudar a las empresas a automatizar el procesamiento de documentos y su integración en los sistemas de gestión. Es ideal para manejar una amplia variedad de documentos, como facturas, albaranes, pedidos de compra y más. Parsedoc ofrece diferentes modalidades de servicio (Basic, Mapping, RPA y Full outsourcing) para adaptarse a las necesidades específicas de cada empresa.

Funcionamiento de Parsedoc

1. Entrada de documentos:
   • Por Email o API: los clientes pueden enviar documentos a Parsedoc mediante email o API. La integración vía API requiere configuración adicional para permitir a Parsedoc acceder activamente a los documentos necesarios.
   • Modalidad RPA: en esta modalidad, Parsedoc puede integrarse directamente con el correo electrónico del cliente o sistemas de almacenamiento en la nube para recuperar documentos de manera proactiva.
2. Procesamiento y salida de información:
   • Extracción y envío de datos: Parsedoc extrae datos de los documentos y los envía al destino deseado por el cliente, como ERP, sistemas contables, o archivos en formatos Excel o CSV. Esto requiere integraciones personalizadas según las necesidades del cliente.
3. Beneficios clave de Parsedoc:
   • Ahorro de tiempo: reduce drásticamente el tiempo dedicado al procesamiento manual de documentos.
   • Mejora de eficiencia: automatiza procesos y elimina tareas repetitivas de bajo valor añadido.
   • Reducción de errores manuales: minimiza los errores humanos en el procesamiento de documentos.
   • Aumento de productividad: optimiza las operaciones y aumenta la productividad general de la empresa.
   • Sostenibilidad: disminuye el uso de papel gracias a la digitalización de procesos.
   • Compatibilidad con ERP: se integra con varios sistemas ERP, incluidos Holded, Dynamics 365 Business Central y Airtable, facilitando una adaptación suave y eficiente.
   • Opciones de outsourcing: ofrece la posibilidad de externalizar completamente el procesamiento de documentos.

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Integración e implementación:

• Establecimiento de conectores: Parsedoc puede establecerse en aproximadamente 2 semanas, dependiendo de la complejidad de la integración con el ERP del cliente o el sistema de destino.
• Entrenamiento y pruebas: una vez configurado, el modelo de Parsedoc requiere cerca de una semana para el entrenamiento y dos semanas adicionales para pruebas finales y la implementación completa.

Parsedoc no solo facilita la gestión de documentos sino que también se integra con programas de apoyo como el Kit Digital, ofreciendo ayudas financieras para pequeñas empresas que desean adoptar estas tecnologías avanzadas. Con competidores en el mercado, Parsedoc se destaca por su capacidad de personalización y enfoque integral en la automatización de procesos documentales.