Aplicaciones de IA y conocimiento

Inteligencia documental

En siniestros, comercio, finanzas y operaciones jurídicas el trabajo no se decide en un sistema de registro. Se decide en un PDF que alguien envió por correo. Construimos la extracción, la clasificación y el encaminamiento que convierten ese flujo en datos estructurados sobre los que sus sistemas pueden actuar.

El problema de negocio

Las plantillas se rompen en cuanto un proveedor cambia su diseño

La captura documental tradicional funciona por plantilla, así que atiende los documentos que se previeron y falla con el resto. Cada proveedor nuevo, cambio de formato o caso poco habitual se convierte en una tarea de configuración, y la cola de excepciones crece más deprisa de lo que el equipo la vacía. El resultado es un proceso nominalmente automatizado y realmente atendido por personas que arreglan lo que la automatización no supo leer.

Qué hacemos

Extraer por significado, verificar por regla

Extraemos los campos por lo que significan y no por dónde están, de modo que un cambio de diseño no rompe la cadena. Cada valor extraído se contrasta después con reglas que usted ya tiene: los totales cuadran, las fechas son plausibles, la contraparte existe en sus datos maestros. Todo lo que no supera la validación, o sobre lo que el sistema no tiene confianza, va a una persona con el documento de origen y el valor extraído uno al lado del otro. Los umbrales de confianza los fija usted, y los ajustamos a su tolerancia al esfuerzo de revisión.

Inteligencia documental

Capacidades

  • Procesamiento inteligente de documentos

  • Reconocimiento óptico de caracteres

  • Clasificación de documentos

  • Extracción de datos

  • Análisis de contratos

  • Procesamiento de facturas

  • Procesamiento de formularios

Casos de uso habituales

Casos de uso habituales

  • Procesar facturas de proveedor contra pedidos y enviar a revisión solo las discrepancias reales.
  • Leer declaraciones de siniestro y abrir el expediente con los campos ya cumplimentados.
  • Extraer obligaciones, fechas y partes de contratos firmados a un registro.
  • Clasificar y encaminar la correspondencia entrante al equipo correcto sin que nadie la lea antes.

Cómo trabajamos

Cómo trabajamos

  1. Definir

    Convertir la petición en especificación: quién lo usa, qué es una respuesta correcta, quién decide.

  2. Anclar

    Conectar con el contenido y los sistemas que tienen las respuestas, respetando los permisos existentes.

  3. Evaluar

    Puntuar contra un conjunto etiquetado construido con sus propios casos, antes de que lo vea nadie de fuera.

  4. Publicar y operar

    Publicación por fases con monitorización, control de coste y una batería de regresión que protege la calidad.

Tecnología

Tecnología

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Azure OpenAI
  • pgvector
  • Elasticsearch
  • Microsoft 365
  • SharePoint
  • Confluence
  • Salesforce

Seguridad y gobernanza

Seguridad y gobernanza

Las respuestas se apoyan en su propio contenido y llevan citas, de modo que quien lee puede comprobarlas. La recuperación respeta los permisos ya definidos en el origen, lo que significa que un usuario nunca ve a través de la aplicación lo que no podría ver directamente. Prompts, contexto recuperado y respuestas se registran para auditoría, y la evaluación se ejecuta de forma continua en lugar de una sola vez en el lanzamiento.

Modelos de colaboración

Modelos de colaboración

Proyecto de IA

Asumimos la responsabilidad de diseñar y entregar una solución de IA definida.

Equipo de IA dedicado

Capacidad de ingeniería dedicada a largo plazo, construida en torno a su tecnología y su modelo de entrega.

IA gestionada

Operamos, monitorizamos y mejoramos de forma continua los sistemas de IA en producción.

Por qué TeamExtension.ai

Diseñamos primero la vía de excepción

La automatización documental se juzga por lo que hace con el diez por ciento incómodo, no con el noventa fácil. Construimos la cola de revisión, los umbrales de confianza y la traza de auditoría como parte del sistema y no como una idea tardía, porque de eso depende que su equipo acabe confiando en él o trabajando por fuera.

Clientes seleccionados

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

¿Qué precisión podemos esperar?
Depende de la calidad del documento y del tipo de campo, así que medimos con sus documentos antes de dar una cifra. Más útil: la precisión es un mando. Subir el umbral de confianza manda más a revisión y deja pasar menos errores. Lo ajustamos con usted según el coste de cada cosa.
¿Tenemos que etiquetar datos de entrenamiento?
Normalmente no para la extracción, que trabaja a partir del propio documento. Sí necesitamos un conjunto etiquetado modesto para la evaluación, en general unos cientos de documentos, porque así es como la precisión se mide en lugar de suponerse.
¿Y la escritura a mano y los escaneos malos?
Ambos reducen la precisión, y ambos son medibles. Probamos con sus peores documentos y no con los mejores, y fijamos el umbral de confianza en consecuencia para que las entradas malas vayan a una persona en lugar de producir un valor equivocado con aire de certeza.
¿Puede manejar un tipo de documento nuevo sin volver a desarrollar?
Nuevos diseños de un tipo conocido, en general sí, porque la extracción no está atada a plantillas. Un tipo de documento realmente nuevo, con otros campos, necesita configuración, pero eso es una tarea de definición y no de desarrollo.
¿Adónde van los datos?
Al sistema que es dueño del proceso: su ERP, su plataforma de siniestros o su gestor de expedientes, a través de su API. La capa de extracción no es un destino, y no construimos ninguno.

Hablemos de su iniciativa de IA

Extraiga, clasifique y encamine los documentos que hoy pasan por las bandejas de entrada de las personas.