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
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Procesamiento inteligente de documentos
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Reconocimiento óptico de caracteres
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Clasificación de documentos
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Extracción de datos
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Análisis de contratos
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Procesamiento de facturas
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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
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Definir
Convertir la petición en especificación: quién lo usa, qué es una respuesta correcta, quién decide.
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Anclar
Conectar con el contenido y los sistemas que tienen las respuestas, respetando los permisos existentes.
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Evaluar
Puntuar contra un conjunto etiquetado construido con sus propios casos, antes de que lo vea nadie de fuera.
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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?
¿Tenemos que etiquetar datos de entrenamiento?
¿Y la escritura a mano y los escaneos malos?
¿Puede manejar un tipo de documento nuevo sin volver a desarrollar?
¿Adónde van los datos?
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