Un modelo de IA puede acelerar el análisis de documentos para la banca, las finanzas y los seguros

Los investigadores han desarrollado una solución basada en la IA que puede analizar y extraer automáticamente grandes cantidades de información de documentos informáticos.

El equipo de la Universidad de Loughborough y Xceptor -que se describe como una “plataforma de automatización de datos sin código”- ha creado un modelo de aprendizaje profundo para el procesamiento del lenguaje natural (NLP) que puede analizar el contenido y la estructura de facturas, formularios fiscales y otros documentos digitales y clasificar la información en categorías.

El sistema mejorado agilizará los procesos, como la creación de cuentas bancarias, la aprobación de hipotecas, la respuesta a las consultas de los clientes y la tramitación de las reclamaciones de seguros, al agilizar la comprobación del fraude y la extracción de datos de los documentos de identidad.

El Dr. Chao Zhang, desarrollador principal del departamento de Informática de Loughborough, afirmó que la tecnología era más rápida y barata que los sistemas actuales, que realizan la misma tarea, y que beneficiaría a tareas similares en los sectores de la banca, los servicios financieros y los seguros.

Dijo: “Bajo la comparativa con los enfoques tradicionales basados en reglas o en la concordancia de patrones, el PNL desarrollado puede identificar términos, aprender estructuras lingüísticas, extraer correlación contextual y clasificar textos en grupos semánticos y cláusulas, como números de factura, direcciones de beneficiarios, nombres de contrapartes, así como distinguir la fecha de vencimiento [de] la fecha de factura”.

El modelo de IA fue entrenado para lidiar con contenidos complejos de forma libre y extraer de manera robusta la información que se vincula con el contexto en lugar de depender de plantillas predefinidas en los textos y está construido con tecnología de aprendizaje profundo de última generación.

El concepto de modelado de grafos se introdujo en el proceso de aprendizaje para mejorar el rendimiento del modelo en documentos complejos, que pueden incluir tablas y textos bloqueados con información de alineación espacial. Este tipo de documentos son más difíciles de procesar que los textos simples de los párrafos.

El líder académico, el profesor Baihua Li, de la Facultad de Ciencias de Loughborough, dijo: “Extraer la información necesaria de un gran número de documentos es actualmente un proceso manual que requiere mucho tiempo. El desarrollo de soluciones de IA para aprender el significado contextual y la correlación que se presenta en documentos de estructura compleja es un gran reto”.

“Nos complace que los especialistas de la Universidad de Loughborough en PNL y aprendizaje automático estén trabajando con Xceptor en esta innovación que cambia el juego, y puedan integrar con éxito la función de automatización de la IA en la plataforma de análisis de documentos inteligentes de la empresa para mejorar la velocidad y la precisión”.

El Dr. Rob Lowe, arquitecto jefe de Xceptor, dijo: “El poder de esta tecnología basada en la IA es que puede adaptarse para trabajar con una amplia gama de documentos”.

“Para los entornos complejos y rápidamente cambiantes que son inherentes a la banca, los servicios financieros y los seguros, esta tecnología hace que sea más sencillo y rápido automatizar los procesos y mantenerlos funcionando de forma eficiente a lo largo del tiempo”.

“En última instancia, nuestros clientes adquieren mayor capacidad de respuesta y agilidad, y sus expertos pueden concentrarse en tareas de mayor valor”.

El antiguo académico de Loughborough, el profesor Eran Edirisinghe, ahora en la Universidad de Keele, añadió: “Esperamos que estos proyectos de colaboración ayuden a la industria a mejorar su competitividad y a desarrollar nuevos servicios mediante un mejor uso de los conocimientos, la tecnología y las habilidades que se transfieren desde la investigación”.

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