El Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) se refiere a todas las soluciones que utilizan algoritmos de inteligencia artificial sobre datos estructurados y no estructurados, para fines relacionados con la extracción de la información presente en los datos y para iniciar acciones en consecuencia.
Según las valoraciones de los investigadores del Observatorio de Inteligencia Artificial “el escenario económico y geopolítico ha acelerado la demanda de soluciones de previsión en varios ámbitos, como la planificación empresarial, la gestión de inversiones y las actividades presupuestarias”.
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Principales actividades del Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP)
Los proyectos de procesamiento inteligente de documentos (IDP), que abarcan una variedad bastante amplia de soluciones destinadas a extraer y procesar datos estructurados, están cada vez más extendidos dentro de los procesos empresariales en los que es necesario tomar decisiones basadas en datos.
Las principales actividades del Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) son:
- Descubrimiento de patrones
- Análisis predictivo
- Detección de fraudes/anomalías
- Supervisión y control
- Sistema de optimización.
Descubrimiento de patrones
El descubrimiento de patrones consiste en analizar e identificar patrones dentro de los datos brutos con el fin de identificar su clasificación. Los patrones suelen indicar una fuerte correlación y representan propiedades internas significativas de los datos.
El descubrimiento de patrones tiene muchas aplicaciones en distintos campos.
En un conjunto de datos de transacciones, uno podría querer comprobar qué tipo de bienes y productos suelen comprarse juntos. Si es así, podría establecerse una campaña de marketing dirigida. Y si un consumidor compra un iPad, ¿qué otro tipo de producto comprará en el futuro?
También en el campo de la ingeniería de software, se podrían buscar recurrencias de fallos en el sistema operativo debidos a copy-paste de código.
El descubrimiento de patrones también puede tener una función importante en el análisis de textos al ayudar a comprender la probabilidad de que ciertas palabras clave dependan de frases.
Por lo tanto, puede demostrarse cómo el descubrimiento de patrones adquiere relevancia al identificar regularidades y correlaciones en los conjuntos de datos. Y constituye la base de las tareas fundamentales de la minería de datos. Como la asociación, la correlación y el análisis causal. O en la minería de patrones secuenciales y patrones estructurales. De nuevo, el descubrimiento de patrones puede ser útil para hacer más precisa la clasificación y para la agrupación.
Análisis predictivo
El Análisis Predictivo es el análisis de datos con el fin de proporcionar predicciones sobre el curso futuro del fenómeno estudiado. Para realizar esta actividad se utilizan diversas técnicas, como el modelado de datos, la minería de datos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo. El análisis predictivo está relacionado con la expansión del big data y los avances en el campo de la ciencia de datos.
Para obtener resultados, es importante establecer las operaciones y los pasos de forma correcta y óptima. En primer lugar, hay que identificar el problema a resolver; en segundo lugar, hay que adquirir, organizar y procesar los datos de la forma más eficaz; y en tercer lugar, hay que seleccionar las herramientas y técnicas para desarrollar modelos predictivos que requieren una validación final.
Detección de fraudes/anomalías
La detección de fraudes/anomalías consiste en la identificación de elementos, sucesos u observaciones que no se ajustan a un patrón previsto.
La detección de anomalías encuentra aplicación en muchos contextos, como la seguridad informática, el control de procesos industriales y el análisis del comportamiento de los clientes. Ser capaz de detectar eficazmente diversas anomalías de forma automática, hasta el descubrimiento de fraudes en el ámbito financiero, por ejemplo, es un aspecto cada vez más importante para las empresas.
Las técnicas de detección de anomalías se dividen generalmente en tres categorías
-Detección de anomalías supervisada, no supervisada y semisupervisada: La primera utiliza únicamente datos etiquetados para los modelos predictivos. En el segundo caso, los datos disponibles no están etiquetados. Por último, en la tercera categoría, el conjunto de datos disponible para el traning está parcialmente etiquetado.
Los conjuntos de datos etiquetados suelen ser caros de implementar, por lo que las técnicas no supervisadas son actualmente objeto de mayor interés y estudio. Independientemente de la técnica utilizada, los algoritmos de detección de anomalías detectan las anomalías de dos maneras:
-Puntuación: se asigna una puntuación a cada dato en función de su grado de anormalidad. Además, se determina un umbral para discriminar los datos en función de la puntuación, que suele depender del dominio al que pertenecen los datos y permite un tratamiento más flexible del problema.
-Clasificación binaria: cada dato recibe una etiqueta que lo clasifica como normal o anormal.
Los modelos para la detección de anomalías pueden agruparse en al menos cuatro categorías: modelos basados en estadísticas, modelos basados en distancias, modelos basados en agrupaciones y modelos de aprendizaje profundo.
Supervisión y control
La supervisión y el control consisten en el análisis de datos con el fin de supervisar el estado de un determinado sistema y, en caso necesario, intervenir sobre el propio sistema para alcanzar los objetivos fijados.
La supervisión y el control pueden describirse en términos de estrategias, procedimientos y tareas.
Sistema de optimización
El Sistema de Optimización es el análisis de datos para determinar posibles escenarios futuros y un curso de acción óptimo dadas las condiciones dadas.
Para optimizar procesos, sistemas y decisiones, es importante identificar objetivos, limitaciones y variables y ponerlos a disposición de herramientas que puedan crear modelos que procesen los datos para apoyar la optimización.
La modelización que incorpora la tecnología de IA permite realizar escenarios reduciendo la indeterminación y aumentando la competitividad.
Las ventajas de la optimización están relacionadas con la velocidad de reacción, la flexibilidad y la reducción de los márgenes de error e ineficacia.
Conclusiones
El Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) es una amplia variedad de soluciones destinadas a extraer y procesar datos estructurados adoptadas en empresas que buscan tomar decisiones basadas en datos para satisfacer mejor las necesidades de mercados más dinámicos en los que se requiere rapidez de reacción, flexibilidad y mayor competitividad.
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