De un vistazo
Industria
Banca y mercado de capitales
Ubicación
Global
Desafío
Minimizar el tiempo, los costes y los recursos necesarios para extraer información clave de enormes cantidades de documentos impresos, gráficos y manuscritos.
Hechos destacados
- 96% de precisión en la extracción de la información clave de más de una veintena de tipos de documentos
- Tiempo de procesamiento por documento un 98% más rápido, pasando de una media de 30 minutos a 30 segundos
- Hasta un 98% de reducción en el coste medio por documento procesado, pasando de 5 dólares a 10 céntimos de dólar
Nuestro enfoque
Trabajamos con el centro de excelencia de IA del banco para desarrollar, probar y afinar una solución basada en el reconocimiento óptico de caracteres (sus siglas en inglés, OCR), machine learning (ML) o aprendizaje automático y la GenAI. Todas estas tecnologías que han madurado de forma significativa en los últimos tiempos, son los socios ideales para una solución automatizada.
Aprovechando la experiencia especializada en IA de Cognizant adquirida en el mundo académico y en múltiples industrias, pudimos desarrollar un producto mínimo viable (MVP) en solo cuatro semanas. A continuación, refinamos la solución hasta que funcionó con la precisión suficiente para implementarla en producción.
Las prestaciones clave de la solución son las siguientes:
- Extracción de texto OCR: Utilizamos Microsoft Azure AI Digital Intelligence como motor OCR para escanear documentos estructurados y no estructurados, y convertirlos en texto digitalizado. La solución emplea el deep learning (aprendizaje profundo) para imitar el reconocimiento visual humano y destaca en reconocimiento de textos manuscritos e impresos, inclusive de imágenes y escaneos de baja calidad. Su API también la hizo idónea para la integración en el flujo de proceso de esta solución.
- Clasificación de documento basado en ML: Una etapa de clasificación permite identificar documentos relevantes y filtrar información irrelevante para hacer que el proceso KIE sea aún más eficiente. Ideamos y entrenamos un algoritmo de ML para clasificar documentos que se habían digitalizado mediante OCR, de modo que solo se presentara información relevante para el análisis de la GenAI.
- Análisis con GenAI: Implementamos Microsoft Azure OpenAI GPT-4o para analizar el texto digitalizado de documentos relevantes y extraer información clave. Identifica las entidades y relaciones entre ellos, permitiéndole extraer los campos necesarios para el proceso de negocio. Además, utilizamos prestaciones multimodal de GPT-4o para identificar y extraer imágenes relevantes incluyendo firmas, logos y sellos,
- Integración del back-office: La solución corre sobre Microsoft Azure, la plataforma cloud de nuestro cliente, e integra sistemas claves del back-office que también operan en Azure.
- Humano en el proceso: Aunque la solución automatiza la extracción de la información clave, un empleado del banco revisa los campos extraídos para garantizar que sean los correctos.
Resultados de negocio
Actualmente la solución está desplegada en más de 20 casos de uso diferentes del banco, entre los que se incluyen la incorporación de clientes, solicitudes de préstamos hipotecarios, procesamiento de reclamaciones por fraude y asignación de poderes notariales para los clientes. Su versatilidad permite que se pueda utilizar en una mayor variedad de casos en el futuro. Desde su puesta en marcha, la solución ha reportado importantes beneficios para el banco y sus clientes en términos de aceleración de procesos, reducción de costes, optimización de cargas de trabajo y satisfacción de cliente.
Entre los beneficios conseguidos hasta la fecha, destacan los siguientes:
- 96% de precisión en la extracción de información clave: La solución es capaz de extraer información relevante de decenas de miles de documentos con una precisión del 96% y sin necesidad de ayuda de personal experto en la materia cuando se trabaja con documentos legales o técnicos complejos.
- Proceso KIE un 98% más rápido: Antes de la solución, el tiempo medio para procesar un único documento era de 30 minutos. La solución invierte una media de 30 segundos para realizar la misma tarea, desde la digitalización de documentos seleccionados con OCR hasta la extracción de campos requeridos utilizando la GenAI y la cumplimentación de un formulario en el sistema back-office pertinente.
- Una reducción de hasta el 98% del coste de procesamiento de documentos: La solución tiene el potencial de reducir el coste de procesar un solo documento de 5 dólares a 10 céntimos de dólares o menos. El potencial de ahorro en las divisiones de negocio del banco a nivel mundial es significativo.
- Cargas de trabajo mejoradas: Ya no es necesario recurrir a los expertos en asuntos técnicos y legales para identificar información relevante en un documento complejo. Esto optimiza su carga de trabajo y les permite dedicar más tiempo a su función principal.
- Mejora de la experiencia para el cliente: Ahora los procesos clave orientado al cliente se pueden ejecutar mucho más rápido, ofreciendo una experiencia para el cliente significativamente mejor.
