VISUALIZADOR DE DOCUMENTOS
- CIB doXiview
Edite documentos de forma eficiente en el visor en línea, anonimice datos confidenciales y mucho más, todo ello basado en la web y con tecnología de inteligencia artificial.
- CIB sherlock
Reconocimiento con IA para la extracción automática de datos de documentos
CIB sherlock extrae con precisión de un documento todos los datos de texto relevantes para un caso de uso determinado. Esto permite un procesamiento fiable y automatizado de documentos con inteligencia artificial.
- Especializado en documentos
- Autoaprendizaje y escalabilidad
- La IA reconoce si un documento puede automátizarse con procesamiento oscuro o si es necesario controlarlo manualmente.
Funcionalidades y propiedades
Cree su propia IA
Su caso de uso particular se entrena rápidamente.
Modelo de IA fácilmente ampliable
Se pueden añadir nuevas entidades a los modelos existentes.
Reconocimiento multilingüe
El LLM reconoce las lenguas más importantes de la eurozona y, por tanto, puede evaluar semánticamente los aciertos.
Control de calidad en el flujo de trabajo
La IA extrae las entidades de forma fiable. Si la IA no está segura, informa de ello y lo reenvía al proceso de flujo de trabajo para que se verifique manualmente.
Determinación del grado de automatización
El grado de automatización se determina para cada documento. Usted decide a partir de qué nivel de error le resulta aceptable automatizar la producción en tratamiento oscuro.
IA de autoaprendizaje
La IA aprende de los feedbacks de la aplicación. Tras solo tres o cuatro ejemplos, el sistema se adapta a nuevas formas o diseños.
GARANTÍA DE CALIDAD EN DARK PROCESSING
¿Con qué grado de autonomía puede actuar su IA?
La probabilidad de un resultado sin errores se determina para cada documento. En función de los costes de tratamiento y de la importancia de los documentos, se determinan los porcentajes de error tolerables para el procesamiento oscuro. Usted decide cuándo le resulta aceptable el resultado del procesamiento oscuro.
Si confía ciegamente en la IA, puede darle más responsabilidades o tareas, ya que es probable que los resultados sean correctos.
El control de calidad como ejemplo:
Se admite una probabilidad de error del 3%:
- Si la IA considera que su propia evaluación es muy fiable, el proceso se transfiere automáticamente al procesamiento oscuro.
- Si la probabilidad se sitúa entre el 80 y el 97%, el procedimiento se envía al control de calidad para garantizar su exactitud.
- Si la probabilidad es inferior al 80 %, el documento lo comproba el funcionario y se procesa manualmente.
Casos de uso
Reconoce los datos sensibles
Permite, entre otras cosas, la anonimización automática de documentos
Reconoce los datos de pago
Permite la creación automática de facturas y órdenes de pago.
Reconoce los tipos de campos de formulario
Permite la clasificación automática de campos de formulario
Reconoce los campos de dirección
Permite, entre otras cosas, el ensobrado con ventana para el envío automático.
¿Automatización total con IA para el procesamiento oscuro?
Póngase en contacto con nosotros para recibir asesoramiento experto sobre su caso particular.
IA lista para su negocio
MARCA BLANCA
Integre CIB IA en su software y ofrezca a sus clientes soluciones aún más eficientes.
Escalable
IA escalable para grandes volúmenes de documentos, incluso en Dark Processing.
IA conforme al RGPD
Inteligencia artificial con autoaprendizaje y protección de datos.
Multilingüe
Especializado en documentos comerciales en alemán y lenguas europeas.
Casos de éxito
Tienes un e-m@il! Automatización del proceso de recepción del correo electrónico
Recuperación automatizada y asistida por IA de datos antes inaccesibles
Automatización con IA para la Administración de Alta Baviera
Artículos relacionados en el blog
Clientes que utilizan CIB sherlock
Productos relacionados
CLASIFICACIÓN DE DOCUMENTOS
- CIB recogNice
El módulo de clasificación basado en IA determina las clases pertinentes a partir de la estructura textual extraída de un documento.
ANONIMIZACIÓN
- CIB PoP
La IA contribuye a la protección de datos mediante la anonimización y seudonimización de datos sensibles de conformidad con el RGPD.
