Capacitando a las empresas para optimizar sus flujos de trabajo basados en datos no estructurados | NTT DATA

lu., 24 enero 2022

Capacitando a las empresas para optimizar sus flujos de trabajo basados en datos no estructurados

¿Puedes tener demasiado de algo bueno?

Puedes elegir su cliché favorito en lo que respecta a los datos. ¿El petróleo del siglo 21? ¿Nuestro producto más valioso? ¿La clave de todo, desde la eficiencia hasta las ventas y las relaciones?

Algunas de las corporaciones más grandes del mundo se han basado en su capacidad para recopilar y procesar datos, sin embargo, existe un obstáculo incorporado para usar los datos de manera efectiva. Hay demasiados. Y vienen en todas las formas y tamaños. La mayor parte está completamente desestructurada porque gran parte de ellos está en forma de imágenes, videos, animaciones, conversaciones, correos electrónicos, chats. Estos son los formatos que vienen naturalmente a los seres humanos, pero que no tienen sentido para los sistemas basados en máquinas que utilizamos para procesar, analizar y dar sentido a los datos.

La avalancha de datos que recopilamos y almacenamos es cada vez mayor. El auge de los dispositivos de Internet de las cosas (múltiples sensores, que luego se utilizan para desencadenar intervenciones automatizadas en operaciones clave del sistema) está acelerando aún más esta tendencia. Corremos el riesgo de ser ahogados por los datos. Entonces, ¿cómo respondemos?

De la escritura a mano a la automatización

Siempre ha habido un atasco incorporado en los sistemas que dependen de los datos, y eso somos nosotros: la velocidad y la capacidad de los intermediarios humanos. Esto se debe a que, hasta hace muy poco, dependíamos de las personas para comprender la validación, el registro y la introducción de datos no estructurados en nuestros sistemas a mano. Eso hace que cada proceso consuma mucho tiempo e ineficiente, lo que lleva a una necesidad urgente de formas automatizadas de comprender e ingerir datos, y luego convertirlos en formularios que puedan ser accionados de manera eficiente por procesos automatizados.

La primera de estas técnicas es el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), que puede leer contenido en documentos escritos, en alrededor de 100 idiomas diferentes e incluso cuando está escrito a mano, luego almacenar dicho material y presentarlo en una forma que las máquinas puedan acceder y usar.

El segundo es el Procesamiento del Lenguaje Natural (NPL), que se basa en una forma especializada de Inteligencia Artificial que puede analizar el contenido escrito (o hablado), comprender el significado y predecir lo que es probable que siga. Utilizando el aprendizaje automático, la NPL se vuelve más efectiva para interrogar texto para llenar vacíos y desarrollar una comprensión progresivamente más precisa de lo que realmente significa cualquier pieza de texto dada.

Estas tecnologías han ayudado a racionalizar y mejorar el uso de datos no estructurados, al menos en ciertas formas y para algunos procesos. Para dar el paso de la automatización de piezas, que todavía requiere una buena cantidad de intervención humana, a la automatización casi completa de extremo a extremo requiere nuevas técnicas y nuevos conceptos. Eso es lo que ofrece la solución Dolffia de NTT DATA.

Validación y Ontología

La combinación de tecnología única de Dolffia va más allá de la NLP para una validación automatizada efectiva del texto. Las soluciones convencionales de NLP hacen evaluaciones informadas del significado del texto que lee y registra. Sin embargo, no importa cuán efectivo sea este proceso, siempre habrá una necesidad de validación, basada en preguntas sobre la ambigüedad o la falta de claridad en el texto. Aquí es donde la intervención humana y la aprobación son necesarias, especialmente para el texto que tiene importancia legal o regulatoria.

Dolffia no está sujeta a esta barrera natural para operaciones eficientes porque puede interactuar con agentes inteligentes, en particular la propia solución Clonika de NTT DATA, que cruza referencias a 500,000 empresas para validar el texto producido por OCR y NLP con una precisión cercana al 100%. La interacción humana solo se requiere cuando se trata de una necesidad legal específica.

El reconocimiento automatizado de texto se basa en una ontología detallada para cada industria específica y requisito central: esto proporciona el contexto vital que permite comprender completamente los significados más profundos. Para cada caso de uso principal, se crea una ontología detallada dentro del paisaje de Dolffia, con información conceptual, conexiones y significados tenidos en cuenta, de modo que el significado completo de cada pieza de texto se pueda identificar y aplicar con precisión.

La combinación de diferentes métodos y tecnologías hace que Dolffia sea eficaz como una forma de traducir la información no estructurada en inteligencia de negocios procesable, de forma rápida y con un mínimo de intervención humana. Aunque la solución se puede alojar on-premise s si se desea (y muchas instituciones todavía lo hacen), esta es una solución nativa de la nube, que se puede entregar rápidamente sobre una base SaaS, mientras que el uso de API permite una rápida ingesta de datos no estructurados y una rápida salida de inteligencia procesable a las aplicaciones relevantes.

¿Por qué importa esto?

La economía digital funciona con datos: esa es una perogrullada básica que cubrimos desde el principio. Antes de que se pueda usar, debe hacerse accesible para los sistemas digitales, lo cual es un gran problema para cualquier negocio que dependa de flujos de datos estables, a gran escala pero siempre relevantes y siempre precisos.

A medida que los procesos se vuelven más automatizados, se vuelve más urgente automatizar el proceso de extracción de información utilizable de flujos de datos a menudo desordenados. Para los organismos gubernamentales (verificación de identificación, por ejemplo), para las compañías de seguros (evaluación de reclamaciones), para los contratistas (validación de antecedentes, capacidades e identidades) para el registro de patentes (¿entra en conflicto una nueva patente con una que ya ha sido registrada?), este análisis y comparación de datos rápidos, automáticos y precisos es esencial para operaciones eficientes.

Hay un último punto que debemos considerar. Dolffia es parte de una creciente cartera de aplicaciones digitales a la que las empresas pueden acceder fácilmente y utilizarlas a la vez a medida que avanzan en el cambio, en particular el importante cambio involucrado en el cambio a la nube. La modularidad de la estructura de Dolffia significa que se puede personalizar rápidamente para fines altamente específicos, mientras que la facilidad de uso significa que puede comenzar a agregar valor de inmediato, mucho antes de que se complete la transición / transformación.

A medida que muchas empresas replantean sus modelos, reestructuran sus organizaciones y se redefinen como operaciones digitales, esta capacidad de implementar una solución completa, probada y flexible rápidamente ayuda a compensar los costos del cambio y abrir nuevas fuentes de ingresos de la tecnología digital. El cambio es difícil, pero Dolffia y soluciones similares lo hacen mucho más fácil.