Procesamiento Inteligente de Documentos
Publicado: 27 Sep 2025, 08:44
La automatización de la revisión de documentación con Inteligencia Artificial (IA) , se enfoca principalmente en el Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP - Intelligent Document Processing). Este enfoque permite manejar grandes volúmenes de documentos no estructurados (como informes médicos, resoluciones, certificados) de manera rápida y precisa, liberando al personal para tareas de mayor valor.
Fases de Automatización con IA
La implementación se puede estructurar en las siguientes etapas clave:
1. Digitalización y Preprocesamiento
• Recepción y Estandarización: Los documentos físicos deben ser digitalizados (escaneo de alta calidad).
• Mejora de la Imagen: Se aplica IA para mejorar la calidad de las imágenes (reducción de ruido, corrección de sesgos, binarización) para optimizar el reconocimiento posterior.
2. Clasificación Inteligente de Documentos
• Clasificación Automática: Utilizar algoritmos de Aprendizaje Automático (Machine Learning - ML) y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para identificar automáticamente el tipo de documento (Ej: Informe Médico de la Sanidad de las Fuerzas Armadas, Resolución de Baja, Certificado de Aportes, etc.).
• Enrutamiento Eficiente: Una vez clasificados, los documentos se dirigen automáticamente al flujo de trabajo o al analista especializado correspondiente, acelerando el proceso de revisión inicial.
3. Extracción de Datos Clave
• Reconocimiento de Texto Avanzado (OCR/ICR): Se utiliza Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) y Reconocimiento Inteligente de Caracteres (ICR), potenciados por IA, para convertir el texto de las imágenes en datos estructurados y legibles por la máquina.
• Identificación de Campos Relevantes: Algoritmos de NLP y Deep Learning (Aprendizaje Profundo) se entrenan para extraer campos de datos específicos necesarios para el cálculo y la aprobación de la pensión. Esto incluye:
o Datos personales (Nombre, DNI/CIP, fecha de nacimiento).
o Fechas cruciales (Fecha de baja/retiro, fecha del evento, fechas de informes médicos).
o Detalles médicos (Diagnóstico, porcentaje de invalidez, causalidad del servicio).
o Información previsional (Tiempo de servicios, aportes, base de cálculo).
4. Validación, Verificación y Detección de Fraude
• Validación Cruzada de Datos: La IA compara los datos extraídos entre diferentes documentos (ej: verificar que la fecha de la baja coincida en la resolución y el informe) y con bases de datos internas del área de gestión.
• Validación Específica de Dominio: Se aplican reglas y lógica previsional (programadas en la IA) para verificar la coherencia y cumplimiento normativo de los datos (Ej: ¿Es el diagnóstico una causal válida para este tipo de pensión?).
• Detección de Anomalías: Algoritmos de ML identifican patrones atípicos o inconsistencias que podrían sugerir errores, discrepancias en la documentación, o posibles intentos de fraude (Ej: fechas inusuales, firmas duplicadas, informes médicos que contradicen el historial).
Fases de Automatización con IA
La implementación se puede estructurar en las siguientes etapas clave:
1. Digitalización y Preprocesamiento
• Recepción y Estandarización: Los documentos físicos deben ser digitalizados (escaneo de alta calidad).
• Mejora de la Imagen: Se aplica IA para mejorar la calidad de las imágenes (reducción de ruido, corrección de sesgos, binarización) para optimizar el reconocimiento posterior.
2. Clasificación Inteligente de Documentos
• Clasificación Automática: Utilizar algoritmos de Aprendizaje Automático (Machine Learning - ML) y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) para identificar automáticamente el tipo de documento (Ej: Informe Médico de la Sanidad de las Fuerzas Armadas, Resolución de Baja, Certificado de Aportes, etc.).
• Enrutamiento Eficiente: Una vez clasificados, los documentos se dirigen automáticamente al flujo de trabajo o al analista especializado correspondiente, acelerando el proceso de revisión inicial.
3. Extracción de Datos Clave
• Reconocimiento de Texto Avanzado (OCR/ICR): Se utiliza Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) y Reconocimiento Inteligente de Caracteres (ICR), potenciados por IA, para convertir el texto de las imágenes en datos estructurados y legibles por la máquina.
• Identificación de Campos Relevantes: Algoritmos de NLP y Deep Learning (Aprendizaje Profundo) se entrenan para extraer campos de datos específicos necesarios para el cálculo y la aprobación de la pensión. Esto incluye:
o Datos personales (Nombre, DNI/CIP, fecha de nacimiento).
o Fechas cruciales (Fecha de baja/retiro, fecha del evento, fechas de informes médicos).
o Detalles médicos (Diagnóstico, porcentaje de invalidez, causalidad del servicio).
o Información previsional (Tiempo de servicios, aportes, base de cálculo).
4. Validación, Verificación y Detección de Fraude
• Validación Cruzada de Datos: La IA compara los datos extraídos entre diferentes documentos (ej: verificar que la fecha de la baja coincida en la resolución y el informe) y con bases de datos internas del área de gestión.
• Validación Específica de Dominio: Se aplican reglas y lógica previsional (programadas en la IA) para verificar la coherencia y cumplimiento normativo de los datos (Ej: ¿Es el diagnóstico una causal válida para este tipo de pensión?).
• Detección de Anomalías: Algoritmos de ML identifican patrones atípicos o inconsistencias que podrían sugerir errores, discrepancias en la documentación, o posibles intentos de fraude (Ej: fechas inusuales, firmas duplicadas, informes médicos que contradicen el historial).