Bedrock Data Automation aprende a extraer datos de formularios fiscales y extractos bancarios

Amazon Bedrock Data Automation, de AWS, ha aprendido a extraer con precisión información de documentos financieros. El sistema procesa de forma automática extractos bancarios, formularios fiscales, contratos y otros papeles, una tarea que normalmente exige horas de trabajo manual.

Qué documentos procesa el sistema

Amazon entrenó Bedrock Data Automation con ejemplos de cuatro tipos habituales de documentos financieros. Los extractos bancarios recogen información de miles de transacciones, y cada una debe reconocerse correctamente. Los formularios fiscales W-2 (certificados de ingresos de empleados) y 1099-B (informes de ingresos por inversiones) exigen extraer con exactitud numerosos detalles. Los contratos con proveedores suelen redactarse en formatos propios, lo que añade dificultades para los algoritmos.

Por qué es más difícil que un simple OCR

El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) convencional no da abasto con los documentos financieros. El sistema no solo debe «leer» el texto, sino entender su estructura y su contexto. Por ejemplo, en la tabla de un extracto hay que vincular correctamente el importe con la fecha y la descripción de la operación. En los formularios fiscales, las cifras suelen estar en lugares concretos y su significado depende del contenido que las rodea.

Amazon Bedrock usa modelos de lenguaje para comprender a fondo el contenido de los documentos. El sistema aprende con ejemplos: ve el documento original y su versión digital correctamente rellenada, y luego generaliza los patrones para casos nuevos.

Cómo funciona el sistema en la práctica

El proceso de automatización consta de varias etapas:

• Reconocimiento del tipo de documento: el sistema determina si tiene delante un extracto, un formulario fiscal o un contrato
• Localización de los campos clave: el algoritmo busca dónde están los datos necesarios
• Extracción de valores: el sistema convierte el texto encontrado en un formato estructurado
• Evaluación de confianza: el modelo indica la probabilidad de error de cada campo
• Validación: si es necesario, el documento se envía a revisión manual

Para la mayoría de los documentos el proceso es totalmente automático. Cuando la confianza es baja, una persona revisa el resultado.

Ahorro para las empresas

Las empresas fintech pueden acelerar la tramitación de solicitudes que requieren documentos financieros. En lugar de 30 minutos de trabajo manual por solicitud, el sistema la resuelve en unos pocos minutos. Los departamentos de contabilidad pueden automatizar la introducción de datos de recibos e informes en su sistema contable. Los bancos comprueban los documentos más rápido al conceder créditos.

Qué significa

El sector financiero avanza poco a poco hacia soluciones de IA para el trabajo rutinario con documentos. No sustituye a las personas, sino que amplía sus capacidades: un empleado puede revisar los resultados en un minuto en lugar de una hora de trabajo manual.