Problema empresarial
Las compras tenían datos que contenían grandes volúmenes de texto no estructurado que eran difíciles de interpretar de manera coherente, lo que limitaba la automatización y aumentaba la dependencia de la experiencia manual.
Acciones tomadas
· Utilizado capacidades de coincidencia semánticapara interpretar y estructurar el texto de contratación sin formato.
· Comprensión aplicada a nivel de documentos y textos para respaldar los flujos de trabajo de clasificación.
· Permitió la coincidencia algorítmica entre entradas de texto libre y estructuras de clasificación estandarizadas, con validación humana cuando fuera necesaria.
Resultados conseguidos
· Mejora de la interpretabilidad de los datos no estructurados.
· Precisión y coherencia de la clasificación de gastos impulsadas por la IA compatibles.
· Menor dependencia de la interpretación manual para las actividades recurrentes.
Pregunta para el formulario de contacto: ¿Los datos de compras no estructurados bloquean la automatización?
