La industria bancaria se enfrenta a importantes desafíos derivados de la ineficiencia en procesos repetitivos que afectan operaciones críticas, como la extracción de información, revisión de documentos y auditorías. Estas actividades, que requieren una gran cantidad de recursos humanos, complican la gestión de tareas esenciales como las normas de Conozca a Su Cliente (KYC), las solicitudes de préstamos y el análisis de crédito. Esta situación limita la capacidad operativa de las instituciones financieras, con problemas de escalabilidad, lentitud en el procesamiento y altos costos vinculados a la formación y rotación del personal.
Para resolver estos problemas, la implementación de sistemas avanzados de extracción de información se ha vuelto crucial. Estos sistemas permiten agilizar la obtención de datos de documentos financieros, favoreciendo así la precisión y reduciendo tanto los errores manuales como el tiempo de procesamiento. Esta tecnología es fundamental para acelerar la incorporación de clientes, garantizar el cumplimiento normativo y fomentar la transformación digital del sector bancario, que maneja una gran cantidad de documentos complejos.
Apoidea Group, una empresa especializada en inteligencia artificial de Hong Kong, ha desarrollado soluciones innovadoras dirigidas a las necesidades de los bancos multinacionales. Su producto principal, SuperAcc, permite un procesamiento avanzado de documentos mediante modelos patentados, mejorando la eficiencia de los procesos bancarios. SuperAcc ha logrado reducir considerablemente el tiempo necesario para tareas como la expansión financiera y la revisión de estados de cuenta, disminuyendo de varias horas a apenas unos minutos el tiempo necesario para completar estas operaciones.
Pese a las ventajas de tecnologías como SuperAcc, la transformación digital en la banca enfrenta obstáculos significativos en cuanto a seguridad y cumplimiento regulatorio. Las instituciones demandan altos estándares de seguridad, como ISO 9001 e ISO 27001, y enfrentan dificultades al integrar estas tecnologías con sistemas heredados obsoletos.
Para fortalecer las capacidades de estos sistemas especializados, es clave contar con infraestructura avanzada de aprendizaje automático. Amazon SageMaker HyperPod proporciona un entorno adecuado para desarrollar y ejecutar modelos de última tecnología, optimizando el proceso al suprimir las complejidades de la construcción y mantenimiento de clústeres computacionales a gran escala.
Los modelos multimodales recientes han mostrado una capacidad destacada para procesar información visual y textual. Esta tecnología representa un cambio en la comprensión de documentos, integrando un procesamiento robusto de texto y una comprensión visual avanzada, lo que mejora significativamente la precisión y eficiencia.
Se ha llevado a cabo una colaboración para explorar el uso de modelos de lenguaje visual de gran tamaño junto a SageMaker HyperPod. Los experimentos han demostrado que estos modelos pueden mejorar el reconocimiento de estructuras tabulares en documentos financieros.
La adaptación de modelos de lenguaje y visión a tareas específicas de comprensión documental ofrece ventajas notables. La capacidad de estos modelos para procesar datos visuales y textuales los convierte en herramientas poderosas para revolucionar el manejo y procesamiento de documentos en el sector financiero.
