Esker Obtiene una Patente para su Tecnología de Machine Learning
La Oficina de Patentes y Marcas de Estados Unidos registra la solución de Esker basada en IA para automatizar la extracción de datos en documentos de clientes
Madrid — 6 de junio de 2023 — Esker, empresa líder en la digitalización de la relación comercial entre proveedores y clientes, anuncia la emisión, por parte de la Oficina de Patentes y Marcas de Estados Unidos, de una patente para su tecnología de machine learning.
Con la capacidad de abarcar tanto los ciclos de source-to-pay (S2P) como order-to-cash (O2C), las soluciones de Esker potenciadas por inteligencia artificial (IA) están diseñadas para reducir drásticamente las tareas repetitivas y de poco valor. La tecnología patentada responde a la necesidad de automatizar adecuadamente la extracción de datos de documentos entrantes. Para empresas con una amplia cartera de clientes, el tecleo manual de información para facturas, pedidos y otros documentos resulta costoso en tiempo y dinero.
La tecnología de IA recientemente patentada por Esker utiliza algoritmos tradicionales y de machine learning para identificar campos de datos, tomar decisiones de enrutado y sugerir próximas acciones para reducir en lo posible la intervención manual en los procesos. El dato es leído en el documento y la IA crea reglas que definen qué datos recuperar y en qué formato. A través de la supervisión del usuario de la solución, esas reglas son adaptadas, de manera que la precisión del proceso de extracción se incrementa cada vez. Esta interacción entre IA y supervisión humana reduce a casi cero los errores y confusiones a los que el tecleo manual es propenso.
Esker lleva 20 años invirtiendo en I+D para utilizar las capacidades de la IA en todas sus soluciones. Ya a la vanguardia de la tecnología IA cuando se presentó la solicitud de la patente hace 12 años, el auto learning se sigue utilizando hoy en día en las soluciones de Esker. La tecnología se ha ido ampliando con capas adicionales de redes neuronales de Deep Learning.