La naturaleza del trabajo manual de introducción de datos es la mayor fuente de errores. Para reducir la tasa de errores y el tiempo de tratamiento, utilizamos una combinación de técnicas de IA, manuales y de reconocimiento óptico de caracteres. Incluso los metadatos manuscritos heterogéneos se captan a la perfección. Gracias a nuestros algoritmos de aprendizaje activo, podemos construir modelos precisos de tratamiento de documentos más rápidamente y con menos datos. Las reglas de negocio pueden integrarse para enriquecer y validar los datos. Los algoritmos aprenden del contexto y son flexibles a los cambios de formato de entrada porque interpretan el texto y el diseño, no se limitan a memorizarlo. Estos modelos de autoaprendizaje mejoran con el tiempo gracias a la validación de excepciones. Como nos encargamos de la validación de excepciones, le garantizamos datos precisos "sin preocupaciones" al 99,5%, lo que le ayudará a mejorar la satisfacción de sus clientes y la motivación de sus empleados.