En el terreno de la automatización de los procesos documentales y de los Business Process Outsourcing (BPO) se han dado importantes pasos en los últimos años. En cuanto al aprendizaje automático y en lo relativo a la tecnología en lenguaje natural. Todo en pro de automatizar todas las tareas posibles en las empresas y centrar esfuerzos en otras cuestiones. Algo factible con nuestros sistemas de Inteligencia Artificial TAAD y SMAAT. Para procesar grandes volúmenes de documentos y, en el caso de este post, para detectar firmas.

Lo primero es tener claras las diferencias entre detectar y validar firmas. En el primer caso se trata de saber si en determinado documento hay o no una firma, si hay algún tipo de trazo que se asemeje a lo que entendemos como tal. En cambio, cuando hablamos de validar una firma estamos refiriéndonos a contrastar una rúbrica con otra y validar de este modo si se trata de la misma. Una forma, entre otras cosas, de evitar fraudes y falsificaciones documentales.

En Serimag somos expertos en la detección, es decir, en discernir un documento firmado de forma correcta del que no lo es. Si se trata de un garabato no válido o meramente una mancha que tampoco tendrá validez. Se trata de hacer detecciones masivas de firmas, algo que en el caso de la validación no es posible. Echando mano de Machine Learning logramos saber si los documentos están o no firmados y, en caso afirmativo, si la firma se puede aceptar como tal. No hablamos de si es auténtica o de si se trata de una falsificación, sino meramente de si es o no una firma entendida como tal.

Como ves, el Machine Learning aporta interesantes ventajas competitivas a las empresas. Una disciplina de la inteligencia artificial encaminada a reforzar la capacidad de aprendizaje de los sistemas informáticos, en este caso para la detección de firmas. Esto tiene un efecto muy positivo en el tratamiento de datos, dando más poder a la automatización y, como no, a la fiabilidad. No te olvides de que hablamos de tecnología puntera con un margen muy bajo de error.