Desarrollo y validación de algoritmos de clasificación automática y reconocimiento de patrones para la aplicación de reglas de negocio en bases de datos documentales masivas
El objetivo de este proyecto es desarrollar un nuevo algoritmo basado en técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning) que permita realizar un reconocimiento, clasificación y enrutamiento automáticos de los documentos tramitados y almacenados en nuestro producto Abox ECM de gestión documental electrónica.
Una ventaja de nuestra compañía es la disponibilidad de inmensas bases documentales, todas ellas normalizadas en un solo producto de tecnología propia que maneja una sola base de datos, con lo que cualquier algoritmo que logre descubrir patrones dentro de esta información y aplicar reglas en función de ellos, permitirá ofrecer servicios de alto valor añadido a nuestra propia base instalada.
La nueva Política de Gestión de los Documentos Electrónicos (ver Norma Técnica de Interoperabilidad de Política de Gestión de Documentos electrónicos, Ministerio de Hacienda y Administraciones Públicas, 2016) reglamenta el uso del expediente y, entre otros aspectos, obliga a la clasificación técnica de los documentos empleando Cuadros de Clasificación Documental (CCD) que no son sencillos de emplear por todos los usuarios y mucho menos de aplicar a los históricos que acumulan muchas entidades.
En resumen, el proyecto aporta una solución potente e innovadora a nuestro producto de gestión documental profesional para una necesidad creciente, como es aplicar técnicas de Inteligencia Artificial sobre repositorios documentales masivos, reduciendo errores, automatizando tareas y optimizando la gestión de las organizaciones con riesgo de “caos digital
