Our Expertise.

The Game Changer.

Artificial Intelligence

Natural Language Processing. Machine Learning. Data Governance. Data Drive. Predictive Analytics

Gamification

Markets today need agile and intuitive interfaces. In Puzzle we turn software into a game because we are a step ahead.

React

React allows you to put a foot in the future, allowing you to scale your products to what you need, effortlessly.

React Native

Combining the best parts of native development with React, you get a first-class JavaScript library for building user interfaces at speed.

Node.js

We use Node.js to produce dynamic web experiences that could only be dreamt of only a few years ago.

UX/UI Design

By crafting only best in class user experiences, we help you increment customers’ conversions.

Staffing

Puzzle has no rival when it comes to team augmentation, on site and remote, short or long term, we have your back.

Al recibir una imagen escaneada o capturada de un documento, IDP extrae de forma inteligente los datos relevantes mediante algoritmos de OCR y de IA. Se pueden extraer todo tipo de datos: Datos estructurados – Datos que están organizados y tienen una estructura lógica (por ejemplo, CSV, JSON, XML).

Datos no estructurados que requieren una manipulación, como la limpieza de los datos, antes del proceso de extracción, ya que no siempre tienen una estructura lógica que puedan leer las máquinas (por ejemplo, correos electrónicos, imágenes o documentos escaneados).

PUZZLE DOCS IA utiliza algoritmos de IA combinados con PNL para identificar los tipos de documentos mediante la correspondencia de los documentos desconocidos con las categorías existentes.

Se extraen las características y alimentan a los algoritmos, que calculan una puntuación de similitud. La puntuación de similitud se utiliza para determinar la categoría más precisa para la clasificación de documentos.

Por ejemplo, si los formularios no son claros, recomendamos ciertos criterios de validación cruzada, conversión de expresiones regulares, loteos particionados, etc.

Combinamos el reconocimiento óptico de caracteres y las tecnologías de inteligencia artificial (IA) como el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje profundo para extraer información de documentos no estructurados o semiestructurados, y convertirla en datos estructurados y de búsqueda.