Implementación de lectura de documentos digitales con machine learning en la empresa Cli Gestiones Aduaneras S.A.

• Autor: Apaza Flores, Darwin Daniel Enrique
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional de Moquegua
• Repositorio: UNAM-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unam.edu.pe:20.500.14655/452
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14655/452
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia Artificial; Machine Learning; Computer Vision; Form Recognizer; DAM; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

La presente implementación tuvo como objetivo automatizar procesos de digitalización de datos apoyándose en técnicas de Inteligencia Artificial, como Machine Learning, sobre documentos aduaneros como Facturas Comerciales y Documentos de Embarque fundamentales para la emisión de una DAM a SUNAT. Para el cumplimiento del objetivo de la implementación, se hicieron uso de servicios en la nube como Computer Visión y Form Recognizer de la plataforma de Microsoft Azure, las cuales funcionan sobre Inteligencia Artificial y Machine Learning para crear modelos personalizados de documentos aduaneros, permitiendo ahorros en tiempos de desarrollo e infraestructura tecnológica. Los tiempos que toma crear y entrenar modelos sobre su plataforma van desde segundos a pocos minutos y las muestras mínimas requeridas son de 5, haciendo que sea tomada como mejor opción ante otros servicios con funcionalidades similares. Como objetivo alcanzado con esta implementación, los tiempos de atención por parte de área de Liquidación se redujeron hasta en un 75% haciendo esto que puedan atender más despachos en el mismo tiempo que tomaba atender solo uno. Así también, se lograron reducir los errores de digitalización que conllevaba a un proceso de rectificación y en algunos casos pagos de multas.