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Cómo lee Dijit un documento
Entender qué hace el sistema con un documento explica por qué unos campos salen bien siempre y otros requieren atención. El proceso tiene cuatro fases y tarda menos de tres segundos por página.
En esta página
Las cuatro fases
| Fase | Qué ocurre |
|---|---|
| 1. Reconocimiento | El OCR convierte la imagen del documento en texto localizable. |
| 2. Extracción | Los modelos de IA interpretan qué es cada dato: cuál de los textos es el emisor, cuál la fecha, cuál la base imponible. |
| 3. Validación | Se comprueba la coherencia interna: que base más impuestos sea el total, que las líneas sumen la base, que el desglose de impuestos cuadre, y que el documento no esté duplicado. |
| 4. Clasificación | Se asignan las cuentas contables aplicando el histórico de la empresa y las reglas configuradas. |
El resultado de la fase 3 es lo que determina el estado con el que el documento aparece en el listado.
OCR e inteligencia artificial
Son dos cosas distintas y las dos hacen falta:
- El OCR reconoce caracteres: convierte píxeles en texto. Un OCR solo devolvería una maraña de palabras y números sin saber qué es cada cosa.
- La IA generativa interpreta: entiende que ese número de nueve cifras junto a una razón social es una identificación fiscal, y que esa cifra al pie es el total y no un número de página.
Por eso el sistema no depende de plantillas por proveedor: no necesita saber de antemano dónde imprime cada uno sus datos.
Precisión y de qué depende
La precisión media de lectura y clasificación es del 99 % sobre PDF original. En documentos fotografiados depende de la calidad de la imagen.
| Origen del documento | Comportamiento |
|---|---|
| PDF generado por el sistema del emisor | El texto está incorporado al archivo. Es el mejor caso. |
| PDF escaneado | Requiere reconocimiento. Bueno con un escaneo limpio. |
| Fotografía | Sensible al encuadre, la iluminación y las sombras. |
| Ticket térmico o fotocopia degradada | El peor caso: el original ya ha perdido información. |
La consecuencia práctica: cuando un documento se lee mal de forma sistemática, antes de corregirlo una y otra vez conviene mirar cómo entra. Mejorar el origen resuelve más que corregir el resultado.
Qué aprende del histórico
El sistema no trata cada documento como si fuera el primero:
- Las cuentas contables se asignan a partir de lo que se hizo antes con ese emisor.
- Las reglas de corrección creadas por el usuario se aplican a los documentos posteriores del mismo proveedor.
- Las conversiones de unidades y los precios pactados quedan asociados al artículo y al proveedor.
De ahí que la carga de revisión sea mayor el primer mes que el sexto: cada corrección reduce el trabajo futuro.
Lo que el sistema no hace
No completa datos que no estén en el documento. Si un dato no consta o no resulta legible, el campo queda vacío y el documento se marca para revisión. Un campo vacío no es un fallo de lectura: es la constancia de que ahí no había nada legible.
Tampoco decide por el usuario: valida y señala, pero la aprobación es siempre de una persona o del flujo configurado.
Dónde se procesa
Los modelos se ejecutan dentro de la infraestructura Azure de Dijit.app, en servidores de la Unión Europea. Los documentos de los clientes no se utilizan para entrenar modelos.