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Document AI / Demostración evaluada

Ledger Lens

Pedidos, albaranes y facturas. Una revisión conectada.

Vídeo real de la demo · Narración y subtítulos en inglés · Datos ficticios

EL PROBLEMA

Las diferencias entre lo pedido, lo entregado y lo facturado pueden quedar ocultas cuando cada documento se revisa por separado.

EL FLUJO

Extrae campos de tres documentos ficticios con Qwen local y LightOnOCR para escaneos. Comprueba cantidades, precios y totales con aritmética decimal exacta, conserva los originales y guarda correcciones revisadas.

  1. 01Entrada de tres documentos
  2. 02Extracción local y OCR
  3. 03Conciliación y revisión humana
  4. 04Revisiones y exportación

EVIDENCIA REGISTRADA

Resultados, con contexto.

Resultados sobre datos sintéticos
ComprobaciónCasos
Conjuntos: todos los campos correctos3/3
Campos que coinciden con la referencia171/171
Resultado de conciliación correcto3/3
Conjunto
original-controlled-fixtures-v1
Casos completados
3/3
Mediana / p95 por caso
158.648 s / 162.037 s
Registro de evaluación (UTC)
2026-10-08

Fuente: registro de evaluación del proyecto, con inferencia local. Equipo registrado: NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU / 8 GB. La latencia incluye el caso HTTP completo y puede incluir la carga inicial del modelo. Estas mediciones no se han vuelto a ejecutar en el equipo que sirve esta web.

QUÉ PODRÍAMOS CONSTRUIR CONTIGO

Un piloto de conciliación documental con fuentes visibles, reglas de excepción y exportación estructurada.

Qué definiríamos antes

Formatos de pedido, albarán y factura, identidad de líneas, reglas fiscales, discrepancias aceptables y sistema de destino.

Límites de esta demostración

Tres conjuntos controlados: coherente, con discrepancias y escaneado. El OCR y la extracción requieren revisión; los valores ausentes se mantienen ausentes. No se automatiza la aprobación financiera.

Hablemos de tu caso ↗
Captura de la interfaz de Ledger Lens
Interfaz de revisión de la demostración.

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