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La policy es la parte más importante de un workflow de Omni. Le indica al agente de IA exactamente qué debe comprobar, cómo debe evaluar los documentos y cuándo debe aprobar o rechazar. Una policy bien redactada genera resultados precisos y consistentes. Una vaga produce resultados poco fiables. Esta guía cubre los principios de una redacción de policy eficaz, proporciona plantillas para casos de uso comunes y explica cómo el lenguaje de su policy influye en la selección de engines.

Qué hace buena a una policy

Las buenas policies comparten cuatro características:
El NLP Workflow Generator de Omni analiza su policy para determinar qué engines activar y cómo orquestarlos. Cuanto más preciso sea el lenguaje, más precisa será la selección y ejecución de engines.

Plantilla de estructura de policy

Toda policy debería seguir esta estructura de cuatro partes:
No necesita usar exactamente estos encabezados de sección. Lo importante es que su policy cubra las cuatro áreas: objetivo, inputs, pasos y decisiones. Omni analiza el significado, no el formato.

Ejemplos por caso de uso

Engines activados: Text Verifier - Glove, AML Search - Person
Engines activados: Text Verifier - Glove
Engines activados: Text Verifier - Glove
Engines activados: Text Verifier - Glove (para extracción de nombres), AML Search - Person (para screening)

Errores frecuentes

Evite estos errores al redactar policies:
Problema: Omni no sabe qué verificar. “Verify the document” no proporciona información sobre qué campos revisar o qué constituye una aprobación.Solución: Sea explícito sobre qué revisar.
Problema: Sin reglas claras de approve/reject, el agente de IA tiene que adivinar qué constituye un resultado aprobado.Solución: Termine siempre su policy con criterios de decisión explícitos.
Problema: Omni funciona mejor cuando sabe qué tipo de documento esperar. Sin este contexto, la precisión de extracción puede verse afectada.Solución: Especifique los tipos de documento esperados al inicio de su policy.
Problema: Incluir demasiadas tareas de verificación no relacionadas en una sola policy dificulta la ejecución limpia del agente de IA. Los resultados se vuelven menos fiables.Solución: Si su proceso involucra tipos de verificación fundamentalmente diferentes (p. ej., validación de facturas Y screening de antecedentes de empleados), divídalos en workflows separados.

Relación entre policy y engines

El NLP Workflow Generator de Omni analiza el texto de su policy para sugerir qué engines activar. Comprender este mapeo le ayuda a redactar policies que activen los engines correctos.

AML Search - Person

Este engine se sugiere cuando su policy contiene palabras clave relacionadas con sanciones y screening de listas de vigilancia. Palabras clave de activación:
  • “AML”, “anti-money laundering”
  • “sanctions”, “sanctioned”
  • “watchlist”, “watch list”
  • “screening”, “screen against”
  • “PEP”, “politically exposed”
Frases de ejemplo que activan AML Search:

Text Verifier - Glove

Este engine se sugiere cuando su policy describe tareas de análisis de documentos, extracción de datos o validación de campos. Palabras clave de activación:
  • “extract”, “extraction”
  • “verify”, “validate”, “validation”
  • “check”, “compare”, “cross-check”
  • “match”, “consistency”
  • “present”, “missing”, “required fields”
Frases de ejemplo que activan Text Verifier:
Ambos engines pueden activarse simultáneamente. Por ejemplo, una policy KYB que menciona “extract company details” (Text Verifier) y “screen directors against AML watchlists” (AML Search) sugerirá correctamente ambos engines. Siempre puede modificar manualmente las sugerencias en el Paso 3 de la creación del workflow.

Referencia rápida

Siguientes pasos

Crear un workflow

Ponga su policy en acción creando un workflow.

Plantillas de workflow

Empiece con una plantilla predefinida y personalícela.