El Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP, por sus siglas en inglés) es una tecnología que utiliza inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) para automatizar la extracción de información valiosa de documentos digitales y físicos. Esta herramienta avanzada es capaz de entender e interpretar diversos tipos de documentos, como facturas, contratos, recibos, formularios, entre otros.
De esta forma, garantiza la precisión y la eficiencia de los procesos organizacionales. El IDP combina diferentes técnicas para entender el contenido y el contexto de los documentos, independientemente de su formato, diseño o fuente. Puede manejar documentos como facturas, contratos, formularios, recibos, informes, correos electrónicos, etc.
Su objetivo principal es extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos sin la necesidad de intervención humana. A través de la IA, el IDP puede eliminar la necesidad de inserción y procesamiento manual de datos, aumentando la velocidad y reduciendo el costo y el error humano involucrados
Evolución del procesamiento inteligente de documentos
Hace al menos 3.900 años, la humanidad ha enfrentado el desafío de lidiar con el procesamiento de documentos. Todo comenzó con tablillas de arcilla que servían para formalizar ocasiones como matrimonios y divisiones de herencia en la civilización sumeria.
Con el paso de los milenios, estos registros fueron evolucionando hasta convertirse en los documentos corporativos post-revolución industrial. La necesidad de procesar y organizar esta información causó el surgimiento de diferentes profesiones que se dedicaban a esto a tiempo completo: archivistas, especialistas en OCR y gerentes de información, por citar algunos ejemplos.
Surgimiento y popularización del OCR
Hablando de OCR (reconocimiento óptico de caracteres), este fue durante décadas el único método digital para extraer datos de documentos en papel. En este período, que comenzó en la década de 1950, la tecnología permitió una automatización parcial de la captura de datos a través de la conversión de imágenes en texto.
Con el desarrollo de computadoras más modernas, potentes y accesibles, la cantidad de datos procesados por las organizaciones creció de forma exponencial. Las primeras soluciones de procesamiento que llegaron al mercado ofrecían interfaces de usuario más amigables para complementar la funcionalidad de reconocimiento óptico.
Creación del IDP
En los últimos años, este proceso se ha vuelto más fácil con la creación del IDP, o procesamiento inteligente de datos. El avance en las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) permitió la creación de diversos productos que ayudan a las organizaciones a procesar y organizar sus documentos con mayor agilidad.
Estas herramientas permiten la creación de modelos específicos que funcionan para casos bien delimitados, como recibos, contratos o registros médicos. Esto permite, por ejemplo, que una empresa coloque la información del recibo de un pago a su proveedor directamente en su software de contabilidad.
Los resultados son una menor incidencia de errores de digitación y la reducción de cuellos de botella en sus procedimientos.
Beneficios del IDP
El procesamiento inteligente de datos tiene el potencial de hacer una gran diferencia en las operaciones de cualquier organización que maneje un gran volumen de documentos. Pero es esencial para aquellas que están pasando por el proceso de transformación digital.
Vea cuáles son los beneficios de usar un IDP en su compañía:
- Ahorro. La automatización del procesamiento y análisis de documentos reduce gastos innecesarios mediante la automatización de tareas repetitivas. Permite disminuir o incluso eliminar los costos de inserción y procesamiento manual de datos.
- Satisfacción de los clientes. Las empresas que tratan con consumidores pueden procesar sus documentos con más agilidad. Un IDP puede manejar la incorporación de nuevos clientes, reservas y pagos, o cualquier otro aspecto que requiera documentación.
- Escalabilidad. Además de permitir errores humanos, el procesamiento manual limita la cantidad de documentos con los que se puede lidiar a la vez. Con soluciones como el IDP, es posible escanear documentos a gran escala de manera precisa.
- Alta capacidad de personalización. Los modelos de IA pueden personalizarse para procesar solo los tipos de documentos específicos que necesita, exportando sus datos al sistema deseado.
Cómo funciona el IDP
El flujo de trabajo del IDP involucra siete grandes etapas:
1ª etapa: adquisición de documentos
El proceso del IDP comienza con la recopilación de datos de diversas fuentes. En esta etapa, los documentos se escanean o se envían al sistema en formato digital. Se puede utilizar un software de OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) para extraer el texto de ellos.
2ª etapa: preprocesamiento de documentos
En la segunda etapa, los documentos pasan por un proceso de preprocesamiento para eliminar ruidos y mejorar la calidad del texto extraído. Esto se puede hacer mediante técnicas como:
- Alineación. Corrige el ángulo de inclinación de la imagen escaneada.
- Reducción de ruido. Elimina manchas de fondo, trazos interferentes, contraste irregular y otros ruidos textuales y no textuales.
- Binarización. Conversión de la imagen de un documento escaneado en tonos de gris a blanco y negro.
- Recorte. Eliminación de las áreas externas no deseadas de una imagen.
La herramienta puede ser entrenada en varios idiomas, siendo capaz de leer e interpretar documentos de manera similar a un trabajador de procesamiento de datos.
3ª etapa: clasificación del documento
En esta etapa se clasifica el documento identificando, comenzando por el inicio y el final del material de origen. Posteriormente, los documentos se clasifican en categorías específicas como facturas, órdenes de compra, identidad, contratos, cuentas, reclamaciones de seguros, entre otras.
El flujo de trabajo del IDP utiliza tecnología OCR para analizar los datos y diferenciar si el origen es un documento PDF o una imagen escaneada, por ejemplo. Lo hace extrayendo caracteres, números y símbolos de los datos que verifica.
4ª etapa: extracción de datos
La etapa más crítica del proceso ocurre después de la clasificación del documento. Se trata de la extracción de datos importantes. Aquí, el IDP despliega modelos de IA entrenados a través de aprendizaje profundo (DL), aprendizaje automático (ML) y procesamiento de lenguaje natural (PNL) para extraer contexto útil de la fuente.
La extracción de documentos se centra en aspectos específicos de interés, como direcciones, información fiscal, valores monetarios, especificaciones técnicas de productos, etc. Los datos se insertan posteriormente en una base de datos o se almacenan para uso futuro.
5ª etapa: validación y verificación de datos
El IDP también verifica la información extraída para garantizar la precisión y la consistencia de los datos. Esto se puede hacer comparando lo extraído con una base de datos existente o mediante reglas predefinidas. Si los datos fallan en la validación, deben ser mejorados, corregidos o enriquecidos manualmente.
6ª etapa: análisis de datos
Los tomadores de decisiones utilizan los insights generados por el IDP para mejorar los procesos de negocio. El análisis de datos proporciona diversos insights sobre tasas de error y tiempos de procesamiento de documentos, además de normalizar los datos para facilitar su consumo.
7ª etapa: integración
Cuando todos estos procedimientos se completan, los datos pueden ser alimentados a los sistemas de TI de la empresa mediante APIs. Esto incluye bases de datos locales y en la nube, así como repositorios de documentos.
Cómo se aplica el IDP en diferentes sectores
Como el IDP combina las características de la inteligencia artificial, RPA y OCR, es un excelente candidato para automatizar diversas tareas en diferentes sectores y áreas. Aquí están algunos de los principales casos de uso del IDP:
Sector financiero
El sector de servicios financieros es por naturaleza basado en papel. Incontables documentos y formularios se llenan y firman diariamente para los procesos más fundamentales, desde la apertura de cuentas hasta la solicitud de préstamos. Con el uso del IDP, las siguientes tareas clave pueden ser fácilmente automatizadas:
- Generación de perfiles de clientes. Se puede evaluar el nivel de riesgo, extrayendo y procesando datos de formularios y documentos. Evaluaciones de crédito basadas en estos datos ayudan a procesar las solicitudes de préstamos de manera eficiente.
- Funciones básicas. Documentos de préstamos e hipotecas, apertura y cierre de cuentas y procesamiento de cheques pueden ser procesados fácilmente. Los datos extraídos se configuran para actualizar automáticamente en los sistemas de toda la institución.
- Detección de fraudes. Con el uso de la inteligencia artificial y la extracción de datos de alta calidad y precisión, el IDP hace posible detectar fraudes potenciales mediante el uso de algoritmos integrados.
La toma de decisiones se realiza de manera eficaz una vez que el IDP puede procesar los datos de los informes anuales bancarios y proporcionar información útil sobre los parámetros elegidos.
Sector de seguros
El mercado de seguros es otro sector con gran volumen de papel que puede usar el IDP para automatizar las tareas diarias de oficina de punta a punta. Esto vale tanto para la obtención de formularios de seguro llenados como para la firma de la liquidación de siniestros. Algunas tareas son:
- Procesamiento de formularios. Esta tarea es propensa a errores cuando se maneja manualmente. Las empresas de seguros se benefician mucho del procesamiento inteligente y automatizado de formularios de seguro.
- Integración en la nube. El IDP puede integrarse con la nube, proporcionando flexibilidad para centralizar la base de datos.
- Reducción de fallos. La recopilación de datos se realiza con menos errores y más precisión, exactitud y organización con la ayuda del IDP.
- Definición de siniestros. La evaluación de cuestionarios para la determinación de siniestros se realiza de manera menos demorada al automatizar el proceso de extracción y análisis de datos. Esto ayuda a los profesionales a determinar el valor real del siniestro.
Sector de salud
El sector de salud es otro que maneja una gran cantidad de documentos, como registros médicos, recetas, facturas, etc. El IDP puede ayudar a mejorar la eficiencia y la precisión del procesamiento de datos en el área de la salud, como:
- Extracción y validación de información. La tecnología permite extraer datos de registros médicos electrónicos (EMR), como historial médico, diagnóstico, tratamiento, medicación, entre otros. El IDP puede ayudar a reducir los errores de transcripción, mejorar la calidad de los datos y facilitar el intercambio de información entre los proveedores de atención médica.
- Procesamiento y conciliación de facturas médicas. El IDP puede ayudar a acelerar el ciclo de ingresos, reducir los costos administrativos y aumentar la satisfacción del paciente en situaciones como reclamaciones, pagos o reembolsos.
- Análisis y generación de informes de datos de salud. El IDP puede ayudar a proporcionar insights y recomendaciones basados en datos para mejorar la toma de decisiones y los resultados de salud. Esto vale para cosas como resultados de pruebas, indicadores de calidad, estadísticas de salud pública, etc.
Venta al por menor y comercio electrónico
El sector de venta al por menor y comercio electrónico se beneficia del IDP para automatizar y optimizar procesos como:
- Procesamiento y gestión de pedidos. Incluye confirmaciones, facturas, recibos y notas fiscales. El Procesamiento Inteligente de Documentos puede ayudar a mejorar la precisión y la velocidad del procesamiento de pedidos, reducir los errores de facturación y aumentar la satisfacción del cliente.
- Gestión de devoluciones. Incluye solicitudes, autorizaciones, etiquetas y reembolsos. El IDP puede ayudar a simplificar y agilizar el proceso de devolución, reducir los costos operativos y mejorar la fidelidad del cliente.
- Gestión de contratos. Incluye contratos de proveedores, socios y clientes. El Procesamiento Inteligente de Documentos puede ayudar a extraer y verificar los términos y condiciones de los contratos, garantizar el cumplimiento y la conformidad de los contratos y facilitar la renovación y cancelación de los contratos.
Gobierno y sector público
El sector gubernamental y público puede usar el IDP para mejorar la eficiencia y la transparencia de procesos como:
- Gestión de documentos. Ayuda en la gestión de registros como identidad, pasaportes y permisos de conducir. El IDP puede ayudar a verificar y validar la autenticidad de identidades, reducir el riesgo de fraude y facilitar la emisión de documentos.
- Gestión de documentos públicos. Incluye certificados, declaraciones, licencias y permisos. El Procesamiento Inteligente de Documentos puede ayudar a capturar y extraer datos de documentos públicos, reducir el tiempo y el costo de procesamiento, aumentar la accesibilidad y disponibilidad de los documentos, además de garantizar la seguridad y privacidad de los datos.
- Procesamiento y gestión de solicitudes y servicios públicos. Incluye beneficios sociales, impuestos, salud, educación y transporte. El IDP puede ayudar a automatizar y optimizar la atención y entrega de servicios públicos, mejorar la satisfacción y confianza de los ciudadanos y aumentar la eficacia y responsabilidad del gobierno.
Conclusión
El Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP) es una solución innovadora que combina tecnologías avanzadas de IA, aprendizaje automático y OCR para automatizar el procesamiento de datos en diversos sectores. Su capacidad para extraer, analizar y organizar información con precisión y agilidad reduce significativamente el trabajo manual, ahorra tiempo y costos, y mejora la eficiencia operativa.
Empresas de todos los segmentos, desde el sector financiero hasta el público, pueden beneficiarse de la implementación del IDP, especialmente aquellas que están en proceso de transformación digital. Con su versatilidad y capacidad de personalización, el Procesamiento Inteligente de Documentos es una herramienta esencial para organizaciones que buscan modernizar sus operaciones, minimizar errores humanos y aumentar la escalabilidad de sus procesos.
El futuro de la gestión de documentos está siendo moldeado por estas tecnologías, trayendo más innovación e inteligencia al día a día corporativo.
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