En Klippa recibimos la misma pregunta una y otra vez, “¿Cómo puede la captura de información afectar a mi procesamiento de datos?”. Es una muy buena pregunta, y nosotros estamos aquí para responderla. En este artículo queremos explicarte cómo la IA puede ayudarte a incrementar la eficiencia de tus procesos.
La pregunta que surge naturalmente ahora es ¿qué es exactamente la IA y por qué es un tema tan candente? En pocas palabras, la IA se utiliza para cualquier tarea o proceso que una máquina pueda realizar de forma “inteligente”. Esto no sólo se refiere a cálculos sencillos sino también a la toma de decisiones cognitivas de mayor importancia. En este artículo, cuando nos referimos a la IA hablamos de los diferentes algoritmos que ayudan a la máquina a aplicar un nivel mínimo de actividad cognitiva, como comprender, decidir, aprender y predecir cómo procesar cierta información. Es decir, la AI ha llegado para automatizar y simplificar los tediosos procesos centrales en combinación con la captura de información.
¿Por qué esta información y tendencia puede ser de tu interés? Una investigación de HfS estableció que los gastos de automatización de la IA crecerían exponencialmente de $1.6 billones en 2018 a $2.7 billones en sólo 3 años. Más y más empresas invierten dinero en la automatización de la IA y en la captura de información. Si una de estas empresas es de tu competencia, puede que este tema sea aún más de tu interés.
Diferentes contextos a los que se puede aplicar la IA
- Contexto del Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL): se refiere a los algoritmos que ayudan a un ordenador a reconocer el lenguaje humano cotidiano contenido en documentos con texto y bases de datos (cartas, fotos, contratos, sitios web, etc.), y hacer que ese lenguaje se pueda procesar.
- Contexto del Machine Learning y la Automatización Cognitiva: se refiere a los algoritmos de aprendizaje automático reales que permiten a los ordenadores “aprender” y aplicar el conocimiento a la situación. El término Automatización Cognitiva incluye todos los algoritmos que permiten aprender, calcular, organizar y decidir tal y como lo harían las personas. Es decir, se refiere a la toma de decisiones cognitivas básicas que todo las personas son capaces de realizar.
Procesamiento de Lenguaje Natural (PNL) en profundidad
La captura de información es la extracción de texto de los documento, que se lleva a cabo generalmente con la tecnología OCR. Por defecto, el OCR no ofrece una comprensión contextual de lo que se ha extraído de un documento, lo que lo hace incapaz de tomar decisiones. Por ejemplo, si un formulario de reclamación del cliente contiene las palabras “fecha de inicio del seguro”, “cambio”, “persona de contacto en el archivo” y “malo”, ¿cuál es la posible intención de este documento? Puede ser una queja por mal servicio que necesita un cambio de fecha de inicio o un cambio en la persona de contacto en una cuenta o una solicitud de cambio. No lo sabemos. El OCR solo puede extraer los datos, pero no ponerlos en contexto ni comprenderlos.
La extracción de datos sin procesar o de datos estructurados con OCR no es suficiente. Extraer todas las palabras es la mitad de la solución. Para la otra mitad, la mayoría de las empresas necesitan responsables que puedan leer el formulario de reclamación y decidir qué acciones deben seguirse. Esto es costoso y retrasa el procesamiento. Aquí es donde la PNL entra en juego y analiza realmente el contexto de:
1. Clasificación (tipo de contenido).
2. Tema/resumen (de qué se trata).
3. Palabras clave/frases/entidades (puntos de datos clave).
4. Sentimiento (contenido positivo o negativo).
5. Intención/propósito/solicitud (acción que se solicita).
El beneficio de la PNL es que da sentido al contexto del documento y que ayuda al usuario a tomar la decisión correcta. ¿Cómo pueden las organizaciones sacar el máximo provecho? La respuesta viene con casos de uso como:
- Ayudar al gerente de Servicio al cliente con el procesamiento y la respuesta a los correos electrónicos entrantes y a las solicitudes en papel (incorporación y eliminación de cuentas, adición y cancelación de políticas, cambio de datos personales, etc.).
- Comparar/editar datos extraídos de entidades con listas negras/listas blancas para construir un punto de contacto para la detección de fraude o de cumplimiento de normas.
- Tramitación de contratos y convenios.
- Procesamiento de páginas web y flujos de medios sociales para construir y mantener el compromiso del cliente.
- Automatizar las capacidades de búsqueda de documentos internos y bases de datos, documentos entrantes, pero también documentos que ya están en el sistema.
Machine learning y automatización cognitiva en profundidad
Como ya se ha explicado, el machine learning y la automatización cognitiva, en combinación, actúan como una persona haría. En pocas palabras, permiten a los ordenadores aprender y luego actuar sobre ese conocimiento. Imaginemos el aprendizaje automático a partir de documentos para un procesamiento más automatizado: inicialmente, los sistemas construidos por Klippa aprenden un conjunto de reglas predeterminadas; a partir de ahí, el sistema se vuelve más inteligente gracias al modelo de machine learning. De esta forma, nuestro OCR y Gestor de Facturas de Klippa puede imitar el comportamiento humano.
El machine learning y la automatización cognitiva son también componentes clave del análisis predictivo, lo que es muy valioso para CEOs, COOs y CFOs. Estos cargos no solo quieren saber lo que ha ocurrido históricamente, sino que también quieren utilizar los datos para conseguir mejoras incrementales en las operaciones de negocio, lo que tiene un impacto vital en la rentabilidad.
La automatización cognitiva puede aprovechar el análisis de documentos, datos y procesos para construir modelos que aprendan, estimen, planifiquen y decidan automáticamente la mejor acción a tomar dependiendo de la situación. Es decir, como lo haría una persona, pero a una escala mucho más rápida y más grande, y a un coste mucho menor. Por ejemplo, si el sistema de incorporación de un cliente se tropieza con un perfil de candidato con todos los documentos físicos que coinciden estrechamente con los candidatos anteriores que fueron rechazados manualmente por el empleado, el sistema puede tomar la iniciativa de ajustar las parametrizaciones para rechazar automáticamente el nuevo candidato. Éste es solo un ejemplo de cómo Klippa puede ayudar en el proceso de selección de personal.
El Software como Servicio (SaaS) se ve muy mejorado por la existencia del Machine learning. El OCR de Klippa también está basado en un modelo de machine learning en escala masiva. ¿Qué significa esto? Significa que la base de datos las que está basado nuestro OCR crece continuamente, ya que cada día procesamos miles y miles de documentos más. Si quieres dar un paso más y automatizar todos tus procesos, con el Gestor de Facturas de Klippa puedes enviar tu factura y los datos serán extraídos automáticamente en cuestión de segundos para ti.
¿Qué nos depara el futuro de la IA?
En este artículo profundizamos en cómo la captura de datos con IA aumenta la eficiencia del tiempo y la operativa, garantiza el cumplimiento y aumenta positivamente la experiencia del cliente a través de la digitalización de los procesos comerciales. ¿Qué nos depara el futuro? La IA juega un papel clave en el aumento de la participación del cliente a través de tareas y aplicaciones simples como:
- Asistencia virtual.
- Gestión de previsión.
- Recomendaciones de contenido.
- Conversión de ventas.
- Perspectivas sobre el compromiso.
- Recomendación de respuestas.
- Priorización de leads.
- Recomendación de productos.
Experiencia en IA con Klippa
Klippa es un jugador clave en el procesamiento automatizado de documentos. Ya llevamos muchos años en el espacio de la IA. El software de captura de datos de Klippa utiliza tecnologías como machine learning, coincidencia basada en reglas, clasificación de documentos, extracción de datos y más. Si quieres saber qué podemos hacer por ti, no dudes en contactarnos llamando al +34 932 710 466 o enviando un correo a [email protected].
