Según PWC, sólo en Estados Unidos hay más de 4 billones de documentos en papel, y la cifra crece un 22% cada año.
Por desgracia, estos documentos siguen existiendo en gran medida en los escenarios de las operaciones empresariales. No importa el sector que elijas, lo más probable es que los encuentres en grandes volúmenes.
Lo más problemático es que los documentos y la información se siguen recibiendo en formatos no estructurados que no pueden ser leídos ni procesados por el software. ¿Por qué? Porque a menudo hay que escanear estos documentos en papel y enviarlos a las distintas partes por correo electrónico.
Además de escanear los documentos, alguien tiene que ordenar, convertir, extraer y validar manualmente los datos que contienen. Como se puede imaginar, se trata de un proceso extremadamente lento y que requiere mucho tiempo. Lo peor es que esta antigua forma de trabajar invita a un gran número de errores humanos críticos.
Afortunadamente, existen tecnologías innovadoras que pueden ayudar a las organizaciones a procesar los documentos más rápidamente y simplificar los procedimientos operativos. Una de ellas es el Procesamiento Inteligente de Documentos (PID).
Este blog explicará qué es el procesamiento inteligente de documentos, cómo funciona, cuáles son sus ventajas y los casos de uso más comunes. Sigue leyendo para saber más sobre cómo el IDP puede mejorar las operaciones de tu empresa.
¿Qué es el procesamiento inteligente de documentos (IDP)?
¿Has visto alguna vez una tecnología sofisticada capaz de entender de qué trata un documento, qué información contiene, extraer esa información y entregarla donde se necesita (por ejemplo, una base de datos o un sistema ERP)? Pues eso es el Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP por sus siglas en inglés) en pocas palabras.
El IDP es una forma de automatización inteligente de documentos que aprovecha la ciencia de los datos para ayudar a las máquinas a comprender los datos no estructurados y transmitirlos posteriormente como datos estructurados. Las formas de datos estructurados suelen incluir CSV, JSON y XLSM que pueden enviarse a sistemas ERP, por ejemplo.
El procesamiento inteligente de documentos simplemente automatiza los flujos de trabajo de procesamiento de documentos, utilizando varios componentes tecnológicos. Estos componentes tecnológicos pueden incluir
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
- Inteligencia Artificial (IA)
- Visión por ordenador
- Aprendizaje automático (ML)
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
- Automatización de procesos robóticos (RPA)
Veamos a continuación las funciones de cada una de estas tecnologías.
Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una tecnología que extrae datos como el texto de imágenes o documentos escaneados con su capacidad para identificar caracteres individuales.
También convierte el texto extraído en una salida legible por la máquina, como JSON. Estas son las tareas del OCR en una solución IDP.
Además, la tecnología OCR realiza varios pasos para aumentar la calidad de las imágenes y obtener resultados más precisos. Puedes leer más sobre ello en nuestra guía definitiva sobre el OCR.
Inteligencia Artificial (IA)
La Inteligencia Artificial es un sistema informático que realiza tareas que antes requerían de la inteligencia y la participación humana.
Dentro de las soluciones de procesamiento inteligente de documentos, la IA extrae el significado de las imágenes, los documentos o los textos manuscritos, detecta tanto patrones como anomalías y realiza predicciones basadas en algoritmos.
Además, la IA hace que las soluciones sean más inteligentes con el tiempo, lo que permite que el PID mejore continuamente en términos de precisión (por ejemplo, la extracción de datos o la clasificación).
Hay cuatro formas diferentes de utilizar la IA:
- Inteligencia automatizada – Las tareas sencillas se automatizan y no requieren ninguna intervención humana.
- Inteligencia asistida – Requiere el juicio y la toma de decisiones del ser humano para tareas más complejas, pero las recomendaciones las proporciona el sistema de IA. También se conoce como automatización human-in-the-loop.
- Inteligencia aumentada – Se centra en sistemas adaptativos para mejorar los algoritmos con la experiencia y la toma de decisiones de los humanos.
- Inteligencia autónoma – Los sistemas de IA son adaptativos y toman decisiones sin ninguna participación humana.
Visión por ordenador (Computer Vision)
La visión por ordenador es una forma de IA centrada en el aprendizaje profundo que permite a los ordenadores comprender información significativa de imágenes digitales, vídeos y otros contenidos visuales.
Dentro de una solución de IDP, la visión por ordenador permite ver, observar y comprender objetos. Por ejemplo, la visión por ordenador puede reconocer objetos como etiquetas de precios, latas de refrescos, matrículas, contadores de servicios públicos, etc.
Es muy comparable a la visión humana. Aunque, con los datos y algoritmos adecuados, la visión por ordenador tiene el potencial de superar las capacidades humanas en términos de velocidad y escalabilidad.
Aprendizaje automático (ML)
El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que utiliza algoritmos y alimenta datos a un ordenador para ayudarle a mejorar en una tarea.
Al aplicar técnicas estadísticas, no es necesario escribir un millón de líneas de código para que el ordenador realice una determinada tarea.
El papel del aprendizaje automático en una solución de IDP es entrenar la solución para que mejore en la realización de las tareas (es decir, las tareas de procesamiento de documentos) con un alto grado de precisión.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) es también un componente de la Inteligencia Artificial, que se centra en permitir a los ordenadores entender el significado completo de un texto o de las palabras habladas de la misma manera que los humanos son capaces de hacerlo.
El PLN permite que la solución de IDP comprenda los datos de forma más rápida e inteligente.
Una de las técnicas que utiliza es el reconocimiento de entidades con nombre (NEM), que consiste en la identificación de palabras o frases en los documentos. Por ejemplo, el PNL hace posible que IDP entienda que “Jane” es el nombre de una mujer, y que “Amsterdam” es una localidad.
Automatización de procesos robóticos (RPA)
La automatización de procesos robóticos (RPA) es la automatización de procesos basados en reglas con un software que suele utilizar una interfaz de usuario. En este tipo de automatización, el software realiza tareas codificadas por los ordenadores, de ahí que se les llame “robóticos” o “robots”.
Esta tecnología es eficaz cuando se trata de datos estructurados con pocas o ninguna variación. El papel del RPA en una solución de procesamiento inteligente de documentos es capturar información de fuentes estructuradas. Al hacerlo, el IDP puede procesar una transacción o comunicarse con otros sistemas digitales con un conjunto de reglas.
Ahora que hemos cubierto las tecnologías clave detrás de IDP, vamos a desglosar algunas diferencias entre las siguientes terminologías: IDP, OCR y RPA.
IDP vs RPA vs OCR
El Procesamiento Inteligente de Documentos y la Automatización Robótica de Procesos se esfuerzan por automatizar procesos como la extracción de datos. Estas dos soluciones se diferencian por su enfoque: el RPA se centra en la automatización basada en reglas, mientras que el IDP se centra en la automatización basada en IA.
A menudo, la combinación de ambos enfoques beneficia más a las organizaciones, ya que no todos los datos están en formatos estructurados o no estructurados. Los formatos de documentos estructurados suelen ser los más adecuados para que los procese RPA, mientras que IDP procesa mejor los no estructurados.
Las empresas pueden lograr una eficiencia operativa significativamente mejor con la combinación de ambos.
El OCR es la tecnología subyacente que se integra tanto en la RPA como en la IDP para convertir las imágenes en texto, que es la base de la extracción de datos de los documentos. Sin el OCR, ni IDP ni RPA podrían extraer datos de documentos, imágenes, etc.
Sin embargo, hay algunas cosas que el OCR y la RPA tienen en común:
- Tienen dificultades para procesar una gran variedad de documentos
- Tienen una escalabilidad limitada
- Carecen de una comprensión cognitiva más profunda de los documentos
El Procesamiento Inteligente de Documentos, por otro lado, no tiene ningún problema con las limitaciones mencionadas anteriormente. De hecho, a menudo utiliza la combinación de OCR y RPA para procesar documentos estructurados y lograr una mayor precisión.
Ahora que hemos explicado las diferencias entre RPA, OCR e IDP, vamos a profundizar en el IDP: qué hace y cómo funciona.
¿Cómo funciona el procesamiento inteligente de documentos y para qué se usa?
Ahora está claro que el procesamiento inteligente de documentos es una evolución sofisticada del OCR que aprovecha la IA para automatizar tareas dentro de los flujos de trabajo relacionados con los documentos. Pero, ¿qué puede hacer realmente? Veamos la lista de funciones que suele ofrecer:
- Captura de datos
- Extracción de datos
- Clasificación
- Anonimización
- Verificación
- Conversión de archivos
Captura de datos
El IDP captura datos de diversas fuentes en un sistema informático para su posterior procesamiento, a menudo con un dispositivo móvil. Puede utilizarse para escanear y capturar datos de diversos documentos, como recibos, facturas, tarjetas de identificación, órdenes de compra y muchos otros documentos.
Extracción de datos
Al recibir una imagen escaneada o capturada de un documento, IDP extrae de forma inteligente los datos relevantes del mismo mediante algoritmos de OCR y de IA. Se pueden extraer todo tipo de datos, incluyendo
- Datos estructurados – Datos que están organizados y tienen una estructura lógica (por ejemplo, CSV, JSON, XML)
- Datos no estructurados – requieren una manipulación, como la limpieza de los datos, antes del proceso de extracción, ya que no siempre tienen una estructura lógica que puedan leer las máquinas (por ejemplo, correos electrónicos, imágenes o documentos escaneados).
Cuanto más refinados sean los algoritmos, más precisa será la extracción de datos.
Clasificación
Tras la extracción de los datos, IDP utiliza algoritmos de IA combinados con PNL para identificar los tipos de documentos mediante la correspondencia de los documentos desconocidos con las categorías existentes.
Las características se extraen y se alimentan a los algoritmos, que calculan una puntuación de similitud. La puntuación de similitud se utiliza para determinar la categoría más precisa para la clasificación de documentos.
Anonimización
Algunas soluciones de procesamiento inteligente de documentos pueden anonimizar automáticamente la información sensible de los documentos. Lo que supone la eliminación o el cifrado de datos sensibles, como los números de la seguridad social para el cumplimiento del GDPR y otras normativas de privacidad.
Verificación
Después de los pasos anteriores, el IDP puede autentificar el documento comparándolo con registros y bases de datos oficiales. Esto se hace para evitar intentos de fraude perjudiciales y minimizar los riesgos de recibir documentos fabricados.
Las soluciones de procesamiento inteligente de documentos pueden utilizar los siguientes métodos para detectar el fraude:
- Integridad de los datos: los algoritmos de IA comprueban los campos de datos para determinar la validez del documento (firmas, nombres de comerciantes, números de factura, fechas, etc.)
- Autenticidad de los documentos: los algoritmos de IA buscan anomalías en los documentos que son difíciles de detectar por los ojos humanos (cambios en la fuente, calidad de los píxeles, cambios en los metadatos, hologramas, etc.)
- Biometría facial: los algoritmos de IA determinan si la cara de una persona coincide con la foto que se ha subido o escaneado para verificar que se trata del mismo individuo (sobre todo en casos de uso relacionados con la verificación de la identidad)
Entrega e integración
Tras la verificación de los documentos, IDP entrega el resultado legible por máquina al destino deseado, ya sea una base de datos o un sistema de planificación de recursos empresariales (ERP).
Esto depende en gran medida de los tipos de integración que ofrece la solución de procesamiento inteligente de documentos.
Ahora que hemos cubierto lo que IDP es capaz de hacer, echemos un vistazo a los principales beneficios.
Las 8 ventajas del procesamiento inteligente de documentos
La automatización inteligente de documentos con soluciones IDP puede ser muy poderosa para hacer más eficientes los procesos relacionados con los documentos. Son bastantes los beneficios que se pueden buscar:
- Aumento de la productividad en seis horas a la semana
- Reducción del tiempo de procesamiento en un 90%
- Hasta un 99% de precisión en la extracción de datos
- Fácil accesibilidad a los datos con la digitalización
- Mejora de la seguridad y el cumplimiento de la normativa
- Escalabilidad para el crecimiento del negocio
- Más del 80% de reducción de costes para un resultado final más saludable
- Mejora de la calidad de los datos y de la facilidad de uso
Aumento de la productividad en seis horas a la semana
Según Smartsheet, cerca del 60% de los trabajadores encuestados estimaron que la automatización de las tareas repetitivas les liberaría seis o más horas a la semana (casi una jornada laboral completa). Aquí es donde entra en juego el IDP.
El IDP puede automatizar diversas tareas, como la introducción manual de datos o la verificación de documentos. Con sólo pulsar un botón, puede capturar, convertir, categorizar, verificar y entregar los datos al punto final adecuado. De este modo, puede aumentar la productividad de su personal.
Reducción del tiempo de procesamiento en un 90%
Digamos que un empleado necesita una media de dos minutos para clasificar un documento y extraer los datos del mismo. Una solución IDP puede hacerlo en 10 segundos. Esto supondría una reducción de tiempo de más del 90%.
La velocidad con la que las soluciones IDP procesan grandes volúmenes de datos es una de las ventajas más notables de su uso.
Hasta un 99% de precisión en la extracción de datos
Las tareas tediosas, como la introducción manual de datos, son propensas a cometer errores. Por lo general, no tienen más de un 95% de precisión. Con grandes volúmenes, cada % de los errores cometidos puede costar fácilmente miles de euros, comiéndose su cuenta de resultados.
En comparación, una solución IDP puede ayudarle a conseguir una precisión de extracción de datos superior al 99% sin aumentar sus gastos generales.
Fácil accesibilidad a los datos con la digitalización
Recibir documentos y convertirlos a un formato digital no es un problema, independientemente de si están estructurados o no. IDP puede convertir fácilmente cualquier documento a un formato legible por máquina que pueda ser accesible para las partes y los sistemas previstos.
Además, puede clasificar, ordenar y dirigir los documentos al departamento y la plataforma adecuados. Lo mejor de todo es que ya no tendrá que lidiar con una enorme acumulación de documentos en papel.
Mejora de la seguridad y el cumplimiento
Otra de las principales ventajas del procesamiento inteligente de documentos es que ayuda a las empresas a mejorar el cumplimiento de la normativa. ¿Cómo?
Puede definir los campos de datos sensibles, como los que contienen información personal identificable (PII), y utilizar el enmascaramiento de datos para redactarlos o anonimizarlos. Esto ayuda a las empresas a garantizar el cumplimiento de las normativas de privacidad de datos como el GDPR o la HIPAA.
Junto a esto, las soluciones de IDP utilizan varias técnicas para detectar el fraude, lo que puede ser útil para las comprobaciones de Conozca a su Cliente (KYC) y Anti-Lavado de Dinero (AML) en la industria financiera.
Escalabilidad para el crecimiento de la empresa
Las soluciones de procesamiento inteligente de documentos permiten a las empresas procesar documentos en grandes volúmenes con una velocidad que un humano no puede reproducir. Y lo hace sin aumentar los costes.
Mientras su negocio se amplía y el volumen de documentos aumenta, IDP se asegura de que no tenga que contratar más personal ni gastar más dinero.
Más del 80% de reducción de costes para un resultado final más saludable
A veces, las empresas luchan por mantener bajos los costes operativos. Esto nos lleva a una de las principales ventajas de IDP, que es la reducción de costes.
De media, clasificar manualmente un documento e introducir los datos en un sistema puede costar entre 4 y 6 euros por documento. Con RPA, el coste por documento puede reducirse a 1-2 euros y el IDP a menos de 0,50 euros.
Esto supone una reducción de costes de más del 80% en comparación con el trabajo manual. En general, cuantos más documentos se procesan, más dinero se ahorra.
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Mejora de la calidad y la usabilidad de los datos
Dado que el 80% de los datos empresariales se presentan en formatos no estructurados, la calidad de los datos y la usabilidad no son una tarea fácil para muchos. Aquí es precisamente donde destaca el procesamiento inteligente de documentos.
No está limitado por el tipo de documento. De hecho, puede procesar y extraer datos de documentos estructurados y no estructurados siempre que los modelos de IA hayan sido entrenados adecuadamente.
Una vez extraídos los datos, se convierten en una salida legible por la máquina. Como puede configurarse para extraer sólo los datos relevantes, no hay que preocuparse de si los datos están bien organizados o no. De este modo, IDP mejora la calidad de los datos y la usabilidad.
Ahora que hemos cubierto los principales beneficios del Procesamiento Inteligente de Documentos, repasemos algunos de sus casos de uso.
¿Cuáles son los casos de uso del Procesamiento Inteligente de Documentos?
A estas alturas debería estar claro que las organizaciones que implementan un IDP para automatizar sus flujos de trabajo documentales pueden beneficiarse significativamente de él. Pero, ¿cómo pueden utilizarlo en su caso de negocio? A continuación, hemos enumerado los casos de uso más comunes que solemos encontrar:
- Anonimización de números de la seguridad social
- Procesamiento automatizado de facturas
- Entrada de datos automatizada
- Compensación automática de recibos para campañas de fidelización
- Bloqueo de números de tarjetas de pago
- Incorporación de clientes
- Archivo digital
- Detección de fraude en los documentos
- Comprobación de la integridad de los documentos
- Automatización de KYC
- Redacción de currículos
- Extracción del VIN
Hay muchos más casos de uso para el IDP. Así que, ¡no te preocupes si no miras tu caso allí. Sigue leyendo para descubrir cómo Klippa puede resolver tus retos de procesamiento de documentos.
Automatización inteligente de documentos con Klippa DocHorizon
En conclusión, si su empresa sólo procesa un número pequeño o menos variedad de documentos, entonces tal vez RPA es una mejor solución para empezar. A menudo, la RPA necesita inteligencia, especialmente cuando se trata de documentos en múltiples idiomas, formatos y estructuras. Para ello, se necesita el Procesamiento Inteligente de Documentos.
Por eso, en Klippa podemos automatizar con confianza sus flujos de trabajo documentales a escala con nuestra solución de PID impulsada por la IA, DocHorizon. Llevará su extracción de datos, clasificación, conversión de documentos, enmascaramiento y verificación al siguiente nivel.
Nuestra solución inteligente se utiliza a menudo como columna vertebral de la automatización del procesamiento de documentos a gran escala. Es accesible a través de la API y el SDK. Gracias a nuestro equipo de incorporación y a una documentación bien estructurada, no tardarás más de un día en ponerte en marcha.
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