Digitalización de documentos: un nuevo amanecer para las lecturas empresariales

En el mundo de la transformación digital, los documentos siguen siendo la principal fuente de datos para muchas empresas. Una gran cantidad de documentos todavía se procesan manualmente para garantizar que las empresas obtengan los resultados deseados. Estos documentos son una parte indispensable del ecosistema digital, ya que contienen información crítica. En la actualidad, se dedica una gran cantidad de tiempo y dinero a analizar estos activos, que incluyen papel, firmas, documentos escritos a mano, PDF, correos electrónicos, faxes, imágenes, dibujos, gráficas, informes, notas de voz y vídeos, para obtener información significativa.

Las empresas que buscan habilitar el procesamiento de datos con tecnologías de vanguardia están recurriendo al procesamiento inteligente de documentos (IDP). Las técnicas de IDP ayudan a las empresas a procesar activos. Apuntan a áreas con datos deficientes añadiendo refuerzos adicionales a los KPI empresariales. IDP extrae y separa los datos aplicables para su posterior procesamiento con el uso de instrumentos cognitivos/ de IA, como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el procesamiento del lenguaje natural (NLP), el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático.

En pocas palabras, IDP ayuda a las empresas a generar conocimientos que son vitales para la toma de decisiones y que antes no estaban disponibles.

Tendencia del sector

Varios sectores están utilizando sus transformaciones digitales para pasarse a IDP. Aunque la mayoría de las iniciativas de IDP comienzan con un enfoque de OCR (reconocimiento óptico de caracteres), las capacidades de primera línea son necesarias para analizar y comprender aspectos como documentos complejos, imágenes y rastros de correo electrónico. Sin embargo, las fuentes de audio y vídeo dificultan la obtención de información a partir de datos significativos y contextualizados. Los modelos sofisticados de aprendizaje profundo ayudan a descifrar y extraer puntos de datos que complementarán la información ya generada.

Las variaciones en las formas de entrada y los componentes de origen exigen un nuevo entrenamiento del modelo seguido de una inyección en la actividad general. Todas estas actividades tienen un tremendo apetito de almacenamiento/computación, y se convierten en candidatos ideales para implementaciones basadas en contenedores, sin servidor en la nube para afrontar aspectos económicos y de expansibilidad.

Las empresas que están comenzando sus trayectos de IDP se guían por los imperativos empresariales y el potencial del retorno de la inversión. Esperan que los integradores de sistemas y los proveedores ayuden a través de un enfoque consultivo y colaborativo. A medida que estas empresas avanzan con IDP, toda la cadena de valor de la digitalización exige productos que, desde el principio, abarquen de manera integral la interfaz/experiencia del usuario, la orquestación del flujo de trabajo, el ámbito de las reglas empresariales y el motor central de IA/ML/OCR. Con una sólida realización de beneficios empresariales, estas empresas pueden progresar hasta niveles que inicialmente estaban fuera de su alcance.

Mientras tanto, la mayoría de los clientes que ya están inmersos en el trayecto de la digitalización esperan capacidades de la plataforma IDP que se entregan a través de una arquitectura basada en microservicios a través de API RESTful. El enfoque preferido es la integración sencilla de los microservicios en el aparato de digitalización existente, lo que representa una asimilación perfecta e instantánea.

Casos prácticos y aplicación

• Atención sanitaria
  Los pagadores de atención sanitaria están adoptando soluciones de IDP para optimizar los procesos (inscripción, partes, facturación, apelaciones/reclamaciones) en la cadena de valor del pagador.Algunas organizaciones sanitarias han utilizado tecnologías OCR para mejorar la recepción de reclamaciones con mayor precisión cuando se pasa de manual a IDP y para aumentar la productividad de los trabajadores para las funciones de ingreso de datos.

• Sector bancario
  Las organizaciones que utilizan IDP para el procesamiento de cheques han visto una reducción del 90-95 % en el tiempo de ciclo, una mayor satisfacción del cliente y una mejor CX. Los casos incluyen validación de firmas de procesamiento de préstamos; Conocimiento del cliente (KYC); verificación de la autenticación de hoja para reembolsos; y la extracción de información de importe, fecha y cuenta del cliente a partir de cheques escaneados para una rápida realización-clasificación-extracción de información.

• Servicios financieros
  La demanda de adopción de IDP dentro de los servicios financieros se basa en la necesidad de procesar una parte sustancial de los estados financieros para determinar la credibilidad de las entidades comerciales cuando hacen negocios en cualquier país en concreto.La propagación financiera, una actividad para extraer métricas relevantes de diversas formas de documentos financieros y activos para el procesamiento posterior, es dominante en este espacio.En el sector financiero comercial, la clasificación y extracción de información de documentos (como un conocimiento de embarque, cartas de presentación, facturas o cartas de crédito) son fundamentales para una ejecución más rápida y eficiente de los productos comprados y los pagos.

Perspectiva para los próximos 3-5 años

Se espera que la digitalización desempeñe un papel fundamental en la modernización de las empresas, ya que la mayor parte de los informes y otros trabajos comerciales son productos de sistemas heredados. La mayoría requiere la integración en aplicaciones comerciales modernas basadas en SOA y arquitectura de microservicios, según corresponda. Y aquí es donde las organizaciones pueden enfrentarse a desafíos en los próximos años, debido a la falta de una base de conocimientos debido a la rotación y jubilación de los empleados de pymes. Las empresas tratarán de eludir estos problemas digitalizando información de sistemas heredados y extrayendo datos de informes y paneles. De esta manera, la integración con sistemas posteriores se puede realizar con relativa facilidad. Esta es una gran oportunidad para IDP en el espacio de modernización heredado, y vendrá al rescate de los clientes en un futuro cercano.

A continuación, las organizaciones buscarán proveedores que puedan proporcionar la capacidad intelectual que respalda IDP de forma eficiente sin vincularse estrechamente con la interfaz de usuario. En esencia, los servicios de IDP deben utilizarse de una manera que pueda combinarse sin esfuerzos con el proceso de digitalización del propio cliente.

En consecuencia, con el creciente número de casos prácticos y la aparición de contextos específicos de clientes, las plataformas IDP deberían operar con mayor flexibilidad, agilidad e interoperabilidad. Dado que las plataformas IDP poseen una capacidad innata para procesar datos estructurados, semiestructurados ysin estructurar, en los próximos años se consolidarán como repositorios centrales para las necesidades de contenido más amplias de las organizaciones. Las empresas considerarán el ecosistema IDP como una de las fuentes cruciales de fábricas de datos por sus capacidades de búsqueda de información.

Conclusión

Los últimos años han visto un tremendo crecimiento en las capacidades de IDP; sin embargo, IDP debería ir más allá de OCR, ya que el sector ya está sobrepasado por la gran heterogeneidad en los puntos de origen de los datos. Esto requiere una inversión significativa en investigación y desarrollo, que es vital para el procesamiento de datos no estructurados. Como complemento de IDP, las capacidades cognitivas impulsadas por ML, DL, NLP, visión por ordenador y RPA serán pioneras en llevar la digitalización al siguiente nivel. Evidentemente, la ciencia que respalda dichas capacidades será mucho más potente con una supervisión manual regular y una intervención oportuna. Entonces, la digitalización podrá pasar a la siguiente órbita y maximizar el ROI.