Automatiza el procesamiento de documentos con servicios en la nube

Pedro Guerrero Guerrero
23 de mayo de 2022
3 min. de lectura
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Los problemas relacionados con el análisis y procesamiento de documentos son uno de los retos más grandes para cualquier tipo de empresa.

Aunque es cierto que desde hace tiempo existen en el mercado “soluciones de caja”, es decir, programas de software que permiten leer, interpretar y captar información a partir de documentos físicos, muchas veces estas herramientas no son tan versátiles y necesitan inversiones adicionales de tiempo y personal para ajustarse exactamente a lo que las empresas necesitan.

Veamos un ejemplo sencillo. Supongamos que hay una empresa con muchos proveedores, cada uno de ellos con formatos de facturación diferentes. Para agilizar el proceso de pagos, se invierte en un software que lee las facturas y extrae de ellas información relevante para informar el proceso de pago.

En este caso, para que este tipo de herramientas funcione, todas las facturas deberían tener un formato similar, lo que no siempre sucede pero, además, ¿qué pasaría si uno de los proveedores decide cambiar, de repente y por completo, el formato con el que imprime sus facturas?

Aunque este tipo de cambios se pueden superar, para hacerlo se debe invertir tiempo y personal capaz de ajustar manualmente los parámetros del software. La buena noticia es que este, y otros problemas asociados con las herramientas de procesamiento y análisis de documentos se están convirtiendo en cosas del pasado.

Aquí te contamos cómo la automatización y los servicios en la nube son la fuerza que está transformando el análisis de documentos en diferentes tipos de industrias.

Aprovechas el poder de la nube y de la IA

La realidad de muchas empresas hace que los programas que utilizan tecnología OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) sean una necesidad ineludible. Gracias a la computación en la nube, durante los últimos años, este tipo de herramientas se han empezado a fortalecer a través de tecnologías como la inteligencia artificial y el machine learning.

Volvamos al ejemplo de la herramienta que sirve para leer facturas. Gracias al poder de la nube, herramientas de este tipo no solo pueden aprender automáticamente a extraer la información sin importar si hay variaciones en el soporte físico que las contiene. Con herramientas como Amazon Textract o Amazon Comprenhend es posible reconocer y recopilar información útil que también está contenida en este tipo de documentos como correos electrónicos, números telefónicos y un largo etcétera.

Esta capacidad de interpretación y recolección de datos no solo reduce el tiempo que se invierte en algunos procesos, también hace posible mejorar directamente la experiencia de los usuarios.

Ganas en tiempo y en personalización

Pensemos ahora en un banco. Allí, a diario, es necesario analizar un volumen altísimo de información proveniente de los clientes que solicitan productos de crédito.

Lo anterior quiere decir que, constantemente, el banco se las tiene que ver con miles documentos y certificados que llegan en diferentes formatos, algunos con información escrita a mano y difícil de leer. También puede ocurrir que en algunas épocas del año, la cantidad de solicitudes por parte de los clientes se incremente tanto que ponga en aprietos al personal que está encargado de hacer análisis cuidadosos de la información que aparece en las solicitudes, a la vez que hacen todo lo posible para darle a los usuarios una respuesta rápida y oportuna.

En este escenario, una herramienta capaz de extraer y verificar la información puede aliviar la carga operativa de la organización, pero ese es tan solo el comienzo.

Si te interesa saber más sobre usar data para ofrecer mejores, productos financieros te invitamos a leer "Personalización de servicios financieros: seis mitos y cómo superarlos".

En el caso anterior, por ejemplo, permitirían recopilar, además de la información relevante para aprobar o no el crédito, una gran cantidad de información que podría utilizarse para conocer mejor a los usuarios y ofrecerles servicios altamente personalizados.

Reduce la posibilidad de error

Un argumento en contra de este tipo de herramientas es que no son 100% infalibles y que, un error de interpretación, digamos, en una línea de texto escrita a mano, podría significar negar un crédito y, como consecuencia de ese fallo, perder al cliente.

La buena noticia es que herramientas de AWS son capaces de indicar el nivel de confianza con el que fueron capaces de extraer la información de un campo del documento. Así, y de acuerdo a ese porcentaje de confianza, se puede crear una instancia de revisión manual que reduzca al mínimo las posibilidades de error.

Ejemplos parecidos se pueden encontrar en cualquier tipo de empresa en la que existan procesos que requieran procesar documentos.

Las ventajas y la flexibilidad que incluyen también se pueden ver en la forma en que se paga este tipo de herramientas.

Pagas por lo que usas

A diferencia de las herramientas “de caja” que, muchas veces, requieren grandes inversiones iniciales, las herramientas de análisis y procesamiento de documentos, como las de AWS, se pagan por cada página procesada.

El pago por uso también permite experimentar y asegurarse de que la herramienta que se selecciona funciona para satisfacer las necesidades de la organización. Servicios como AWS también incluyen una capa gratuita que puede utilizarse para hacer pruebas y que están listas para funcionar directamente y pensadas para resolver problemáticas puntuales.

Por último, vale la pena resaltar que cualquier empresa que tenga procesos en los que es necesario digitalizar o procesar documentos tienen la posibilidad de ahorrar tiempo y disminuir costos a través de este tipo de herramientas. La clave es acercarse a ellas teniendo en mente que, entre más flexibles sean, mejor se van a adaptar a las particularidades de cada organización mientras impactan positivamente la experiencia de los usuarios.

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