¿Qué es el procesamiento de documentos?

Los avances en inteligencia artificial (IA) han permitido a las empresas automatizar aún más el procesamiento de documentos. El procesamiento inteligente de documentos (IDP) utiliza la automatización con IA y el machine learning para clasificar documentos, extraer información y validar datos. Automatiza y acelera aún más el procesamiento de documentos mediante la automatización y la estructuración de datos no estructurados.  

El IDP también puede incorporar herramientas de automatización de procesos robóticos (RPA) y procesamiento del lenguaje natural (PLN) para hacer que la transición de lo analógico a lo digital sea más rápida y menos propensa a errores. La RPA, en particular, puede automatizar las operaciones prácticas de apuntar y pulsar, por lo que se requiere menos interacción humana con el proceso.

El procesamiento de documentos se puede realizar utilizando algoritmos de visión artificial, redes neuronales o incluso trabajo manual. Normalmente, el proceso de digitalización de datos analógicos en datos digitales sigue estos pasos:

1. Categorizar y extraer el diseño y la estructura: las soluciones de procesamiento de documentos se basan en reglas. Los programadores crean estas reglas de extracción predefinidas antes de que pueda comenzar el trabajo. Esto incluye definir las categorías y el formato de los documentos. Una vez definido, el equipo puede extraer el diseño y la estructura.
2. Extraer la información del documento: existen varios métodos que los equipos pueden utilizar para automatizar la transcripción de texto. El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) escanea el documento en busca de texto escrito a partir de documentos manuales y lo transforma en datos. El reconocimiento inteligente de caracteres, un tipo de reconocimiento de texto manuscrito (HTR), puede reconocer texto estándar, así como diversas fuentes y estilos de escritura.
3. Detectar y corregir errores en los documentos: la tecnología OCR puede ser propensa a errores, lo que significa que los datos extraídos pueden necesitar una revisión manual. Cuando el formato de un documento no se puede procesar o se identifican errores, se puede marcar para revisión humana y corregirlo mediante entrada manual.
4. Almacenar documento y datos: el documento final se almacena en un formato que le permite integrarse con las aplicaciones actuales.   

Si utiliza el procesamiento inteligente de documentos, mejora el procesamiento tradicional de documentos haciendo lo siguiente:

• Procesamiento de datos más rápido: la automatización avanzada es una forma más rápida y precisa de extraer información relevante de datos no estructurados y analógicos. Esto acorta los flujos de trabajo al eliminar los procesos manuales y reducir los errores.
• Procesamiento de documentos no estructurados: a diferencia del procesamiento tradicional de documentos, IDP puede transformar información estructurada, no estructurada y semiestructurada y aplicar los datos a aplicaciones y flujos de trabajo empresariales.
• Aumento de la precisión de los datos: el machine learning mejora la clasificación de documentos, la extracción de información y la validación de datos para mejorar la calidad y la fiabilidad del procesamiento. El uso de la capacitación supervisada de bajo código dentro del flujo de trabajo tiene como objetivo mejorar la precisión con el tiempo sin tener que reprogramar las reglas de extracción.
• Mejora de la seguridad: el IDP almacena los documentos y la información personal en un lugar seguro (digital). Esto es especialmente importante en sectores como la sanidad y los servicios financieros, con estrictas normativas de seguridad y políticas de cumplimiento.
• Reducción de costes: los aspectos manuales del procesamiento tradicional de documentos hacen que consuma mucho tiempo, lo que aleja a los expertos de otros trabajos. La automatización acorta el tiempo de procesamiento, lo que disminuye los costes operativos y utiliza mejor al personal.

Tanto si su empresa está digitalizando los historiales médicos como si quiere agilizar la tramitación de facturas, resulta útil hacer un trabajo previo y seguir las mejores prácticas para evitar problemas costosos y lentos una vez que empiece. Esto incluye lo siguiente:

• Categorización de documentos: cree y organice documentos según su función, lo que aclara la información relativa para una extracción de datos concisa.
• Conversión de datos: convierta datos no estructurados y semiestructurados en datos estructurados que proporcionen información utilizable para mejorar la automatización.
• Considere la integración y las API: una vez que los datos se conviertan a un formato digital, ¿cómo se utilizarán dentro de la organización? ¿Será compatible y de fácil acceso para todos los que lo necesiten? Analice las necesidades empresariales con las partes interesadas para asegurarse de que se integra correctamente en su organización.
• Consulte a los expertos: hable con las personas que utilizan la información que está digitalizando para comprender mejor su valor para la empresa y cómo debe interpretarse la información. Esto garantizará que quien aborde los errores comprenda cómo deben verse los datos y que el proceso se realice correctamente.

El procesamiento tradicional de documentos conlleva algunos retos que deben tenerse en cuenta antes de comenzar un proyecto de transformación digital para evitar retrasos:

• Solo utiliza un formato para el procesamiento: el procesamiento de documentos utiliza reglas de extracción predefinidas para transformar la información relevante en forma digital. Este tipo de captura de datos funciona muy bien para datos estructurados donde la información es consistente. Sin embargo, si tiene grandes volúmenes de datos no estructurados o documentos complejos en los que la información proporcionada no es coherente, el proceso puede dar lugar a errores que consumen mucho tiempo. 
• Depende de expertos en procesamiento: cuando surgen problemas y errores, suelen marcarse para que los revisen manualmente expertos en procesamiento. Esto puede llevar mucho tiempo y requerir importantes recursos humanos.
• Difícil de mejorar continuamente: los sistemas de procesamiento de documentos carecen de visibilidad operativa sobre cómo funciona su procesamiento de documentos y qué errores suelen ralentizar el proceso.

Estas son algunas de las situaciones más comunes en las que podría utilizar el procesamiento de documentos:

• Factura/nómina: las transformaciones digitales requieren que los sistemas de facturación manual y nómina se digitalicen y automaticen. Con una herramienta como Automation Document Processing de IBM, puede configurar y utilizar un modelo de deep learning predefinido para la extracción de datos para el proceso de facturación.
• Seguros: el procesamiento de documentos le permite extraer datos de los formularios y verificar rápidamente la cobertura y la elegibilidad. También mantiene la coherencia de los documentos con las normas y protocolos del sector y protege la documentación sensible y la información personal.
• Recursos humanos: utilice el procesamiento de documentos para convertir los datos de empleados y candidatos en información valiosa que optimice la gestión de personal y las decisiones de contratación.
• Detección de fraudes: el procesamiento de documentos se ha convertido en una herramienta valiosa para los servicios financieros, ya que autoriza firmas en cheques y determina la autenticidad de transacciones de gran volumen para eliminar discrepancias bancarias.
• Hipoteca: e procesamiento de hipotecas requiere que los prestamistas procesen millones de documentos en papel cada año. El procesamiento de documentos garantiza una recuperación rápida y sencilla de los mismos y aumenta la velocidad y la escala de la tramitación de hipotecas.

IBM Cloud Pak for Business Automation, la oferta líder de IBM para el procesamiento de documentos, lleva su automatización un paso más allá al infundir inteligencia artificial (IA). Sus características están diseñadas para mejorar tanto sus procesos internos como las experiencias de sus clientes.