¿Qué es el procesamiento de documentos?

Los avances en inteligencia artificial (IA) permitieron a las empresas automatizar aún más el procesamiento de documentos. El procesamiento inteligente de documentos (IDP) utiliza la automatización impulsada por la IA y el aprendizaje automático para clasificar documentos, extraer información y validar datos. Además, automatiza y acelera el procesamiento de documentos mediante la automatización y estructuración de datos no estructurados.  

El procesamiento inteligente de documentos también puede incorporar herramientas de automatización robótica de procesos (RPA) y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para que la transición de lo analógico a lo digital sea más rápida y menos propensa a errores. La RPA, en particular, puede automatizar operaciones prácticas, de apuntar y hacer clic, de modo que se requiere menos interacción humana con el proceso.

El procesamiento de documentos se puede realizar mediante 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 categories y el formato de los documentos. Luego, el equipo puede extraer el diseño y la estructura.
2. Extraer la información del documento: Existen varios métodos que los equipos pueden emplear para automatizar la transcripción de texto. El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) escanea el documento en busca de texto escrito de documentos manuales y lo transforma en datos. El reconocimiento inteligente de caracteres, un tipo de reconocimiento de texto escrito a mano (HTR), puede reconocer texto estándar, así como varias fuentes y estilos de escritura a mano.
3. Detectar y corregir errores en los documentos: La tecnología OCR puede ser propensa a contener 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 someterlo a la revisión de un revisor humano y corregirlo de forma manual.
4. Almacenar el documento y los datos: El documento final se almacena en un formato que permite integrarlo con las aplicaciones actuales.   

Si está empleando 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, el IDP puede transformar información estructurada, no estructurada y semiestructurada y aplicar los datos a aplicaciones comerciales y flujos de trabajo.
• Aumento de la precisión de los datos: El aprendizaje automático mejora la clasificación de documentos, la extracción de información y la validación de los datos para mejorar la calidad y confiabilidad del procesamiento. El uso de entrenamiento supervisado con código bajo dentro del flujo de trabajo tiene como objetivo mejorar la precisión a lo largo del tiempo sin tener que reprogramar las reglas de extracción.
• Mejora de la seguridad: El IDP almacena documentos e información personal en una ubicación segura (digital). Esto es especialmente importante en industrias como la atención médica y los servicios financieros que están sujetas a estrictas normas de seguridad y políticas de cumplimiento.
• Reducción de costos: Los aspectos manuales del procesamiento tradicional de documentos hacen que requiera mucho tiempo, restando expertos en otras tareas. La automatización acorta el tiempo de procesamiento, lo que disminuye los costos operativos y permite utilizar mejor al personal.

Ya sea que su organización esté digitalizando registros médicos o buscando optimizar el procesamiento de facturas, es útil realizar un trabajo de preparación y seguir las mejores prácticas para evitar problemas costosos y que consumen mucho tiempo una vez que comience. Esto incluye lo siguiente:

• Categorización de documentos: Cree y organice documentos según su función, lo que aclara la información relativa para lograr una extracción de datos concisa.
• Conversión de datos: Convierta datos no estructurados y semiestructurados en datos estructurados que proporcionan información utilizable para mejorar la automatización.
• Tenga en cuenta la integración y las API: Una vez que los datos se conviertan a un formato digital, ¿cómo se emplearán dentro de la organización? ¿Será compatible y de fácil acceso para todos los que lo necesiten? Analice las necesidades del negocio con las partes interesadas para garantizar que se integre correctamente dentro de su organización.
• Consulta a los expertos: Hable con las personas que utilizan la información que está digitalizando para entender mejor su valor para el negocio y cómo debe interpretarse la información. Esto garantizará que quienquiera que esté abordando los errores comprenda cómo deben ser los datos y que el proceso se realice correctamente.

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

• Solo se utiliza un formato para el procesamiento: El procesamiento de documentos utiliza reglas de extracción predefinidas para transformar la información pertinente en formato digital. Este tipo de captura de datos funciona muy bien para los datos estructurados donde la información es uniforme. Sin embargo, si tiene grandes volúmenes de datos no estructurados o documentos complejos donde la información proporcionada no es uniforme, el proceso puede generar errores que requieren mucho tiempo. 
• Se basa en expertos en procesamiento: Cuando surgen problemas y errores, a menudo se marcan para su revisión manual por parte de los expertos en procesamiento. Esto puede tardar mucho tiempo y requerir una gran cantidad de recursos humanos.
• Dificultad para la mejora continua: Los sistemas de procesamiento de documentos carecen de visibilidad operativa sobre cómo funciona el procesamiento de documentos y qué errores suelen ralentizar el proceso.

Estas son algunas de las situaciones más comunes en las que puede emplear el procesamiento de documentos:

• Factura/nómina: Las transformaciones digitales requieren que la facturación manual y los sistemas de nómina se digitalicen y automaticen. Con una herramienta como Automation Document Processing de IBM, puede configurar y emplear un modelo de aprendizaje profundo predefinido para la extracción de datos para el proceso de facturación.
• Seguro: El procesamiento de documentos le permite extraer datos de formularios y verificar con rapidez la cobertura y la elegibilidad. También mantiene la compatibilidad de los documentos con los estándares y protocolos de la industria. Además, protege la documentación confidencial y la información personal.
• Recursos humanos: Emplee el procesamiento de documentos para convertir los datos de empleados y candidatos en información valiosa que optimice la gestión del personal y las decisiones de contratación.
• Detección de fraudes: El procesamiento de documentos se convirtió 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: El procesamiento de hipotecas requiere que las entidades de crédito procesen millones de documentos impresos cada año. El procesamiento de documentos garantiza una recuperación rápida y sencilla de documentos, a la vez que aumenta la velocidad y la escala de la presentación 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 los procesos internos como las experiencias de sus clientes.