Automatizando el procesamiento de documentos estructurados y no estructurados para ganar eficiencia

La información que necesitamos capturar en un proceso puede provenir de documentos estructurados, semiestructurados o no estructurados.

La eficiencia operativa es una de las grandes preocupaciones en cualquier compañía. Y los procesos, como su nombre indica, son la clave para lograrla, ya sean procesos de negocio, internos o de cualquier tipo. Pero para transformar un proceso es necesario comenzar por un aspecto principal, que es conocer cómo funcionan exactamente, qué pasos siguen o qué piezas intervienen en ellos. Para conseguir la trazabilidad real de qué sucede en los procesos será necesario digitalizarlos para poder monitorizar y conocer su rendimiento real.

Analizando y procesando los datos obtenidos de esta monitorización se podrán tomar decisiones sobre si es necesario incorporar cambios sobre el proceso, aplicar innovaciones, implementar automatizaciones o incorporar la Inteligencia Artificial a los mismos. ¿Y en qué punto de esta búsqueda de eficiencia entra en juego el procesamiento de datos estructurados y no estructurados? Por lo general, todos los procesos tiene algo en común: uno de los pasos o tareas es la captura de información. Automatizar esta tarea tanto para datos estructurados como no estructurados será clave para eficientar los procesos.

¿Qué tipo de datos necesitamos capturar en un proceso?

Podemos poner distintos ejemplos de procesos en los que necesitaremos capturar diferentes tipos de datos a partir de numerosos documentos. Por ejemplo, para solicitar una hipoteca en un banco necesitarás aportar documentos como la nómina o el DNI, de los que la entidad tendrá que extraer los datos necesarios. En cambio, en el alta de un seguro de auto quizás necesitemos los datos de la ficha técnica del vehículo y el carnet de conducir. O, a la hora de hacer una reclamación a una compañía, tal vez sea necesario rellenar un formulario y aportar datos identificativos. Y si miramos hacia procesos internos, podemos hablar de la necesidad de compartir facturas y sus correspondientes datos entre departamentos, presupuestos, fichas con especificaciones técnicas de productos, etc. Los ejemplos son infinitos, pero lo importante es que en todos los casos podamos optimizar la recogida y tratamiento de esa información.

¿Cuál es la diferencia entre los documentos estructurados y no estructurados?

La información que necesitamos capturar en un proceso puede provenir de documentos estructurados, semiestructurados o no estructurados:

• Cuando hablamos de documentos estructurados nos referimos a información en un formulario o cuestionario tipo o un documento con una estructura fija. Mediante softwares de reconocimiento de texto (OCR o Reconocimiento Óptico de Caracteres) es sencillo extraer la información de estos documentos, conociendo las posiciones de cada tipo de dato.
• Los documentos semiestructurados son aquellos en los que parte de la información está en un formulario estructurado del que puede extraerse información con tecnología OCR (cheques, bajas, altas, facturas). Sin embargo, otras partes son diferentes en cada documento. Por ejemplo, si una compañía de seguros necesita pagar una factura tras un siniestro, probablemente no encuentre que la factura sea igual en todos los talleres. Sin embargo, la información podrá extraerse en base a palabras clave, validaciones y comprobaciones.
• La documentación no estructurada es aquella que se encuentra en contratos, reclamaciones (e incluso en forma de audio en lugar de un documento visual). En estos casos, cada documento es totalmente diferente y será necesario combinar la tecnología OCR con la Inteligencia Artificial para extraer información de forma automatizada.

¿Cómo podemos automatizar todo lo relacionado con el procesamiento de datos?

Una vez conocemos qué tipo de datos necesitamos recoger, y en qué formas podemos encontrarlos, pasamos a la siguiente pregunta. ¿Qué podemos hacer para automatizar y eficientar al máximo las tareas relacionadas con la recogida de información?

• En primer lugar, y como ya adelantábamos, será importante utilizar la tecnología OCR y la Inteligencia Artificial para capturar la información de manera automática, tanto si está presentada en documentos estructurados como no estructurados.
• Además, gracias a la Inteligencia Artificial se podrá analizar otro tipo de información subjetiva a partir de los documentos. Por ejemplo, si un cliente ha puesto una reclamación, podrá realizarse un análisis de las palabras utilizadas para comprender si está satisfecho o no. Esto nos servirá para pasar un punto más allá, hacia la automatización de la toma de decisiones.
• En el siguiente paso no solo automatizaremos la captura de información, sino también su clasificación. Así, la información extraída de cada documento podrá almacenarse en su Base de Datos o sistema correspondiente sin intervención manual de una persona física. Por ejemplo, en un sistema de reclamaciones, éstas podrían clasificarse por tipo de cliente, gravedad de la reclamación, etc.
• Por último, se podrá automatizar también la toma de decisiones más o menos compleja. Si recordamos el ejemplo inicial de solicitud de una hipoteca, el sistema podría utilizar la información recogida para, a partir de un modelo establecido, valorar los riesgos y tomar la decisión sobre conceder o no dicha hipoteca. Esto no solo es eficiente por la reducción del tiempo que emplea el personal en la tarea, sino que también es un beneficio a la experiencia del cliente, al reducirse los tiempos de respuesta.

Sin duda, introducir automatizaciones en el procesamiento de datos estructurados y no estructurados supone una aceleración de los procesos. La eficiencia llega en forma de una mayor velocidad y de la reducción de la carga de trabajo de los empleados. Éstos podrán dedicarse a tareas de más valor, pero no solo eso. Además, al automatizar la extracción de datos de los documentos, reducimos al máximo los errores que podrían surgir al llevar a cabo un proceso manual. Además, la tecnología también nos permite contar con políticas y sistemas para comparar los datos extraídos con los ya almacenados, integrando diferentes sistemas y logrando un dato único, actualizado y de calidad.

Por todo esto, desde VASS ayudamos a nuestros clientes a introducir la automatización en el procesamiento de datos, como parte del camino hacia una mayor eficiencia operativa. Este tipo de soluciones serán fundamentales para cualquier empresa que quiera crecer, aumentar su productividad, mejorar la eficiencia y brindar además una experiencia de usuario excelente.