Procesando datos de manera automática en el sector bancario para mejorar la eficiencia operativa

Las entidades bancarias tienen la necesidad de recopilar una gran cantidad de información sobre sus clientes, que varía según el tipo de cliente o producto contratado. La verificación de la documentación, su clasificación y almacenamiento pueden ser procesos que conlleven una gran cantidad de tiempo en el día a día de los empleados del banco. Sin embargo, existen maneras de automatizar las tareas relacionadas con la gestión de la información y liberar esfuerzos por parte del personal para dedicarse a tareas de mayor valor, incrementar la eficiencia y reducir los costes operativos.

¿Qué tipos de datos necesita recoger un banco sobre sus clientes?

Como decíamos, los datos a recoger dependen de distintos factores. Para abrir una cuenta bancaria será necesario como mínimo un documento identificativo (NIE). Pero también podrían pedirse certificados de empadronamiento, declaración de la renta, contrato laboral o incluso en el caso de clientes autónomos documentos como el alta de autónomos para conocer el tipo de actividad desarrollada.

Además, los bancos no solo necesitan recoger, sino que también aportan información al usuario. Por ejemplo, toman la información de determinados cobros para generar recibos o envían avisos sobre distintos tipos de transacciones.

¿Cómo automatizar la recogida, análisis y clasificación de los documentos bancarios?

Para empezar, debemos comprender que existen distintos tipos de documentos según su nivel de estandarización, que necesitarán de distintas tecnologías:

• Documentos estructurados. Estos documentos podrían ser formularios, en los que la información se encuentra en campos concretos y por tanto es sencillo extraerla. También podríamos considerar estructurados o semiestructurados documentos estandarizados como el DNI (aunque en el NIE pueden variar los campos según el lugar de procedencia).
• Documentos no estructurados. Los documentos no estructurados son aquellos que no siguen una estructura o distribución de los datos fija, o ni siquiera contienen siempre los mismos datos.

Según los tipos de documentos y la fase que el banco necesite automatizar podrá utilizar tecnologías como:

• Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR). Esta tecnología permite reconocer el texto de los documentos, generalmente de aquellos más estructurados en los que el orden de los campos permite saber qué información encontramos en cada lugar.
• Inteligencia Artificial y entendimiento del lenguaje natural. Cuando la complejidad aumenta, entra en juego la Inteligencia Artificial y el lenguaje natural para comprender qué tipo de información hay en cada parte del documento y extraerla.
• Modelos de Machine Learning. Los modelos de Machine Learning serán útiles a la hora de clasificar la información, especialmente en los casos más complejos de documentos no estructurados, o en procesos en los que no todos los usuarios aportan el mismo tipo de documentos o información.

La información se encuentra a día de hoy en casi todos los procesos de distintas compañías y sectores. Y, en el caso del sector bancario, tiene una especial relevancia. Por ello, contar con sistemas que permitan automatizar esta parte de los procesos ayudará a las entidades bancarias a mejorar exponencialmente su eficiencia, reducir costes y mejorar la experiencia de sus clientes.