7 casos de uso de Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP)

HIXSA

23 mayo, 2022

La creciente competencia del mercado, las expectativas de los clientes en constante evolución y las presiones de cumplimiento han allanado el camino para la automatización en todas las industrias, a medida que las empresas avanzan hacia lo digital con la llegada de tecnologías innovadoras como RPA y la automatización inteligente, los documentos están en todas partes, y el manejo de estos documentos, dispersos y en diferentes formatos representa un verdadero desafío para cualquier organización, en este blog exploramos cómo enfrentar estos retos con apoyo del Procesamiento Inteligente de Documentos.

Los datos comerciales son el corazón de la transformación digital, desafortunadamente, el 80% de los datos dentro de la organización están integrados en formatos no estructurados como documentos comerciales, correos electrónicos, imágenes y documentos pdf.

Manejar un gran volumen de datos provenientes de fuentes multicanal es un dolor de cabeza para los equipos de trabajo.

Los principales desafíos en la intervención manual

  • Comprender el contexto a partir de una serie de documentos
  • Extraer solo la información requerida de tipos de datos no estructurados
  • Fusión del contexto y la información extraída
  • Enrutamiento de los datos estructurados en un mapa de procesos con la secuencia correcta

Superar estos desafíos es una prioridad y una oportunidad para las organizaciones. Para aprovecharla necesitamos ayuda de una herramienta como el Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP).

Esta es una solución que transforma datos no estructurados y semiestructurados de documentos en datos estructurados. Esta solución combina el poder de AI, ML, NLP y OCR para procesar con precisión todo tipo de información y alimentar la salida en aplicaciones posteriores.

“El mercado global para el procesamiento inteligente de documentos se estima en US$700-750 millones en 2020 y se espera que crezca un 55-56% los próximos años”.
Informe de Everest Group.

Ahorros masivos al procesar volúmenes de datos

BFSI

Proceso de documentos KYC, facturas, reclamos de seguros, extractos bancarios y cheques

Fabricación

Gestión de facturas, formularios de pedido, solicitudes de cambio, propuestas y registros de control de calidad

Salud y Farmacia

Datos de I+D, incorporación de pacientes, registros de pacientes, encuestas de pacientes, referencias médicas, reclamaciones

Viajes y Logística

Tramitación de documentación de usuario, facturas, comprobantes de entrega y órdenes de compra.

Telecomunicaciones

Procesamiento de información de prueba de entrega, declaraciones personalizadas, registros de conductores y registros de mantenimiento

Pese a que la idea de la industria sin papel está lejos de la realidad, ya que industrias como la banca, la atención médica y los seguros están plagadas de documentos en papel, el IDP en RPA es una oportunidad para reducir el costo a través de la automatización y mejorar la eficiencia operativa y la productividad.

7 casos de uso para el Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP)

Procesamiento de facturas

Procesar facturas nunca ha sido tan fácil y, con el trabajo remoto, se ha vuelto más difícil para los equipos de recursos humanos y cuentas por pagar. El uso de procesos en papel y correo electrónico para recopilar, enrutar y publicar facturas genera altos costos, visibilidad inadecuada y presenta riesgos de incumplimiento y fraude.

Además, el equipo de recursos humanos y cuentas por pagar comparte la mayor parte de su día en tareas manuales repetitivas como la entrada de datos y la búsqueda de información que conduce a retrasos y pagos incorrectos.

Sin embargo, el procesamiento inteligente de documentos garantiza que toda la información capturada esté en un formato estructurado y que la extracción de datos en el flujo de trabajo se centre únicamente en la información relevante.

Desde el recibo hasta el pago, el procesamiento inteligente de documentos ayuda a automatizar la reconciliación de errores, las entradas de datos y el proceso de toma de decisiones para el equipo de cuentas por pagar. IDP garantiza que las organizaciones puedan limitar los errores y reducir la intervención manual.

Registros médicos

En la industria de la atención médica, el acceso continuo e instantáneo a los registros médicos es fundamental para brindar un servicio. Procesar formularios de admisión de pacientes, documentos de inscripción, formularios de reclamos de seguros de salud, es un proceso repetitivo y lento para el equipo de cuentas.

Además, los profesionales de la salud no pueden darse el lujo de perder registros médicos, ya que necesitan revisar el historial médico antes de atender a los pacientes.

Por lo tanto, la automatización de los registros médicos es necesaria. Las tecnologías inteligentes de procesamiento de documentos como OCR, ML y NLP pueden capturar y extraer los datos sin problemas. Luego, se puede aplicar RPA para una validación de datos mejorada, además, de colocar datos médicos en aplicaciones existentes automáticamente.

Al mantener todos los registros médicos en un solo lugar, el procesamiento inteligente de documentos garantiza un fácil acceso a la información sin ninguna dificultad, en el menor tiempo posible, para los profesionales de la salud.

Procesamiento de reclamos

Las empresas de seguros dependen en gran medida de un sistema basado en papel y, a menudo, luchan con el procesamiento de información debido a los datos no estructurados y los formatos variables, como pdf, correo electrónico, documentos escaneados y físicos.

La intervención manual conduce a flujos de trabajo complejos, tiempo de procesamiento retrasado, altos costos, mayor error y fraude. Todo este proceso manual es largo tanto para las aseguradoras como para los clientes.

No obstante, IDP es una solución avanzada que permite a las aseguradoras analizar rápidamente el gran volumen de información a través de datos estructurados y no estructurados y detectar rápidamente actividades fraudulentas. Mediante el uso de tecnologías de inteligencia artificial como OCR y NLP, las aseguradoras pueden clasificar, validar e integrar fácilmente los datos automáticamente y proporcionar una liquidación de reclamos más rápida.

Documento hipotecario

Según el informe de Mckinsey, solo entre el 42% y el 67% de los prestatarios dijeron que están satisfechos con el proceso hipotecario además, este servicio implica varias tareas rutinarias y sigue un conjunto de reglas predeterminadas para la verificación y validación de solicitudes.

Por otro lado, el manejo de documentos hipotecarios de gran volumen en formatos estructurados y no estructurados hace que el proceso hipotecario sea más fragmentado.

El procesamiento inteligente de documentos con un algoritmo de aprendizaje automático puede automatizar la creación de documentos extrayendo datos de varias fuentes y produciendo informes detallados y documentos legales complejos las 24 horas del día, los 7 días de la semana sin intervención manual.

Además, IDP garantiza riesgos operativos reducidos, datos validados y cada aplicación se audita minuciosamente antes de procesarla.

Proceso KYC

La industria financiera y bancaria de todas las formas y tamaños debe realizar procesos KYC que ayudan a verificar e identificar nuevos clientes y los riesgos involucrados con ellos. Todo este proceso implica un largo y tedioso intercambio de documentos. Pero, la verdadera pregunta es, ¿Cómo hacer que este intercambio de información sea más corto y menos propenso a errores?

IDP captura datos de las tarjetas Aadhaar y PAN para categorizarlos y extraerlos para su posterior procesamiento con tecnologías de IA como OCR, ML y NLP. Además de reducir los esfuerzos manuales, aprovechar el procesamiento inteligente de documentos también garantiza controles sólidos de gobernanza y cumplimiento.

Transacciones de nómina

La entrega de la nómina todos los meses es una tarea recurrente y que requiere mucho tiempo para TI y otras organizaciones. Además, el equipo de recursos humanos debe administrarla con precisión y asegurarse de que cada empleado reciba su pago a tiempo.

Todo este proceso requiere importantes esfuerzos de entrada de datos por parte del equipo de recursos humanos. La recopilación de información de múltiples fuentes, la extracción de detalles de los empleados y el procesamiento manual de transacciones pueden generar errores y retrasos en los pagos.

Con la ayuda de el Procesamiento Inteligente de Documentos (IDP), puedes verificar fácilmente la consistencia de los datos de los empleados en todo el sistema, validar las hojas de tiempo y las deducciones. Además, el procesamiento inteligente de documentos elimina los errores humanos, proporciona una forma más rápida de convertir datos no estructurados en estructurados y simplifica el trabajo de extracción de datos.

IDP puede automatizar fácilmente las transacciones de nómina de extremo a extremo para evitar demoras e imprecisiones.

Detección de fraude

El procesar una gran cantidad de información conduce a un aumento en los casos de fraude de documentos. Y el método tradicional de verificación manual de facturas y documentos fraudulentos requiere mucho esfuerzo manual. Cualquier transacción financiera ilegal que utilice registros de documentos puede terminar perdiendo la confianza del cliente y aumentando los costos operativos.

Por lo tanto, el uso de flujos de trabajo automatizados para validar y verificar transacciones es parte integral de las transacciones fraudulentas. No solo esto, el procesamiento inteligente de documentos puede marcar y anotar automáticamente transacciones. Además, IDP no solo reduce las pérdidas por fraude, también, libera al equipo operativo del trabajo manual.

Conclusión

La adopción de soluciones inteligentes de procesamiento de documentos ayuda a las empresas a optimizar sus operaciones, reducir costos y mejorar la productividad de los empleados.

Combinarlos con RPA permite a las organizaciones ampliar su programa de automatización. Al seguir el camino de IDP, los datos se vuelven más poderosos incluso en diferentes formatos y acelera los procesos comerciales de extremo a extremo.

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Consulta la información original en inglés.

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