El empleado de oficina típico lee más de 10.000 páginas de documentos al año, y el 45% de ellas resultan inútiles al cabo de un solo día.
Además, el trabajador medio dedica entre un 30% y un 40% de su tiempo a buscar documentos o datos concretos.
¿Quieres evitarlo en tu empresa?
Contenido
Tratamiento de datos
El reconocimiento inteligente de documentos (IDR), que utiliza la AI, puede clasificar y tratar distintos tipos de información no estructurada y semiestructurada que se encuentra en los documentos.
La AI y el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) suelen utilizarse juntos en IDR para analizar los datos con la mayor rapidez y precisión posibles.
Toda la actividad de un negocio implica documentos, y más del 80% de la información que contienen está atrapada o enterrada.
El IDR es importante para cualquier empresa que quiera crecer, porque ayuda a las empresas a comprender mejor sus datos y a tomar mejores decisiones.
Algunas empresas son conscientes de estos problemas, pero a la mayoría les cuesta digitalizar sus datos de la forma adecuada. Y no, escanear un documento y crear un PDF a partir de él no es lo mejor.
Empeorar las cosas
Lo cierto es que la mayoría de las empresas utilizan los procedimientos de escanear, copiar/pegar y convertir a PDF; no obstante, la mayoría de ellas acabarán buscando en Google formas sencillas de extraer datos de los PDF.
Porque las personas no son robots perfectos y bien afinados, y porque estos métodos son caros, llevan mucho tiempo y pueden salir mal,
Sin embargo, ahora estos procedimientos pueden optimizarse por completo para cualquier organización que desee dar un paso adelante, mejorando la precisión, la velocidad y reduciendo drásticamente los errores, gracias al reconocimiento inteligente de documentos (IDR).
Casi cualquier tipo de proveedor puede utilizar IDR para conectar rápidamente los datos extraídos a otros sistemas empresariales como RPA, ERP o CRM.
¿Cómo funciona el IDR?
- Clasificación del documento:
IDR puede encontrar patrones e información en un documento y colocarla en diferentes campos.
Si la palabra “seguro” aparece más de una vez en un documento que el sistema está examinando, por ejemplo, puede deducir que el documento trata de una póliza de seguros.
Cuando la realizan personas, la clasificación de documentos es un proceso laborioso, por lo que la IDR puede ser una gran solución a largo plazo.
- Extracción de datos:
El IDR extrae automáticamente los puntos de datos pertinentes de los documentos una vez clasificados.
Los puntos de datos de cada empresa varían en función de lo que quieran extraer de sus conjuntos de documentos.
La mayoría de las veces, una persona tendrá que dar al sistema una muestra de gran tamaño para que el software pueda aprender a obtener datos precisos de ella.
- Validación de los datos:
Antes de llegar a una conclusión, el sistema comprobará que todos los datos extraídos son correctos y coherentes.
Este método suele combinarse con el Human-in-the-loop (HITL), en el que una persona decide al final lo que la máquina debe comprobar.
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Ventajas del IDR
El IDR es una buena opción para las empresas que tienen problemas con los complicados procesos administrativos y quieren simplificar sus operaciones a largo plazo.
- Automatiza la entrada y la extracción de datos garantizando una gran precisión, por lo que puede trabajar las veinticuatro horas del día sin fatigarse como nosotros.
- Utiliza procesos de validación inteligentes que hacen mucho menos probable que los datos sean erróneos, lo que sería habitual si una persona hiciera el trabajo a mano.
- El programa reduce los importantes gastos que suelen asociarse a la corrección de errores y al pago de multas por incumplimiento.
¿Con qué rapidez se puede poner en funcionamiento el IDR?
La mayoría de la gente piensa que integrar software basado en AI será difícil y llevará mucho tiempo, pero la realidad es muy distinta. El IDR es fácil de añadir a cualquier sistema y a menudo puede hacerse sin la ayuda de expertos informáticos.
Nota final
Las personas somos increíbles, pero nos cansamos rápidamente, sobre todo cuando tenemos que hacer las mismas cosas una y otra vez.
Los empleados pueden concentrarse en otras tareas porque el procesamiento de datos lleva mucho menos tiempo del que llevaría con un miembro del equipo.