Por Cecilia Olaso, responsable de Marketing en Yooz Spain
El gran quebradero de cabeza del departamento financiero de hoy es el tiempo y los recursos que dedica a tener que contabilizar, de forma manual, todas las facturas (en papel o cualquier otro formato), y lograr que sea un proceso homogéneo y centralizado.
Por este motivo, hace tiempo que se han creado herramientas para escanear estas facturas en papel y convertirlas en digitales y así ayudar a transformar este proceso en uno un poco más eficiente y adoptar una contabilidad automatizada. Aquí es donde entran los OCR.
En estos últimos años, los avances tecnológicos en materia de OCR como es su potencia en la lectura de documentos o caracteres, las tecnologías que los integran, etc., han avanzado mucho. Es por eso que, si queremos abordar hoy correctamente la transformación Digital financiera, debemos entender que el paradigma ha cambiado y que hoy necesitamos un OCR que sea potente, que sus tecnologías sean de última generación y que contar con una simple herramienta que transforma el papel en digital ya no es suficiente.
¿Qué es la contabilidad automática de facturas?
La contabilidad automática de facturas se realiza cuando contamos, en primer lugar, con las facturas en formato digital con toda la información necesaria y bien identificada. Este proceso implica la capacidad de extraer los datos contables relevantes de cada factura para poder realizar el asiento contable y comunicar esta información al ERP de forma automática; es decir, sin intervención humana. Hay que remarcar que muchas empresas de tecnología ofrecen soluciones de digitalización de facturas, pero que no realizan el asiento contable y no realizan la extracción e interpretación de datos para poder hacer el asiento contable.
¿Qué es un OCR (Sistema de Reconocimiento Óptimo de Caracteres)?
El reconocimiento óptico de caracteres es la conversión mecánica o electrónica de imágenes de texto mecanografiado, impreso o incluso escrito a mano en texto codificado por máquina. El texto puede provenir de un documento escaneado, una imagen o texto subtitulado superpuesto a una imagen (como en un programa de televisión).
¿De qué manera funciona un OCR?
En pocas palabras, es una computadora que, al examinar una imagen o un archivo, es capaz de digitalizar e identificar su contenido. Pero no hay que confundir OCR con extracción de datos. OCR es una técnica para digitalizar que convierte una imagen en texto. El siguiente bloque de construcción es la extracción de datos inteligente que reconoce y procesa el texto extraído del OCR y luego lo transforma en datos relevantes.
Hoy en día existen tres tecnologías principales de extracción de datos: extracción verificada por humanos o subcontratada; extracción por zonas de modelos predefinidos; y sistemas basados en inteligencia artificial (IA) o aprendizaje automático. Todos estos métodos son necesarios porque el OCR por sí solo no sabe qué hacer con la información que lee.
Algunos proveedores utilizan el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) pero luego recurren a métodos de extracción manual, subcontratando esta tarea, también conocida como “verificación de terceros”. La extracción de datos por OCR, que requiere control humano, implica que los operadores ingresen los datos leídos por el OCR en campos predefinidos. En este caso, la entrada manual de datos se subcontrata y puede ser especialmente tediosa, normalmente de 24 a 72 horas laborables. Lo cual va en contra del objetivo de pasar de un proceso manual a un proceso automatizado para ganar eficiencia y productividad.
¿Por qué elegir un OCR con Inteligencia Artificial y Machine Learning y no cualquier otro?
La respuesta es sencilla: para acabar con procesos manuales y automatizarlos de una vez por todas. La extracción de datos mediante IA o aprendizaje automático es capaz de “entender” qué información de un documento o factura se necesita utilizar y, lo que es más importante, qué se debe hacer con dicha información para que sea un dato relevante.
Por ejemplo, el software que utiliza el aprendizaje automático puede completar la «suma total» de una factura sin que se le enseñe o se le muestre dónde obtener los datos y con qué campo asociarlo. Debido a que la herramienta ha visto miles de ejemplos de documentos, puede basarse en experiencias pasadas para sacar conclusiones.
Las soluciones que comentamos aquí están equipadas con tecnologías inteligentes, potentes y de autoaprendizaje. Gracias a sus tecnologías de reconocimiento de documentos basadas en IA, pueden ubicar y extraer automáticamente los datos para ser reconocidos con una tasa de confiabilidad cercana al 100% sin necesidad de indicación previa del usuario. Luego, los documentos se envían para su aprobación y se guardan en una herramienta ERP o software de contabilidad. Permiten adaptarse a documentos con estructura variable (facturas, contratos, extractos bancarios) y clasificarlos automáticamente por naturaleza lógica.
Al observar millones de ejemplos, la herramienta puede aprovechar su experiencia para sacar conclusiones. Esto se llama «aprendizaje automático», la esencia misma de la inteligencia artificial.
El equipo financiero pasa de la entrada manual de datos a simplemente verificar la precisión de los datos recuperados. Si se encuentran inconsistencias o errores, este software inteligente informa a los usuarios. Al optimizar los métodos de aprendizaje automático, el sistema se volverá más inteligente con el tiempo, reduciendo la cantidad de errores.
Las empresas actuales esperan más de su función financiera. Se dan cuenta de que, si pueden acceder a la información y los datos almacenados de Cuentas a pagar, pueden usarlos para respaldar una mejor gestión de su capital de trabajo, mitigar el riesgo potencial y tomar decisiones más estratégicas.
Todo ello permitirá a las empresas transformar los datos en conocimientos para tomar mejor sus decisiones y agilizar sus procesos comerciales. Todo esto es posible gracias a la combinación de OCR y extracción inteligente de datos, la característica más importante de las soluciones avanzadas de automatización de cuentas a pagar.
