¿Qué son las aplicaciones de procesamiento de documentos?
Aplicaciones de procesamiento de documentos usa el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) para extraer datos de documentos y formularios. Toman datos, como información de facturas, recibos y pedidos de entrega en correo electrónico o en papel, los digitalizan y los almacenan en un formato de base de datos estructurada. Luego, esos datos se importan a un sistema de destino, como una planificación de recursos empresariales (ERP) o una solución de administración de relaciones con los clientes (CRM). Las eficiencias que brindan las aplicaciones de procesamiento de documentos pueden tener un gran impacto en cómo las empresas ahorran dinero, aumentan la productividad y liberan a los empleados de tareas repetitivas de bajo valor y propensas a errores.
Encontrar una solución para digitalizar volúmenes de documentos en papel es un desafío al que se enfrentarán muchas empresas en algún momento. Las aplicaciones de procesamiento de documentos ofrecen una gran eficiencia en esta área, no solo al eliminar la laboriosa tarea de la entrada manual de datos, sino también al brindar a las empresas información sobre cómo aprovechar mejor sus datos.
¿Cómo funciona el procesamiento de documentos?
El procesamiento de documentos se basa en el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el aprendizaje automático y automatización robótica de procesos (RPA). Estos tres elementos son esencialmente capaces de interpretar y comprender la información de manera similar a los humanos.
- OCR reconoce texto impreso, escrito o mecanografiado de documentos o imágenes escaneados. Identifica áreas claras y oscuras en el contenido escaneado y busca letras o dígitos, que luego se clasifican en función de patrones o características.
- Aprendizaje automático crea algoritmos que aprenden de patrones y contexto en documentos. A medida que procesa más y más información, el aprendizaje automático aprende de todos los casos de uso que encuentra y se vuelve más inteligente y eficiente en la forma en que toma decisiones.
- RPA utiliza bots que ejecutan las reglas y las instrucciones que reciben para automatizar tareas repetitivas. Mediante el uso de capacidades avanzadas de reconocimiento de texto, RPA puede procesar rápidamente datos de múltiples orígenes.
Con OCR, aprendizaje automático y RPA trabajando juntos, el procesamiento de documentos normalmente sigue estos pasos:
Colección
Los datos de orígenes como documentos en papel, PDF, correos electrónicos y formularios electrónicos se escanean y digitalizan.
Preprocesamiento
La calidad y la precisión de los datos escaneados se mejoran mediante elementos como la corrección de ángulos torcidos, la disminución del ruido mediante la eliminación de puntos o marcas de fondo y el recorte de las áreas exteriores no deseadas de las imágenes.
Clasificación
Los documentos se separan en diferentes categorías según su formato, contenido y tipo, lo que ayuda a mejorar la extracción y el archivo de datos.
Extracción
Un paso crucial en el proceso en el que OCR extrae datos de documentos y define qué tipos deben traducirse (por ejemplo, nombres, números, fechas, texto escrito a mano).
Validación
RPA comprueba y verifica todos los datos antes de moverlos a sistemas, bases de datos y flujos de trabajo relevantes. Cualquier inexactitud se marca en esta etapa para su revisión y corrección manual.
Integración
Una vez que se ejecutan todos los demás procesos, los datos se envían a las bases de datos y repositorios relevantes a través de las interfaces de programación de aplicaciones.
¿Qué es el análisis de documentos de aprendizaje profundo?
La documentación de aprendizaje profundo se integra con el procesamiento de documentos al confiar en las capacidades de las redes neuronales para reconocer patrones en los datos, particularmente para el análisis de documentos y diseños, identificación de texto y recuperación de documentos. De manera muy similar a cómo aprende un cerebro humano, las redes neuronales recopilan información en muchas capas al adquirir más y más información y conocimiento, y se vuelven más y más inteligentes a medida que avanzan.
El análisis de documentos de aprendizaje profundo utiliza su capacidad para potenciar la IA similar a la humana a través de diferentes algoritmos de redes neuronales, principalmente circonvolucionales y recurrentes. Las redes neuronales circonvolucionales filtran las imágenes para detectar cada elemento dentro de ellas, mientras que las redes neuronales recurrentes pueden recordar puntos de datos, lo que da forma a su capacidad para predecir resultados futuros.
Ventajas del procesamiento de documentos automatizado
Procesamiento de documentos automatizado mejora los procesos comerciales y aumenta la eficiencia del equipo al ofrecer velocidad, precisión y escalabilidad. Puede tener un impacto de gran alcance en la forma en que sectores como el jurídico, el inmobiliario, el sanitario y el bancario mejoran sus procesos y resultados.
Algunas de las ventajas del procesamiento de documentos automatizado son:
Recuperación rápida:
Una vez que se digitalizan los documentos, se puede acceder a ellos prácticamente en cualquier momento y en cualquier lugar para cualquier persona autorizada a verlos.
Seguridad y privacidad mejoradas
Las empresas pueden cifrar sus archivos y asignar niveles de seguridad para proteger sus datos contra usuarios no deseados.
Ahorro de tiempo y costes:
Al eliminar el proceso costoso y que consume mucho tiempo de administrar archivos en papel, los empleados tienen más tiempo para dedicarse a los objetivos críticos del negocio y ser más productivos.
Reducción del riesgo de error humano:
Sin la necesidad de introducir datos manualmente, la automatización de documentos mejora en gran medida la precisión y la calidad de los documentos.
Mayor colaboración:
Los empleados de diferentes equipos en todos los departamentos pueden compartir y trabajar en documentos juntos, estando al tanto del estado en tiempo real.
Plantillas estandarizadas:
La automatización de documentos permite la estandarización de plantillas y estructuras que se pueden aplicar a los flujos de trabajo de forma continua.
Cómo elegir una solución de software de procesamiento de documentos
La elección de una solución de procesamiento de documentos depende de factores específicos de sus necesidades. Una de las decisiones más importantes a tener en cuenta es si desea que su solución se ejecute en la nube o de forma local. Los sistemas basados en la nube están alojados por un proveedor por una tarifa y guardan automáticamente todos sus datos, haciendo que todo sea accesible en línea. Una solución local significa que utilizará sus propios servidores y almacenamiento, realizará su propio mantenimiento y ejecutará sus propias copias de seguridad.
Otras consideraciones importantes para seleccionar una solución de procesamiento de documentos incluyen:
Búsqueda:
Es una buena regla tener una amplia variedad de opciones de búsqueda, incluido el nombre y tipo de archivo, el contenido y las fechas de modificación. También es bueno poder asignar metadatos y etiquetas para organizar todos sus archivos.
Estructura de archivos sencilla:
Es importante que la estructura de archivos sea fácil de usar y lógica para todos los usuarios.
Seguridad:
El sistema debería permitirle restringir el acceso a documentos confidenciales y establecer permisos por usuario.
Simplicidad:
Todos los empleados deben poder utilizar fácilmente el sistema sin confusión y sin interrumpir sus tareas diarias.
Integración:
Asegúrese de que puede usar el sistema con los programas que ya está usando, como su cliente de correo electrónico y el software de relación con el cliente.
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Preguntas frecuentes
¿Qué son las aplicaciones de procesamiento de documentos?
Las aplicaciones de procesamiento de documentos proporcionan una solución automatizada para digitalizar grandes cantidades de documentos en papel.
¿Cómo funciona el procesamiento de documentos?
El procesamiento de documentos se basa en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que funcionan para extraer datos de los documentos y almacenarlos en una base de datos.
¿Qué es el análisis de documentos de aprendizaje profundo?
El análisis de documentación de aprendizaje profundo se basa en las capacidades de las redes neuronales, que aprenden y adquieren conocimientos de forma similar a como lo hacen los cerebros humanos. Cuanta más información adquieran y aprendan estas redes, más inteligentes se vuelven a medida que procesan más información.
¿Cuáles son los beneficios del procesamiento de documentos automatizado?
El aumento de la productividad, la reducción del riesgo de error humano y la escalabilidad mejorada son algunos de los muchos beneficios del procesamiento automatizado de documentos.
¿Cómo elijo una solución de software de procesamiento de documentos?
Comience por evaluar su flujo de trabajo de documentos actual y determine qué desea mejorar. Algunas de las cosas clave que querrá de una solución de procesamiento de documentos incluyen capacidades de escaneo, almacenamiento en la nube, funcionalidad de búsqueda, control de versiones de documentos y la capacidad de administrar permisos.