Elegir la tecnología de captura adecuada para su negocio
Las soluciones de captura y automatización del procesamiento facilitan la vida a las empresas. La información adecuada lleva a tomar las decisiones adecuadas. Aunque los datos están por todas partes, es difícil capturarlos de forma consistente para obtener conclusiones útiles. Muchas empresas carecen de herramientas básicas para aprovechar los datos de procesos que dependen de documentos, como el procesamiento de facturas, de reclamaciones médicas o de pedidos de venta. Una gran parte de las organizaciones depende del trabajo manual para acceder y procesar datos. Con frecuencia, el trabajo manual introduce errores, ineficiencias e inconsistencias en el procesamiento de documentos y la entrada de datos. Una mala captura y gestión de datos lleva a resultados o datos inexactos, algo inaceptable cuando las empresas intentan trazar trayectorias de crecimiento y alcanzar estándares de rendimiento basados en datos de negocio.
Hoy, en la era de la transformación digital y la industria 4.0, los datos se han convertido en un activo clave para cualquier avance del negocio. Sin datos, las empresas dejarían de funcionar. Lo importante es que no todos los datos son útiles: hay que capturarlos, acceder a ellos, procesarlos y hacerlos útiles para el negocio. Por útiles nos referimos a que deben ser relevantes y accionables y tener un impacto positivo en las decisiones, previsiones de crecimiento, desarrollo del negocio e incluso en los costes.
Hablamos de soluciones automatizadas de captura de datos que empresas tanto pymes como grandes corporaciones deben utilizar, ya sea como parte del control de costes y la aceleración del negocio o de sus iniciativas de transformación digital a largo plazo. La automatización avanzada no es el único factor al decidir soluciones tecnológicas modernas. Muchas empresas tienen sistemas heredados e infraestructura TI compleja difíciles de renovar por completo. Es importante que las nuevas aplicaciones de negocio y el software de automatización se integren bien con el entorno TI existente para poder impactar positivamente en el negocio.
La tecnología de captura de datos ha evolucionado con los años. Las empresas siempre han recurrido a algún mecanismo de adquisición de datos. La entrada de datos y el escaneo son posiblemente los métodos más simples y tradicionales que muchas empresas siguen usando. Incluso antes del fenómeno del big data, las empresas han sentido la necesidad de usar datos para entender cómo rinde su negocio y actuar en consecuencia. Un ejemplo sería la contabilidad básica: las entradas manuales de compras, gastos, ingresos y nóminas dan un registro de las transacciones diarias y una visión clara de las finanzas. Un registro consistente de estas transacciones ayuda a monitorizar las finanzas y a actuar con cautela o asumir oportunidades de inversión más arriesgadas. Las soluciones de captura avanzadas actuales ofrecen una forma más matizada de adquirir, procesar y entender los datos. Gran parte del progreso tecnológico en captura de datos ha ido encaminado a servir mejor al cliente; cómo piensa y actúa el cliente ayuda a las empresas a relacionarse mejor con él, y los datos son clave en esa relación.
Gran parte de los datos y de las conclusiones asociadas están ocultos en documentos no estructurados y semiestructurados. Estos documentos forman parte de las transacciones diarias. De hecho, cada vez que una empresa interactúa con clientes y proveedores se generan multitud de documentos de negocio. En su mayoría no están estructurados: los datos no están organizados en filas y columnas como en una hoja de cálculo, lo que dificulta recuperar o extraer información de inmediato para su análisis. Los documentos fuente o transaccionales se generan cuando la empresa realiza algún tipo de negocio con sus interlocutores: notas de crédito, facturas de proveedores, pedidos de venta, estados de cuenta, órdenes de compra, cartas de porte, albaranes, recibos, etc. Todos llegan en formato no estructurado o semiestructurado, y tradicionalmente las empresas han recurrido al trabajo manual para introducir los datos en hojas de cálculo corporativas o bases de datos. La entrada manual, la clasificación y el procesamiento de documentos, la validación (comprobar que lo introducido en la base de datos o hoja de cálculo es correcto) y la verificación implican mucho trabajo manual, coste y tiempo.
Otro punto crítico es que es difícil capturar documentos transaccionales, sobre todo por el volumen y la frecuencia con que se crean. Basta con el caso de una compra de materias primas: la empresa recibe la factura del proveedor, que puede llegar a una oficina de obra en lugar de la sede, donde se hace la mayor parte del trabajo administrativo y de back-office. Capturar los documentos en el origen, enviarlos a un repositorio central (por ejemplo la sede), procesarlos (validar y verificar la compra) y aprobar el pago al proveedor requiere mucho tiempo y esfuerzo manual. Y si la factura se pierde o no se registra de inmediato, puede haber retrasos en el procesamiento y el pago o, en el peor de los casos, la empresa no paga por desconocimiento de los pagos pendientes.
Las soluciones avanzadas de captura ayudan a capturar documentos transaccionales en el origen (correo, FTP, multifuncionales, escáner, correo postal, fax, etc.), reduciendo mucho el riesgo de impago por facturas perdidas o de retrasos por entrada manual y procesamiento de documentos.
Las soluciones de captura actuales emplean tecnologías de transformación digital como inteligencia artificial, aprendizaje automático , automatización de procesos de negocio y RPA para procesar tipos de documentos complejos, incluidos formatos no estructurados y semiestructurados. Así se acelera la entrada de datos transaccionales en la organización y su conversión en información útil o accionable, muy lejos del simple escaneo y subida, y se reduce la dependencia del trabajo manual para documentos complejos.
Las soluciones modernas de captura inteligente están diseñadas para leer, entender y capturar datos de documentos complejos, de forma similar a una persona, pero sin las ineficiencias y costes del trabajo manual de entrada y procesamiento de documentos.
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La necesidad actual de las empresas es reducir la mano de obra dedicada a la entrada de datos y al procesamiento de documentos y, al mismo tiempo, acelerar la adquisición de datos desde documentos transaccionales a la mayor velocidad posible para facilitar la aplicación en el negocio y la toma de decisiones a tiempo. Las soluciones de captura basadas en inteligencia lo permiten, con procesamiento documental de extremo a extremo y disponibilidad precisa de datos a partir de procesos que dependen de documentos no estructurados o semiestructurados.
Los métodos de captura pueden ser de dos tipos: a) basados en plantillas y b) basados en autoaprendizaje. La captura por plantillas es más útil cuando hay un conjunto limitado de documentos entrantes con plantillas definidas que no cambian con el tiempo. Por ejemplo, una empresa que trabaja siempre con los mismos proveedores y recibe facturas con el mismo formato estándar: la lógica de captura suele incorporar reglas estándar sobre cómo capturar el documento. La captura basada en autoaprendizaje resulta útil cuando la empresa trabaja con una gran variedad de proveedores nuevos y existentes y las facturas pueden variar mucho del formato estándar: el software aprende el nuevo formato antes de capturarlo. El autoaprendizaje está presente en tecnologías de captura avanzadas, necesarias para empresas que manejan tipos de documentos muy diversos y donde la variabilidad documental es constante.
Las necesidades de captura varían según la empresa, y el rango de tecnología empleada puede variar en función de si quieren escalar operaciones (por ejemplo procesar más facturas de proveedores al día), reducir costes de mano de obra en el área de cuentas por pagar o cumplir estrictos estándares de gestión de datos y cumplimiento normativo. Los requisitos de captura pueden incluir:
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