Cuando una empresa crece, también lo hace la carga documental que soporta. La correcta gestión de todo este papeleo se convierte en algo cada vez más tedioso, a la vez que resulta necesario dedicar más tiempo y recursos, llegando a tener que analizar miles de documentos en intervalos de tiempo muy limitados para dar respuestas ágiles a proveedores y clientes.
Un OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) es un software de reconocimiento de imágenes. Dicho así, parece simple, pero se trata de una tecnología evolucionada y multifunción, capaz de interpretar texto, símbolos e incluso rasgos de la escritura humana.
Actualmente, los OCR modernos combinan una serie de características clave en el procesamiento de información:
- Tratamiento avanzado de imágenes.
- Reglas operacionales.
- Procesamiento natural del lenguaje.
- Machine learning.
Esto permite analizar, clasificar y extraer información de cualquier documento, sin importar su complejidad, leyendo e interpretando la información de manera autónoma y enviando datos relevantes en tiempo real.
Muchos usan machine learning para mejorar el procesado de formatos complejos o desconocidos. Es decir, analizan y comparan el contenido para entender la información y el contexto y, poder así llevar a cabo la siguiente actuación, al igual que lo haría una persona. Construyen una base de conocimiento preciso que aumenta mediante el aprendizaje continuo.
Además, el flujo de datos es completamente programable, y agiliza de forma crítica la toma de decisiones de negocio, al analizar información que luego segmenta y estructura, haciéndola accesible y útil, y pudiendo crear alertas y avisos para garantizar la visualización de cada detalle, en cada documento.
OCR permite analizar, clasificar y extraer información de cualquier documento, sin importar su complejidad.#StepForwardClick to tweet |
Ejemplos de uso del OCR
- Mejora la capacidad de las compañías que tienen que tratar con gestión de demandas, formularios, contratos, etc., haciéndolos de manera más ágil y orgánica, aumentando la calidad y velocidad del proceso.
- En organizaciones de la salud, donde se pueden localizar datos relevantes en el registro histórico, en cualquier instante.
- En el mundo de la logística, pudiendo capturar documentos mediante un dispositivo móvil en cualquier punto de la cadena de transporte, dotando de movilidad al proceso.
- Instituciones financieras a la hora de analizar préstamos y mantener un control sobre las cuentas de usuario.
Existen muchos escenarios aquí no mencionados y es que, por su versatilidad, se adapta a un amplio rango de áreas de negocio. Cada vez son más las organizaciones que deciden delegar la captura de datos en un OCR por las principales ventajas competitivas que presenta:
- Transacciones más rápidas, seguras y eficientes.
- Limitación del papeleo.
- Menor coste operacional.
- Análisis cognitivo documental.
- Mayor movilidad operativa.
- Menores riesgos y errores.
- Mejora el servicio al cliente.
- Acceso a la información.
- Integración con otras soluciones ECM.
Automatización y cotejo documental con VMA
Las ventajas de tu OCR se pueden aprovechar también desde un software ERP, como es el caso de JD Edwards EOne 9.2 de Oracle que incorpora una herramienta para la automatización y cotejo documental denominada VMA (Voucher Match Automation), permitiendo obtener datos, tanto vía EDI como a través de tu OCR.
Ejemplo de proceso de obtención de información
1. Procesado de facturas, a través de email, escaneos, desde terceros, fax, etc.
2. A continuación, el OCR reconoce los datos y los valida en el ERP (proveedores, artículos, impuestos, importes) para después, indexar el documento y subirlo al gestor documental.
3. Una vez que el ERP valida los datos, ya es posible procesarlos con el VMA.
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