El gran dolor 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. Estas herramientas se conocen como ocr aplicados a la contabilidad.
Sin embargo, en estos últimos años, los avances tecnológicos en materia de OCR; su potencia en la lectura de documentos o caracteres, las tecnologías que los integran, etc, han avanzado muchísimo. Es por esto que hoy, si queremos enfrentar correctamente la Tranformación Digital financiera, debemos entender que el paradigma cambió 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. ¡La Tranformación Digital va mucho más lejos que eso!
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.
¿Por qué aclaramos esto último?
Porque 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.
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.
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. Muchos de ustedes recurren a proveedores de soluciones digitales y quizás se pregunten si tienen tecnología OCR. Buena pregunta. Pero en realidad, lo que desea saber es si la solución ofrece tecnología completa, que combina OCR, minería de datos inteligente y aprendizaje automático.
Hoy en día existen tres tecnologías principales de extracción de datos:
Extracción verificada por humanos o subcontratada;
Extracción por zonas de modelos predefinidos;
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 larga, normalmente de 24 a 72 horas laborables. Lo cual, estará de acuerdo, va en contra del objetivo de pasar de un proceso manual a un proceso automatizado para ganar eficiencia y productividad.
La respuesta es simple : ¡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 el "Monto 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. ¡Inteligente!
Las soluciones que discutiremos aquí están equipadas con tecnologías inteligentes, potentes y de autoaprendizaje.
Pero, ¿qué significa todo esto, exactamente, para los líderes financieros y sus equipos de AP? Mark Brousseau, consultor, portavoz del Instituto de Gestión Financiera (IOFM) y orador lo pone en perspectiva en una entrevista con el Instituto de Gestión Financiera.
“Las empresas de hoy 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 ".
Esto permite a las empresas transformar los datos en conocimientos que pueden informar 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 AP.
El software de automatización de Cuentas a pagar que propone Yooz logra la extracción de datos inteligente y aprovecha el OCR para extraer información de facturas escaneadas / fotos de facturas en papel o imágenes de facturas recibidas por correo electrónico (EDI; PDF; jpg, etc).
Luego interpreta la información, extrae los datos relevantes, los aplica al campo apropiado en la aplicación para luego ser revisados y enviados para su aprobación. Finalmente, el asiento se exporta a un ERP. Si hay datos que no se pueden interpretar de un documento, Yooz aprende con el tiempo cómo manejar esos datos faltantes. Esto se conoce como aprendizaje automático y funciona con inteligencia artificial.
A modo de conclusión, podemos decir que, hoy en día, contar con un OCR es fundamental pero no como los OCR que conocemos de hace ya varios años que solo se dedican a escanear documentos sin aplicar ningún tipo de inteligencia y sin capacidad de extraer datos. La clave está en conocer la nueva oferta de OCR’s que hay en el mercado porque son muchísimo más potentes y pueden, en muchos casos, extraer datos de los documentos, analizarlos y proceder con la contabilización y así, avanzar hacia un modelo de automatización que aporta mucho más valor para el departamento financiero de la nueva normalidad.
Las organizaciones de hoy se centran en la velocidad, la eficiencia y el aprovechamiento de la tecnología para resolver problemas comerciales. Cuando se trata de automatizar su proceso de Cuentas a pagar, tómese el tiempo para establecer primero sus objetivos comerciales y determinar qué desafíos deben resolverse. Luego, encuentre una solución de automatización de Cuentas a pagar que resuelva tantas o todas esas necesidades críticas.
Si quiere saber más acerca de cómo funcionan la nueva generación de softwares con OCRs de última generación, ¡no se pierda el siguiente webinar en replay al que puede acceder desde nuestra web!