El 73% de las organizaciones en todo el mundo ya se han embarcado en el camino hacia la Automatización Inteligente, pero solo el 13% de ellas han logrado hacerlo a escala.
Las grandes organizaciones como parte de su Transformación Digital están poniendo el foco en la Automatización de Procesos de Negocio con el objetivo de reducir costes, descargar a empleados de tareas repetitivas de bajo valor añadido y evolucionar hacia un diseño de procesos optimizado y escalable.
Según la encuesta global anual de ejecutivos de Deloitte, el 73% de las organizaciones en todo el mundo ya se han embarcado en el camino hacia la Automatización Inteligente, pero solo el 13% de ellas han logrado hacerlo a escala.
Existen multitud de tecnologías y proveedores de servicios tecnológicos pero cada empresa debe conocerlos en profundidad para poder entender cuáles se adecuan mejor a sus necesidades core, y así asegurar el poder ir más allá de simples pruebas de concepto (POCs) y poder ejecutar una Transformación Digital completa.
Automatización de Procesos Documentales
En el mundo de los Procesos con altos volúmenes de trabajo de clasificación de documentos y extracción de datos resulta especialmente interesantes la Automatización, al suponer un gran coste para compañías en sectores como por ejemplo Servicios Bancarios, Asegurador, Legal o la Administración Pública. Dichas compañías requieren de grandes equipos de backoffice poco flexibles a cambios en la demanda y de los requerimientos del proceso y son comunes los cuellos de botella que resultan en una alta variabilidad de los Tiempos Medios Operativos por operación.
Podemos resumir en 3 las principales razones para priorizar la Automatización de Procesos Documentales a través de Inteligencia Artificial;
1. Costes
A través del uso de técnicas de Comprensión de Lenguaje Natural (NPL), Visión por Computación y sistemas de entrenamiento basados en Inteligencia Artificial, se logran reducciones recurrentes de hasta un 50% en los costes de clasificación de documentos y extracción de datos.
2. Tiempos de Respuesta y Escalabilidad
Bajo un sistema de trabajo flexible y escalable (Cloud u On-Premise) se logra reducir drásticamente el Tiempo Medio Operativo por operación así como poder adaptarse a crecimientos bruscos de volumen.
3. Reducir Riesgos y Errores
Y por último pero no menos importante, se logra reducir el error a <1% que en muchos casos se trata de una mejora muy considerable en comparación a un enfoque manual tradicional.
Limitaciones de los enfoques actuales de Automatización (RPA y OCR)
En términos generales, una de las primeras iniciativas promovidas por grandes compañías en materia de Automatización ha sido el despliegue de Robots en sistemas de RPA (Robot Process Automation). En resumen, los sistemas de RPA emulan el comportamiento humano, reduciendo la carga de tareas sencillas, repetitivas y de bajo valor. Son sistemas que ofrecen buenos resultados en procesos como por ejemplo;
– Copiar y pegar datos estructurados y legibles por máquina.
– Hacer clic y arrastrar archivos y archivos adjuntos a través de varias rutas de archivo.
– Decisiones si/entonces como «si se sube un documento PDF, entonces
Usarlo de input en la plataforma X”.
– Abrir correos electrónicos y archivos adjuntos sin una comprensión
del contexto o contenido en el correo electrónico o archivo adjunto.
– Hacer cálculos
En lo que respecta al tratamiento de grandes cantidades de documentos, la evolución al enfoque manual de compañías de BPO o equipos internos de backoffice han sido los sistemas de OCR (Optical Character Recognition). Dichos sistemas transforman imágenes en texto caracter a caracter utilizando principalmente reglas básicas y plantillas pre-entrenadas. Es decir, requiere que los usuarios entrenen el sistema para cada nuevo tipo de documento y solo trabaja con tipos documentales que contienen datos estructurados.
En definitiva ambos sistemas (RPA y OCR), que suelen trabajar conjuntamente, no son efectivos en términos de porcentajes de automatización y de acierto cuando se trabaja con documentos y datos semi estructurados o no estructurados, workflows complejos y altos volúmenes.
Según Gartner, el 80% de los documentos y los datos de grandes compañías son de tipo no estructurado, cifra que además aumenta un 35% año tras año. Es por ello que las grandes compañías necesitan de un sistema de Automatización Inteligente, capaz de automatizar procesos complejos con todo tipo de documentos y datos, que sea flexible y escalable y que no requiera de un mantenimiento continuo.
Acerca de Serimag
Serimag se dedica a ayudar a grandes empresas a implantar nuevas tecnologías que mejoran sus procesos y su productividad.
La compañía se centra en la automatización de procesos de negocio y back office a través de su sistema de Automatización Inteligente TAAD utilizando las últimas tecnologías en Inteligencia Artificial, Visión por Computación o Procesamiento de Lenguaje Natural.
Cifras y clientes
Serimag procesa >1 Millón de páginas al día para distintos clientes en más de 80 procesos en producción. TAAD reconoce >200 tipos documentales y extrae >400 campos, logrando una automatización media de sus proyectos de más de un 80%.
Lleva más de 10 años especializada en procesos críticos del sector bancario y asegurador con clientes muy relevantes a nivel nacional como Caixabank, BBVA, Santander o Arag.
Como proveedor de servicios tecnológicos, Serimag se adapta a cada proyecto y cliente, integrando su sistema TAAD en los sistemas y flujos del cliente (ERP, RPA, BPM…) y despliega el proyecto en el entorno que mejor se adapte a sus necesidades (Cloud, On Premise o CPD Homologado).
Human in the loop (BPO + TAAD)
Por último, además de proveer de la parte de Automatización de Procesos, Serimag ofrece un servicio integral con su propio departamento de BPO 2.0 In-House, que realizan un completado manual del proceso no automatizado a través de aplicaciones de depuración manual de Serimag.
