Remediación documental masiva 

Remediación documental masiva 

La remediación documental masiva ha sido tradicionalmente un desafío prohibitivo, gracias a la IA no tiene por qué serlo.

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Abordando proyectos de remediación documental masivos que parecían imposibles (gracias a la IA) 

La remediación documental masiva ha sido tradicionalmente un desafío prohibitivo, marcado por la enormidad de la tarea y la complejidad de los documentos involucrados. Serimag ha estado a la vanguardia, implementando soluciones de inteligencia artificial para transformar radicalmente este proceso para nuestros clientes. 

Históricamente, los proyectos de remediación documental se han caracterizado por su tendencia a ser olvidados o pospuestos debido a su escala intimidante y la dificultad inherente a la tarea. En un enfoque tradicional, estos proyectos requieren equipos extensos y años de trabajo, lo que resulta en un aumento exponencial de costes y tiempo. 

En Serimag, bajo nuestro servicio que integra tecnologías avanzadas de automatización y de completado manual, proponemos una forma distinta de abordar estos proyectos. Esta estrategia ha permitido acortar los plazos de ejecución de proyectos masivos de años a semanas, garantizando la precisión de los datos y minimizando los costes de manera significativa. 

Casos de Uso Diversificados 

Nos hemos enfrentado a una amplia gama de proyectos, desde procesos de auditoría posteriores a una fusión bancaria o la revisión de contratos de préstamos en carteras NPL. Estos procesos en algunos casos incluyen la digitalización de documentos físicos y la organización de archivos de baja calidad o estructura poco clara. 

Otro de los grandes beneficios de un servicio como el de Serimag es la posibilidad de realizar una revisión exhaustiva de la totalidad de expedientes de un proyecto, en comparación a revisar una pequeña muestra y extrapolar al resto de expedientes los datos obtenidos. Si por ejemplo estamos cotejando los datos escriturados en contratos de una compañía aseguradora versus los reflejados en los sistemas internos y analizamos un 5% del total de los contratos, podremos darnos cuenta de que existe un 1% de error y extrapolar esa métrica al 95% restante. Pero en ese caso no podremos actuar sobre ese 1% de error ya que no sabremos qué contratos son los erróneos. En cambio, gracias a Serimag podremos revisar el 100% de los contratos e identificar aquellos en los que se encuentre algún tipo de discrepancia o motivo de subsanación. 

Las técnicas de visión por computación y procesamiento de lenguaje natural son cruciales para manejar documentos de mala calidad o con variedad tipológica. En Serimag, aplicamos sistemas híbridos que combinan la automatización con intervenciones manuales, lo que nos permite ofrecer soluciones completas y procesadas a nuestros clientes. 

En este tipo de proyectos, la implementación de nuestros sistemas es sorprendentemente sencilla, permitiendo la ejecución asincrónica y el funcionamiento a través de sFTP en infraestructuras tanto del cliente como de Serimag, facilitando una integración sin fricciones. 

Algunos procesos a modo de ejemplo 

  • Optimización de la revisión de contratos para la verificación de datos entre sistemas y documentos físicos. 
  • Análisis exhaustivo de contratos por parte de empresa adquirente a empresa adquirida como parte del proceso de Due Dillenge pre-adquisición o como parte del proceso de auditoría post-adquisición. 
  • Estandarización en la revisión de contratos para la venta de carteras NPL en entidades financieras. 
  • Clasificación y extracción de información en documentación histórica para actualización de archivos y cumplimiento normativo. 
  • Validación de documentación identificativa y socioeconómica en procesos de Debida Diligencia y KYC. 

Conclusión 

Con Serimag, los proyectos masivos de remediación documental, incluso aquellos con documentos físicos o históricamente antiguos, se transforman en procesos optimizados y eficientes. Reducimos la duración y los costes significativamente, asegurando la más alta calidad y precisión en la automatización y el procesamiento de datos.