- Panorama general:
El uso de la automatización va en aumento en los servicios financieros porque ahorra a los empleados la carga de tareas repetitivas y tediosas. Además, la automatización puede integrarse con otros modelos de aprendizaje para resolver tareas más complejas.
2. Soluciones:
- Identificador e intérprete de DNI automatizado
Este robot puede identificar el tipo de documento de identidad rumano, lo lee mediante OCR, extrae los datos útiles, los valida con reglas conocidas y vuelca los datos en un archivo estructurado. A continuación, cada archivo se procesa y se traslada a una carpeta específica.
Si el robot no consigue identificar el tipo de documento o si los datos no están claros, el archivo se traslada a una carpeta especial, donde se puede corregir manualmente.
- Automatización de la correspondencia entre empresa y cliente
Las direcciones de correspondencia se dividen y se formatean automáticamente en una tabla, que luego puede utilizarse para establecer la correspondencia con los clientes. Básicamente, se identifica cada elemento de la dirección (tipo de calle <calle, edificio, callejón, etc>, nombre de la calle, número, etc.) y se formatea en una tabla con cada elemento en su columna.
Esta automatización ha sido posible gracias a un algoritmo NLP – Natural Language Processing (Procesamiento del Lenguaje Natural), más concretamente a algoritmos NER – Named Entity Recognition (Reconocimiento de Entidades Nombradas).
Además, el proceso se divide en 3 partes:
- Ejecución y lectura de direcciones y, a continuación, división por elementos,
- Validación manual – en la que el usuario puede corregir las direcciones que no son suficientemente fiables,
- Recogida de datos corregidos para volver a entrenar el algoritmo de detección de direcciones y mejorar su puntuación con más ejemplos.
- Tratamiento de contratos
Es un proceso de lectura con OCR – Reconocimiento Óptico de Caracteres de contratos en formato PDF y su división en plantillas, ya que cada plantilla debe ser procesada de forma diferente.
Esta automatización también realiza las siguientes tareas:
- Identificación del DNI y extracción de información del mismo.
- Extracción de datos clave del contrato (número, fecha, persona, correo electrónico, etc.) y generación de una tabla centralizada con la información extraída.
- Procesamiento de resoluciones judiciales
Tras escanear el documento, se identifican los datos clave (tribunal, tipo de resolución, etc.), siendo el más importante de extraer el estado de la resolución (suspendida, denegada, admitida, admitida en parte).
A menudo, el estado no está escrito en un formato claro, sino que debe extraerse del contexto. Así, el robot procesará todo el texto y asignará un estado conocido a la decisión.
- Verificación del pago y comparación de los datos extraídos
Como parte del procesamiento de documentos, el robot comprueba si los pagos del archivo Excel recibido de los clientes coinciden con los del archivo Excel generado a partir de la base de datos interna de la empresa. A continuación, genera una tabla dinámica para cada dato extraído y luego compara las tablas dinámicas.
3. Resultados:
Utilizando nuestra automatización, las empresas han sido capaces de:
- Reducir los costes operativos
- Reducir las tasas de error humano
Estos beneficios permiten a las empresas:
- Crecer más rápido,
- Centrarse en actividades más importantes, que aporten beneficios a la empresa.
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