IA en cuentas por pagar: cambiando la forma convencional de extraer datos de facturas
En la era digital actual, la convergencia de la IA y la extracción de datos ha revolucionado las cuentas por pagar, ofreciendo soluciones innovadoras para operaciones eficientes. Los métodos manuales son ineficientes y propensos a errores, pero la tecnología de IA ha permitido a las organizaciones desbloquear un tremendo potencial.
La capacidad de la IA para analizar grandes cantidades de datos, reconocer patrones y aprender de la experiencia ha transformado la extracción de datos. A través de algoritmos sofisticados, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, las soluciones de IA extraen de manera rápida y precisa información crucial de facturas, recibos y otros documentos.
El impacto de la extracción de datos con IA en cuentas por pagar es significativo:
1️⃣ Mejora la eficiencia operativa al automatizar tareas repetitivas, reducir errores y aumentar la productividad.
2️⃣ Proporciona información valiosa para la toma de decisiones informada, identificando tendencias, ahorros de costos y optimización de procesos.
3️⃣ Se integra fácilmente con flujos de trabajo existentes, como sistemas ERP y tecnologías OCR, para una interrupción mínima y máxima eficiencia.
A medida que crece el volumen de datos, la importancia de la IA en la extracción de datos de cuentas por pagar se intensifica. La automatización y precisión de la IA ahorran tiempo y recursos, permitiendo que el capital humano se centre en el pensamiento crítico y la creatividad. Mantente a la vanguardia aprovechando la IA para impulsar el crecimiento, mejorar el rendimiento financiero y aprovechar el poder de los datos.
Si no es Inteligencia Artificial, ¿qué es?
Extracción de datos manual
A pesar de los avances tecnológicos, algunas empresas siguen confiando en métodos manuales de extracción de datos al procesar facturas recibidas de proveedores. En este panorama, una vez que se recibe la factura por pagar, se identifica y extrae manualmente la información relevante de la factura. Esto implica leer la factura e ingresar manualmente los datos en los campos apropiados en el sistema contable o software de cuentas por pagar. Puede requerir navegar por diversas pantallas o formularios para registrar la información con precisión.
OCR
Por otro lado, numerosas empresas han adoptado el sistema OCR como medio para extraer datos de sus facturas.
El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) es una tecnología que permite la conversión de documentos escaneados o fotografiados en texto editable y searchable. Funciona analizando los patrones visuales de caracteres en una imagen y traduciéndolos a texto legible por máquina.
En el contexto de cuentas por pagar y la gestión de facturas, el OCR permite la extracción de datos de las facturas. Cuando se recibe una factura, se utiliza software OCR para escanear y extraer información relevante como el nombre del proveedor, número de factura, fecha, ítems y montos. Estos datos extraídos se convierten luego en un formato estructurado que puede procesarse e integrarse fácilmente en sistemas contables o software de cuentas por pagar.
La tecnología OCR utiliza algoritmos avanzados para reconocer caracteres y patrones dentro de la imagen. Puede manejar diferentes fuentes, tamaños y idiomas, lo que lo hace versátil para el procesamiento de facturas en entornos multilingües y multinacionales. El OCR elimina la necesidad de entrada manual de datos, reduciendo significativamente errores humanos y ahorrando tiempo en el proceso de cuentas por pagar.
Pero, ¿cuáles son los inconvenientes de un OCR?
Aquí están los cuatro principales inconvenientes de la tecnología OCR:
1️⃣ Problemas de precisión: Los sistemas OCR pueden enfrentar desafíos para reconocer e interpretar con precisión caracteres, lo que lleva a errores en la extracción de datos. Escaneos de baja calidad, diseños de documentos complejos o texto manuscrito pueden contribuir a una precisión reducida.
2️⃣ Desafíos de formato: El OCR puede tener dificultades para preservar el formato original del documento durante el proceso de extracción. Esto puede resultar en la pérdida de elementos estructurales o la interpretación errónea de datos, especialmente en documentos con diseños complejos o formatos no estándar.
3️⃣ Limitaciones de idioma: Los sistemas OCR pueden tener dificultades para reconocer y extraer texto de idiomas o escrituras que no son bien compatibles con el software. Entornos multilingües o documentos con caracteres no estándar pueden representar desafíos para la tecnología OCR.
4️⃣ Dependencia de la calidad del documento: El rendimiento del OCR depende en gran medida de la calidad de los documentos de entrada. Texto desvanecido o borroso, imágenes distorsionadas o escaneos de baja calidad pueden afectar significativamente la precisión y confiabilidad de los resultados del OCR.
¿Puede la IA superar estas limitaciones?
¡Sí, por supuesto!… Veamos cómo:
Extracción de datos con IA
La extracción de datos con IA se refiere al proceso de recuperar e interpretar automáticamente información de diversas fuentes utilizando técnicas de inteligencia artificial. Implica extraer datos estructurados o no estructurados de diferentes formatos, como documentos de texto, imágenes, sitios web o bases de datos, y convertirlos en un formato utilizable y organizado para un análisis posterior.
En el campo de cuentas por pagar, la extracción de datos con IA desempeña un papel vital en la automatización y optimización del procesamiento de facturas, la conciliación de pagos y las operaciones financieras en general. La IA puede utilizarse para extraer automáticamente información clave de las facturas, como detalles del proveedor, números de factura, fechas, ítems y montos: las tecnologías basadas en IA utilizan algoritmos de aprendizaje automático para extraer datos con precisión de facturas escaneadas o digitales, eliminando la necesidad de entrada manual de datos.
En general, mientras que el OCR es una tecnología valiosa para el reconocimiento básico de texto, la extracción de datos basada en IA ofrece una precisión, flexibilidad, adaptabilidad, automatización, detección de errores y capacidades analíticas superiores. Supera las limitaciones del OCR al proporcionar una extracción e interpretación más completa de los datos de la factura, lo que resulta en una mayor eficiencia, precisión y efectividad operativa en la gestión de procesos de cuentas por pagar.
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Además, en este video, ¡puedes ver cómo Dost extrae y procesa datos!
