El software de extracción de datos bancarios es un tipo de tecnología que recupera automáticamente información de documentos bancarios, como extractos bancarios o registros de transacciones, y utiliza métodos como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), algoritmos de machine learning y reconocimiento de patrones, que se utilizan para extraer, procesar y convertir datos con precisión en un formato estructurado que puede utilizarse para análisis o integración en sistemas financieros.

El mercado de software de extracción de datos se valoró en casi 1400 millones de dólares en 2024 y se prevé que alcance casi 4000 millones de dólares en 2031. En esta guía se analizará cómo funciona el software de extracción de datos bancarios, qué hace, sus beneficios y desafíos y cómo elegir el software adecuado para tu empresa.

¿Qué contiene este artículo?

• ¿Qué hace el software de extracción de datos bancarios?
  
• ¿Cómo funciona el software de extracción de datos bancarios?
  
• Beneficios del software de extracción de datos bancarios
  
• Desafíos del software de extracción de datos bancarios
  
• Cómo elegir un software de extracción de datos bancarios
  

¿Qué hace el software de extracción de datos bancarios?

El software de extracción de datos bancarios extrae datos de los documentos bancarios y los transforma en un formato estructurado para análisis, elaboración de informes o integración en otros sistemas financieros. Al automatizar estos procesos, el software reduce la entrada manual de datos, ahorra tiempo y disminuye los errores humanos. Esto es especialmente valioso en sectores como la banca, las finanzas o la contabilidad, donde grandes volúmenes de datos financieros requieren un procesamiento rápido.

• Extracción de datos: el software identifica y extrae elementos clave de datos de extractos bancarios o registros de transacciones como fechas de transacciones, importes, descripciones, números de cuenta y saldos.

• Conversión de datos: después de la extracción, convierte los datos en un formato estructurado y estandarizado que se puede utilizar en varias plataformas o bases de datos. Esto implica organizar los datos en tablas, listas u otras estructuras relacionales.

• Verificaciones de validación y precisión: el software verifica que los datos extraídos sean precisos y fiables. Realiza validaciones para comprobar si hay inconsistencias o errores, como importes de transacciones inusuales o discrepancias en los saldos de las cuentas.

• Integración: una vez que se extraen y formatean los datos, se pueden integrar en sistemas financieros, software de contabilidad o herramientas de análisis empresarial. Esto permite a las empresas realizar análisis más profundos y previsiones financieras más precisas, así como una mejor toma de decisiones financieras.

¿Cómo funciona el software de extracción de datos bancarios?

El software de extracción de datos bancarios extrae datos de documentos para identificar información relevante. A continuación se muestra como funciona.

• Ingreso de documentos: el proceso de extracción de datos bancarios comienza con el ingreso de documentos bancarios, que pueden formatearse como PDF, imágenes escaneadas o fuentes de datos digitales.

  • Procesamiento previo: si los documentos son imágenes escaneadas o documentos en PDF, deben procesarse previamente para mejorar la calidad de la imagen. Esto puede implicar la eliminación de sesgos, la reducción del ruido y la mejora del contraste para que el texto sea más legible para el proceso de extracción.
    
  • Reconocimiento óptico de caracteres (OCR): si los datos provienen de documentos escaneados o documentos en PDF, la tecnología OCR convierte el texto de las imágenes en texto legible por máquina. Los sistemas OCR Avanzados pueden reconocer diferentes fuentes y diseños e incluso corregir las distorsiones o borrosidades del documento.
    

• Extracción y análisis de datos: el software identifica y extrae datos específicos del texto, utilizando algoritmos machine learning y reconocimiento de patrones para identificar puntos de datos como fechas, importes de transacciones y descripciones de transacciones. En sistemas más avanzados, los algoritmos machine learning mejoran la precisión del software a lo largo del tiempo, aprendiendo de correcciones e intervenciones manuales.

• Validación y corrección de datos: el software realiza comprobaciones de validación de los datos extraídos para garantizar la precisión. Esto puede incluir cotejar los datos con patrones conocidos (como formatos de fecha), realizar comprobaciones lógicas (garantizar el saldo de débitos y créditos) y hacer referencias cruzadas con fuentes de datos externas. Si se detectan errores, el sistema podría marcarlos para revisarlos en forma manual o intentar correcciones automatizadas.

• Transformación de datos: el software convierte los datos extraídos en un formato estandarizado adecuado para almacenamiento, análisis o integración con otros sistemas. Los datos se estructuran en bases de datos u hojas de cálculo y pueden codificarse, etiquetarse y categorizarse según las necesidades del usuario o la solicitud.

• Integración: los datos estructurados se integran en sistemas financieros o sistemas de planificación de los recursos institucionales, como programas informáticos de contabilidad o instrumentos de análisis financiero. En esta etapa se pueden utilizar interfaces de programación de solicitudes (API) o integración directa de bases de datos para introducir los datos en esos sistemas.

Beneficios del software de extracción de datos bancarios

El software de extracción de datos bancarios puede beneficiar a las empresas de varias maneras. Estas son algunas de las ventajas más comunes.

• Gestión financiera proactiva: con acceso en tiempo real a datos financieros limpios y estructurados, las empresas pueden gestionar las finanzas de forma más proactiva y utilizar herramientas de análisis más avanzadas para pronosticar escenarios de flujo de caja, mejorar las operaciones financieras y detectar posibles fraudes o inestabilidad financiera.

• Mejores estrategias de negocio: este software puede integrarse con sistemas de inteligencia empresarial más amplios, mediante la sincronización de datos financieros en diferentes departamentos y la colaboración con las empresas en la creación de estrategias empresariales más coherentes. Por ejemplo, integrar los datos financieros extraídos con los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) puede proporcionar información sobre los comportamientos de pago, lo que puede ayudar a las empresas a mejorar sus estrategias de ventas e iniciativas de servicio al cliente.

• Operaciones mejoradas: las herramientas de extracción avanzadas pueden analizar las descripciones y los metadatos de las transacciones para proporcionar información más profunda sobre los patrones de gasto, las relaciones con los proveedores y los cuellos de botella operativos. Estos datos detallados pueden ayudar a las empresas a perfeccionar las asignaciones presupuestarias, negociar mejores condiciones con los proveedores o mejorar la rentabilidad de sus operaciones.

• Cumplimiento de la normativa: el software moderno de extracción de datos puede adaptarse a los nuevos requisitos normativos y ayudar a las empresas a ajustarse rápidamente a las nuevas normas de información financiera o a las órdenes de cumplimiento de la normativa sin interrumpir las operaciones.

• Reducción de la entrada manual de datos: la extracción y el procesamiento automatizados de datos liberan recursos humanos que antes se encargaban del manejo manual de datos. Las empresas pueden redirigir a estos empleados a actividades de mayor valor, como la planificación estratégica, la participación del cliente y la innovación, lo que mejora los costos laborales, además de la satisfacción y retención de los empleados.

• Mayor seguridad y detección de fraude: los instrumentos avanzados de extracción de datos pueden realizar comprobaciones de coherencia y análisis de patrones para identificar transacciones fraudulentas o incoherencias que puedan indicar violaciones de la seguridad. Esto ayuda a proteger a las empresas contra el fraude financiero y las amenazas cibernéticas.

Desafíos del software de extracción de datos bancarios

Las empresas que utilizan software de extracción de datos bancarios pueden encontrar desafíos en las siguientes áreas:

• Calidad de los datos: la precisión y confiabilidad de salida del software depende en gran medida de la calidad de los datos ingresados. Entradas de mala calidad como escaneos de baja resolución o documentos con formatos complejos e inconsistentes pueden dar lugar a errores en la extracción. Los bancos e instituciones financieras con formatos únicos de extractos bancarios pueden complicar aún más el proceso de extracción.

• Integración: la integración de los datos extraídos en los sistemas financieros y flujos de trabajo existentes puede ser difícil y requerir muchos recursos. Las diferencias en los formatos de datos, las inconsistencias en los estándares de datos entre sistemas y la infraestructura de TI heredada pueden requerir soluciones de middleware o desarrollo de integraciones personalizadas para superar esto, lo que puede ser costoso y llevar mucho tiempo.

• Escalabilidad: a medida que las empresas crecen, aumenta el volumen y la variedad de sus datos financieros. Es posible que los programas informáticos de extracción de datos requieran ajustes y actualizaciones continuos para gestionar eficazmente conjuntos de datos más grandes sin comprometer el rendimiento.

• Costo: la adquisición y configuración de software de extracción de datos bancarios puede generar costos elevados, especialmente para los sistemas avanzados que utilizan tecnologías como machine learning e inteligencia artificial (IA). El mantenimiento continuo, las actualizaciones y las tarifas de capacitación pueden sumar costos operativos sustanciales.

• Capacitación: el nuevo software conlleva requisitos de capacitación del personal y una posible resistencia al cambio, lo que implica tiempo y recursos para abordarlo.

• Dependencia: depender en gran medida de una solución de software específica puede llevar a depender de un solo proveedor para actualizaciones, mantenimiento y soporte. Esto puede limitar la flexibilidad y el poder de negociación, lo que podría conducir a costos más altos y dificultades en la transición a otros sistemas si es necesario.

• Evolución: el software puede quedar obsoleto rápidamente. Las actualizaciones y adaptaciones continuas del software requieren una inversión y planificación periódicas.

Cómo elegir un software de extracción de datos bancarios

Al elegir el software de extracción de datos bancarios para tu empresa, evalúa los objetivos de tu empresa, las estrategias operativas y las necesidades inmediatas de extracción de datos. Ten en cuenta los siguientes factores al evaluar las opciones disponibles:

• Precisión y confiabilidad: el software debe tener errores mínimos en el proceso de OCR, análisis y categorización precisos de los datos y resultados confiables en los que se pueda basar para tomar decisiones financieras.

• Escalabilidad: el software debe ser capaz de escalar para manejar mayores volúmenes de datos sin una caída importante en el rendimiento. Debe ser capaz de procesar un mayor número de documentos y gestionar conjuntos de datos más grandes a medida que crece la empresa.

• Funcionalidades de integración: el software debe poder integrarse con los sistemas financieros y flujos de trabajo existentes, incluidos los sistemas de ERP, el software de contabilidad y otras herramientas de inteligencia empresarial.

• Adaptabilidad: el software debe adaptarse a una variedad de formatos de documentos y ser capaz de extraer datos de diversas fuentes. Los documentos financieros pueden variar ampliamente en formato, especialmente entre diferentes bancos o países.

• Cumplimiento de la normativa: el software debe cumplir con las normativas financieras y las leyes de protección de datos pertinentes, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) de la Unión Europea y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). El manejo, almacenamiento y procesamiento de datos deben cumplir con las normas legales.

• Funcionalidades de seguridad: el software debe implementar protocolos estrictos de seguridad de datos (por ejemplo, cifrado de datos, auditorías de seguridad periódicas, marcos de ciberseguridad estándares del sector) para evitar accesos no autorizados y filtraciones de datos.

• Interfaz de usuario accesible: el software debe ser intuitivo y fácil de usar, con requisitos de capacitación mínimos.

• Opciones de automatización y personalización: el software debe incluir funcionalidades de automatización y opciones para personalizar los flujos de trabajo, los campos de datos y los formatos de salida.

• Soporte y mantenimiento: el software debe ofrecer soporte confiable a los clientes, recursos de capacitación y actualizaciones periódicas para mejorar funcionalidades y abordar problemas de seguridad.

• IA y machine learning: el software que utilice IA y machine learning para mejorar continuamente su proceso de extracción y adaptarse a los nuevos tipos y formatos de documentos será cada vez más útil con el tiempo.

• Rentabilidad: el software debe tener un buen retorno de la inversión, que puede incluir tanto costos iniciales como gastos continuos de mantenimiento, actualizaciones y operaciones.

• Métricas de rendimiento e informes: el software debe ser capaz de hacer un seguimiento de su propio rendimiento (p. ej., tasas de precisión, tiempos de procesamiento). Un buen software suele incluir herramientas analíticas que proporcionan información sobre el rendimiento.

A continuación, explicamos cómo abordar la elección de una solución de software de extracción de datos bancarios.

• Define las necesidades y objetivos de la empresa: identifica lo que necesitas del software de extracción de datos bancarios. Ten en cuenta el volumen de datos, la variedad de tipos de documentos y los procesos financieros específicos que este software necesitará manejar. Establece objetivos determinados que el software pueda ayudarte a lograr.

• Investiga los proveedores y las soluciones: realiza un estudio de mercado exhaustivo para identificar a los posibles proveedores. Observa reseñas, estudios de casos y testimonios para medir la confiabilidad y el rendimiento de un proveedor. Ten en cuenta la reputación del proveedor, la longevidad del software en el mercado y sus canales de soporte, así como todos los demás factores enumerados anteriormente.

• Solicitud de demostraciones y pruebas: antes de tomar una decisión, solicita demos y versiones de prueba del software para verlo en acción y evaluar su facilidad de uso, el conjunto de funcionalidades y las capacidades de integración. También es una oportunidad para evaluar la precisión del software con tus datos.

• Analiza el costo frente al beneficio: Observa el costo total de propiedad, incluidos los costos iniciales, así como los gastos continuos de mantenimiento, actualizaciones y servicios adicionales. Evalúa estos costos frente a los beneficios esperados en condiciones de ahorro de tiempo, precisión, cumplimiento de la normativa y otras ventajas estratégicas.

• Solicitud comentarios de los usuarios: recopila comentarios de los miembros del equipo que utilizarán el software. Sus conocimientos sobre usabilidad y funcionalidades pueden ser muy valiosos para tomar una decisión final.

• Negocia condiciones y personalización: una vez que se seleccione un proveedor, negocia condiciones que se adapten a las necesidades de tu empresa. Discute las opciones de personalización para adaptar el software a tus procesos y requisitos específicos. Esto podría incluir la configuración de parámetros de extracción de datos específicos, salidas personalizadas y detalles de integración.

• Planifica la implementación y la capacitación: desarrolla un plan detallado para la implementación de software que incluya plazos, asignación de recursos y calendarios de capacitación para los usuarios.

• Supervisa y evalúa el rendimiento: después de la implementación, supervisa continuamente el rendimiento del software y el cumplimiento de los objetivos de tu empresa. Revisa regularmente si el software cumple con los estándares esperados de precisión, eficiencia y cumplimiento de la normativa. Prepárate para realizar ajustes o escalar problemas al proveedor según sea necesario.