El OCR (reconocimiento óptico de caracteres) es una tecnología que convierte una imagen de texto en un código que se puede utilizar para el procesamiento de datos. Hasta el 90 % de los datos de una empresa se encuentran en formatos no estructurados, como texto que no se puede buscar en una base de datos, pero el OCR puede cambiar esta situación. El OCR permite que diferentes tipos de documentos, como documentos en papel escaneados, archivos PDF e imágenes capturadas por una cámara digital, se conviertan en datos editables y con capacidad de búsqueda. El procesamiento de facturas con OCR utiliza esta tecnología para automatizar la extracción de datos de las facturas digitales.

A continuación, explicaremos las ventajas de usar OCR en el procesamiento de facturas, qué tan precisa y fiable es la extracción de datos con OCR y cómo integrar el procesamiento con OCR en tus operaciones comerciales.

¿Qué contiene este artículo?

• Cómo se utiliza la tecnología de OCR en la gestión de facturas
  
• Ventajas de utilizar el OCR en el procesamiento de facturas
  
• ¿Qué tan precisa y fiable es la extracción de datos mediante OCR?
  
• Cómo integrar el procesamiento de OCR en tu flujo de trabajo de cuentas por pagar
  
• Prácticas recomendadas para la implementación de sistemas de OCR
  

Cómo se utiliza la tecnología de OCR en la gestión de facturas

Mediante la digitalización de las facturas y el análisis de los datos extraídos, el OCR simplifica el proceso de facturación de varias maneras. La tecnología OCR se utiliza de la siguiente manera en la gestión de facturas.

Digitalización de facturas

• Escaneo: se escanean facturas físicas para crear imágenes digitales.

• Captura de imágenes: se capturan las imágenes de las facturas con dispositivos móviles o cámaras digitales.

Reconocimiento y extracción de texto

• Reconocimiento óptico de caracteres: el software OCR procesa las imágenes escaneadas para reconocer y convertir el texto impreso o manuscrito en texto legible por máquina.

• Identificación de campos: el software identifica campos clave como el número de factura, la fecha, el nombre del proveedor, las partidas, las cantidades, los precios y los importes totales.

Extracción de datos

• Extracción basada en plantillas: los sistemas OCR utilizan plantillas predefinidas para extraer campos de datos específicos de las facturas. Esto funciona bien cuando los formatos de factura son uniformes.

• Extracción inteligente: los sistemas de OCR avanzados utilizan algoritmos de machine learning para reconocer y extraer datos de diferentes formatos de facturas.

Validación de datos

• Comprobaciones basadas en reglas: los datos extraídos se validan con reglas predefinidas para garantizar su precisión. Por ejemplo, el sistema puede comprobar que la fecha de la factura está dentro de un determinado rango o que el importe total coincide con la suma de las partidas.

• Referencias cruzadas: los sistemas de OCR cruzan los datos extraídos con los registros existentes, como los pedidos de compra o las bases de datos de proveedores, para verificar su exactitud.

Integración del sistema financiero

• Integración de ERP: los datos validados se integran en los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), por lo que los registros financieros se actualizan automáticamente con información precisa.

• Software de contabilidad: los datos extraídos por OCR se integran con el software de contabilidad, lo que automatiza las tareas de contabilidad y reduce la entrada manual de datos.

Automatización del flujo de trabajo

• Procesos de aprobación: los sistemas de OCR activan flujos de trabajo automatizados para la aprobación de facturas, lo que permite enrutar las facturas al personal adecuado en función de criterios predefinidos.

• Notificaciones y alertas: los sistemas de OCR envían notificaciones y alertas automáticas sobre facturas pendientes, discrepancias o aprobaciones.

Búsqueda y recuperación

• Bases de datos en la que se pueden realizar búsquedas: los sistemas de OCR almacenan los datos extraídos en una base de datos en la que se pueden realizar búsquedas para recuperar rápidamente facturas o puntos de datos específicos. Esto es particularmente útil para auditorías, verificaciones de cumplimiento de la normativa y análisis financiero.

• Gestión de documentos: la tecnología de OCR permite buscar las facturas escaneadas por palabras clave, fechas u otros criterios.

Análisis e informes

• Análisis de datos: los datos extraídos del sistema de OCR se pueden analizar para obtener información sobre los patrones de gastos, el rendimiento de los proveedores y otras métricas financieras.

• Elaboración de informes: el sistema puede generar informes automatizados basados en los datos extraídos y validados.

Ventajas de utilizar el OCR en el procesamiento de facturas

El uso del OCR para el procesamiento de facturas ofrece las siguientes ventajas.

• Menos trabajo manual: el OCR elimina la necesidad de que los empleados escriban manualmente los datos de las facturas en los sistemas de contabilidad, lo que ahorra tiempo y costos laborales, y libera al personal para que se centre en tareas más estratégicas.

• Menos errores: el OCR también reduce la probabilidad de errores asociados con la entrada manual, como errores tipográficos y transposiciones. Evitar estos errores significa evitar errores costosos, como pagos incorrectos u omisión de descuentos.

• Procesamiento más rápido: el OCR hace que el procesamiento de facturas sea mucho más rápido. Esto crea ciclos de pago más cortos y permite a las empresas manejar un mayor volumen de facturas con los mismos recursos y aprovechar los descuentos por pago anticipado de los proveedores.

• Cumplimiento de la normativa más sencillo: se requieren datos precisos para cumplir con la normativa financiera y las leyes fiscales. El OCR ayuda a las empresas a mantener registros precisos y reduce el riesgo de incumplimiento.

• Gestión de facturas: el OCR digitaliza las facturas, lo cual permite que se puedan buscar y acceder fácilmente a ellas. Mejora la visibilidad del proceso de cuentas por pagar (AP) y se simplifica el proceso de auditoría.

• Adaptabilidad: el software de OCR moderno puede gestionar una variedad de formatos de facturación, diseños e incluso diferentes idiomas, lo que brinda flexibilidad a las empresas que tratan con diversos proveedores.

¿Qué tan precisa y fiable es la extracción de datos mediante OCR?

La precisión y fiabilidad de la extracción de datos mediante OCR ha mejorado en los últimos años, especialmente para la gestión de facturas, pero todavía existen limitaciones.

Precisión

La mayoría de los software de OCR modernos cuentan con una alta precisión a nivel de página, a menudo alcanzan una precisión del 98 % o 99 %. Esto significa que de cada 1000 caracteres de una página, entre 980 y 990 se reconocen correctamente.

Pero la medida más importante del OCR es la precisión a nivel de campo, que es la precisión de la extracción de puntos de datos específicos, como números, fechas e importes de facturas. Aquí es donde el OCR a veces presenta limitaciones, especialmente si el diseño de la factura es complejo o inconsistente, la calidad de la factura es deficiente (p. ej., escaneos de baja resolución, notas manuscritas) o el software de OCR no está específicamente entrenado para facturas.

Fiabilidad

El sistema de OCR extrae datos sistemáticamente de la misma forma, lo que reduce el riesgo de error humano a causa de la introducción manual de datos, pero la fiabilidad del OCR también depende de lo bien que el software gestione los errores y las excepciones. Algunas soluciones para mejorar la gestión de errores incluyen lo siguiente:

• Comprobaciones de validación para señalar posibles errores (p. ej., totales no coincidentes)

• Revisión con intervención humana para revisar y corregir los datos extraídos

• Algoritmos de machine learning que mejoran con el tiempo

A la hora de elegir un software de OCR, maximiza tu precisión y fiabilidad con imágenes de alta calidad, incorpora un elemento de revisión humana y elige una solución diseñada específicamente para el procesamiento de facturas, preferiblemente con las siguientes funcionalidades:

• Plantillas previamente entrenadas para diseños de facturas comunes

• Funcionalidades de machine learning para adaptarse a diferentes formatos

• Mecanismos de validación y gestión de errores

Cómo integrar el procesamiento de OCR en tu flujo de trabajo de cuentas por pagar

A continuación, te indicamos cómo integrar el procesamiento de OCR en tu flujo de trabajo actual.

Elige el software de OCR adecuado

• OCR específico para facturas: elige un software de OCR diseñado u optimizado específicamente para el procesamiento de facturas. Estas soluciones a menudo vienen con plantillas previamente entrenadas para diseños de facturas comunes y comprenden la terminología específica de las facturas.

• Funcionalidades específicas: busca funcionalidades como la extracción automática de datos, el reconocimiento de partidas, la coincidencia de órdenes de compra, las sugerencias de codificación del libro mayor (GL) y las funcionalidades de integración con tu software de contabilidad o ERP actual.

• Opciones de implementación: decide si necesitas un software de OCR basado en la nube o en las instalaciones. Las soluciones basadas en la nube suelen ser más fáciles de implementar y escalar, mientras que las soluciones locales ofrecen más control y personalización.

Prepara tus facturas

• Formato estandarizado: de ser posible, solicita a tus proveedores que envíen facturas en un formato estandarizado (p. ej., PDF) para facilitar el procesamiento de OCR.

• Escaneos nítidos: genera copias escaneadas o imágenes digitales de alta calidad de facturas en papel. Utiliza escáneres con la resolución y los ajustes adecuados para obtener resultados óptimos de OCR.

• Repositorio centralizado: crea una ubicación centralizada (p. ej., una carpeta compartida, almacenamiento en la nube) para almacenar todas las facturas de forma que el software de OCR pueda acceder a ellas fácilmente.

Configura el flujo de trabajo de OCR

• Extracción de datos: configura el software de OCR para extraer campos de datos relevantes, como el número de factura, el nombre del proveedor, la fecha, las partidas, los importes y los impuestos.

• Reglas de validación: implementa reglas de validación para comprobar si hay discrepancias y marcar posibles errores en los datos extraídos (p. ej., totales que no coinciden, fechas no válidas).

• Flujo de trabajo de aprobación: integra el software de OCR con tu flujo de trabajo de aprobación actual para enrutar automáticamente las facturas a los aprobadores adecuados en función de reglas predefinidas.

• Exportación de datos: configura el software de OCR para exportar automáticamente los datos extraídos a tu sistema de contabilidad o ERP. Esto se puede hacer mediante la integración directa de la API o la exportación de archivos.

Entrena y ajusta el modelo de OCR

• Entrenamiento inicial: entrena al software de OCR con un conjunto de muestras de tus facturas para que pueda reconocer la terminología y los diseños de tus facturas específicas.

• Aprendizaje continuo: revisa y corrige periódicamente cualquier error en los datos extraídos para ayudar a que el modelo de OCR aprenda y mejore con el tiempo.

Implementa un proceso de revisión

• Intervención humana: incluso con la mejor tecnología de OCR, se recomienda cierto nivel de revisión humana para verificar los datos extraídos, especialmente para facturas de alto valor o aquellas con partidas complejas.

• Gestión de excepciones: establece un proceso para gestionar las excepciones y los errores marcados por el software de OCR. Esto puede implicar la revisión manual, las correcciones o la comunicación con los proveedores.

Monitorea y optimiza

• Indicadores clave de rendimiento (KPI): realiza un seguimiento de los KPI, como el tiempo de procesamiento de facturas, las tasas de error y el ahorro de costes, para medir la eficacia de tu implementación de OCR.

• Mejora continua: revisa y perfecciona regularmente tu flujo de trabajo de OCR, ajustando la configuración y volviendo a entrenar el modelo según sea necesario para mantener una alta precisión y eficiencia.

Prácticas recomendadas para la implementación de sistemas de OCR

Aplica las siguientes prácticas recomendadas para implantar un sistema de OCR en tu empresa.

Define tus objetivos

Determina los documentos o procesos específicos en los que el OCR puede aportar más valor. Concéntrate en áreas con alta entrada manual de datos, tareas repetitivas o donde la precisión es más importante (p. ej., el procesamiento de facturas, la extracción de datos de formularios, el archivado de documentos). Define objetivos claros y medibles, como reducir el tiempo de procesamiento en un determinado porcentaje, mejorar la precisión de los datos o lograr un ahorro de los costos.

Elige la solución de OCR adecuada

Evalúa el volumen y el tipo de documentos que vas a procesar, los niveles de precisión requeridos y tu presupuesto. Ten en cuenta funciones como las plantillas previamente entrenadas, las funcionalidades de machine learning, la compatibilidad con otros idiomas y las opciones de integración, y elige una solución que sea escalable en función de tus necesidades.

Evalúa distintas opciones de software de OCR a través de demostraciones o pruebas, y pruébalas con tus tipos de documentos específicos para evaluar su precisión y rendimiento.

Prepara tus documentos

Asegúrate de que tus documentos se escaneen o capturen en alta resolución (300 ppp o superior) con buen contraste y ruido mínimo. Endereza las imágenes sesgadas. Si es posible, estandariza el formato de tus documentos (por ejemplo, PDF/A) para que sean más fáciles de procesar para el software de OCR.

Configura y entrena a tu sistema de OCR

Si tus documentos tienen diseños coherentes, crea plantillas dentro del software de OCR para definir las áreas donde se deben extraer los datos (por ejemplo, campos de facturas, campos de formularios). Si utilizas un sistema de OCR basado en machine learning, proporciona un conjunto de entrenamiento de documentos etiquetados para enseñar al sistema a reconocer diferentes fuentes, diseños y tipos de datos. Implementa reglas de validación para comprobar si hay errores e incoherencias en los datos extraídos. Estas reglas permiten verificar que las fechas sean válidas, que los cálculos sean correctos y que los campos específicos no estén vacíos.

Implementa un proceso de revisión y corrección

Establece un proceso de control de calidad en el que los humanos puedan revisar y validar los datos extraídos y utilizar los comentarios del proceso de revisión para mejorar la precisión del sistema de OCR con el tiempo. En el caso del OCR basado en machine learning, esto implica corregir errores en los datos de entrenamiento y volver a entrenar el modelo.

Integra el OCR con otros sistemas

Asegúrate de que el software de OCR pueda exportar los datos extraídos a otros sistemas, como software de contabilidad, bases de datos o sistemas de gestión de documentos. Integra el OCR con tus herramientas de automatización del flujo de trabajo para simplificar procesos como la aprobación de facturas, la entrada de datos en otros sistemas y el archivado de documentos.