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. Este software emplea métodos como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), algoritmos de machine learning y reconocimiento de patrones. Estos métodos se utilizan para extraer, procesar y convertir datos con precisión en un formato estructurado que se puede utilizar para el análisis o la integración en sistemas financieros.

El mercado del 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 para 2031. En esta guía te explicaremos cómo funciona el software de extracción de datos bancarios, qué hace, sus ventajas y desafíos, y cómo elegir el software adecuado para tu empresa.

¿De qué trata este artículo?

• ¿Qué hace el software de extracción de datos bancarios?
  
• ¿Cómo funciona el software de extracción de datos bancarios?
  
• Ventajas 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 su análisis, elaboración de informes o integración en otros sistemas financieros. Al automatizar estos procesos, el software reduce la entrada manual de datos, lo que ahorra tiempo y disminuye el error humano. 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 de datos clave de los 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.

• Comprobaciones de validación y precisión: El software verifica que los datos extraídos sean precisos y confiables. 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, softwares 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 fragmentos de datos de documentos para identificar información relevante. Así es como funciona.

• Introducción de documentos: El proceso de extracción de datos bancarios comienza con la introducción de documentos bancarios, que pueden tener formato PDF, imágenes escaneadas o fuentes de datos digitales.

  • Preprocesamiento: Si los documentos son imágenes escaneadas o archivos PDF, deben procesarse previamente para mejorar la calidad de la imagen. Esto puede implicar la eliminación de la distorsión, 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 proceden de documentos escaneados o 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 elementos distorsionados o borrosos en el documento.
    

• Extracción y análisis sintáctico de datos: El software identifica y extrae datos específicos del texto, utilizando algoritmos de 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 de machine learning mejoran la precisión del software con el tiempo, ya que aprenden de correcciones e intervenciones manuales.

• Validación y corrección de datos: El software realiza comprobaciones de validación de los datos extraídos para garantizar su precisión. Esto puede incluir la comprobación de los datos con patrones conocidos (como formatos de fecha), la realización de comprobaciones lógicas (para garantizar el saldo de los adeudos y créditos) y las referencias cruzadas con fuentes de datos externas. Si se detectan errores, el sistema puede marcarlos para su revisión manual o intentar realizar correcciones automáticas.

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

• Integración: Los datos estructurados se integran en sistemas financieros o sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), como softwares de contabilidad o herramientas de análisis financiero. En este paso se pueden usar interfaces de programación de aplicaciones (API) o la integración directa de bases de datos para introducir los datos en estos sistemas.

Ventajas del software de extracción de datos bancarios

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

• Gestión financiera proactiva: Con el acceso en tiempo real a datos financieros limpios y estructurados, las empresas pueden gestionar sus finanzas de manera más proactiva y utilizar herramientas analíticas más avanzadas para predecir 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, sincronizando los datos financieros en diferentes departamentos y ayudando a las empresas a crear estrategias comerciales más coherentes. Por ejemplo, la integración de los datos financieros extraídos con los sistemas de gestión de relaciones con los clientes (CRM) puede proporcionar información sobre los comportamientos de pago de los clientes, lo que puede ayudar a las empresas a mejorar sus estrategias de ventas e iniciativas de servicio al cliente.

• Mejora de las operaciones: Las herramientas de extracción avanzadas pueden analizar las narrativas y los metadatos de las transacciones para proporcionar una visión más profunda de los patrones de gasto, las relaciones con los proveedores y los cuellos de botella operativos. Estos datos granulares pueden ayudar a las empresas a refinar 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 adaptarse rápidamente a las nuevas normas de información financiera o a los mandatos de cumplimiento sin interrumpir sus operaciones.

• Reducción de la entrada manual de datos: La extracción y el procesamiento automatizados de datos liberan los recursos humanos que antes tenían la tarea de manejar datos de forma manual. Las empresas pueden redirigir a estos empleados a actividades de mayor valor, como la planificación estratégica, el compromiso con el cliente y la innovación, lo que mejora los costes laborales, además de la satisfacción y retención de los empleados.

• Mayor seguridad y detección de fraudes: Las herramientas avanzadas de extracción de datos pueden llevar a cabo comprobaciones de coherencia y análisis de patrones para identificar posibles transacciones fraudulentas o incoherencias que puedan indicar infracciones de seguridad. Esto ayuda a proteger a las empresas del 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 fiabilidad de la salida del software depende en gran medida de la calidad de los datos de entrada. Las entradas de mala calidad, como los escaneos de baja resolución o los documentos con formatos complejos e incoherentes, pueden provocar errores en la extracción. Los bancos y las instituciones financieras con formatos de extracto únicos 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 los sistemas y la infraestructura informática heredada pueden requerir soluciones de middleware o desarrollo de integraciones personalizadas para superarlo, 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. El software de extracción de datos puede requerir ajustes y actualizaciones continuos para controlar eficazmente conjuntos de datos más grandes sin comprometer el rendimiento.

• Coste: La adquisición y configuración de software de extracción de datos bancarios puede incurrir en costes elevados, especialmente para sistemas avanzados que utilizan tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA). El mantenimiento continuo, las actualizaciones y las tarifas de formación pueden añadir costes operativos sustanciales.

• Formación: El nuevo software viene con requisitos de formación del personal y una posible resistencia al cambio, que requiere tiempo y recursos para abordarse.

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

• Evolución: El software puede quedar obsoleto rápidamente, y las continuas actualizaciones y adaptaciones de software requieren una inversión y planificación frecuentes.

Cómo elegir un software de extracción de datos bancarios

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

• Precisión y fiabilidad: El software debe tener errores mínimos en el proceso de OCR, análisis y categorización precisos de los datos, y resultados fiables en los que se pueda confiar 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. Debería poder procesar un mayor número de documentos y gestionar conjuntos de datos más grandes a medida que crece el negocio.

• Capacidades de integración: El software debe ser capaz de integrarse con tus sistemas financieros y flujos de trabajo existentes, incluidos los sistemas ERP, el software de contabilidad y otras herramientas de inteligencia empresarial.

• Adaptabilidad: El software debe poder adaptarse a distintos formatos de documentos y extraer datos de diversas fuentes. El formato de los documentos financieros puede variar en gran medida, especialmente entre los 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) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA). El manejo, el almacenamiento y el procesamiento de datos deben cumplir con la normativa legal.

• Características de seguridad: El software debe implementar protocolos estrictos de seguridad de datos (por ejemplo, cifrado de datos, auditorías de seguridad periódicas y marcos de ciberseguridad estándar del sector) para evitar el acceso no autorizado y las filtraciones de datos.

• Interfaz fácil de usar: El software debe ser intuitivo y fácil de usar, con requisitos mínimos de formación.

• Opciones de automatización y personalización: El software debe incluir funciones 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 un servicio de atención al cliente fiable, recursos de formación y actualizaciones periódicas para mejorar la funcionalidad y abordar los problemas de seguridad.

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

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

• Métricas de rendimiento e informes: El software debe ser capaz de realizar un seguimiento de su propio rendimiento (por ejemplo, tasas de precisión o tiempos de procesamiento). Un buen software suele incluir herramientas analíticas que proporcionen información sobre el rendimiento.

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

• Define las necesidades y objetivos de la empresa: Identifica qué 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 tendrá que manejar este software. Establece objetivos fijados que el software puede ayudarte a alcanzar.

• Investiga proveedores y soluciones: Realiza una investigación exhaustiva del mercado para identificar proveedores potenciales. Mira las reseñas, los estudios de casos y los testimonios para medir la fiabilidad 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.

• Solicita demostraciones y ensayos: Antes de tomar una decisión, solicita demostraciones y versiones de prueba del software para verlo en acción y evaluar su facilidad de uso, conjunto de funciones y capacidades de integración. También es una oportunidad para evaluar la precisión del software con tus datos.

• Analiza el coste frente al beneficio: Observa el coste total de propiedad, incluidos los costes iniciales, además de los gastos continuos de mantenimiento, actualizaciones y servicios adicionales. Compara estos costes con los beneficios esperados en términos de ahorro de tiempo, precisión, cumplimiento y otras ventajas estratégicas.

• Solicita comentarios de los usuarios: Recopila información de los miembros del equipo que utilizarán el software. Sus conocimientos sobre usabilidad y funcionalidad pueden ser muy valiosos a la hora de tomar una decisión final.

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

• Plan de implementación y formación: Desarrolla un plan detallado para la implementación de software que incluya cronogramas, asignación de recursos y calendarios de formación para los usuarios.

• Supervisa y evalúa el rendimiento: Después de la implementación, supervisa continuamente el rendimiento del software y la consecución de tus objetivos comerciales. Revisa periódicamente si el software cumple con los estándares esperados de precisión, eficiencia y cumplimiento de los datos. Debes estar preparado para realizar ajustes o elevar los problemas al proveedor según sea necesario.