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 OCR utiliza esta tecnología para automatizar la extracción de datos de las facturas digitales.

A continuación, explicaremos los beneficios 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.

¿De qué trata este artículo?

• Cómo se utiliza la tecnología de OCR en la gestión de facturas
  
• Beneficios de usar OCR en el procesamiento de facturas
  
• ¿Qué tan precisa y fiable es la extracción de datos con OCR?
  
• Cómo integrar el procesamiento de OCR en tu flujo de trabajo de cuentas por pagar
  
• Mejores prácticas para implementar OCR
  

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

Al digitalizar las facturas y analizar los datos extraídos, el OCR simplifica el proceso de facturación de varias maneras. Así es como se utiliza la tecnología OCR en la gestión de facturas.

Digitalización de facturas

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

• Captura de imágenes: las imágenes de las facturas se capturan 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 campo: 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 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 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, enrutando 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

• Base 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 documental: la tecnología de OCR hace que las facturas escaneadas se puedan buscar por palabras clave, fechas u otros criterios.

Análisis y generación de informes

• Análisis de datos: los datos extraídos del sistema de OCR se pueden analizar para obtener información sobre los patrones de gasto, 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.

Beneficios de usar OCR en el procesamiento de facturas

El uso de OCR para el procesamiento de facturas genera los siguientes beneficios.

• 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 costes 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 o descuentos omitidos.

• 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 fácil: se requieren datos precisos para cumplir con las regulaciones financieras 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, haciendo que se puedan buscar y acceder fácilmente a ellas, mejorando la visibilidad del proceso de cuentas por pagar (AP) y facilitando las auditorías.

• Adaptabilidad: el software de OCR moderno puede manejar 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 con OCR?

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

Precisión

La mayoría de los programas 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 puede quedarse corto, 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 OCR extrae datos de la misma manera de forma coherente, lo que reduce el riesgo de error humano introducido por 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 el manejo de errores incluyen lo siguiente:

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

• revisión con intervención humana para verificar 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 garantizando imágenes de alta calidad, incorporando un elemento de revisión humana y eligiendo una solución diseñada específicamente para el procesamiento de facturas, preferiblemente con las siguientes funciones:

• 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 de la factura: 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.

• Funciones específicas: busca funciones 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: si es posible, solicita a tus proveedores que envíen facturas en un formato estandarizado (p. ej., PDF) para facilitar el procesamiento de OCR.

• Borrar escaneos: 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.

Configurar 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 enviar 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.

Entrenar y ajustar el modelo de OCR

• Formación 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.

Implementar 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.

• Manejo 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.

Supervisar y optimizar

• 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.

Mejores prácticas para implementar OCR

Emplea las siguientes mejores prácticas para implementar el 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 (por ejemplo, procesamiento de facturas, extracción de datos de formularios, archivo 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 costes.

Elige la solución de OCR adecuada

Evalúa el volumen y el tipo de documentos que va 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 idiomas y las opciones de integración, y elige una solución que pueda ampliarse en función de tus necesidades.

Evalúa diferentes 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.

Configurar y entrenar 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 utiliza 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 son válidas, que los cálculos son correctos y que los campos específicos no están vacíos.

Implementar 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 en 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.

Integración 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 archivo de documentos.