La empresa X nos planteó el problema de tener un número importante de facturas anuales (unas 100.000 al año). Los empleados procesaban las facturas manualmente, lo que no era eficiente y consumía un tiempo valioso.
La reunión inicial
Celebrar una reunión inicial es un paso importante en el proceso de automatización de procesos empresariales, ya que permite descubrir problemas y determinar la mejor forma de resolverlos. Durante la reunión inicial con la empresa X, descubrimos que el equipo de cuentas por pagar se encargaba de procesar manualmente unas 100.000 facturas al año. Debido a la ineficacia del procesamiento manual, los empleados de cuentas a pagar tenían dificultades para cumplir los plazos de pago y, en ocasiones, se enfrentaban a sanciones por demora.
100.000 facturas al año más el procesamiento manual de las mismas, incluida la introducción manual de los campos de las facturas en el sistema existente, es una receta para los pagos fuera de plazo. Era necesario automatizar este proceso. Para nosotros es importante ofrecer opciones a nuestros clientes. No existe una solución única para todos los casos, por lo que es esencial que nuestros clientes tengan voz y voto en el proyecto.
Improving Consultants estudió dos opciones para digitalizar automáticamente las facturas. Los pros y los contras de estas dos opciones se debatieron internamente y con nuestro cliente.
Opción 1: Crear un archivo Microsoft personalizado, entrenarlo para extraer campos clave para la empresa y utilizar este modelo como parte de la solución de automatización de facturas de cuentas a pagar.
Opción 2: Utilizar un modelo de procesamiento de facturas preconfigurado de Microsoft.
La solución de herramientas de automatización de procesos empresariales
Se determinó, con la empresa X, que era necesario un despliegue rápido. La empresa X recibe anualmente diferentes tipos/formatos de facturas de varios proveedores. Entrenar un modelo personalizado con todos los diferentes formatos de factura esperados requeriría una gran cantidad de tiempo y esfuerzo. Además, el mantenimiento y el reciclaje del modelo personalizado tras la implantación correrían a cargo de la empresa X. No habría sido posible una implantación más rápida si hubiéramos optado por formar un modelo personalizado. Por lo tanto, la opción 2 era la mejor opción para este proyecto en particular.
La empresa X tiene una bandeja de entrada compartida en la que los proveedores envían sus facturas. Utilizando el modelo de IA predefinido, creamos un flujo de trabajo automático que permitía extraer los campos clave de la factura y rellenarlos en SharePoint.
Utilizamos el modelo de procesamiento de facturas predefinido para extraer campos importantes de los PDF de las facturas entrantes y almacenarlos en algún lugar que tuviera sentido desde el punto de vista empresarial (como una ubicación central segura).
También tienen una base de datos local con información sobre cada proveedor (nombre, dirección, número de teléfono, etc.). Dado que la empresa X ya disponía de esta información, creamos un conector personalizado y, una vez extraídos los campos de la factura mediante el modelo de IA y disponibles en SharePoint, utilizamos un número de orden de compra (PO) como identificador para enviar la llamada de API a la base de datos local y recuperar en SharePoint cualquier información coincidente del proveedor.
¿Por qué es importante? Una vez que la base de datos local responde con información específica del número de pedido, la información recuperada de las bases de datos se utiliza como punto de validación.
Una puntuación de salida de confianza para cada campo extraído de la IA indica la probabilidad de que el modelo de IA haya extraído un campo específico con precisión. En combinación con los datos recuperados de las bases de datos locales, se realizan comprobaciones de validación. Cuando las facturas superan todas las comprobaciones de validación, se autovalidan. Para la empresa X, hay 13 comprobaciones de validación. Si la información coincide y la puntuación de confianza es igual o superior al 70%, se marca como autovalidada.
(Visualización básica del flujo de trabajo de una factura recibida mediante modelización de IA)
¿Qué ocurre si los datos no se validan automáticamente?
Hay algunas excepciones que la empresa X debe tener en cuenta. A veces, el modelo reconoce que la información está ahí, pero no confía en el valor extraído. Puede que la puntuación de confianza sea baja. En los casos en que los datos recuperados de la base de datos local no coinciden con el valor del campo extraído por la IA y no se pueden validar automáticamente, la factura se marca en consecuencia. Como parte de esta solución, hemos creado una interfaz que permite validar manualmente estas excepciones.
Los datos extraídos por la IA y los recuperados de la base de datos local se muestran junto a la factura original en PDF. De este modo, el empleado tiene todo lo que necesita en una sola pantalla. Las puntuaciones de confianza bajas se marcan en la pantalla y llaman la atención del empleado.
La mejor característica de la aplicación es la función de búsqueda para cada campo. Por ejemplo, supongamos que el nombre del proveedor es ilegible. Al intentar autoprocesar esa factura en concreto, se marcó como ilegible debido a una puntuación de confianza baja. Cuando el empleado está en el encendido, puede hacer clic en el botón de búsqueda junto al nombre del proveedor y se resaltará donde se extrae de la factura en el PDF. De este modo, el empleado no tiene que perder tiempo desplazándose sin motivo. El proceso de validación es más rápido.
Si el nombre o el número del proveedor son incorrectos, el empleado puede rechazar la factura. En este caso, se envía un correo electrónico automatizado al proveedor indicando/enumerando todas las razones del rechazo y aconsejándole que vuelva a presentar una factura corregida que volvería a enviar al proveedor.
Ventajas de las herramientas de automatización de procesos empresariales y de la IA
Las tareas manuales consumen mucho tiempo y son propensas al error humano. Hay una pérdida inmediata de eficiencia y, en el caso de la empresa X, penalizaciones por retraso en los pagos. Pero la automatización resuelve estos problemas y devuelve tiempo a los empleados. Esto les permite procesar las facturas con eficacia y rapidez sin necesidad de dedicar demasiado de su valioso tiempo a realizar tareas manuales repetitivas.
(Estadísticas de procesamiento de facturas sin el uso de IA y herramientas de automatización de procesos empresariales)
Claro que hay riesgos. Cualquier solución conlleva un riesgo. A veces la IA puede extraer algo no relacionado con un campo específico y sentirse muy segura de ello. Pero los riesgos de la solución automatizada palidecen en comparación con los de la introducción manual. Además, los controles de validación añadidos ayudan a detectar este tipo de problemas.
La IA debe utilizarse como una herramienta para mejorar el valor empresarial. Si se aprovecha de forma eficaz y adecuada, los empleados pueden desarrollar sus habilidades en otras áreas. Y la buena noticia es que podrá recurrir a su personal cuando la IA no pueda funcionar con una precisión del 100%. Todos salen ganando.
Además, esta solución es altamente personalizable y puede adaptarse a las necesidades específicas de cualquier empresa. Ya sea ajustando los criterios de validación, incorporando fuentes de datos adicionales u optimizando el flujo de trabajo para tipos de facturas específicos, la solución puede adaptarse fácilmente para ajustarse a una amplia gama de necesidades empresariales y preferencias operativas.
Las ventajas de las herramientas de automatización de procesos empresariales en cifras
Esta iniciativa mejorará el rendimiento y reducirá el tiempo de procesamiento de facturas de la empresa X mediante 1 ($75,000) ETC al año. Como el proceso está totalmente automatizado, los errores humanos también se reducirán drásticamente.
Gracias por su lectura. Si está buscando herramientas de automatización de procesos empresariales, póngase en contacto con nosotros y le ayudaremos en su viaje.
