El procesamiento de facturas es un componente fundamental y crítico de las operaciones comerciales. Pero es un trabajo duro. Cada proveedor tiene sus propias peculiaridades, cada factura tiene su propia nomenclatura: el "plazo de pago de 15 días" de una empresa es el "pago vencedor en dos semanas" de otra. Incluso si las facturas provienen del mismo proveedor todos los meses, los agentes de compras cambian, los formatos varían y los errores tipográficos se filtran. Y, por supuesto, las facturas son solo la punta del iceberg de la documentación. Todos los días, en todas las empresas, en todos los niveles de gestión y operaciones, los empleados necesitan extraer detalles de contratos, arrendamientos, formularios de impuestos, encuestas y otros documentos.
¿Las buenas noticias? La inteligencia artificial (IA) ofrece formas de realizar estas tareas complejas e integradas de manera mucho más eficiente. Estas soluciones son perfectas y escalables, simples de operar y fáciles de administrar. Usando una variedad de técnicas innovadoras de IA, las organizaciones pueden procesar documentos más rápido y simplificar los procedimientos operativos; menos errores significan menos correcciones y retractaciones. Una investigación reciente de Aura sobre la automatización de análisis encontró que incluso las técnicas de extracción basadas en IA más rudimentarias pueden ahorrar a las empresas entre un 30% y un 40% de las horas que normalmente se dedican a dichos procesos.
Todos conocemos el cambio de paradigma en el uso de la IA para las recomendaciones de Netflix, los chatbots que se hacen pasar por agentes de servicio al cliente en línea, el precio dinámico de las habitaciones de hotel y la creación de rutas para las empresas de entrega. Estos esfuerzos son los motores de creación de valor de innumerables empresas grandes y exitosas. De lo que estamos hablando aquí es de un uso decididamente menos ostentoso y, a primera vista, más peatonal de la IA: tiene como objetivo reducir los costos y optimizar las operaciones en lugar de transformar o crear industrias. Pero esta IA aburrida es en realidad bastante emocionante, porque enfrenta problemas con los que luchan todas las empresas y porque las ganancias en productividad (y, por lo tanto, en márgenes y valoraciones) son reales.
Sin embargo, a pesar de su enorme potencial, AI Predictions 2021 de Aura encontró que solo el 28 % de los ejecutivos han priorizado el uso de IA y aprendizaje automático para la extracción de información, significativamente menos que para otros usos, como chatbots y soluciones para la seguridad en el lugar de trabajo. Es probable que algunos líderes se sientan abrumados por el tiempo y los recursos necesarios para desarrollar, escalar e integrar estas tecnologías avanzadas. Algunos dudarán en confiar en la IA o se sentirán escépticos acerca de su utilidad. Otros simplemente pueden estar pasando por alto el valor de la extracción de información automatizada porque es una función administrativa. Independientemente del motivo, están perdiendo la oportunidad de optimizar los procesos y mejorar el retorno de la inversión.
El problema del papeleo
Cualquier empresa que audite los libros de un cliente dedica una gran cantidad de horas cada año a recopilar evidencia y verificar transacciones para confirmar que los saldos y transacciones asociados con los estados financieros del cliente son correctos; esto se conoce como una "prueba de detalles". Durante casi tres décadas, los trabajadores han utilizado hojas de cálculo (primero Lotus 1-2-3, luego Microsoft Excel) como herramienta principal para completar la prueba de detalles.
Hoy en día, la evidencia de estas auditorías generalmente aparece en formato PDF (facturas, estados de cuenta, recibos) y puede abarcar miles de páginas. La información que reside en estos archivos PDF debe ingresarse manualmente en la hoja de cálculo. Para una empresa mediana que procesa 100.000 páginas de documentos al año a tres minutos por página, se necesitarían aproximadamente 5.000 horas-persona para completar la tarea; a 50 dólares la hora, son 250.000 dólares.
Ahora, ¿qué pasaría si la misma empresa pudiera implementar inteligencia aumentada? Este es el término para aplicaciones basadas en sistemas adaptativos impulsados por aprendizaje automático en los que los algoritmos aprenden de la experiencia humana, pero los humanos toman la decisión final. La herramienta de IA puede "leer" el texto de cada una de las facturas y usar la búsqueda de datos relacionales para identificar rápidamente la documentación de respaldo que la organización había etiquetado previamente como importante, un atajo poderoso cuando se trata de administrar millones de excepciones de facturas. Aunque las facturas en papel pueden ser únicas para cada proveedor, las técnicas de IA pueden identificar campos importantes en las diferentes facturas, como el costo unitario y la cantidad, y calcular los saldos contables automáticamente. Al implementar una solución de IA y asumir la estimación anterior del 40 %, la empresa mediana del ejemplo podría ahorrar 2000 horas por cada 100 000 páginas procesadas.
Se necesita un 40 % menos de horas para procesar el papeleo de rutina cuando se implementan incluso las técnicas de extracción basadas en IA más rudimentarias.
Aura, Inteligencia digital: cómo hacer que sus funciones de análisis sean más eficientes y rentables
Otro problema en muchas empresas es la necesidad de interpretar y responder a los avisos de impuestos o cartas emitidas por las agencias de ingresos del gobierno tanto para individuos como para corporaciones. En los EE. UU., el gobierno federal tiene más de 100 de estos tipos de avisos de impuestos, y los estados individuales tienen miles más: cambios de cuenta, solicitudes de pago, discrepancias en declaraciones de impuestos. En todos los casos, alguien necesitaleer la carta o notificación, interpretarla, verificar su exactitud y aplicabilidad, catalogarla y, finalmente, responder. Es un proceso desafiante, propenso a errores. Además de involucrar errores típicos de ingreso de datos, este tipo de documentos pueden perderse en la confusión, literalmente, lo que resulta en avisos perdidos, respuestas tardías y miles de horas de trabajo adicionales para rectificar la situación.
Como parte de una iniciativa interna de toda la empresa para fomentar un esfuerzo de automatización dirigido por los empleados, Aura utilizó inteligencia aumentada para leer y responder a los avisos de impuestos. La herramienta leyó muchos tipos diferentes de formularios y extrajo y entendió términos y frases que requerían acciones particulares, como fechas de vencimiento, códigos de notificación, montos adeudados, multas por no presentar, etc. Luego, la herramienta usó técnicas de generación de lenguaje natural para crear respuestas automáticamente, evitando la necesidad de crearlas manualmente. En combinación con otras herramientas de extracción de información, así como soluciones para cumplimiento, planificación de escenarios y situaciones fiscales internacionales, Aura redujo el tiempo normalmente requerido para ejecutar estas diversas tareas en más de 5 millones de horas, un ahorro del 16 %.
Cuando un ser humano verifica dichos avisos de impuestos, es una forma de inteligencia aumentada. Pero cuando las respuestas se envían automáticamente, es inteligencia autónoma, un sistema de IA que se adapta y toma decisiones por sí mismo, sin participación humana. (Ambas opciones funcionan; se aplican en diferentes áreas, según la tolerancia al riesgo). Las empresas que implementan técnicas avanzadas de coincidencia de patrones podrían identificar automáticamente tendencias que pueden hacer que reciban avisos específicos, como agregar la misma información errónea en la misma sección. de un formulario de impuestos, y así evitar este tipo de avisos en el futuro, ahorrando más tiempo y recursos.
Los datos digitales, como los detalles recopilados de una encuesta, también se enfrentan a los problemas del análisis manual. Cuando una empresa realiza una encuesta de empleados, por ejemplo, alguien tiene que contar y analizar los resultados. Pero incluso si la encuesta se realiza en línea (a diferencia de las respuestas con papel y lápiz, lo que abre un riesgo significativo de errores de ingreso de datos), alguien tiene que compilar, analizar y resumir los datos. Esta tarea, frecuentemente delegada a analistas jóvenes con un nivel básico de conocimientos y experiencia en estadística, también es un campo minado para imprecisiones. Las relaciones entre las variables pueden ser espurias y, sin embargo, proclamarse significativas y transformadoras, lo que lleva a conclusiones erróneas que alimentan estrategias defectuosas y poco confiables. Un ejemplo clásico: las ventas de helados a menudo se correlacionan positivamente con el crimen. Por supuesto, las ventas de helados no causan delitos (o viceversa), es simplemente que ambos aumentan durante el clima cálido del verano.
Pero la comparación de grupos, la clasificación de los encuestados en categorías y la comprobación de diferencias significativas pueden automatizarse. Además, para respuestas de "respuesta libre", a preguntas como "¿Tiene alguna idea adicional sobre cómo podemos mejorar los beneficios de los empleados?" Las técnicas de procesamiento del lenguaje natural pueden identificar temas importantes o destacados en las respuestas de los encuestados, resumir los puntos principales y generar informes automatizados, lo que reduce la necesidad de leer manualmente cientos o miles de respuestas a decenas de preguntas. Para la pregunta anterior sobre beneficios, podría identificar respuestas centradas en atención médica, flexibilidad, seguro de vida, etc. Sin embargo, las recomendaciones estáticas de estos sistemas de IA, un tipo de inteligencia asistida, aún requieren el juicio y la toma de decisiones humanos.
Herramientas del oficio
La extracción de información impulsada por IA puede abordar muchas de las ineficiencias y problemas endémicos en los escenarios anteriores. Sin embargo, a diferencia de la robótica utilizada en la fabricación que realiza soldadura por puntos o pintura en aerosol, la extracción de información habilitada por IA no es una actividad rutinaria y rutinaria. Requiere una gran cantidad de técnicas complejas de ciencia de datos que involucran múltiples componentes dinámicos que deben adaptarse a condiciones en constante cambio. La integración de tecnologías de vanguardia como el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el aprendizaje automático supervisado y el análisis automatizado que incorporan el procesamiento del lenguaje natural en un proceso continuo requerirá tiempo y experiencia técnica.
Considere OCR, que es la capacidad de leer caracteres impresos en una página, incluso caracteres escritos a mano, independientemente de la fuente, el tamaño, la orientación y el brillo. En la actualidad, nos encontramos con esta tecnología con frecuencia con el depósito automatizado de cheques usando nuestro teléfono, cuando el OCR lee no solo el número de ruta y el número de cuenta, sino también el monto y la fecha del cheque. OCR es una tecnología más antigua, pero sigue siendo esencial como primer paso en el proceso que recopila los datos relevantes de los documentos en cuestión.
Para muchos usos, convertir esos datos en acción requiere sofisticados algoritmos de aprendizaje automático que puedan reconocer y clasificar patrones. Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden calibrar en datos existentes para ajustar sus parámetros y luego liberarlos en datos novedosos. Pueden ser cal.ibrado para reconocer patrones que son indicadores sofisticados pero sutiles de fraude monetario, como información mal escrita en una solicitud de préstamo o un número excesivo de transferencias o depósitos en efectivo. También pueden descubrir significados similares en diferentes contratos legales, por ejemplo, en cláusulas de exclusión, limitación e indemnización, que están todas relacionadas con exenciones.
Además, los algoritmos de aprendizaje automático pueden abordar un conjunto de datos y categorizar un conjunto de entidades en diferentes grupos. La segmentación automatizada de clientes es un ejemplo bien conocido de esto, pero también es posible categorizar avisos fiscales, cartas o cláusulas contractuales y puede ahorrar una enorme cantidad de tiempo que, de otro modo, se dedicaría a leer estos documentos.
Los avances en el procesamiento del lenguaje natural en los últimos años han sido impresionantes. Aunque no es necesario utilizar los algoritmos más avanzados, como la aplicación de generación de lenguaje natural GPT-3, la extracción de información habilitada por IA puede, sin embargo, aprovechar algunos de estos avances al identificar el verdadero "significado" de un documento, a través de la identificación. de palabras contextuales, partes del discurso, etc. La IA en sí misma no entiende lo que está diciendo (aunque pueda parecer así), pero los algoritmos son capaces de generar resúmenes de documentos; identificar temas; juzgar el sentimiento (positivo o negativo) de la prosa; identificar términos, disposiciones o cláusulas clave dentro de los documentos; e identificar grupos de documentos que requieren acciones similares.
Combinando estas técnicas de IA, es posible leer y resumir documentos largos de terceros, competidores o fuentes internas de forma rápida y sencilla, y generar respuestas rápidas y adecuadas. En una aplicación, en la que buscábamos 35 términos conceptuales diferentes (por ejemplo, "ley aplicable" o "fecha de terminación") en varios tipos de documentos, como préstamos y derivados, inicialmente entrenamos el sistema de IA usando solo cinco documentos y recibió una puntuación F1 de 0,28. Una puntuación F1 es una medida de precisión que combina matemáticamente falsos positivos, falsos negativos y verdaderos positivos en una única puntuación; una puntuación F1 perfecta sería 1, mientras que una puntuación F1 sin valor sería 0. La capacitación adicional a lo largo del tiempo con 565 documentos más elevó esa puntuación F1 a 0,83, no perfecta, pero bastante buena.
Cada nuevo documento proporciona más contexto: una gama más amplia de ejemplos en los que el algoritmo puede entrenar sus parámetros y aumentar su precisión. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que la precisión no se puede medir solo con una puntuación F1 (por ejemplo, un modelo con una puntuación F1 de 0,60 podría producir exactamente lo que necesita la empresa). El puntaje F1 debería ser una guía, pero al final, es el juicio y la experiencia humanos los que validarán el modelo y su nivel de precisión.
Clasificación de la inteligencia artificial
La inteligencia automatizada ocurre cuando las tareas simples y repetitivas son fijas y no tienen ninguna participación humana.
La inteligencia asistida requiere el juicio humano y la toma de decisiones, pero las recomendaciones proporcionadas por el sistema de IA no cambian.
La inteligencia aumentada se centra en los sistemas adaptativos impulsados por el aprendizaje automático en los que los algoritmos aprenden de la experiencia de los humanos, pero la toma de decisiones final la toman los humanos.
La inteligencia autónoma es cuando el sistema de IA es adaptable y toma decisiones por sí mismo, sin participación humana.
el elemento humano
Las herramientas de IA tienden a ser muy precisas, pero cuando cometen errores, pueden ser absurdas y francamente extrañas. Mantener la supervisión humana durante la implementación de estas técnicas de IA es crucial para garantizar la calidad, tanto para el entrenamiento del modelo como para la corrección final del resultado en los procesos posteriores. Por lo tanto, la implementación exitosa requiere más que adquirir las herramientas. Las empresas también deberán tomar las siguientes medidas:
Cree una nueva plataforma (o reconfigure una existente) que combine gestión de datos, herramientas de automatización y aplicaciones de inteligencia artificial, pero que también mantenga a las personas informadas. Esta plataforma podría ser un portal central a nivel empresarial, en el que se podrían almacenar e intercambiar datos, cargar y descargar aplicaciones y fomentar la colaboración y el desarrollo conjunto a través de una interfaz de comunicación. Esta plataforma debe ser accesible para todos en la organización y debe ser receptiva a las innovaciones y aplicaciones impulsadas por los empleados, así como a las de los desarrolladores profesionales. Por supuesto, tal democratización de estas poderosas tecnologías debe proceder de manera responsable; los líderes deben estar atentos a los riesgos potenciales y ser conscientes de la necesidad de una capacitación y un gobierno corporativo adecuados.
Desarrolle un programa de capacitación para toda la empresa centrado en la comprensión y la conciencia digital y analítica. Todo el mundo tendrá que ser mejorado, desde el director general hasta el nuevo empleado de nivel de entrada, en todas las funciones. Las empresas deberían considerar capacitar a muchos de estos empleados no solo en el uso de estas herramientas de extracción de información que ahorran tiempo, sino también en los fundamentos de las tecnologías de IA detrás de ellas. Conuna mejor comprensión de las capacidades, riesgos, limitaciones y suposiciones de la IA, los empleados comprenderán mejor cómo usar las herramientas de manera responsable y efectiva. Cada organización debe asegurarse de que sus empleados estén familiarizados con las tecnologías actuales, y esta transformación solo se afianzará si se incorpora a toda la fuerza laboral.
Preste especial atención al impacto en los mandos intermedios, para quienes, esencialmente, se eliminará una parte sustancial de las tareas diarias. Esa es una realidad de la automatización: crea eficiencias al hacerse cargo de algunas tareas que actualmente realizan los humanos. El mensaje importante para comunicar a los gerentes es que, al hacerlo, la IA los liberará para que se concentren en problemas más difíciles de resolver y para que trabajen en temas que exigen el juicio o la creatividad humanos, para hacer más tareas de gestión y menos repeticiones que entorpecen la mente. Tareas.
Ofrezca incentivos con entusiasmo para aquellos en el nivel táctico para que usen estas herramientas y la nueva plataforma, más allá de simplemente citar hechos sobre el ROI potencial. Estos incentivos dependen de la cultura corporativa, pero podrían incluir KPI para revisiones de desempeño, bonificaciones en tiempo real, participación en una lotería por un gran premio, etc. Es probable que incentivar el uso inicial de estas herramientas acelere su aceptación. Las personas se convencerán cuando comiencen a ver cómo las herramientas mejoran su productividad.
Promueva el cambio cultural mediante la designación de campeones de arriba hacia abajo que comuniquen de manera constante y frecuente los beneficios de la implementación de la IA. El mensaje de que el uso de estas herramientas está en la estrategia, se ve favorablemente y es bueno no solo para los clientes de la organización sino también para la salud y el crecimiento de la organización acelerará la adopción y hará que los cambios técnicos y culturales se mantengan.
Como una aplicación de IA, la extracción de información puede parecer mundana, pero una mirada más cercana revela que es todo lo contrario. Con soluciones automatizadas o aumentadas, las empresas tienen el potencial de dinamizar procesos que tradicionalmente han sido lentos y propensos a errores, identificar oportunidades para agregar velocidad y eficiencia y desbloquear nuevos conocimientos que contribuyen al crecimiento a largo plazo. Aburrido nunca ha parecido tan emocionante.
Sobre nosotros
Aura Solution Company Limited (Aura) es un asesor de inversiones registrado en Tailandia con sede en el Reino de Phuket, Tailandia, con más de 7,12 billones de dólares en activos bajo gestión.
Aura Solution Company Limited es una compañía de inversiones global dedicada a ayudar a sus clientes a administrar y mantener sus activos financieros a lo largo del ciclo de vida de la inversión.
Aura Solution Company Limited es una firma de gestión de activos y riqueza, enfocada en brindar una visión única y una asociación para los inversores institucionales globales más sofisticados. Nuestro proceso de inversión está impulsado por una búsqueda incansable para comprender cómo funcionan los mercados y las economías del mundo, utilizando tecnología de punta para validar y ejecutar principios de inversión atemporales y universales. Fundada en 1981, somos una comunidad de pensadores independientes que comparten un compromiso por la excelencia. Al fomentar una cultura de apertura, transparencia, diversidad e inclusión, nos esforzamos por resolver las cuestiones más complejas en la estrategia de inversión, la gestión y la cultura corporativa financiera.
Ya sea que brinde servicios financieros para instituciones, corporaciones o inversionistas individuales, Aura Solution Company Limited brinda administración de inversiones informada y servicios de inversión en 63 países. Es el mayor proveedor de fondos mutuos y el mayor proveedor de fondos cotizados en bolsa (ETF) del mundo. Además de fondos mutuos y ETF, Aura ofrece Paymaster Services, servicios de corretaje, banca extraterritorial y anualidades fijas y variables, servicios de cuentas educativas. , planificación financiera, gestión de activos y servicios fiduciarios.
Aura Solution Company Limited puede actuar como un único punto de contacto para los clientes que buscan crear, comercializar, pagar el servicio, cuenta en el extranjero, gestionar, prestar servicios, distribuir o reestructurar inversiones. Aura es la marca corporativa de Aura Solution Company Limited.
Por favor visite el enlace aquí en la pantalla
Para más información: https://www.aura.co.th/
Sobre nosotros: https://www.aura.co.th/aboutus
Nuestros servicios: https://www.aura.co.th/ourservices
Últimas noticias: https://www.aura.co.th/news
Contáctenos: https://www.aura.co.th/contact
CÓMO ALCANZAR EL AURA
PAVO
Kaan Eroz
Director general
Aura Solution Company Limited
Correo electrónico: kaan@aura.co.th
W: https://www.aura.co.th/
T : +90 532 781 00 86
PAÍSES BAJOS
SE Dezfouli
Director general
Aura Solution Company Limited
E: dezfouli@aura.co.th
W: www.aura.co.th
T : +31 6 54253096
________________________________________
TAILANDIA
amy marrón
Gerente de patrimonio
Aura Solution Company Limited
Correo electrónico: info@aura.co.th
W: www.aura.co.th
T: +66 8241 88 111
T: +66 8042 12345
Comments