CAPTURA INTELIGENTE DE DATOS EN EL SECTOR AUTOMOCIÓN ESPAÑOL

El sector de la automoción en España sobresale por el éxito alcanzado, lo cual le ha permitido estar entre los más competitivos de Europa según el índice elaborado por KPMG, ocupando el tercer lugar, solo por detrás de Alemania y el Reino Unido.   La innovación y automatización han sido claves de este éxito, siendo uno de los sectores con mayores índices de inversión en modernización, automatización e I+D+i entre los sectores industriales españoles.  Adicionalmente ha sido un sector que ha estado inmerso en una constante transformación digital que le ha permitido avanzar hacia un modelo más eficiente, sostenible y con la tecnología como base de crecimiento de la industria.

Entendiendo la transformación digital como la digitalización y automatización de flujos completos de trabajo, con la integración de herramientas innovadoras dentro de la organización empresarial y de sus procesos internos para alcanzar los niveles de competitividad actuales que han posicionado al sector de automoción español como uno de los más prominentes de Europa.

Uno de los procesos claves de la transformación digital experimentada por el sector ha sido el procesamiento de los datos debido al gran volumen que se genera a través de toda la cadena de valor del sector, esto es desde el diseño hasta la fabricación y postventa y a la relevancia que toma la recopilación, análisis y explotación de dichos datos con el fin de obtener información de calidad que permita tomar buenas decisiones y aún más en tiempo real.

La fuente principal de recepción de los datos en las empresas del sector automoción corresponde a documentos que son recibidos en formato papel o enviados por correo electrónico y la mayoría de ellos (puede llegar a representar entre el 80%-90% del total) corresponden a datos no estructurados , es decir, todos aquellos que no se almacenan en un formato de base de datos estructurado (mensajes de correo electrónico, documentos de texto, audio, vídeo, etc.), lo cual representa un auténtico desafío para su procesamiento.

Cada vez más empresas del sector de automoción español (talleres, comercializadores minoristas y mayoristas de recambios, fabricantes, grupos empresariales, concesionarios, etc.) vienen implementando tecnologías de punta para dar el salto de procesos intensivamente manuales  para la captura, transformación, procesamiento y consulta de sus datos que demandan altos costos con bajo rendimiento y eficiencia hacia procesos automatizados que reducen drásticamente los tiempos (hasta un 90% en procesos de captura y extracción de datos), aumentan los niveles de calidad al eliminar el componente de error humano y permiten obtener información de calidad clave para la toma de decisiones de negocio.

La automatización de los procesos de captura y extracción de datos ha sido posible en gran medida dado a los avances de los sistemas de reconocimiento de caracteres (OCR) pasando de sistemas basados en plantillas para el reconocimiento y captura de los datos en los cuales se requiere efectuar configuraciones previas, indicando entre otras, las áreas exactas en que se ubican los datos a extraer, de manera que cada cambio en el diseño del formato del documento que contiene los datos implica una reconfiguración de las plantillas, para lo que se requiere personal cualificado a sistemas de captura inteligente de datos que incorporan entre otras tecnologías de inteligencia artificial (AI), aprendizaje automático (Machine Learning, ML) y procesamiento de lenguaje natural (PNL), es decir, el lenguaje humano cotidiano

Los nuevos sistemas de captura inteligente de datos leen y comprenden los documentos digitales prácticamente del mismo modo que los seres humanos y, como ellos, tienen “capacidad de aprender”. Para tal fin, se entrenan algoritmos inteligentes que buscan entidades especificas en los documentos tales como fechas, números de contrato, números de factura, referencias de productos, etc.  Estos sistemas entrenados producen regularmente niveles de precisión de más del 90%. Por lo tanto, se puede analizar de manera eficiente cientos y miles de documentos por minuto.

En el sector de automoción se han implementado estas tecnologías de captura inteligente de datos en todo tipo de empresas permitiendo automatizar la extracción de datos de documentos tales como: facturas de proveedores, contratos de venta, mandatos SEPA, documentación de matriculación, garantías, albaranes de entrega, documentos de protección de datos, etc. Permitiendo una mejora integral de la calidad de la información obtenida pudiendo reconocer automáticamente errores de escritura y corregirlos para su procesamiento y análisis posterior.

Además, combinando estas tecnologías con otras tecnologías como RPA (Robotic Process Automotion), las empresas del sector automoción han alcanzado aun niveles mayores de automatización implementando sistemas que operan de modo totalmente desatendido dado que estos softwares no solo reconocen e interpretan los datos capturados sino adicionalmente son capaces de establecer flujos automáticos de clasificación de los mismos, agilizando el proceso al tiempo que incrementan su eficiencia.

De este modo, empresas del sector automoción que han apostado por soluciones OCR de última generación para automatizar actividades con uso intensivo de tiempo y recursos para la extracción, captura y clasificación de datos están percibiendo los beneficios desde un principio optimizando el uso de sus recursos en actividades que agregan mayor valor a sus negocios como el análisis de información, búsqueda de nuevos clientes, posicionamiento de marca entre otros. No resulta entonces complicado imaginar cómo se pueden llegar a agilizar los procesos comerciales con esta optimización o el abanico de oportunidades que esta eficiencia en el procesamiento de las facturas puede abrir al área de cuentas por pagar, por ejemplo, lo que redunda en la misma rentabilidad de la empresa.