Extracción automática de recibos: elimine la entrada manual de datos con tecnología OCR y IA

Andreea Macoveiciuc
Andreea Macoveiciuc

Growth Marketing Manager

La entrada manual de datos para procesar recibos requiere mucho tiempo y es propensa a errores, lo que genera desafíos importantes en las cuentas por pagar y la gestión de gastos.

Sin embargo, existe una solución que puede agilizar este proceso y ahorrar un tiempo valioso: la automatización del procesamiento de recibos mediante tecnología OCR e inteligencia artificial.

 

En este artículo, profundizaremos en el proceso de automatización de recibos, cómo funciona en la suite de gestión de gastos de Yokoy y sus beneficios para los profesionales de las finanzas.

Table of Contents

¿Qué es el OCR de recibos?

Como su nombre lo indica, el OCR de recibos es una tecnología que utiliza tecnología OCR (reconocimiento óptico de caracteres) para extraer texto y datos de recibos escaneados o fotografiados.

 

Los algoritmos de OCR están entrenados para reconocer y convertir texto impreso o escrito a mano en recibos en datos legibles por máquina.

 

En el contexto de la gestión de gastos y las finanzas, esta tecnología desempeña un papel crucial en la automatización de la tediosa tarea de introducir manualmente la información de los recibos en los informes de gastos o en los sistemas contables.

Cómo funciona la extracción de datos de recibos

La extracción de datos de recibos implica una serie de pasos que aprovechan el poder de la tecnología AI y OCR para convertir imágenes de recibos en datos estructurados. Aquí hay un desglose del proceso:

1. Captura de imágenes

  • Los recibos se pueden capturar utilizando varios dispositivos, incluidos teléfonos inteligentes, escáneres o herramientas de captura de recibos dedicadas.

     

  • Las imágenes de alta calidad son esenciales para obtener resultados de OCR precisos.

2. Preprocesamiento de imágenes

  • Antes del OCR, las imágenes pueden someterse a un preprocesamiento para mejorar la claridad y eliminar cualquier ruido de fondo o distorsión.

     

  • Este paso garantiza una precisión óptima del OCR.

3. Reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

  • Los algoritmos OCR analizan la imagen, reconociendo caracteres y patrones de texto.
  • El texto escrito a mano o impreso en el recibo se convierte en datos legibles por máquina.

4. Extracción de datos

  • Los datos extraídos incluyen detalles clave del recibo, como fecha, nombre del comerciante, monto de la transacción y más.

     

  • Los sistemas avanzados de OCR también pueden clasificar los gastos según criterios predefinidos.

5. Validación de datos

  • Los datos extraídos se validan con reglas y formatos predefinidos para garantizar la precisión.
  • Cualquier discrepancia o error se puede marcar para su revisión.

6. Integración

  • Los datos de recibos extraídos se integran perfectamente en el software de contabilidad o gestión de gastos.

     

  • Esta integración minimiza la entrada manual de datos y garantiza la coherencia de los datos.

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Por qué la OCR no es suficiente para la digitalización de recibos

Si bien un OCR puede leer datos como el monto del recibo, el número del recibo o la fecha, esta tecnología no puede reconocer automáticamente datos más sofisticados y no estructurados. Por lo tanto, los escáneres de recibos que utilizan API de OCR de recibos solo pueden llegar hasta cierto punto.

 

Esta limitación es la razón por la que muchos procesos de digitalización de recibos incorporan tecnologías adicionales como la inteligencia artificial para mejorar la precisión y manejar tareas de extracción de datos más sofisticadas. Pero antes de analizar las ventajas del uso de la inteligencia artificial, veamos rápidamente las limitaciones del software OCR.

1. Falta de comprensión contextual

  • OCR se centra principalmente en el reconocimiento de texto. Es bueno para el procesamiento de documentos simples, ya que puede leer la mayor parte de la información relevante, pero puede tener dificultades para comprender el contexto en el que aparece el texto en un recibo.

     

  • Por ejemplo, puede leer «5» como una cantidad sin saber si es una cantidad de productos o la cantidad de elementos de un menú.

2. Desafíos del reconocimiento de escritura a mano

  • La eficacia de esta tecnología depende en gran medida del tipo de documento. Por ejemplo, las órdenes de compra, las facturas y los recibos escritos a mano pueden representar un desafío para el OCR. Los estilos de escritura varían ampliamente y el OCR puede malinterpretar caracteres o palabras.

     

  • Esto puede provocar imprecisiones en los datos digitalizados. Cuando los importes totales, los precios unitarios, las partidas individuales y otra información clave se leen incorrectamente, se introducen errores en el flujo de trabajo de procesamiento de recibos.

3. Variabilidad del diseño del recibo

  • Los recibos vienen en varios formatos y diseños. El OCR puede tener dificultades para extraer datos de forma consistente de recibos con diseños no estándar. Por lo tanto, esta tecnología puede no ser la mejor opción para casos de uso complejos y necesidades comerciales (por ejemplo, recibos de diferentes países, en diferentes idiomas y monedas, o con sellos).

     

  • Los formatos, logotipos o elementos decorativos complejos pueden complicar aún más el procesamiento de OCR.

Como puede ver, si bien el OCR es una tecnología poderosa, tiene limitaciones inherentes que la hacen insuficiente para una digitalización completa de los recibos.

 

Para superar las limitaciones del OCR en el proceso de escaneo de recibos, los profesionales de finanzas deberían considerar incorporar Inteligencia Artificial (IA) en sus procesos de digitalización de recibos. La IA añade una capa adicional de inteligencia y comprensión del contexto al proceso de digitalización. Así es como la IA complementa el OCR.

Automatización de la extracción de datos de recibos con IA

Imagine una corporación multinacional con empleados repartidos por todo el mundo. Sin la tecnología OCR e IA de recibos, los gastos de procesamiento de diferentes regiones serían una pesadilla logística.

Sin embargo, al implementar la automatización impulsada por IA, pueden recopilar, validar e integrar sin esfuerzo datos de recibos de diversas fuentes, garantizando coherencia y cumplimiento a escala global.

Todo esto es posible con la suite de gestión de gastos de Yokoy. A continuación se muestra un desglose de cómo funciona la automatización del procesamiento de recibos en Yokoy.

Cómo funciona la IA de recibos de Yokoy

En la aplicación Yokoy, la IA puede reconocer la categoría de un gasto, mientras convierte automáticamente la moneda, ejecuta verificaciones de cumplimiento para garantizar que el recibo no viole las políticas de la empresa y verifica que el recibo enviado no esté duplicado.

 

Así es como funciona el proceso:

  • En primer lugar, el empleado paga un gasto mediante su tarjeta privada o una Tarjeta Yokoy Smart Corporate. La última opción garantiza que el tercer paso de este proceso, la coincidencia automática, pueda realizarse instantáneamente sin necesidad de integraciones adicionales.

  • Una vez realizada la transacción, el empleado toma una fotografía del recibo con su teléfono o la aplicación Yokoy. Luego, la imagen se carga en la aplicación web o móvil de Yokoy; ambas opciones son posibles.
  • Los algoritmos de IA se activan, leen el recibo, extraen los datos y estructuran los datos del recibo para su posterior procesamiento. Como se dijo, la IA de Yokoy puede reconocer no solo el monto y la fecha del recibo, sino también la categoría de un gasto, la moneda, el monto del IVA, etc.
  • Una vez leído el recibo, la inteligencia artificial procede a hacer coincidir automáticamente la transacción con el recibo. Esto sucede en cuestión de segundos, sobre la marcha y en segundo plano, por lo que el empleado no tiene que hacer nada.
  • Si, por algún motivo, prefiere no automatizar todas sus coincidencias, o en caso de errores e infracciones, puede hacer coincidir manualmente las transacciones de la tarjeta con los gastos.
  • Si opta por la automatización completa, según su configuración, comenzarán los flujos de trabajo personalizados y los flujos de aprobación. Estos van hasta la exportación automática de los gastos a su sistema ERP para una contabilidad contable correcta y automatizada.

Los algoritmos de inteligencia artificial pueden activar advertencias y notificaciones en tiempo real en caso de incumplimiento de la política, para que no se reciban recibos defectuosos. Esto permite una mayor automatización del flujo de trabajo al tiempo que garantiza una reducción de errores y seguridad de revisión.

Sólo los casos extremos que no pueden ser validados por el modelo de IA o que están fuera de las políticas de la empresa deben volver a verificarse, lo que ahorra al equipo de finanzas una cantidad significativa de tiempo.

Sin embargo, esto depende de su equipo. Si prefiere tener un nivel más bajo de automatización, eso también es posible, aunque la mayoría de nuestros clientes prefieren que AI verifique primero todos sus recibos y gastos.

Yokoy lee más de 300 puntos de datos en un recibo y se vuelve más inteligente con cada recibo y gasto procesado. Además, al entrenar los algoritmos de aprendizaje automático en su propio conjunto de datos, podrá automatizar la mayor parte de su proceso de gestión de gastos, desde el envío de recibos hasta la reserva en el sistema ERP.

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Beneficios de digitalizar recibos con tecnología AI

Ahora que entendemos cómo funciona la IA de recibos, exploremos los beneficios tangibles que ofrece a los profesionales de las finanzas.

 

  • No más búsqueda de recibos: no se pierden ni se buscan recibos, ni se pierden ni se persiguen recibos.
  • Ahorro de tiempo: la inteligencia artificial de recibos elimina la necesidad de ingresar datos manualmente, lo que ahorra a los equipos de finanzas innumerables horas. Este tiempo puede reorientarse hacia tareas financieras más estratégicas.
  • Errores reducidos: el error humano en la entrada de datos puede provocar errores costosos. El uso de una combinación de tecnología OCR e IA reduce significativamente el riesgo de imprecisiones, promoviendo la integridad de los datos financieros.
  • Prevención de fraude: la tecnología OCR e IA puede ayudar a detectar recibos o gastos sospechosos, lo que ayuda en la prevención del fraude y los esfuerzos de cumplimiento.
  • Visibilidad mejorada: la extracción de datos automatizada proporciona visibilidad en tiempo real de los gastos, lo que permite una mejor toma de decisiones financieras y gestión del presupuesto.
  • Escalabilidad: a medida que su empresa crece, la tecnología de inteligencia artificial crece con usted. Puede manejar un gran volumen de recibos sin comprometer la precisión.
  • Cumplimiento: los datos de recibos se pueden almacenar y administrar de conformidad con los requisitos reglamentarios, lo que reduce los dolores de cabeza relacionados con el cumplimiento.

Próximos pasos

Si bien el OCR es una tecnología valiosa para la digitalización de recibos, tiene limitaciones relacionadas con la comprensión del contexto, el reconocimiento de escritura a mano y la variabilidad del diseño de los recibos. Para lograr una digitalización integral y sin errores, los profesionales de las finanzas deben complementar el OCR con tecnología de inteligencia artificial.

 

Al hacerlo, pueden aprovechar todo el potencial de la automatización y la inteligencia, permitiendo procesos de digitalización de recibos más precisos, eficientes y contextuales.

 

Si desea ver cómo Yokoy puede ayudar a automatizar el proceso de extracción de recibos y la comparación de gastos con transacciones, para un proceso de gestión de gastos totalmente automatizado, puede reservar una demostración a continuación.

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