Extracción de datos financieros impulsada por IA: una guía completa

Según la Allied Market Research, se prevé que el mercado mundial de extracción de datos aumente de 2.14 millones de dólares en 2019 a 4.9 millones de dólares en 2027. La extracción de datos es una parte vital de una estrategia eficaz de gestión de datos. Como tal, Procesamiento de documentos basado en IA se está volviendo cada vez más valioso para las empresas financieras que buscan optimizar sus procesos de extracción de datos financieros y mantenerse por delante de la competencia.

¿Qué es la extracción de datos financieros?

La extracción de datos financieros es el proceso de recuperar y recopilar información, tanto estructurada como no estructurada, de documentos comúnmente utilizados en la industria financiera. Estos documentos incluyen:

• Recibos
• Estados de cuenta bancarios
• Formularios de impuesto
• Facturas
• Formularios de contratos de préstamo.

El objetivo es dar sentido a la información contenida en estos documentos y permitir que las empresas la utilicen para diversos fines, como detección de fraude, realización de análisis financieros y evaluación de riesgos, elaboración de presupuestos y planificación, etc.

¿Cómo funciona la extracción de datos financieros?

Existen dos enfoques para extraer datos de documentos financieros: el método manual y el método automatizado.

Extracción manual de datos financieros

La extracción manual de datos financieros requiere que las personas lean, extraigan e ingresen puntos de datos en hojas de cálculo y bases de datos, uno a la vez. Este método fue la forma predeterminada de extraer datos de documentos financieros durante mucho tiempo.

Si bien es adecuado para un pequeño volumen de documentos financieros, este enfoque es ineficiente a escala. indica que los empleados pueden dedicar una cuarta parte de su semana laboral a tareas repetitivas como recuperar y recopilar información de recibos, facturas, extractos, etc. Las instituciones más grandes, como bancos y fondos de cobertura, necesitarían cientos de especialistas en entrada de datos para procesar todo su papeleo manualmente.

En otro estudio, BMC concluyó que la extracción manual puede ser hasta un 40% de inexactitud. En consecuencia, este método no sólo consume una cantidad significativa de tiempo sino que también introduce errores que de otro modo serían evitables. Claramente, existe la necesidad de un método más eficiente y preciso para extraer datos financieros.

Extracción automatizada de datos financieros impulsada por IA

Extracción de datos basada en IA en finanzas implica capturar automáticamente datos de una variedad de datos no estructurados documentos financieros y convertirlos a un formato estructurado.

Todo el proceso de extracción de datos financieros se puede optimizar de manera eficiente con un software moderno de extracción de datos financieros impulsado por inteligencia artificial y automatización. Los analistas solo deben cargar un documento en el software, configurar una plantilla y la herramienta extraerá datos automáticamente y los cargará en una base de datos de destino.

Desafíos de la extracción de datos de documentos basada en IA en finanzas y cómo superarlos

Empresas financieras que buscan automatizar la extracción de datos deberían considerar algunos desafíos comunes. En lugar de desanimarse, estos desafíos son una oportunidad para utilizar al máximo el poder del software de extracción de datos financieros:

• Los complejos sistemas heredados de las instituciones financieras no son compatibles con todas las soluciones de extracción de datos basadas en IA, lo que requiere inversión significativa en infraestructura de TI. Al invertir en una herramienta de extracción de datos financieros que ofrezca capacidades de gestión de datos de un extremo a otro, las empresas pueden abordar este problema y modernizar su infraestructura de datos obsoleta.
• Las instituciones financieras manejan datos confidenciales, incluida información de identificación personal, que presenta preocupaciones de seguridad y privacidad de datos. Es importante seleccionar sistemas de extracción de datos financieros basados ​​en inteligencia artificial con funciones de seguridad sólidas, como el cifrado de datos.
• Las fuentes de datos pueden contener información faltante, incompleta o inconsistente, lo que lleva a imprecisiones en la extracción. Sin embargo, algunos programas proporcionan funciones de calidad de datos dedicadas para limpiar los datos antes de la extracción.
• Procesos de extracción automatizados puede requerir intervención humana para validar los datos extraídos, especialmente en casos de incertidumbre o ambigüedad. Herramientas como Astera tener comprobaciones automáticas basadas en condiciones personalizadas que alertan a los usuarios cada vez que encuentran errores.

Por qué el software de extracción de datos financieros basado en IA es cada vez más importante

Cuando se trata de finanzas, la información precisa es el nombre del juego. Con todas las reglas y regulaciones que existen, los errores en los informes financieros pueden provocar problemas graves, como problemas legales e incluso daños a la reputación. Los errores en los informes también pueden causar enormes pérdidas financieras.

Así es como el software de extracción de datos financieros impulsado por IA ayuda a las empresas financieras a mejorar sus iniciativas basadas en datos y su eficiencia operativa:

• Mayor precisión: Las herramientas automatizadas son muy precisas. Su precisión se traduce directamente en pronósticos financieros más confiables y decisiones basadas en datos.
• Corrección preventiva: Las herramientas de extracción de datos financieros pueden detectar problemas de calidad de los datos en tiempo real. Verificar registros durante el proceso es 10 veces más barato que corregir errores después. Estas herramientas automatizadas contienen comprobaciones de datos personalizadas para identificar todo tipo de errores.
• Eficiencia mejorada: ¿Cómo ahorra hasta 15 veces el tiempo de procesamiento ¿Cómo suena por documento? Así de rápido es exactamente un software de extracción de datos financieros capaz en comparación con la entrada manual. Esta eficiencia se logra mediante una combinación de recuperación inteligente de información, automatización e inteligencia artificial.
• Productividad incrementada: Cuando las empresas ahorran tiempo con el papeleo, tienen más recursos para trabajos de mayor valor agregado. También eleva la moral de los analistas y ayuda a aumentar la variedad y el alcance de su trabajo.
• Cumplimiento normativo: Un solo evento de incumplimiento puede causar una pérdida de 5.87 millones de dólares, además del daño reputacional. Como subproducto de una mayor precisión, un mayor cumplimiento de los estándares regulatorios proporciona beneficios tanto financieros como no monetarios.

Elegir el mejor software de extracción de datos financieros para su organización

El sector financiero depende en gran medida de datos precisos y oportunos para tomar decisiones informadas, gestionar riesgos y cumplir con los requisitos reglamentarios. Por ello, es importante tener a mano las herramientas y soluciones adecuadas. Sin embargo, seleccionar la herramienta adecuada puede convertirse rápidamente en una tarea ardua dada la disponibilidad de una gran cantidad de software de extracción de datos financieros. La clave es priorizar los requisitos comerciales y encontrar la mejor opción. A continuación se presentan algunos factores que las empresas financieras deberían considerar:

1. Datos Formato Compatibilidad: Asegúrese de que el software admita la extracción de una amplia gama de fuentes de datos relacionados con las finanzas, como facturas, formularios de impuestos y declaraciones de ingresos.
2. Facilidad de integración: Elija software que se integre perfectamente con sus sistemas, bases de datos y plataformas de análisis heredados existentes. No solo eso, sino que la herramienta también debe ser compatible con los sistemas financieros, incluido el software de contabilidad, los sistemas de gestión de carteras, etc. Algunas herramientas proporcionan conectividad nativa a sistemas heredados, como COBOL, así como la capacidad de integrar los datos extraídos en datos. tuberías conectadas a almacenes de datos en la nube.
3. Precisión y confiabilidad: La calidad y confiabilidad de los datos no son negociables, especialmente en el sector financiero. Evaluar la precisión y confiabilidad de los resultados producidos por el software. Busque características como validación de datos, manejo de errores y mecanismos de garantía de calidad para garantizar la integridad de los datos financieros extraídos.
4. Personalización y flexibilidad: Elija un software de extracción de datos financieros que ofrezca flexibilidad y opciones de personalización para adaptar los flujos de trabajo de acuerdo con sus requisitos específicos. Funciones como reglas de extracción personalizables, capacidades de secuencias de comandos y acceso a API pueden mejorar la flexibilidad. Soluciones de software como Astera Proporciona capacidades de extracción de datos financieros automatizadas y basadas en plantillas.
5. Facilidad de uso e interfaz de usuario: Considere la usabilidad y facilidad de uso de la interfaz del software, así como la intuición del diseño de su flujo de trabajo. Las herramientas sin código tienen funciones como interfaces de arrastrar y soltar, herramientas de mapeo visual y paneles interactivos que facilitan la extracción de datos financieros.
6. Reputación y soporte del proveedor: Investigue la reputación y el historial del proveedor de software en el dominio de extracción de datos. Considere factores como los precios, las opiniones de los clientes y la disponibilidad de soporte técnico y recursos de capacitación antes de comprometerse.
7. Costo y licencia: Evalúe el costo total de propiedad, incluidos los costos iniciales, las tarifas de licencia, el mantenimiento y los gastos de soporte. Su evaluación también debe incluir el costo de cambiar a otro proveedor, ya que es común ver cómo las empresas se convierten en víctimas del bloqueo de proveedores.

Casos de uso de extracción de datos financieros basados ​​en IA en la industria financiera

Facturación

Un dominio crucial donde la extracción de datos financieros impulsada por IA realmente puede brillar es procesamiento de factura. Las facturas pueden ser documentos increíblemente complejos, cargados con una gran cantidad de información para procesar, como descripciones de artículos, cantidades, precios, impuestos y más.

Extraer esta información manualmente puede convertirse rápidamente en un proceso laborioso y propenso a errores. Sin embargo, las soluciones de extracción de datos financieros impulsadas por IA pueden extraer automáticamente los pares clave-valor relevantes de las facturas, brindando una experiencia de procesamiento eficiente y fluida.

 Contabilidad

La contabilidad es otra esfera en la que la extracción de datos financieros impulsada por la IA puede suponer un verdadero cambio de juego. En el proceso contable, es necesario examinar los estados financieros y otros documentos para identificar puntos de datos pertinentes como ingresos, gastos y activos.

Con la precisión y velocidad incomparables del software automatizado de extracción de datos financieros, los usuarios empresariales pueden extraer sin problemas información esencial de diversos documentos, incluidos recibos, notas de crédito, comprobantes de depósito, etc., revolucionando las operaciones contables.

Declaración de impuestos

El software de extracción de datos financieros es invaluable en la declaración de impuestos. El seguimiento de los recibos y la recopilación de grandes cantidades de datos financieros, como ingresos, gastos y activos, e informarlos a las autoridades tributarias es un desafío formidable al que se enfrentan las organizaciones.

El software de extracción de datos financieros impulsado por IA simplifica la recuperación de datos de estos documentos. Los usuarios tienen la flexibilidad de extraer solo los puntos de datos requeridos y cargarlos en canales de datos relevantes, minimizando el tiempo y el esfuerzo necesarios para la declaración de impuestos.

El prometedor horizonte de la extracción de datos financieros basada en IA

La extracción de datos financieros basada en IA es el camino a seguir para las empresas del sector financiero. El enfoque ofrece un nuevo nivel de adaptabilidad y personalización, lo que lo convierte en la forma ideal para las empresas que buscan optimizar los procesos de gestión de documentos, mejorar la calidad de los datos, desbloquear tareas de nivel superior y liberar recursos valiosos.

Los beneficios son claros: desde mejorar el procesamiento de préstamos hasta agilizar el procesamiento de facturas y más, el poder transformador de esta tecnología no tiene fin, especialmente en el campo de las finanzas, donde la calidad de los datos es muy importante. En pocas palabras, el futuro de la extracción de datos financieros basada en IA en el sector financiero parece prometedor.

Simplifique la extracción de datos financieros con Astera

AsteraLa solución de extracción de datos no estructurados de  es una poderosa herramienta basada en inteligencia artificial que simplifica la compleja tarea de extraer datos de una amplia gama de documentos financieros. Con su interfaz intuitiva y sin código, las empresas pueden automatizar fácilmente sus procesos de extracción de datos y eliminar la necesidad de ingresar datos manualmente.

Desde facturas y recibos hasta estados financieros y documentos fiscales, puede capturar datos con precisión de cualquier documento no estructurado y convertirlos a un formato estructurado. Esto da como resultado una reducción de errores y una mayor precisión, lo que lleva a una mejor toma de decisiones.

Con Astera, su institución financiera agilizará los procesos de gestión de documentos, ahorrará tiempo y dinero y se mantendrá por delante de la competencia. Pruébalo con una prueba gratuita de 14 días or habla con nuestro equipo de ventas sobre sus requisitos.