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La digitalización de documentos financieros es una tarea importante para las instituciones financieras como los bancos, así como para las empresas y los clientes de banca individual. Los bancos deben convertir los registros físicos de los clientes en un formato digital manipulable, y el cliente y los clientes del banco comercial deben extraer datos de los extractos bancarios y otros documentos similares para otras operaciones de procesamiento financiero. Las herramientas de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) son útiles para la extracción de datos de extractos bancarios y otros documentos bancarios.
Veamos qué es OCR y cómo se usa en el sector bancario, con un enfoque particular en cómo puede ayudar a los clientes y organizaciones a extraer datos de los extractos bancarios. También se analizan las distintas áreas de aplicación del OCR de extractos bancarios.
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Que es OCR
El reconocimiento óptico de caracteres u OCR, en su forma simple, es un software que extrae datos de documentos escaneados, imágenes de cámaras y archivos PDF de solo imágenes, para su posterior procesamiento. El software selecciona preferentemente las letras de las imágenes y las convierte en datos digitales que pueden manipularse aún más.
En la versión básica de OCR, todo el texto presente en el documento principal se extrae sin diferenciación por relevancia o importancia. La extracción posterior de la información requerida del conjunto implica un esfuerzo humano.
La próxima generación de OCR (OCR zonal) extrae datos específicos presentes en zonas o áreas específicas de los documentos, de acuerdo con reglas preestablecidas.
En los últimos tiempos, las herramientas de OCR como Nanonetas están equipados con capacidades de IA y ML y pueden convertir texto de manera inteligente en datos categorizados y verificar errores que puedan ocurrir durante la conversión.
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¿Dónde se utiliza OCR en el sector bancario?
El uso de OCR en el sector bancario se divide en dos categorías: uso por parte de los bancos y uso por parte de los clientes y otras entidades comerciales. Los bancos usan OCR para convertir la información del cliente en registros digitales, comparación de firmas, incorporación de clientes, etc.
En el resto del artículo, veremos cómo el cliente y otras empresas no bancarias pueden utilizar OCR, especialmente para extraer datos de extractos bancarios.
Todos los titulares de cuentas bancarias, ya sean individuos u organizaciones, manejan extractos bancarios. Un extracto bancario o de cuenta es un documento emitido por un banco al cliente, que describe las actividades en la cuenta bancaria de un depositante durante un período específico. La extracción de datos de extractos bancarios impulsada por OCR ayuda a los titulares de cuentas a monitorear el saldo de la cuenta, rastrear tarifas e intereses y detectar fraudes de identidad. Los extractos de extractos bancarios también son importantes para el cálculo y la presentación de impuestos.
Para las corporaciones, la extracción de datos de los extractos bancarios ayuda a monitorear el progreso del negocio y sirve como registro financiero para las operaciones de declaración de impuestos. Las empresas pueden utilizar los datos extraídos de los extractos bancarios para evaluar la salud financiera de la empresa, los activos totales, los pasivos de identidad y enumerar las deducciones.
Los datos extraídos de los extractos bancarios son utilizados por organizaciones no bancarias para actividades como verificación de dirección, verificación de identidad y evaluación de puntaje crediticio de personas. Extractos bancarios OCR es útil en los siguientes sectores.
- Atención médica: los sistemas de atención médica buscan extractos bancarios de los pacientes para procesar facturas médicas y reclamaciones de seguros y emitir créditos. La entrada manual de datos de estas declaraciones en la base de datos central requiere mucho tiempo y es propensa a errores. Los OCR zonales y habilitados para IA pueden acelerar el proceso y eliminar la aparición de errores.
- Bienes inmuebles: La compra de terrenos y propiedades a menudo requiere extractos bancarios del comprador potencial para la aprobación de la venta. Los extractos bancarios también se utilizan como prueba de domicilio e identidad para comprar, vender, alquilar o arrendar propiedades. Los OCR de extractos bancarios pueden ayudar a los agentes inmobiliarios y de bienes raíces a digitalizar los extractos bancarios de clientes potenciales para un procesamiento más rápido del proceso de compra/arrendamiento/alquiler.
- Préstamos: El procesamiento y la aprobación de solicitudes de préstamo por parte de bancos y otras instituciones financieras requieren estados de cuenta bancarios del solicitante. Estas instituciones suelen utilizar el OCR de extractos bancarios para acelerar el proceso de aprobación de préstamos.
Para comprender cómo se puede usar el OCR de extracto bancario, es importante comprender el contenido de un extracto bancario.
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La estructura y el contenido de los extractos bancarios.
Un extracto bancario es una descripción general de todas las transacciones realizadas en una cuenta en particular en un período de tiempo particular. Contendrá necesariamente la siguiente información
- El número de cuenta y los datos del titular de la cuenta.
- El período de la declaración
- Los saldos inicial y final de la cuenta
- Depósitos en forma de rentas, depósitos en efectivo, etc.
- Intereses ganados en la cuenta
- Tarifas de servicio y multas cargadas contra la cuenta
- Los fondos se retiran de la cuenta en forma de efectivo, cheques, etc.
También puede contener otra información, como el tipo de cuenta y otros detalles bancarios, como la dirección del banco, el nombre de la sucursal, etc.
Dónde y cómo se colocan los datos anteriores en un estado de cuenta varía de un banco a otro, pero en general, un estado de cuenta se puede dividir físicamente en tres partes:
- La parte que contiene los detalles del titular de la cuenta, como el nombre, la dirección, el número de teléfono, etc.
- La parte contiene los detalles de la cuenta, como el número de A/C, el tipo de cuenta (por ejemplo, ahorros versus cheques), detalles de la sucursal, etc.
- La parte de la transacción incluye la fecha, la descripción y los montos asociados con los créditos, débitos, intereses devengados y multas aplicadas.
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Cómo extraer datos de extractos bancarios usando OCR inteligente como Nanonets
El cliente puede recibir extractos bancarios en papel o como documentos digitales. Los miniestados de cuenta también se pueden imprimir desde los cajeros automáticos. En el caso de estados de cuenta impresos, primero se deben escanear los estados de cuenta impresos. Muchos escáneres vienen con un software OCR simple y pueden convertir la imagen del documento en un documento de texto editable. Cuando la declaración se recibe como un documento digital, generalmente como un archivo pdf protegido con contraseña, o una hoja de Excel, ejecutarlo a través de un OCR zonal puede extraer información relevante y requerida y almacenarla en una hoja de cálculo o base de datos para su procesamiento posterior.
Las herramientas avanzadas de OCR como Nanonets pueden ayudarlo a extraer datos de extractos bancarios en datos de hojas de cálculo o archivos CSV. Las nanoredes usan IA para reconocer texto, datos, tablas, gráficos y otros elementos en documentos y solo extraen datos relevantes para almacenarlos en el formato elegido. El PDF scraper OCR de Nanonets es especialmente útil para convertir extractos bancarios en formatos de datos estructurados legibles por máquina, como archivos de Excel (CVS, XML, JSON, etc.). Dichos datos estructurados pueden incluirse y procesarse convenientemente en flujos de trabajo automatizados. El procesamiento y la gestión automatizados de los extractos bancarios pueden agilizar las operaciones financieras de una empresa y evitar retrasos o errores.
Los extractos bancarios se pueden convertir a datos de salida de Excel, CSV, JSON o XML utilizando Nanonets mediante los siguientes pasos simples:
- Inicie sesión en Nanonets y seleccione "Crear el suyo propio" para crear un modelo de OCR personalizado
- Cargue extractos bancarios en PDF de muestra para que sirvan como un conjunto de entrenamiento para los algoritmos de Nanonets
- Anote los extractos bancarios en PDF para entrenar los algoritmos de Nanonets para identificar los datos o transacciones importantes/relevantes en los extractos bancarios de muestra
- Cree el modelo de OCR personalizado: Nanonets aprovecha el aprendizaje profundo para crear varios modelos de OCR y los prueba entre sí para elegir el más preciso.
- Probar y verificar: agregue un par de extractos bancarios reales para verificar si el modelo OCR personalizado funciona bien
- Exportar: si las transacciones/datos se han reconocido, extraído y presentado correctamente, exporte el archivo: descargue los datos extraídos de los extractos PDF como una salida de Excel, CVS, JSON o XML
Nanonets ofrece los siguientes beneficios en su conversión de extractos bancarios a formatos digitales:
- Flexibilidad: los algoritmos de aprendizaje profundo de Nanonets pueden manejar fácilmente texto escrito a mano, múltiples idiomas, imágenes con baja resolución, imágenes con fuentes nuevas o cursivas y diferentes tamaños, imágenes con texto sombreado, texto inclinado, texto no estructurado aleatorio, ruido de imagen, imágenes borrosas y muchos restricciones de datos más comunes.
- Capacidad de personalización: el uso de datos patentados / personalizados para entrenar los modelos de OCR de Nanonets ayuda a cumplir con los requisitos comerciales específicos. Los formatos de extractos bancarios difieren según el banco y el tipo de cuenta.
- La capacidad de entrenar modelos de OCR para reconocer varios formatos es ideal para organizaciones con diferentes tipos de cuentas en múltiples bancos.
- Adaptabilidad a los cambios: la posibilidad de volver a entrenar fácilmente los modelos existentes con nuevos datos permite que los modelos OCR de Nanonets se adapten a cambios imprevistos.
- De este modo, se pueden gestionar fácilmente los cambios de formato de los documentos bancarios o los nuevos requisitos de captura de datos.
- Detección de tablas: la detección automática de tablas, incluida la información estructurada de filas y columnas, es particularmente útil para la digitalización de extractos bancarios.
- Nanonets ofrece la posibilidad de exportar tablas a múltiples formatos como CSV, Excel y JSON.
- No se necesita procesamiento posterior: la extracción de datos relevantes y su clasificación automática en campos estructurados inteligentemente minimiza el procesamiento posterior manual.
- Funciona con varios idiomas distintos del inglés. Esta característica es importante para los operadores multinacionales que trabajan a través de las fronteras nacionales.
- Facilidad de uso, procesamiento por lotes de varios documentos e integración bidireccional perfecta con varios software de contabilidad.
Si trabaja con facturas y recibos o le preocupa la verificación de identidad, consulte Nanonets reconocimiento óptico de caracteres en línea or Extractor de texto PDF para extraer texto de documentos PDF gratis. Haga clic a continuación para obtener más información sobre Solución de automatización empresarial Nanonets.
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Lo que aprendiste
Bank Statement OCR puede extraer elementos relevantes de los extractos bancarios y almacenarlos de manera lógica para su procesamiento futuro. Las herramientas de OCR habilitadas para IA, como Nanonets, pueden ayudar a los bancos, las personas y todas las organizaciones que se ocupan de los extractos bancarios al mejorar la calidad de la prestación del servicio, brindar acceso a datos financieros críticos sin errores y permitir la evaluación periódica del progreso y el bienestar financiero.
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Nanonetas API de OCR y OCR en línea tengo muchos interesantes casos de uso tEsto podría optimizar el desempeño de su negocio, ahorrar costos e impulsar el crecimiento. Descubra cómo los casos de uso de Nanonets pueden aplicarse a su producto.
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