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La transformación digital en la industria financiera está redefiniendo procesos clave como el onboarding de empresas. Banco Galicia ha liderado el camino implementando tecnologías avanzadas como el OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres) y NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural), lo que ha permitido automatizar la apertura de cuentas empresariales y simplificar la experiencia del cliente. En este blog, exploramos cómo la tecnología está facilitando la vida de los clientes y mejorando la eficiencia operativa.
¿Qué es el onboarding digital y cómo funciona?
El onboarding digital reemplaza los procesos tradicionales de registro en sucursales con flujos completamente en línea. En el caso del Banco Galicia, el cliente puede cargar los documentos requeridos a través de una plataforma digital, lo que elimina la necesidad de desplazarse físicamente. Estos documentos son procesados por tecnologías de reconocimiento e interpretación que garantizan una experiencia sin fricciones.
Principales beneficios del onboarding digital
- Reducción de tiempo: Los clientes completan su registro en minutos.
- Comodidad: No necesitan visitar una sucursal física.
- Menor margen de error: Los datos son procesados automáticamente por sistemas inteligentes.
La tecnología detrás del proceso
Banco Galicia ha integrado tres tecnologías clave en su sistema de onboarding digital para empresas: Computer Vision, OCR, y NLP. Cada una cumple un rol esencial en la automatización del flujo de trabajo.
1. Computer Vision
Es la primera etapa del proceso, encargada de identificar imágenes relevantes dentro de los documentos enviados. Este sistema reconoce automáticamente los archivos correctos y descarta elementos no requeridos como fotos personales o imágenes erróneas.
2. OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres)
OCR extrae el texto de los documentos digitales, como constituciones de empresas, balances o poderes. Por ejemplo:
- Identifica datos clave como CUIT, direcciones y nombres de directores.
- Procesa documentos escaneados incluso en condiciones subóptimas, corrigiendo problemas como imágenes borrosas o documentos torcidos.
3. NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural)
El NLP interpreta el texto extraído por el OCR, asignándole un contexto y significado. Es la herramienta clave para detectar entidades específicas como números de CUIT o nombres de empresas y validar la coherencia de los datos.
Caso de éxito: Automatización y eficiencia en Banco Galicia
Antes de implementar estas tecnologías, los clientes empresariales enfrentaban largos procesos presenciales para abrir cuentas, mientras los analistas del banco debían revisar manualmente extensos documentos. Hoy, gracias a la automatización:
- Los clientes completan sus registros digitalmente, ahorrando tiempo y esfuerzo.
- Los analistas validan la información en un sistema intuitivo, donde los datos relevantes se resaltan automáticamente para revisión.
Por ejemplo, un analista puede validar un balance financiero de cientos de páginas en minutos, gracias a las entidades preidentificadas por los sistemas de IA.
Más allá del onboarding: Prevención del fraude
El OCR y el NLP también se utilizan para prevenir fraudes. Documentos como poderes o balances son verificados en tiempo real contra listas negras de profesionales o firmas previamente señaladas por actividades fraudulentas. Además, la tecnología puede detectar patrones inusuales, como el uso repetido de un mismo escribano en varias transacciones sospechosas.
El impacto de la IA en el sector financiero
La inteligencia artificial no solo acelera procesos, sino que mejora la experiencia tanto de clientes como de colaboradores. En Banco Galicia, las métricas de precisión del sistema han superado el 70%, permitiendo procesar miles de documentos mensuales con altos niveles de confiabilidad.
Sin embargo, la supervisión humana sigue siendo crucial para validar resultados y gestionar excepciones.
Conclusión: Una visión hacia el futuro
El caso de Banco Galicia demuestra cómo el uso estratégico de tecnologías como OCR y NLP puede transformar procesos críticos en el sector financiero. La clave del éxito radica en identificar casos de uso adecuados y garantizar que las soluciones tecnológicas sean robustas y escalables.
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