BPO Externalización

Casos de uso del servicio BPO de captura y extracción de datos e información de documentos

El BPO (siglas en inglés para la Externalización de Procesos de Negocio) radica en la subcontratación de funciones con proveedores de servicios externos con el objetivo fundamental de reducir costes y recursos (personal, espacio físico y equipamiento) o de aumentar la profesionalidad.

Las empresas suelen recurrir al BPO para el outsourcing financiero, de recursos humanos o incluso marketing, sobre todo en el caso de PYMES con una estructura pequeña y muy orientada al negocio.

El outsourcing también puede contribuir a rentabilizar su negocio y conseguir un mayor beneficio externalizando procesos de soporte que no aportan valor pero que abarcan actividades necesarias para el correcto funcionamiento de los procesos operativos.

Con mayor frecuencia de lo habitualmente advertimos en las empresas, el personal administrativo asume procesos de soporte, con carácter reiterativo, que resultan poco eficientes al tener que combinarlos con otros propios de la gestión.

Es el caso de las tareas de grabación de datos. Para ejemplificar la aplicación de un BPO de captura y extracción de datos de documentos, presentamos a continuación 3 casos de uso:

Ejemplos de uso de BPO

  • Compañía dedicada a la búsqueda de financiación que, para el correcto desempeño de su actividad requiere de la extracción de determinados datos de la documentación remitida por sus clientes: facturas de proveedores, certificados de retenciones (Modelo 190) y RNT (Relación Nominal de Trabajadores. De cada tipo factura se extrae una media de 12 campos o atributos, 60 en el caso de los otros tipos documentales. La empresa tiene unos 500 clientes que le remiten anualmente unas 30.000 facturas, 2.000 modelo 190 y un número similar de RNT.
  • Consultora que asesora a sus clientes para minimizar sus gastos de suministro, para lo que requiere capturar los datos de las facturas de las comercializadoras. La fiabilidad en la extracción de datos es crítica, por lo que se mantiene en plantilla un equipo de grabadores que se encarga de vaciar los aproximadamente 15 modelos o formatos de factura. Las facturas de luz presentan una media de 33 metadatos a extraer, de los cuáles 9 son comunes a otros tipos de factura.
  • Empresa del sector industrial que trabaja con un alto número de proveedores, más de 5.000, que recibe al cabo del año unas 12.000 facturas. Para una correcta gestión e integración en su ERP corporativo, se requiere de la extracción de un conjunto de 17 valores, además de 8 campos de valor fijo que se introducen directamente en la aplicación. Se asume internamente la grabación de 425.000 campos al año, el 32% de los cuáles tienen un valor fijo, pero deben ser igualmente grabados a mano.

Un servicio BPO para la extracción y captura de datos e información de documentos puede presentarse vinculado o desligado de digitalización, ya que (como sucede en los dos primeros casos) no es infrecuente que las empresas reciban los documentos en formato electrónico de forma telemática, por lo que el tratamiento del documento no requeriría de una conversión previa.

Pero todavía hay casos (como en el tercer ejemplo que presentamos) que un alto número de documentos (en este caso, el 75%) es recibido en papel y puede ser necesaria su digitalización previa. Optar por una u otra modalidad solo es cuestión del escenario que se pretenda abordar.

Ventajas del BPO de extracción de datos

Independientemente de esto, el BPO de extracción de datos de documentos aporta ventajas objetivables, es decir, cuantificables por las empresas que puedan estar planteándose externalizar este tipo de proceso:

  • Definición de niveles de Servicio a nivel de contrato con comprometen determinados tiempos de respuesta en el procesamiento de los documentos.
  • Reducción de costes en personal, incluyendo la gestión del equipo (cobertura de horarios, turnos, refuerzo ante picos de trabajo…), asegurando la profesionalidad.
  • Despliegue de soluciones técnicas específicas que reducen costes, como la carga en batch, las técnicas de auto-clasificación, extracción automática de datos (mediante OCR y otras técnicas), definición de reglas de comprobación y validación de la salida de datos, etc.