Sacar el máximo provecho a la información y los datos es uno de los retos que tienen las empresas en un mundo digitalizado como el de hoy. Esta información la suelen recoger en forma de documentos, ya sean físicos o digitales, en las transacciones que realizan de forma interna y externa. 

El problema está en que las compañías explotan sus datos a través de herramientas tradicionales y que sólo el 20% de ellos están estructurados. Es decir, la mayor parte de la información que manejan se encuentra en formato video, imagen, archivos escaneados, etc. que no pueden ser interpretados por softwares y programas informáticos.

Por este motivo, y teniendo en cuenta que los documentos van a seguir existiendo, hay que buscar mecanismos con los que extraer el contenido y el valor que éstos tienen. Pero, ¿qué herramienta puede ayudarnos a conseguirlo?

Una solución es incorporar Document AI, un servicio que se aprovecha de los modelos pre entrenados de Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA) de la nube de Google. Esta tecnología se puede aplicar a todos los sectores. No obstante, para poner ejemplos concretos, este post recoge el potencial que la herramienta ofrece a las empresas de energía.

Son muchos los casos de uso del sector utilities en los que puede implementarse Document AI. Sin embargo, para este post hemos elegido tres escenarios que pueden ser bastante representativos de las empresas energéticas: captura de datos de facturas, digitalización de documentos y categorización de correos electrónicos. 

• Ofrecer un precio personalizado a partir de los datos de una factura (potencia contratada, consumo…).
• Extracción de datos de documentos muy específicos, como boletines de enganche o bonos sociales, de forma automatizada.
• Clasificación de correos electrónicos, para agruparlos y redirigirlos al departamento que corresponda.

Todos ellos son casos de uso que se corresponden con diferentes formas de interacción entre el cliente-empresa. Veamos con más detalle.

Capturar datos de una factura eléctrica para dar una oferta personalizada

El proceso tradicional de contratación de servicios utilities suele ser largo y tedioso. Implica habitualmente varias fases, comenzando por la búsqueda de información. Visitar webs para comparar precios, solicitar información a través de formularios... A veces los clientes han de negociar la oferta lo que conlleva el intercambio de emails o de llamadas, hasta acabar de formalizar el contrato.

En definitiva, todos estos procedimientos se caracterizan por llevar horas o incluso días hasta realizar el proceso de contratación. Además, el horario de atención al cliente suele ser restringido, con el inconveniente que supone para el usuario. También pueden surgir otras incidencias, como demoras en el intercambio de documentación. 

Esta lentitud puede llevar a las empresas a perder a clientes potenciales que en un primer momento sí estaban dispuestos a formalizar el contrato. Sin embargo, este proceso sería mucho más rápido con Document AI. Por ejemplo, el punto de partida podría ser la web de la compañía o una interacción a través de un canal de mensajería. 

Desde ahí mismo, el cliente podría hacer llegar a la empresa una factura de su compañía actual. Éste sólo necesitaría enviar una imagen o un archivo PDF. A partir de ellos, Document AI extraería los campos relevantes como la potencia contratada, código CUPS y otros datos de facturación. Con estos datos y, dependiendo de los sistemas que tenga enlazados, la empresa podría trasladar una oferta al cliente. En caso de integrar también un asistente virtual, este podría servir para guiar al cliente en el pasos restantes del proceso de contratación.

De este modo, el cliente podría tener en un mismo día una oferta para su caso particular y sin tener que realizar tantos pasos para su contratación. Además, todo este proceso podría realizarse desde el mismo canal donde realiza la consulta: WhatsApp, página web, etc. 

Automatizar la extracción de datos específicos del sector utilities con Document AI

En el proceso de contratación, el cliente debe enviar una serie de documentos adicionales. Esto no ocurre sólo en este caso de uso: cualquier tramitación requerirá algún formulario o justificante del consumidor.

Un posible escenario podrían ser los bonos sociales, para los que se solicitan certificados, libro de familia y otros comprobantes. En este caso, Document AI evita un proceso manual de revisión de estos documentos. Esta tecnología no sólo extrae la información necesaria, como haría cualquier sistema de reconocimiento de texto (OCR), sino que nos la ofrece de manera estructurada en un conjunto de <clave:valor>, facilitando su almacenamiento en una base de datos o CRM que utilice la empresa. 

Por otro lado, aplicar en el sector utilities Document AI ayuda también a mejorar la experiencia de usuario. Ya que éstos sólo se tendrían que ocupar de subir una imagen o pdf y el sistema se encarga de todo lo demás.  

Otra casuística podría ser la de dar de alta una nueva vivienda. Un documento habitual que se requiere en estas circunstancias es el certificado de instalación de baja tensión. Este archivo suele contener datos escritos a mano y normalmente presentan poca calidad. 

Document AI permite subir este boletín transformando la información escrita (DNI, domicilio, número de expediente…) en contenido estructurado. De esta forma, se automatiza una tarea que, hasta el momento, requería de la intervención de un agente humano. 

Clasificación automática de correos electrónicos

Entre los canales más destacados de comunicación entre cliente-empresa está el correo electrónico. Miles de usuarios se ponen en contacto con las entidades utilizando esta vía. Los motivos que llevan a los consumidores a enviar estos correos son múltiples. Por ello, la tarea de clasificación de estas solicitudes requiere de una gran carga de trabajo por parte de los contact centers. 

Un correo electrónico habitualmente se compone de un asunto, un cuerpo de texto y una serie de archivos adjuntos. Document AI ayuda a extraer el contenido de todos esos elementos.

Para esta clasificación, utilizamos un modelo de clasificación basado en Procesamiento de Lenguaje Natural: AutoML. Un algoritmo que se encarga de reconocer y clasificar el contenido de los mismos. Por ejemplo, “etiquetando” automáticamente un adjunto en “factura”, “fotografía”, “queja/reclamación”,etc.

Implementar en el sector utilities Document AI como solución

Hasta hace poco prácticamente no existían herramientas con las que procesar todos aquellos datos que se encontraban en formato no estructurado: imágenes, documentos físicos o escaneados... Ahora, gracias a la potencia y flexibilidad de la nube, podemos empezar a ver servicios como los de Document AI.

La solución de Document AI está enfocada tanto a texto y contenido manuscrito como a diagramas e información más visual. Además, este es un servicio muy interesante de aplicar para mejorar la experiencia de usuario, agilizar los procesos y extraer información para la puesta de valor. Si quieres consultar o saber más sobre cómo poner en marcha esta tecnología para tu empresa, ponte en contacto con nosotros para poder ayudarte.