Nos últimos 20 anos, a terceirização de back office tem sido a solução ideal para grandes empresas que buscam economizar com custos de tarefas repetitivas e intensivas. Além das reduções de custos, um grande benefício de mudar o back office para países com salários baixos costumava ser a disponibilidade de uma grande força de trabalho que permite um escalonamento fácil. Países como Filipinas, Indonésia e Índia costumavam ser países muito populares para visitar.
A tecnologia agora está se atualizando às formas tradicionais de terceirização de back office. A nova norma não é mais terceirizar, mas sim automatizar essas tarefas usando tecnologias modernas como RPA, OCR e Machine Learning.
A automatização permite reduções de custos ainda maiores, tempos de resposta mais rápidos, menor complexidade organizacional e menos riscos de conformidade. Neste blog, explicaremos como você pode automatizar seu back office e quais são os benefícios dessa automação.
O que é automação de back-office?
Para responder a essa pergunta, vamos primeiro determinar o que são as tarefas de back office. As tarefas de back office são todas tarefas administrativas dentro de uma empresa. Essas tarefas geralmente surgem de procedimentos jurídicos (processamento de contratos), integração de clientes (KYC), conformidade, RH (integração de funcionários) ou financeiros (contas a pagar). Pense em tarefas como entrada de dados, classificação de documentos, aprovações e verificações de fraude ou conformidade.
Uma tarefa de back office presente em toda empresa é o processamento de faturas, geralmente feito pelo departamento financeiro. Obviamente, em volumes baixos, é perfeitamente normal ter um funcionário do setor financeiro processando manualmente 50 faturas por mês. Mas o que acontece se você precisar processar e aprovar um milhão de faturas por mês? Você escalará sua equipe financeira de 1 a 100 pessoas ou tentará automatizar essa tarefa?
É aqui que entra a automação de back office. A automação de back office consiste na aplicação de software para automatizar tarefas administrativas repetitivas que os funcionários executam manualmente.
Por que é uma boa alternativa à terceirização de back-office?
Embora a terceirização de back office possa oferecer grandes benefícios de custo e escalabilidade, ela também tem algumas desvantagens. Uma das principais desvantagens é o risco de conformidade. O offshoring de dados de países como a Índia ou Filipinas traz riscos (de privacidade). Os funcionários são bem treinados? Você tem permissão de seus clientes e autoridades locais para compartilhar seus dados (GDPR)? Como você evita uma violação de dados? Esses são alguns dos desafios que você pode enfrentar durante a terceirização.
O custo de processamento de tarefas de back office em um país de baixa remuneração é, obviamente, mais baixo do que na Europa ou nos Estados Unidos, mas e se pudesse ser ainda mais barato? E de uma perspetiva de escalabilidade, você poderia tentar escalar infinitamente uma equipe terceirizada de pessoas, mas isso é gerenciável na prática? Você pode acelerar o tempo de retorno para o processamento em tempo real treinando pessoas? Provavelmente não.
Para resolver esses problemas, você deve procurar uma alternativa à terceirização de back office: a automação. No próximo parágrafo, iremos destacar por que você não teria esses problemas com essa solução e mostrar que é uma boa alternativa à terceirização.
Quais são os benefícios da automação de back-office?
Com a automação, você pode tirar o fator humano e as regulamentações estrangeiras da equação. Isso traz benefícios do ponto de vista de custo, tempo de resposta, complexidade da organização, escalabilidade e controle.
100% de controle
Se você escolher uma solução automatizada em vez da terceirização, você garante o controle total. As soluções automatizadas podem ser implantadas em seu próprio país, de acordo com a legislação conhecida e dentro de sua própria infraestrutura de TI. Portanto, você não depende de terceiros e de regulamentações locais e mantém 100% de controle.
Poupe nos custos
Embora a terceirização já possa reduzir o custo em relação ao processamento local, a automação pode resultar em uma redução de custo ainda maior. Vemos reduções de custos na faixa de 50 a 70% em média, dependendo da complexidade da tarefa.
Tempos de resposta em tempo real
Embora a terceirização possa acelerar o tempo de processamento, isso se deve principalmente a uma força de trabalho maior. Essa força de trabalho pode executar mais trabalho no mesmo período, mas não realiza uma única tarefa mais rápido. E se você estiver procurando reduzir o tempo de resposta imediatamente? Então, a terceirização não é o caminho a percorrer. Uma solução automatizada pode processar a maioria das tarefas administrativas em poucos segundos, quase em tempo real. Algo que uma grande equipe de terceirização nunca poderia alcançar.
Infinitamente escalável
Embora você possa, teoricamente, dimensionar um back office terceirizado de 100 a 1000 ou até 100.000 funcionários, a complexidade operacional que surge com a escala torna muito difícil na realidade. Uma solução automatizada, por outro lado, pode dimensionar automaticamente seus servidores sob demanda, sem qualquer recrutamento adicional.
Sem riscos de conformidade
Terceirizar dados confidenciais para um país de baixa renda pode impedir que sua empresa cumpra, por exemplo, os regulamentos GDPR. Ao estender essas tarefas fora de seu controle, você nunca pode ter certeza se seus dados estão sendo manuseados com segurança. Com a automação de back office, você está sempre no controle. Os servidores nos quais os dados são processados podem ser colocados localmente e os dados que você envia para esses servidores nunca são salvos, mas simplesmente devolvidos a você. Esta é uma forma de proteção e segurança que uma empresa de terceirização nunca poderia garantir.
Quais casos de uso podem ser automatizados?
Por padrão, qualquer tarefa repetitiva de alto volume que inclua entrada de dados, classificação de documentos, verificação ou aprovação de dados pode ser automatizada. Destacamos alguns casos de uso para inspirá-lo a começar a procurar procedimentos semelhantes que poderiam ser automatizados em sua própria empresa.
Processamento de fidelidade e cashback
Muitas campanhas de fidelidade e cashback exigem que os participantes enviem um comprovante de compra (recibo ou fatura) em troca de algum tipo de recompensa. Mas como as empresas determinam se o comprovante de compra enviado é válido, se enquadra no intervalo de datas da campanha, se dinheiro suficiente foi gasto ou se os produtos necessários foram comprados? Para isso, muitas empresas de fidelidade terceirizaram back office.
Automatizar tarefas de back office de fidelidade é, obviamente, a melhor escolha. Em vez de usar o foco humano propenso a erros, a API OCR da Klippa pode realizar todas essas verificações, incluindo deteção de documentos duplicados, de forma mais econômica e em apenas alguns segundos. Anualmente processamos milhões de comprovantes de compra para campanhas de marketing.
Automação de contas a pagar
Este é provavelmente o processo mais comum em qualquer empresa: inserir faturas recebidas de seus fornecedores no software de contabilidade ou ERP. Uma tarefa tediosa e demorada. As faturas vêm em muitos formatos e tamanhos e é fácil cometer erros. Ao mesmo tempo, é extremamente repetitivo, porque algumas faturas de certos fornecedores podem chegar várias vezes por dia ou mês.
A automatização do processo de contas a pagar geralmente começa com a captura dos dados da fatura em formato digital. Isso requer uma forma de digitalização ou método de captura com a ajuda de OCR, como a solução de OCR da Klippa. O texto é extraído e processado. O software fará a gestão da codificação e encaminhamento da fatura através do workflow digital, até ao seu ERP ou sistema de escrituração contábil, com o qual está integrado.
Automação KYC
Muitas empresas, geralmente no setor de locação, telecomunicações, bancos e seguros, são obrigadas a verificar a identidade de seus clientes. Isso faz parte dos regulamentos KYC. Um exemplo antigo desse processo é ir a um banco físico, apresentar seu documento de identidade e assinar alguns formulários. Depois disso, um funcionário verificará e inserirá esses dados em seus sistemas. Um processo muito caro e difícil de escalar. Também é difícil terceirizar para países com salários baixos devido às regulamentações de privacidade e ao risco de vazamento de dados.
Felizmente, isso também pode ser automatizado por meio da API de verificação de identidade Klippa. Usando nossa Camera SDK, os clientes podem escanear seu documento de identidade tirando uma foto com seu smartphone e o Klippa fará o resto. Isso também se aplica ao processamento KYC com cartões de débito ou crédito, declarações fiscais, recibos de salário, contas de serviços públicos.
Determinaremos automaticamente a autenticidade dos documentos e extrairemos todos os campos de dados que você precisa. O processamento automático de documentos de identidade é fácil com a Klippa.
Como funciona a automação de back-office?
O OCR e o machine learning são a base de muitas soluções de automação. Com a ajuda do OCR, é possível identificar o texto em documentos e imagens. Usando o machine learning, é possível identificar campos de dados que são interessantes dentro do texto e você pode imitar o comportamento humano aprendendo com os exemplos anteriores.
Vamos dar uma olhada em um exemplo do que o OCR pode fazer por você:
Por meio do OCR, os pixels que contêm texto são identificados e extraídos em texto digital. O ato de cópia manual de dados é substituído diretamente pelo OCR. Com uma precisão de mais de 95%, todo o texto é extraído, enquanto a cópia manual de dados teria uma precisão significativamente menor e custaria muito mais tempo.
Agora, vamos dar uma olhada em um exemplo do que o machine learning pode fazer por você:
O machine learning se desenvolve quando alimentado com mais e mais exemplos. Uma IA é treinada com vários exemplos de documentos e conjuntos de dados especificados para que possa localizar e identificar automaticamente um texto específico em uma posição específica no documento. Com o tempo, um modelo de machine learning só tende a melhorar. Todos os dados são contextualizados automaticamente e convertidos em um formato JSON.
Agora que está claro como a automação pode funcionar, vamos discutir como é o processo de implementação de uma solução em quatro etapas:
Observando os procedimentos atuais
Identificar as etapas do fluxo de trabalho atual é o início de qualquer processo de inovação. Quais documentos você está processando, quem está processando, quais são as etapas executadas e em que estágio? Todas essas são perguntas relevantes no início de sua jornada de automação. Depois de identificar as etapas executadas, você pode começar a determinar quais etapas manuais podem ser substituídas pela automação.
Coleta de dados e anotações de dados
É importante reunir vários exemplos de documentos processados possível. Nestes documentos, segmentos específicos são anotados com informações contextuais para identificar o que cada segmento contém. Quanto mais exemplos forem anotados, melhor será o resultado. Você criará um conjunto de dados cheio de informações valiosas, o que é fundamental para o treinamento de um modelo.
Treinamento de uma solução automatizada
Com a ajuda de uma estrutura como o Yolo, o conjunto de dados pode ser rapidamente alimentado para um modelo de machine learning, para que seja treinado com todos os exemplos possíveis. O modelo aprende a interpretar os dados graças à anotação realizada na etapa anterior. Com treinamento suficiente, esse modelo pode realizar a contextualização de dados por si mesmo, sem a necessidade de envolvimento humano. Quando o modelo se mostra preciso e rápido o suficiente, ele pode ir ao ar e pode ser implementado em uma solução.
Implementando a solução
O modelo treinado agora está pronto para ser implementado em uma solução, como a API OCR da Klippa. Você envia uma solicitação à API, a API implanta o modelo treinado para identificar automaticamente as informações em um documento e retorna com rapidez e precisão os dados desejados.
Em vez de configurar e implementar uma ferramenta inteiramente nova, você pode integrar essas tecnologias em seus fluxos de trabalho existentes. Muitas empresas já estão usando fornecedores de RPA como AutomationAnywhere, UiPath, BluePrism, Mendix ou outros. Do ponto de vista do fluxo de trabalho, essas soluções são boas. Mas o que você verá frequentemente se observar seus recursos de OCR e machine learning é que suas soluções integradas não são adaptáveis o suficiente para alcançar um alto grau de automação.
É por isso que a Klippa oferece suas tecnologias como plug-ins para todos os principais fornecedores de RPA, como Automation Anywhere, UiPath ou Mendix. Basta ativar nosso plugin e integrá-lo aos seus fluxos de trabalho. Nossas soluções podem ser usadas para classificação, entrada de dados e verificação em muitos casos de uso diferentes. Alguns exemplos são o processamento automatizado de recibos de supermercado, leitura automática de documentos de identidade e automação de contas a pagar.
Pode haver casos, no entanto, em que você não pode automatizar totalmente seus processos neste momento. Quando for esse o caso, teremos que olhar para uma abordagem do melhor dos dois mundos.
Automatize seu back-office com a Klippa
Você pode optar por configurar um modelo de treinamento e alimentá-lo com vários exemplos de dados. Mas por que fazer isso, se a Klippa já pode oferecer a você uma solução comprovada e pronta para implementar? Entre em contato conosco ou reserve uma demonstração abaixo, se estiver investigando como a automação pode beneficiar seu negócio.