Más allá de la entrada de datos: el papel actual del OCR en la banca

Comencemos con los conceptos básicos. El OCR extrae texto de documentos escaneados y reúne todos los datos necesarios, haciéndolos editables y fáciles de buscar.

El OCR puede procesar cualquier tipo de imagen, incluyendo texto impreso o escaneado digitalmente. El proceso normalmente incluye tres fases: detección, reconocimiento y posprocesamiento.

Primero, un algoritmo especial —un detector de texto— encuentra y señala las áreas de texto en la imagen. Luego, el texto se reconoce utilizando algoritmos de reconocimiento de patrones y/o aprendizaje automático. En la práctica, esto significa que se comparan los caracteres de la imagen con las letras y números del idioma seleccionado. 

Finalmente, el OCR prepara el texto reconocido para su exportación y almacenamiento, validándolo y corrigiéndolo si es necesario. Por ejemplo, en esta fase se pueden detectar y corregir errores como confundir la letra “O” con el número “0”.

En la verificación remota de identidad, el OCR desempeña un papel aún más crítico. No solo convierte el texto de las imágenes en contenido editable, sino que también reemplaza a los inspectores humanos al examinar partes específicas de los documentos físicos presentados por los usuarios que se encuentran lejos de una oficina bancaria.

Analicemos las aplicaciones más comunes de esta tecnología en el sector bancario.

Con el auge de los neobancos—que a menudo operan sin oficinas físicas—y la digitalización de las instituciones financieras tradicionales, existe una creciente demanda de automatización inteligente en los flujos de trabajo bancarios. El OCR es esencial para muchas de estas operaciones rutinarias.

A continuación, se presentan solo algunos casos de uso del OCR en la banca:

Registrarse en un servicio bancario digital puede requerir la autenticación de documentos como un paso obligatorio. El usuario debe escanear su documento de identidad emitido por el gobierno para confirmar su identidad. Incluso si esta verificación es parcialmente manual—por ejemplo, mediante una videollamada con un representante del banco—el envío de un documento escaneado es un requisito previo obligatorio.

El OCR gestiona esta tarea de manera eficaz. También puede utilizarse para el llenado automático de formularios de registro, lo cual es otro paso típico para los nuevos clientes bancarios. Datos críticos para los bancos, como el nombre completo, la fecha de nacimiento, la dirección y el número de documento, pueden extraerse fácilmente del documento de identidad y registrarse automáticamente en el sistema del banco. Esto no solo acelera la incorporación, sino que también reduce errores humanos, como la introducción incorrecta de datos.

La verificación de identidad (IDV), cuando se requiere, también puede aplicarse posteriormente a los usuarios registrados, y solo para ciertas transacciones, como la apertura de una cuenta bancaria. En este caso, el OCR cumple la misma función: extraer los datos personales de los documentos para ser verificados manualmente o mediante una solución automatizada de verificación de identidad.

El OCR es de gran utilidad en los servicios de pago, especialmente para el reconocimiento de tarjetas bancarias. Cuando los usuarios vinculan sus tarjetas bancarias para realizar pagos en línea—por ejemplo, en plataformas de comercio electrónico—no necesitan ingresar manualmente los datos de su tarjeta. La tecnología de reconocimiento de tarjetas bancarias detecta el nombre del titular, el número y la fecha de vencimiento utilizando OCR en la zona visual para leer ambos lados de la tarjeta.

Esta automatización hace que la transacción sea rápida y precisa, al mismo tiempo que mejora la experiencia del usuario.

La tecnología funciona no solo en las interacciones con los clientes, sino también en las operaciones internas. Los bancos tradicionales aún manejan una gran cantidad de documentos impresos, incluyendo documentos oficiales.

El OCR ayuda acelerando la captura de datos a partir de cheques escaneados o fotografiados, estados de cuenta bancarios, solicitudes de préstamos, informes crediticios, declaraciones de impuestos y otros documentos, convirtiéndolos en formatos legibles por máquina.

Para lograrlo, a menudo se utiliza un OCR basado en plantillas. Este algoritmo crea mapas de documentos para formatos comunes. Como resultado, puede localizar elementos y campos de datos clave, por ejemplo, la fecha en la esquina superior derecha de una factura, o el monto total en la parte inferior.

Aunque no sea evidente, el OCR también contribuye significativamente a la seguridad. Todas las organizaciones bancarias deben cumplir con las normas de Prevención del Blanqueo de Capitales (PBC) y abordar amenazas como la financiación del terrorismo y el fraude de identidad mediante la implementación de marcos de Conozca a su Cliente (KYC) como parte de sus operaciones diarias. 

La captura precisa de datos financieros y personales a partir de documentos de identidad y documentos oficiales es fundamental para estas políticas. El OCR no solo ahorra tiempo y dinero en el procesamiento y la introducción de datos, sino que también evita errores críticos y discrepancias entre la información del documento y los datos proporcionados por el cliente.

Por un lado, el OCR en la banca puede parecer un procedimiento estándar, lo que podría dar la impresión de que cualquier motor puede realizar esta tarea con la misma eficacia. Sin embargo, siempre existen pequeños detalles que pueden pasarse por alto, desde una captura deficiente de imágenes hasta motores desactualizados que no están entrenados para formatos de documentos de identidad globales.

Ahora bien, ¿cuáles son los puntos críticos que deben considerarse al implementar tecnología OCR en la banca?

No todos los OCR son iguales. Para extraer datos con precisión, la solución debe actualizarse de manera regular. Esto comienza con el reconocimiento del documento de identidad, ya que existen miles de tipos de documentos en todo el mundo.

Desde el inicio, la solución de verificación de identidad que utilice debe incluir una base de datos de plantillas de documentos adecuada a su región de operación. Por ejemplo, Regula cuenta con la biblioteca de documentos de identidad más grande del mundo, con más de 15,000 elementos de 254 países y territorios. Esto garantiza la compatibilidad con una amplia variedad de documentos de identidad—tarjetas de identidad nacionales, pasaportes, licencias de conducir, comprobantes de residencia (como visados o permisos de residencia), e incluso formas más raras de documentos— emitidos en 138 idiomas.

Las plantillas de documentos también deben revisarse periódicamente para garantizar que cada campo sea reconocido con precisión de acuerdo con su uso actual. Por ejemplo, algunos documentos utilizan escrituras de derecha a izquierda, como el hebreo o el árabe, o incluyen signos diacríticos como è, ē y ë. Estos detalles deben tenerse en cuenta para optimizar la velocidad de reconocimiento y asegurar la correcta interpretación de caracteres no latinos.

El OCR para campos con fondos coloridos o con ruido visual puede representar un desafío. Cuando el algoritmo “sabe” que un determinado pasaporte contiene un holograma que cubre parcialmente los campos de datos, puede utilizar la experiencia de sesiones anteriores con el mismo tipo de documento para extraer la información con mayor precisión.

Aunque el OCR suele ser rápido, el procesamiento aún puede optimizarse. Por ejemplo, antes de la extracción de datos, el algoritmo normalmente recorta el documento e identifica su tipo. En algunos casos, estos pasos previos pueden omitirse para acelerar el proceso. Solo se ejecutarán tareas seleccionadas, como la lectura de datos o el autocompletado. Esto resulta especialmente útil en el OCR de documentos bancarios, donde solo se requieren operaciones específicas, como la extracción del monto total de una transacción.

Esto requiere una configuración adecuada en el motor OCR. Regula Document Reader SDK es una herramienta completamente personalizable que ofrece esa flexibilidad.

También es fundamental utilizar motores OCR modernos que admitan la codificación UTF-8, especialmente si procesa documentos con escrituras no latinas.

Los sistemas antiguos pueden estar limitados a 256 bytes por campo, lo cual funciona bien para alfabetos latinos (donde un carácter generalmente equivale a un byte). Sin embargo, las escrituras no latinas, como el árabe o el chino, suelen requerir de 2 a 4 bytes por carácter. Esto significa que los datos extensos en campos como Nombre o Dirección pueden truncarse.

La codificación UTF-8, al no tener un límite fijo de bytes, permite admitir campos más largos y escrituras multilingües sin pérdida de datos.

Los documentos de identidad a menudo contienen texto fuera de la zona de inspección visual (VIZ), y el OCR también debe ser capaz de procesarlo. Asimismo, existe una zona de lectura mecánica (MRZ), que incluye una fuente tipográfica única y diversos elementos de seguridad, como marcas de agua, Imágenes de Láser Múltiple (MLI) y números perforados con datos críticos.

El OCR avanzado puede extraer esta información y prepararla para una verificación cruzada, cuando los datos de diferentes secciones del documento se comparan para detectar inconsistencias.

Este es un desafío común: el OCR requiere imágenes de alta calidad para funcionar correctamente. Por ello, su solución de verificación de identidad debe incluir herramientas para la captura y el procesamiento de documentos. Por ejemplo, Regula Document Reader SDK admite funciones avanzadas de captura y evaluación de calidad de imagen para garantizar una buena toma en el primer intento. Esto reduce la cantidad de imágenes borrosas, oscuras o recortadas que los usuarios envían.

Por último, el OCR debe ser intuitivo para los clientes. Desde su perspectiva, se trata simplemente de escanear una imagen. Sin embargo, aún necesitan instrucciones claras sobre cómo hacerlo correctamente, idealmente en su idioma nativo. Los bancos que descuidan este aspecto pueden enfrentar tasas más altas de abandono, lo cual es crítico en un mercado tan competitivo.

El SDK de Regula admite localización en más de 30 idiomas y una personalización completa de la interfaz, lo que facilita integrar una experiencia OCR fluida en la aplicación o plataforma web de su banco.

• Las instituciones financieras deben cumplir con estrictas regulaciones, incluyendo las normas de Conozca a su Cliente (KYC) y de Prevención del Blanqueo de Capitales (PBC), para la recopilación, el procesamiento y el análisis de datos personales. El incumplimiento puede derivar en fuertes sanciones y en un serio daño reputacional. El OCR avanzado aporta precisión a este proceso.
• Los bancos están obligados a verificar las identidades de clientes que pueden encontrarse en cualquier parte del mundo. El OCR desempeña un papel clave en este aspecto. Para la verificación remota, se requiere una base de datos global de plantillas de documentos que permita leer y extraer con precisión la información necesaria.
• Más allá de los documentos de identidad, los bancos también manejan documentos oficiales que contienen datos críticos. Un OCR rápido y confiable ayuda a automatizar la introducción de datos y reduce los errores, ahorrando tiempo al personal.
• El OCR preciso comienza con una imagen de calidad. Una interfaz fácil de usar mejora la experiencia del cliente y ayuda a garantizar que las capturas de documentos de identidad o de tarjetas bancarias tengan éxito en el primer intento.

La tecnología OCR de Regula admite 138 idiomas, incluyendo escrituras no latinas, y realiza análisis léxicos para validar el contexto de los campos.

Sin embargo, el OCR es solo el primer paso en el proceso de verificación de identidad (IDV). Para confirmar la identidad de un cliente remoto con el que el banco nunca ha tenido contacto presencial, se requiere un conjunto completo de comprobaciones documentales y biométricas. Regula ofrece herramientas avanzadas con comprobación liveness de documentos y prueba de vida tanto para identificaciones como para selfies, junto con medidas de seguridad adicionales, como la reverificación del lado del servidor para identificaciones electrónicas.

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