En esta era de transformación digital, todas las empresas se esfuerzan por obtener lo mejor de sus servicios aprovechando todas las capacidades disponibles. Esto no puede convertirse en realidad sin innovaciones en los productos y servicios de telecomunicaciones.
Para satisfacer las crecientes necesidades dinámicas, digitales e innovadoras de los clientes, las empresas de telecomunicaciones necesitan expandir su cartera más allá de sus capacidades tradicionales. La digitalización está obligando a las empresas de telecomunicaciones a forjar asociaciones con los nativos digitales para innovar su oferta. Esto también significa que las empresas de telecomunicaciones necesitan una estrategia GTM mucho más rápida para sus servicios que nunca. La asociación es la clave del éxito aquí, ya que las empresas de telecomunicaciones pueden aprovechar la fuerza de sus socios. Las asociaciones no son nuevas para las empresas de telecomunicaciones; de hecho, una asociación es como una estrategia conjunta para la mayoría de los productos y servicios de telecomunicaciones.
Gestión de una asociación rentable
Las empresas de telecomunicaciones deben tener una estrategia de asociación para agrupar servicios, salir al mercado más rápido, darse cuenta de los beneficios y continuar innovando. Si bien todos se centran en hacer que la asociación funcione y sea exitosa, el combustible de este modelo no es más que la gestión de ingresos y costos. Si bien no es la verdadera intención de ningún socio cobrar / pagar más / menos de lo que debe ser, es necesario validar, comunicar y resolver cualquier error con el acuerdo. La identificación oportuna de las discrepancias y su resolución sin demoras es fundamental para una asociación sana y rentable. La resolución de discrepancias es, naturalmente, un proceso lento y, si no se aborda en el momento y el ritmo adecuados, puede terminar en una acumulación de facturas pendientes que conduzcan a una asociación poco saludable.
Por lo general, los analistas leen las facturas, verifican los valores y confirman la exactitud. Sin embargo, cuando se trata de cientos o miles de facturas, existen muchas posibilidades de errores. Las empresas de telecomunicaciones deberían aprovechar la tecnología para abordar este problema de las importaciones y reconciliación de facturas de los transportistas. Se sorprenderá al ver que todavía hay trabajos publicados en el mercado para que los analistas verifiquen tarifas, elementos de costo, verifiquen facturas y realicen conciliaciones manualmente. Tales tareas son propensas a errores y agitadas, lo que eventualmente se reflejará en la calidad del resultado.
Desafíos con las facturas de socios
Los socios envían facturas en diferentes formatos, tipos y frecuencias a las empresas de telecomunicaciones. Dichas facturas pueden estar en formato PDF, JPG, imágenes escaneadas u hoja de cálculo.
Las empresas de telecomunicaciones deben invertir en una solución robusta capaz de manejar todas las variantes de facturas, analizarlas, procesarlas y entregarlas para su conciliación. Invertir en una solución basada en elementos prediseñados puede ayudar hasta cierto punto. Esto funcionará si las facturas que desea procesar encajan en una de sus predefinidas. De lo contrario, es necesario diseñar, desarrollar o capacitar el nuevo diseño de la factura.
Incluso dentro de las construcciones previas, no es muy fácil encontrar el modelo que se adapte a las necesidades. Los socios pueden seguir cambiando sus formatos de factura como parte de sus mejoras continuas. Las posiciones de campo pueden cambiar o cambiar de lo que fue entrenado. Uno puede construir reglas para discutirlas. Pero la verdadera solución a este problema debería provenir de las técnicas de aprendizaje profundo de AI / ML.
Deep Learning (aprendizaje profundo): la necesidad del momento
Las soluciones creadas en base a métodos de detección de objetos convolucionales basados en el Deep learning pueden extraer datos de imágenes escaneadas (OCR), interpretar cualquier tipo de formato de factura, diseños y admitir la traducción de facturas en diferentes idiomas. El modelo profundo de respuesta a preguntas basado en BERT permitirá analizar los valores de los atributos de las facturas con una mayor tasa de éxito. Esto, combinado con NLP, mejora la precisión de la clasificación de los datos de las facturas. Además, busque soluciones que se puedan ampliar según las necesidades; por lo tanto, se puede lograr el paralelismo para mejorar el rendimiento.
Subex AI Labs es útil para abordar los desafíos de OCR con facturas. Cuatro características clave del módulo de procesamiento de facturas Subex son:
- Modelo de OCR basado en Deep learning para la extracción de datos de archivos PDF escaneados.
- Modelo avanzado de PNL basado en BERT para clasificar con precisión los datos de las facturas, resumiendo los datos de las facturas para obtener una mejor representación.
- Implementación distribuida para admitir el procesamiento de varias facturas simultáneamente en unos pocos minutos.
- Método convolucional automático para la identificación y verificación del diseño de facturas para clientes conocidos.
Nuestro módulo de extracción de facturas puede identificar automáticamente los diseños de las facturas y extraer toda la información relevante utilizando las técnicas creadas por expertos mencionadas anteriormente. Impulsamos eficiencias en sus negocios a través de la automatización de procesos para obtener información operativa para respaldar las actividades críticas de toma de decisiones y permitirle lograr una ventaja competitiva. La solución Subex Partner Settlement también le permite introducir servicios innovadores, paquetes de ofertas y productos y manejar la facturación de servicios tradicionales y digitales, abriendo así nuevas corrientes comerciales para modelos complejos de precios variables.
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Figure 1: B2B2X Settlement Sample Scenario
