Banca

800 documentos/día procesados automáticamente: NLP en onboarding bancario

Sistema de procesamiento de lenguaje natural para clasificar, extraer datos y enrutar automáticamente documentación de clientes en procesos de onboarding y operaciones.

Banca12 semanasPythonTesseract OCRspaCyFastAPIPostgreSQL

El reto

El equipo de back-office procesaba manualmente más de 800 documentos diarios (DNIs, nóminas, escrituras, contratos). Cada documento pasaba por un operador que lo clasificaba, extraía datos clave y lo asignaba al expediente correcto. El proceso era lento, propenso a errores y generaba cuellos de botella en el onboarding de nuevos clientes.

La solución

Desarrollamos un pipeline de NLP que combina OCR para la extracción de texto con un modelo de clasificación supervisado entrenado con datos históricos del banco. El sistema identifica el tipo de documento, extrae campos clave (nombre, importe, fecha) y lo asigna automáticamente al expediente. Los casos ambiguos se derivan a un operador humano con una pre-clasificación sugerida.

Resultados

78%
Documentos procesados automáticamente
–65%
Tiempo medio de onboarding
€450K
Ahorro anual estimado

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