En la mayoría de los casos, automatizar por completo todos los procesos de una empresa no es rentable o sus empleados o clientes se niegan a aceptarlo.
¿Tiene sentido automatizar los correos electrónicos de aniversario o cumpleaños de la empresa?
Espero que esté de acuerdo conmigo y responda negativamente a esta pregunta.
La automatización puede parecer impersonal, aunque sea eficiente y, en el mejor de los casos, eficaz.
Pero, ¿qué es el tratamiento directo?
El procesamiento directo se refiere a los procesos diseñados para funcionar sin pausas en los medios ni interacción humana.
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En el mundo de las finanzas, este término se caracteriza originalmente por el procesamiento totalmente automatizado de transacciones sin intervención manual. Este proceso ya tenía un alto potencial de automatización antes de la era de la automatización con IA. Con la introducción de la IA generativa, cada vez hay más procesos que pueden automatizarse sin intervención humana.
Al implantar el STP, las empresas pueden reducir sus costes operativos, disminuir los errores y acortar el tiempo total de las transacciones.
Al mismo tiempo, muchos subestiman que el éxito de la automatización requiere eficacia conceptual además de la solución técnica.
Por ello, examinamos dos casos de sectores diferentes.
Tramitación directa para las aseguradoras
Skaly ofrece un ejemplo de aseguradora que alquila sus procesos automatizados a otras compañías de seguros. No queremos juzgar si esta externalización de procesos tiene sentido para otras aseguradoras en términos de competencia, pero nos gustaría utilizar el podcast como artículo de opinión sobre la Tema tramitación de siniestros integrarse.
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Tramitación directa en los bancos
En las industrias reguladas, los procesos sin intervención humana ofrecen una trazabilidad particular. Cuanto menos intervengan las personas en los procesos, más conformes serán.
El siguiente vídeo muestra un diagrama simplificado del proceso de verificación de créditos. Cuanto más modulares estén diseñados estos procesos, más fácil será adaptarlos a los cambios de la legislación. La contribución Registre digitalmente los estados financieros anuales con AI - Importación XBRL a DiFin utiliza un ejemplo para mostrar cómo puede optimizarse esta recopilación de datos de informes financieros para clientes corporativos.
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Software de procesamiento directo
Hay varios proveedores sobre este tema. Póngase en contacto con nosotros para obtener una visión individual de los posibles proveedores.
Llegados a este punto, nos gustaría presentarle una lista de programas informáticos de libre acceso que puede utilizar usted mismo.
1. Senda
Pathway es un moderno framework de Python para ETL, streaming y procesamiento de datos en tiempo real. Admite flujos de trabajo tanto por lotes como en streaming y es ideal para escenarios STP en los que los datos deben procesarse sin intervención manual. El motor subyacente está basado en Rust y permite un procesamiento escalable y residente en memoria con soporte para multihilo y computación distribuida. Pathway también ofrece soporte nativo para integraciones LLM y canalizaciones RAG.
2. WiredFlow
WiredFlow es una librería ligera de Python para crear pipelines ETL y servicios con múltiples pasos de procesamiento. Permite configurar flujos de datos que pueden recibir, transformar y almacenar datos de distintas fuentes (como HTTP, MQTT o bases de datos). WiredFlow soporta tanto multi-threading como multi-procesamiento y es muy adecuado para aplicaciones STP en las que los datos deben ser procesados automáticamente y sin intervención manual.
3. Py sin fricción
Frictionless Py es un framework de Python para la gestión de datos tabulares. Ofrece funciones para describir, extraer, validar y transformar datos. Gracias a su compatibilidad con diversos formatos y fuentes de datos y a la posibilidad de crear canalizaciones de datos, es adecuado para escenarios STP en los que los datos deben procesarse y validarse automáticamente.
4. Canalización de paquetes de datos
DataPackage Pipelines es un marco para el procesamiento de paquetes de datos en cadenas modulares. Permite crear cadenas de procesamiento de datos en las que los datos pueden extraerse, transformarse y cargarse desde distintas fuentes. Su arquitectura de flujo lo hace adecuado para aplicaciones STP en las que es necesario procesar grandes volúmenes de datos de forma eficiente y sin intervención manual.
5. PySTP
PySTP es un módulo de Python para conectarse a servidores STP (Seismogram Transfer Programme) y descargar metadatos de eventos, picos de fase y formas de onda provocadas por eventos sísmicos. Aunque está diseñado específicamente para aplicaciones sismológicas, demuestra cómo se pueden recuperar y procesar datos automáticamente desde servidores remotos, lo que es relevante para escenarios STP.
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