RE-ENTRADA AUTOMATICA DE DATOS - DREAM

Esta es una investigación que presenta una evaluación de los avances mas recientes en procesamiento de transacciones, por Advanced Financial Solutions, Inc.

Producida por: Scott Image Associates, Inc.

Sanford, N.C.

Para Advanced Financial Solutions, Inc.

Oklahoma City, OK

Advanced Financial Solutions, Inc., (AFS), es un proveedor líder de soluciones para el procesamiento de documentos e ítems para mas de 6000 instituciones a nivel global. AFS tiene el portafolio de manejo de documentos mediante imágenes, manejo de cheques por medio de imágenes, remesas, y productos y servicios a través de Internet, al igual que dispone de alianzas estratégicas para ayudar a instituciones dentro y fuera del sector financiero a satisfacer las necesidades de sus clientes y a competir eficientemente en el rápidamente cambiante clima de negocios del día de hoy.

El propósito de este docuemento, es el de criticar, de una forma objetiva como entidad independiente, al nuevo producto introducido por AFS. Con el fin de soportar cualquier conclusión a la que se llegue aquí, sed suministran datos que fueron recolectados mientras se evaluó al producto en un ambiente de trabajo en línea. Todas las referencias se hacen a partir de observaciones hechas durante corridas de producción reales, en una institución cliente de AFS. A menos que se especifique lo contrario, todas las ilustraciones de corridas de producción se basan en condiciones reales y no simuladas o pre-condicionadas. Es necesario notar desde el principio que este producto no es solo una mejora a la actual suite de productos de ImageVision. AFS le ha dado a este producto el nombre de DREAM, el cual parece que ofrece una aproximación única al procesamiento de ítems.

El acrónimo DREAM quiere decir Dynamic REject Auto Correction Module.

DREAM es un módulo que ha sido incorporado al sistema de ImageVision, el cual corrige automáticamente los rechazos que han sido capturados por el sistema de imágenes. A este producto se le ha observado que no solo acelera el procesamiento de ítems en un ambiente de procesamiento de imágenes, sino que también mejora el proceso de balanceo. Cuando se hace la migración a un sistema de imágenes, la experiencia pasada ha mostrado que la curva de aprendizaje en la función de balanceo puede ser uno de los obstáculos mas grandes a superar. DREAM corregirá muchas condiciones de fuera de balance, con un alto porcentaje de las correcciones hecho a los rechazos antes que lleguen al punto de ser manejados por un operador. En un ambiente tradicional, existe el riesgo que los operadores puedan teclear mal un ítem y de esta manera producir mas oportunidades de condiciones de fuera de balance. Durante la evaluación del producto DREAM en una ambiente real en línea, se encontró que el producto corrigió 70% de los ítems previamente rechazados. Aún mas sorprendente en corridas con trabajo de los mas altos volúmenes, era común recibir tasas de correcciones en el rango alto del 80%. Con tasas de auto-corrección tan altas como las que DREAM produce, los procesos desde la captura al balanceo a la producción de cash lettrers, se aceleran notablemente.

EL procesamiento de ítems mediante imágenes se desarrolla de la misma manera que se ha siempre efectuado, con los documentos siendo capturados en una lecto/clasificadora (transporte de imagen). DREAM no se limita al tipo de máquina deonde se efectúa la captura. DREAM puede también operar en ambientes donde los ítems están siendo capturados en el escáner de una sucursal. Cuando de lleva a cabo la captura de ítems y se producen los rechazos, las imágenes de estos rechazos se colocan en una cola. DREAM entra a la cola y trata de de leerlos usando la tecnología ICR (Image Carácter Read). Como se vió en un ambiente real en línea estos intentos de lectura fueron muy exitosos con tasas de lectura por encima del 70%. Después que se completa una lectura exitosa de imágenes rechazadas, éstas imágenes se mueven de la cola de rechazos a la de ¨trabajo normal¨. Estos ítems entonces aparecerán como si nunca hubieran sido rechazados.

Los operadores solo tendrán que tipear el bajo porcentaje de ítems que quedaron en la cola de rechazos.

DREAM no es un módulo que trabaja después que los ítems han sido capturados en el sistema de imágenes. Está corriendo al mismo que se lleva a cabo la captura. AFS estima que le lleva 1/10 de segundo al sistema pasar por DREAM a un íem rechazado después de la captura. Asumiendo que las tasas de rechazos sean del orden del 2% en una corrida normal y que el proceso de DREAM maneje 70% de estos rechazos a medida que se lleva a cabo el proceso de captura, el resultado neto será un ambiente donde la tasa de rechazos será el valor mas bajo de todos los tiempos alrededor del 0.6%. Esta cifra es consistente con las observaciones hechas en este sitio de procesamiento real.

El objetivo de DREAM cuando lee rechazos es el de localizar la banda magnética en la imagen capturada. Cuando la localiza, entonces trata de leer la información que se encuentra allí. Los datos disponibles indicaron que en la mayoría de los casos hizo lecturas exitosas y colocó la imagen en ¨trabajo normal¨. La búsqueda de la banda magnética no se limitó a la búsqueda en el anverso de la imagen en su parte del fondo. Si un ítem se capturó al revés y hacia atrás, DREAM buscó en todas las áreas del documento hasta encontrar la banda magnética. Cuando la imagen rechazada fue corregida se colocó en ¨trabajo normal¨ con el anverso hacia delante y en la posición correcta. Nuevamente, esto se probó en un ambiente real y en línea.

Al evaluar DREAM en una ambiente real en línea, se hicieron esfuerzos para localizar fallas en el sistema. Durante la mayor parte del tiempo, las debilidaes encontradas estaban mas relacionadas con aspectos externos que con aspectos internos del sistema. Algo de atención se le debería dar a los procedimientos operativos al igual que a la condición de los documentos que están siendo capturados por el sistema. Hubo mejoras en ambos aspectos que deberían producir eficiencias aún mas grandes en el sistema DREAM.

Esta evaluación se llevó a cabo en el Intrust Bank, que es una compañía de Holding en Wichita, Kansas, el cual procesa para otros 6 bancos independientes.

• El número total de ítems procesados fue de 660.483.
• El número total de de rechazos fue de 12.915 para una tasa de rechazos de 1.96%.
• DREAM trató de leer los 12.915 rechazos y corrigió exitosamente 9.489 de ellos.
• DREAM corrigió exitosamente el 73.47% de los rechazos.
• DREAM en estos rechazos se realizó en dos tipos diferenes de lecto-clasificadoras (transporte de imágenes).
• Dos de las corridas con los volúmenes mas altos tuvieron tasas de corrección de 87%. Una corrida tuvo 19.655 ítems con 1.540 rechazos con 1355 de estos corregisod exitosamente por DREAM (87.99%). La otra corrida tuvo 21.099 ítems con 2.551 rechazos con 2.224 de estos corregidos exitosamente por DREAM (87.18%).

• Esta corrida fue de canje saliente con 29.284 ítems y 325 rechazos (1.11%).
• Esta corrida tuvo 223 lecturas exitosas de DREAM (68.61%).
• De las 223 lecturas exitosas de DREAM hubo 5 lecturas erróneas (1.54%).
• Las cinco lecturas erróneas incluyeron 3 errores en el campo del serial y 2 en el campo del monto.
• Es necesario notar que todas las 5 lecturas erróneas fueron de ítems en tránsito.

  La razón que no hubo lecturas erróneas en el número de tránsito en los ítems propios del banco (On us) es que los ítems tienen que pasar una prueba que compara su número de tránsito con los números de tránsito aceptados en el sistema. Si el ítem no pasa esta prueba entonces el rechazo tiene que ser manejado por el operador. Los números de cuenta en los ítems On us no tuvieron errores de lectura porque son verificados por medio de una rutina de dígito de chequeo. Si el número de cuenta de un ítem no pasa la rutina del número de chequeo, se convierte en un rechazo que debe ser manejado por un operador. Dado que la mayoría de las lecturas erróneas fueron en los ítems del serial y del monto aquellos no fueran de gran preocupación.

  El resultado final de este proceso manual para determinar la habilidad de DREAM para auto-corregir dinámicamente los rechazos en el software de ImageVision y para leer exitosamente otros campos en la banda magnética fue que se mostró que la tasa de lecturas exitosas de DREAM estaba bastante por encima de lo que se ha observado en otras partes para operadores humanos. Con la tasa de lecturas tan alta como demostró ser en los campos que pueden ser evaluados, se puede asumir con confianza que aún en ambientes donde las rutinas de dígito de chequeo no se están ejecutando para los números de cuenta se pueden lograr lecturas exitosas.

  CONCLUSIÓN

  Al haber demostrado que lo que proclama cumple con sus expectativas al ser exigido en tareas de procesamiento real en línea, DREAM de ImageVision se puede ver ciertamente como un avance adicional (y necesario) para el procesamiento de ítems en lugar de verse como una simple mejora al software actual de procesamiento de imágenes.

  Los aspectos negativos del sistema no son aparentes, fuera de debilidades que pueden ser manejadas haciendo cambios de procedimiento que son externos al sistema tales como procedimientos y documentos, que se pueden realizar dentro de la respectiva institución. Con base en el proceso observado en este ambiente real y en línea, DREAM podría hacer de un proceso mas eficiente de lo que se pudiera lograr si no se utilizara.