Retail / Gran distribución Propuesto por Carrefour

Automatización de facturas y albaranes de proveedor

Leer, extraer y casar automáticamente facturas y albaranes de proveedor contra el pedido, señalando solo las discrepancias para revisión humana.

Sector

Retail / Gran distribución

Empresa

Carrefour

Sistemas propuestos

4

Sobre la empresa

C

Carrefour

Retail / Gran distribución

Cadena de distribución con miles de proveedores y un volumen de facturas y albaranes que se procesa de forma masiva cada mes en el back-office, en múltiples formatos (PDF, papel escaneado, EDI) y sin un estándar común entre proveedores.

Buena parte de la captura de datos de facturas y albaranes es manual o semimanual. El equipo administrativo introduce líneas, casa cada documento contra el pedido y la recepción de mercancía, y persigue las diferencias por teléfono y correo. Es lento, repetitivo y propenso a errores de tecleo que acaban en pagos incorrectos o reclamaciones.

El problema

"El cuadre a tres bandas (pedido — albarán — factura) se hace a mano sobre documentos heterogéneos. Cuando hay una diferencia de cantidad, precio o referencia, detectarla tarde supone pagos de más, abonos pendientes y fricción con el proveedor. El equipo dedica más tiempo a teclear y comparar que a resolver las incidencias reales."

Por qué con tecnología e IA

El procesamiento inteligente de documentos (IDP) combina OCR con extracción estructurada por modelos que entienden cualquier maquetación de factura sin plantillas rígidas. Sobre los datos extraídos, unas reglas de casación contra el pedido y la recepción detectan automáticamente las discrepancias, de forma que la persona solo revisa las excepciones —no los miles de documentos que cuadran a la primera.

Qué buscamos

Objetivo del caso

Construir un piloto end-to-end con las 4 fases (Ingesta → Extracción IDP → Casación y discrepancias → Validación) capaz de procesar facturas y albaranes reales anonimizados, extraer las líneas con su nivel de confianza, casarlas contra el pedido y enrutar a revisión solo las excepciones, generando dataset etiquetado para mejorar la extracción.

Sistemas que podrían abordarlo

Ejemplos de piezas técnicas que tu cohort puede construir. No es una receta cerrada: cada grupo decide su propio diseño.

01

Ingesta multiformato de documentos

Fase 1 — Ingesta. Pipeline que recibe facturas y albaranes por correo, carpeta o EDI, los normaliza (PDF, imagen escaneada, estructurado) y los encola para procesar, conservando el documento original como evidencia.

Amazon S3 Amazon SQS AWS Lambda Amazon EventBridge

02

Extracción inteligente de datos (IDP)

Fase 2 — Extracción. Aplica OCR y extracción estructurada para sacar cabecera y líneas (proveedor, referencia, cantidad, precio, importe, impuestos) sin plantillas fijas, devolviendo cada campo con su nivel de confianza.

Amazon Textract Amazon Bedrock Amazon Comprehend Amazon DynamoDB

03

Motor de casación y discrepancias

Fase 3 — Casación. Cruza los datos extraídos contra el pedido y la recepción de mercancía (cuadre a tres bandas), aprueba lo que coincide dentro de tolerancia y marca las diferencias de cantidad, precio o referencia como excepciones accionables.

AWS Step Functions AWS Lambda Amazon Aurora Amazon EventBridge

04

Validación humana y bucle de mejora

Fase 4 — Validación. Las excepciones llegan a una bandeja donde el equipo confirma o corrige la extracción y resuelve la discrepancia. Cada corrección alimenta un dataset versionado que mejora la extracción y permite seguir métricas de tasa de automatización y error.

Amazon API Gateway React Amazon S3 Amazon QuickSight

El sistema no paga ni aprueba por su cuenta: automatiza la captura y el cuadre, y reserva la decisión a la persona en los casos que no cuadran, que son justamente donde aporta valor revisar.

El alcance del piloto, los formatos de proveedor incluidos y las tolerancias de casación se concretan con el equipo de back-office de Carrefour en la primera semana de la academia.

¿Listo para construir esto?

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