Aproveitando OCR, IA e RPA para Desbloquear Insights Avançados de Dados

Este post foi coescrito por Cosmin Nicolae. Nicolae é Gerente de Produto na UiPath.

Dados não estruturados estão em todo lugar, escondidos em lugares como documentos, arquivos de áudio, vídeos, e-mails, imagens e arquivos de log — a lista continua. Na verdade, dados não estruturados agora representam aproximadamente 80 a 90% de todos os dados. No entanto, apesar de sua abundância e valor, dados não estruturados permanecem um dos recursos empresariais mais desperdiçados porque as empresas carecem das ferramentas necessárias para extraí-los e analisá-los.

Isso está mudando, à medida que a demanda aumenta por análises de big data e automação de fluxos de trabalho — ambos exigem dados estruturados. Um número crescente de empresas está aproveitando uma tecnologia chamada reconhecimento óptico de caracteres (OCR), que torna possível converter texto impresso ou manuscrito em texto codificado por máquina. Como tecnologia autônoma, o OCR é um tanto limitado (mais sobre isso abaixo). No entanto, através da tríade de OCR, Automação de Processos Robóticos (RPA) e inteligência artificial (IA), as empresas podem permitir níveis altamente avançados de processamento de dados e automação.

OCR é um dos componentes-chave dentro de duas soluções UiPath:

1. UiPath Document Understanding permitindo processamento automatizado de uma ampla gama de documentos

2. UiPath AI Computer Vision que permite aos desenvolvedores automatizar sobre desktops virtuais e em interfaces dinâmicas

Este blog fornecerá uma visão geral do OCR enquanto explora como a UiPath está usando a tecnologia para permitir processamento e análise de dados de próxima geração.

Primeiro, aqui está um guia rápido sobre OCR.

OCR: Uma visão geral

Em termos leigos, OCR é um processo que converte texto de imagens em documentos editáveis.

OCR pode reduzir e até eliminar trabalho manual para certas tarefas. Como resultado, pode acelerar fluxos de trabalho de back-office enquanto libera trabalhadores para assumir responsabilidades mais importantes.

Aqui estão algumas maneiras comuns de como as empresas estão usando OCR.

1. Automatizando entrada de dados

Entrada manual de dados é demorada e propensa a erros. Ao usar OCR, as empresas podem digitalizar papelada enquanto minimizam a necessidade de intervenção humana e aumentam a integridade de seus dados.

2. Editando documentos (digitalizados ou PDF)

Funcionários frequentemente recebem documentos digitalizados e notificações de fax que não estão em formato editável. Isso é comum em departamentos como finanças, gestão de suprimentos, recursos humanos, jurídico e conformidade. Scanners tradicionais só podem exportar documentos como imagens ou PDFs. Por exemplo, você não pode digitalizar um contrato ou pedido de compra e depois editá-lo no Microsoft Word ou Google Docs. No entanto, utilizando um motor OCR, é possível reconhecer o texto e exportá-lo para um formato legível por máquina para edição e processamento adicionais.

3. Capacitando funcionários com deficiência visual

Funcionários com deficiência visual frequentemente precisam converter documentos em papel em formatos digitais. OCR pode ajudar convertendo texto escrito em texto-para-fala, simplificando o processo.

4. Organizando documentos

OCR pode classificar automaticamente pilhas variadas de documentos e organizá-los de acordo com regras específicas. Um exemplo clássico seria organizar faturas com base no tipo ou fornecedor. Ou em processos críticos como utilizar OCR multilinha (MLOCR) em uma máquina de triagem de correio que escaneia endereços e determina como rotear correspondência pelo sistema postal.

5. Entendendo texto sobre interfaces

OCR torna possível processar dados sobre interfaces remotas, tornando mais rápido e fácil para equipes remotas colaborarem.

As limitações do OCR

Embora o OCR seja muito poderoso, ele tem várias limitações quando usado como tecnologia autônoma.

Aqui estão algumas das principais limitações do OCR.

1. OCR não consegue entender dados por conta própria

Primeiro e mais importante, OCR só pode digitalizar texto de documentos e torná-lo legível por máquina. OCR não pode entender ou interpretar dados sem um mecanismo complementar. Como tal, OCR é frequentemente utilizado como componente dentro de uma solução maior e mais inteligente. Para permitir verdadeira automação de processos em escala, OCR e RPA são combinados com IA.

2. OCR carece de contexto

Sistemas OCR também carecem de contexto. Por exemplo, um sistema OCR pode transcrever uma palavra como "bail" quando a palavra real é "ball". Um motor OCR por si só não terá a capacidade cognitiva necessária para escanear o resto da frase para ver qual palavra deve ser usada. Por essa razão, OCR como tecnologia autônoma é altamente propenso a erros. Requer um componente human-in-the-loop para verificar entradas quanto à precisão. Como resultado, OCR por si só carece de valor ótimo como ferramenta de automação.

3. OCR não consegue lidar com variabilidade

Além disso, OCR não pode lidar com variabilidade no texto ou layout de um documento, o que é um grande problema ao processar documentos que variam em estrutura.

4. OCR não consegue separar documentos

Problemas adicionais podem surgir se arquivos precisarem ser separados em documentos antes de inclusão em um processo de automação ou se houver repetição nos campos de índice ou valores-chave de um fluxo de trabalho.

5. OCR não é preciso ou escalável

No final do dia, OCR puro não é preciso ou escalável o suficiente para processos complexos e cognitivos. Empresas requerem soluções maduras e flexíveis em oposição a componentes limitados e propensos a erros.

Como você pode ver, OCR como tecnologia autônoma não é sofisticado o suficiente para suportar os fluxos de trabalho empresariais avançados de hoje. No entanto, quando combinado com software RPA e IA, OCR pode ser uma ferramenta extremamente útil. A próxima seção explorará como a UiPath está usando OCR para permitir automação altamente precisa.

Caso de Uso: OCR no UiPath Document Understanding

UiPath Document Understanding usa RPA e IA para digitalizar dados de documentos para que possam ser processados e analisados. Document Understanding pode lidar com dados estruturados e não estruturados, e funciona com uma variedade de objetos — como escrita à mão, tabelas, caixas de seleção e assinaturas.

Document Understanding concede muitos benefícios, como processamento de documentos preciso e flexível, maior eficiência operacional, risco reduzido de erro humano, bem como automação ponta a ponta de processos complexos.

Deve-se notar que tecnologia de compreensão de documentos não é OCR. O fato de que os dois são a mesma coisa é um equívoco comum. Em vez disso, compreensão de documentos é uma tecnologia avançada que utiliza OCR para digitalizar texto em documentos não digitais.

Uma distinção notável é que a UiPath desacopla OCR da extração de dados. Muitas empresas neste espaço incluem OCR com extração. Ao desacoplar os dois, a UiPath oferece maior escolha, flexibilidade e precisão, pois se torna possível selecionar um motor OCR diferente, se necessário, sem interromper o que está acontecendo no lado da extração. Também é possível usar contratos públicos UiPath OCR para implantar seu próprio motor OCR, se desejado.

Como Document Understanding usa OCR

OCR entra em ação no início do processo Document Understanding — imediatamente após a taxonomia ser carregada no fluxo de trabalho e todos os arquivos e dados serem definidos para extração.

Document Understanding usa motores OCR para detectar e digitalizar texto, tornando-o legível por um robô. A partir daí, documentos são classificados a partir de listas especificadas, dados são extraídos e — se necessário — um humano pode confirmar os dados extraídos antes de serem exportados para o repositório relevante.

UiPath Document Understanding pode utilizar OCR de Documento UiPath proprietário, bem como motores OCR de terceiros para digitalizar texto. Clientes podem escolher o motor que funciona com mais precisão para seu caso de uso.

Como esta figura demonstra, OCR faz parte da estrutura UiPath Document Understanding. Seu único propósito é tornar o texto legível por máquina.

Caso de uso: OCR no UiPath AI Computer Vision

UiPath AI Computer Vision resolve um dos principais desafios em RPA, que é automatizar infraestrutura de desktop virtual (VDI) como Citrix, VMware e Microsoft Windows Remote Desktop.

AI Computer Vision permite que robôs de software vejam e entendam todos os elementos em uma tela de computador, em vez de depender de propriedades ocultas para tomar decisões. Usando AI Computer Vision, empresas e desenvolvedores RPA podem permitir automação para VDIs — independentemente de framework ou sistema operacional.

AI Computer Vision permite automação que incluem elementos de interface de usuário (UI) dinâmicos, como menus suspensos e caixas de seleção; suportando uma ampla gama de tipos de interface. Esta solução pode reduzir o tempo de implementação ao automatizar máquinas virtuais, aumentando a resiliência e confiabilidade das automações.

Embora AI Computer Vision utilize OCR, ele não é usado para digitalizar documentos. Esta é uma distinção sutil, mas comum.

Como UiPath AI Computer Vision usa OCR

É impossível automatizar em ambientes virtuais usando OCR e RPA padrão porque um desktop remoto é, em última análise, apenas um feed de vídeo. Soluções avançadas são necessárias para interpretar texto, e, ainda mais importante, entender seu tipo e propósito dentro de uma interface.

AI Computer Vision utiliza uma rede neural avançada com um OCR de tela personalizado desenvolvido na UiPath nos últimos anos para analisar uma UI sobre um feed de desktop virtual e entendê-la, como um humano faria. Esta solução pode navegar facilmente por qualquer interface disponível, clicando em botões, mas também fazendo interações complexas como extrair tabelas inteiras e interagir com menus suspensos.

Para identificação de elementos, AI Computer Vision usa uma técnica de interpretação de texto chamada fuzzy matching. Esta técnica permite que Robôs UiPath identifiquem o elemento correto a cada vez, mesmo dadas inconsistências nos resultados de OCR, melhorando assim a confiabilidade das automações resultantes e encurtando o tempo de desenvolvimento.

Leve OCR ao próximo nível com UiPath

Como você pode ver, há um tremendo valor em usar uma solução baseada em IA que incorpora OCR. Ferramentas UiPath Document Understanding e UiPath Computer Vision vão muito além do OCR básico, permitindo automação rápida e confiável com escalabilidade empresarial — o que permite que você desbloqueie o valor total de seus dados, incluindo o que é não estruturado ou bloqueado atrás de um VDI.

Aqui está um gráfico para ajudá-lo a decidir se Document Understanding ou Computer Vision é adequado para suas necessidades:

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