Combinando Abordagens Baseadas em Regras e Baseadas em Modelos para Melhor Processamento de Documentos

Informação é poder. Para a maioria das empresas, muitas informações comerciais valiosas ficam presas em documentos. Dada a variedade de tipos, tamanhos e formatos de documentos que as empresas costumam gerenciar, o processamento eficiente de documentos para obter insights pode ser um desafio.

Aqui na UiPath, entendemos esse desafio. Devido à nossa mais nova estrutura de compreensão de documentos, nossos clientes podem automatizar facilmente a extração e o processamento de dados para uma ampla variedade de documentos, independentemente de seu tipo, formato ou volume. Isso ajuda você a abordar o processamento de documentos com flexibilidade, usando qualquer processo que funcione melhor para suas necessidades exclusivas.

Para uma visão geral dos benefícios do entendimento de documentos, confira nosso white paper Aumente a eficiência operacional e reduza os riscos com o entendimento de documentos .

Neste artigo, vamos:

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  Revise os tipos e classificações comuns de documentos
  
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  Examinar métodos de extração de dados baseados em regras e modelos
  
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  Veja os desafios comuns que as empresas enfrentam ao aplicar cada uma dessas abordagens padrão ao processamento de documentos
  
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  Revise os benefícios que as empresas podem obter se ambas as abordagens de processamento de documentos forem combinadas como um método de extração de dados de várias abordagens
  

Vamos começar.

Cenário de documentos

Dependendo de sua estrutura e formato, os documentos podem ser classificados em três tipos.

1. Muitos documentos, como formulários de impostos, permanecem em formato fixo — são chamados de documentos estruturados .

2. Outros, como contratos, não têm estrutura padrão. São chamados de documentos não estruturados .

3. Finalmente, os documentos que têm qualidades diferentes, como layouts ou designs variados, mas incluem tipos semelhantes de informações são chamados de documentos semiestruturados . Recibos, faturas e pedidos de compra são exemplos comuns de documentos nesta categoria.

Com base na classificação de documentos, existem dois tipos comuns de metodologias de extração de dados. A extração de dados baseada em regras tem como alvo documentos estruturados, enquanto a extração de dados baseada em modelo é usada para processar documentos semiestruturados e não estruturados.

Benefícios e limites dos métodos de extração de dados baseados em regras

A extração de dados baseada em regras depende de um conjunto de regras para extrair dados de um documento. Por exemplo, você pode criar modelos de documentos e aplicar regras com base na posição de dados específica. Como alternativa, sem precisar criar modelos, você pode simplesmente aplicar regras com base na frequência com que alguns conjuntos de dados são usados ​​em um documento (padrões de ocorrência) ou como essas variáveis ​​de dados geralmente aparecem em uma sequência de caracteres (expressão regular ou regex).

O primeiro é útil ao lidar com formulários que podem ser modelados, e o último é usado se for possível e fácil criar tais regras. Achamos que os métodos baseados em regras são fáceis de configurar e entender, e funcionam de forma muito eficiente no processamento de documentos. No entanto, limitam-se a documentos estruturados e apenas em alguns casos simples a documentos semiestruturados.

Portanto, embora as técnicas de extração de dados baseadas em regras sejam benéficas em muitos contextos, elas têm limitações óbvias de aplicação. Como a extração baseada em modelo está intimamente ligada a um layout de documento fixo, qualquer alteração no layout pode quebrar as regras e exigir a reconfiguração das regras.

Da mesma forma, as técnicas baseadas em regex podem ser difíceis de implementar, solucionar problemas e complicadas à medida que as situações se tornam mais complexas. No entanto, existe uma abordagem alternativa para soluções de extração baseadas em regras – uma abordagem baseada em modelo.

Benefícios e limites dos métodos de extração de dados baseados em modelo

As metodologias de extração de dados baseadas em modelo são baseadas em aprendizado de máquina (ML). Esses métodos são poderosos devido à sua capacidade de aprender com um conjunto diversificado de documentos. Usamos esses métodos empregando técnicas sofisticadas, como processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado estatístico.

A UiPath Validation Station oferece aos usuários um recurso humano no circuito para que os modelos possam aprender rapidamente e se adaptar às mudanças nos dados. A tecnologia com inteligência artificial (IA) é normalmente usada para extração de dados de documentos semiestruturados e não estruturados. Por exemplo, criamos modelos de ML para uso em nossa estrutura de compreensão de documentos para lidar com cenários como recebimentos e processamento de faturas.

Leia mais :Usando a IA para automatizar o processamento de faturas e recibos

O desafio de usar técnicas de extração baseadas em modelo é o tempo e a experiência que eles podem levar para criar e implementar modelos de ML. Em muitos cenários, porém, as técnicas baseadas em modelo são superiores em sua capacidade de aprender e se adaptar a diferentes estruturas e inclusões de documentos.

Adotar a extração de dados de várias abordagens

Não há bala de prata para atender a todas as necessidades de processamento de documentos. As abordagens baseadas em regras e modelos para extração de dados são ferramentas potentes, mas limitadas em suas habilidades para processar de maneira ideal a variedade de documentos que as empresas gerenciam.

Alguns documentos estruturados podem precisar de muito mais do que apenas metodologias baseadas em regras, pois alguns dados não podem ser extraídos com a ajuda de regras ou modelos. Da mesma forma, métodos baseados apenas em modelos não funcionam para todos os documentos não estruturados e semiestruturados.

Queremos que os usuários possam combinar facilmente diferentes abordagens para extrair informações de um único documento. Por isso, projetamos nossa estrutura de compreensão de documentos para dar a você o poder de superar as limitações impostas por qualquer abordagem individual. É altamente recomendável usar a extração de dados de várias abordagens quando você estiver lidando com documentos complicados e deseja obter os mais altos níveis de precisão durante o processo de extração de dados.

Extração de dados de várias abordagens rápida e precisa

Usando nossa estrutura flexível, você pode misturar e combinar abordagens de processamento de documentos simplesmente soltando várias técnicas de extração de dados diretamente em seu fluxo de trabalho no UiPath Studio.

Você pode configurar facilmente extratores para processamento de dados, configurar ordem de preferência para execução de extração e definir um valor como limite para que determinados resultados de extração sejam aceitos como válidos. Dessa forma, nem a estrutura variável do documento nem as regras complicadas para extração de dados serão mais um desafio. Ao mesmo tempo, na automação de ponta a ponta, você obtém um processamento de documentos mais rápido e muito mais preciso com a mais recente tecnologia de IA.

Interessado?

Ter recursos eficientes e precisos de extração e processamento de documentos é crucial. Por meio de nossa ênfase na extração de dados de várias abordagens, queremos tornar o processamento e a análise de documentos o mais fácil possível para os clientes da UiPath.

Atualmente, os recursos e funcionalidades estendidos do Document Understanding estão disponíveis como Software-as-a-Service (SaaS) em uma versão beta para usuários envolvidos em pilotos anteriores. Você pode esperar que esses recursos e outras ferramentas avançadas de compreensão de documentos estejam disponíveis em breve. Enquanto isso, recomendamos que você se inscreva na avaliação corporativa do UiPath para obter acesso à solução UiPath Document Understanding.