Como usar a IA para otimizar a compreensão do documento

Processar dados de documentos com rapidez e precisão é vital para competir em uma era digital em constante mudança. Para as empresas de hoje, o sucesso depende da capacidade de localizar, acessar e entender facilmente os dados dos documentos. O processamento de documentos é um caso de uso crítico para os negócios que afeta a produtividade de todas as empresas, independentemente do tamanho, setor ou foco.

Neste blog, passo pela evolução do processamento de documentos. Começo discutindo a digitalização e o reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Em seguida, discuto como as empresas podem estender o OCR usando o reconhecimento de documentos com inteligência artificial (IA) para gerar valor por meio de melhores recursos de compreensão de documentos.

Vamos pular.

Fase um:transformando dados offline em dados online com OCR

As práticas tradicionais de processamento de documentos são dolorosas. Muitas empresas ainda lidam com desafios como rotulagem incorreta e tempo perdido na extração manual de dados que surgem por meio do processamento de documentos não digitalizados.

As empresas estão recorrendo à digitalização para combater esses desafios. De acordo com uma pesquisa M-Files de 2019, 41% dos entrevistados planejam se concentrar na substituição de formulários em papel por formulários eletrônicos; 70% dos entrevistados planejam expandir o processamento de documentos para mais documentos nativos digitais, em comparação com apenas 39% em 2018.

As empresas especializadas em processamento de documentos adotaram a digitalização para ajudar as empresas a converter documentos físicos em formato digital. O núcleo desses processos é o OCR. A tecnologia OCR reconhece texto em materiais físicos e imagens. O OCR então transforma o texto em arquivos digitais como PDFs.

As soluções que usam OCR são essenciais para ajudar a aliviar os problemas de processamento de documentos. No entanto, a tecnologia OCR tradicional tem suas limitações.

Fase dois:indo além dos dados on-line para o 'OCR inteligente'

Digamos que você tire uma foto de um documento ou digitalize um documento em seu sistema de escolha. Agora, classificar e extrair dados depende da qualidade da imagem digitalizada. Por que isso é importante para soluções de processamento de documentos usando OCR?

As soluções de OCR são tão eficazes quanto a qualidade do documento subjacente processado. Os desafios surgem quando o software OCR não consegue distinguir entre caracteres, como '3' versus '8', ou 'O' versus 'D.' Os próprios erros que você deseja evitar usando o software OCR podem se tornar novas dores de cabeça quando a tecnologia OCR é incapaz de analisar as nuances de um documento com base em sua qualidade ou forma original.

É aí que o reconhecimento de documentos com inteligência artificial entra em ação.

À medida que os recursos de IA avançam, as empresas começaram a criar e treinar modelos de aprendizado de máquina (ML) para aplicar ao OCR. Os mecanismos de OCR baseados em modelo, ou o que chamamos de OCR inteligente, geram melhorias significativas para digitalizar documentos e texto em escala, reduzindo erros.

O OCR inteligente ajuda as empresas a digitalizar documentos e imagens que antes eram um desafio para sistemas de OCR legados, como cartas manuscritas, caixas de seleção e riscas.

Estamos apenas começando a descobrir o que é possível quando estendemos o OCR com IA. Vamos analisar algumas das possibilidades e resultados que você pode obter ao começar a usar soluções baseadas em modelo para digitalização e processamento de documentos.

Fase três:usando IA para melhor extração de dados e classificação de documentos

Colocar documentos em formato digital é o primeiro de muitos passos para obter valor do próprio documento. Uma vez digitalizado, o software OCR deve entender o tipo de documento com o qual está trabalhando e o que é relevante.

As empresas que usam o software OCR tradicional podem ter dificuldades para dimensionar os esforços de classificação de documentos. Os mecanismos de OCR tradicionais usam abordagens simples, como identificação de cabeçalho, para classificar os tipos de documentos. Esse tipo de abordagem pode limitar a capacidade de uma empresa de classificar documentos em um nível granular.

Depois que os documentos são classificados usando uma solução de OCR tradicional, as empresas geralmente ficam confinadas a modelos de documentos ou “receitas” predefinidas para um texto digitalizado usado para especificar campos relevantes a serem extraídos e “regras” para localizar esse campo no documento. Você pode criar regras com base em padrões recorrentes nos dados, uma posição em um documento ou uma posição relativa a outra coisa que seja fácil de encontrar no documento, como um logotipo. Embora os modelos sejam um ponto de partida natural, eles são estáticos.

À medida que os esforços de processamento de documentos aumentam, as empresas acabam investindo no gerenciamento de modelos e na criação de novos modelos para lidar com variantes de documentos não relevantes na implementação inicial.

Aproveitar a IA na classificação de documentos e extração de dados muda essa dinâmica para facilitar os processos.

Depois de ter seus dados em formato digital, você pode usar modelos treinados para analisar mais profundamente os documentos para classificar os tipos de documentos e extrair informações relevantes de maneira estruturada.

As soluções de OCR baseadas em modelo podem identificar um tipo de documento e compará-lo com um tipo de documento conhecido usado por sua empresa. Eles também podem analisar e entender blocos de texto em documentos não estruturados. Uma vez que a solução saiba mais sobre o próprio documento, ela pode começar a extrair informações relevantes com base na intenção e no significado. E pode lidar com alterações e variantes em seus documentos.

Em vez de criar modelos, você pode definir os campos desejados — a taxonomia do documento — e ensinar ao modelo de ML como encontrar esses campos. O modelo é então capaz de se ajustar com base nos documentos recebidos e aprender com as validações humanas dos documentos processados.

Ter esses recursos cria maior flexibilidade e escalabilidade em sua solução de processamento de documentos. As saídas também abrem novas portas para o que você pode fazer com os próprios dados.

Fase quatro:potencializando novos insights e ações usando IA

Usar a IA para classificação de documentos e extração de dados é um grande passo ao longo da jornada para capacitar sua organização com recursos de processamento de documentos automatizados e precisos. À medida que você olha para o longo prazo, pode começar a construir um roteiro para aproveitar os recursos de IA e fazer mais com o texto extraído.

Com a IA, você pode validar erros referenciando dados de vários documentos ou de vários sistemas de back-end. Por exemplo, digamos que o valor de uma fatura esteja incorreto, mas não foi um erro no processo de OCR. Para encontrar a raiz do problema, você pode usar uma combinação de robôs para extrair dados em vários tipos de documentos e sistemas. Isso ajuda na verificação cruzada de dados e na superfície de exceções e erros geralmente fora do domínio do próprio processo de OCR.

Você também pode começar a aplicar recursos de IA a conjuntos de dados ao longo do tempo e com contexto histórico para fazer previsões e identificar possíveis anomalias que possam indicar fraude. Vejamos um exemplo de processamento de sinistros de seguro. O primeiro passo é digitalizar uma reclamação recebida. Em seguida, você extrai informações relevantes (como data da reclamação, natureza e valor) da reclamação. Em seguida, você pode analisar esses pontos de dados e usar um modelo de ML para identificar reivindicações específicas que podem ser fraudulentas, devido a variáveis ​​como recorrências e valores suspeitos.

A IA torna possível a execução desses tipos de tarefas.

Dando os próximos passos para a felicidade do processamento de documentos

O processamento de documentos não precisa ser doloroso. Começar com OCR e estender o OCR com IA pode tornar o processamento de documentos uma parte mais valiosa – e menos tediosa – do seu processo.

Somos apaixonados por ajudar os clientes a usar a IA para simplificar processos e facilitar a vida.

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