Aproveite IA para Revolucionar o Entendimento de Documentos: Acelere Velocidade e Precisão

Processar dados de documentos rápido e com precisão é vital para competir em uma era digital em mudança. Para as empresas de hoje, o sucesso depende da capacidade de localizar, acessar e entender facilmente dados de documentos. Processamento de documentos é um caso de uso crítico para negócios que impacta a produtividade de toda empresa, independentemente de tamanho, indústria ou foco.

Neste blog, percorro a evolução do processamento de documentos. Começo discutindo digitalização e reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Em seguida, discuto como empresas podem estender OCR usando reconhecimento de documentos alimentado por inteligência artificial (IA) para gerar valor através de melhores capacidades de entendimento de documentos.

Vamos começar.

Fase um: Transformando dados offline em online com OCR

Práticas tradicionais de processamento de documentos são dolorosas. Muitas empresas ainda lidam com desafios como rotulagem incorreta e tempo perdido com extração manual de dados que surgem através de processamento de documentos não digitalizados.

Empresas estão recorrendo à digitalização para combater tais desafios. Segundo uma pesquisa da M-Files de 2019, 41% dos entrevistados planejam focar na substituição de formulários em papel por formulários eletrônicos; 70% dos entrevistados planejam expandir processamento de documentos para mais documentos nascidos digitais — comparado a apenas 39% em 2018.

Empresas especializadas em processamento de documentos adotaram a digitalização para ajudar empresas a converter documentos físicos em formato digital. Central para esses processos está OCR. Tecnologia OCR reconhece texto dentro de materiais físicos e imagens. OCR então transforma o texto em arquivos digitais como PDFs.

Soluções usando OCR são críticas para ajudar a aliviar problemas de processamento de documentos. No entanto, tecnologia OCR tradicional tem suas limitações.

Fase dois: Indo além de dados online para '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 que você digitalizou. Por que isso importa para soluções de processamento de documentos usando OCR?

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

É aí que o reconhecimento de documentos alimentado por IA entra em jogo.

À medida que capacidades de IA avançam, empresas começaram a criar e treinar modelos de machine learning (ML) para aplicar ao OCR. Motores OCR baseados em modelos, ou o que chamamos de OCR inteligente, geram melhorias significativas para digitalizar documentos e texto em escala enquanto reduzem erros.

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

Estamos apenas começando a descobrir o que é possível quando estendemos OCR com IA. Vamos percorrer algumas das possibilidades e resultados que você pode realizar ao começar a usar soluções baseadas em modelos 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 derivar valor do próprio documento. Uma vez digitalizados, software OCR deve entender o tipo de documento com que está trabalhando e o que é relevante.

Empresas usando software OCR tradicional podem ter dificuldade em escalar esforços de classificação de documentos. Motores OCR tradicionais usam abordagens simples, como identificação de cabeçalho, para classificar tipos de documentos. Esse tipo de abordagem pode limitar a capacidade de uma empresa de classificar documentos em nível granular.

Uma vez que documentos são classificados usando uma solução OCR tradicional, empresas frequentemente ficam confinadas a templates de documentos, ou "receitas" predefinidas para um texto digitalizado usadas para especificar campos relevantes a extrair, e "regras" para encontrar esse campo no documento. Você pode criar regras baseadas em padrões recorrentes nos dados, uma posição dentro de um documento, ou uma posição relativa a algo mais que é fácil de encontrar no documento, como um logotipo. Embora templates sejam um ponto de partida natural, eles são estáticos.

À medida que esforços de processamento de documentos escalam, empresas acabam investindo em gestão de templates e criação de novos templates para lidar com variantes de documentos não relevantes na implementação inicial.

Aproveitar IA na classificação de documentos e extração de dados muda essa dinâmica para tornar processos mais fáceis.

Uma vez que você tem seus dados em formato digital, pode usar modelos treinados para olhar mais profundamente nos documentos para classificar tipos de documentos e extrair informações relevantes de maneira estruturada.

Soluções OCR baseadas em modelos podem identificar um tipo de documento e correspondê-lo a um tipo de documento conhecido usado pelo seu negócio. Eles também podem analisar e entender blocos de texto em documentos não estruturados. Uma vez que a solução sabe mais sobre o próprio documento, ela pode começar a extrair informações relevantes baseadas em intenção e significado. E pode lidar com mudanças e variantes em seus documentos.

Em vez de criar templates, você pode definir os campos que deseja — a taxonomia do documento — e então ensinar o modelo ML como encontrar esses campos. O modelo então é capaz de se ajustar baseado nos documentos recebidos e aprender com validações humanas de documentos processados.

Ter essas capacidades 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: Capacitando novos insights e ação usando IA

Usar IA para classificação de documentos e extração de dados é um passo massivo na jornada para capacitar sua organização com capacidades de processamento de documentos automatizadas e precisas. Ao olhar a longo prazo, você pode começar a construir um roteiro para aproveitar capacidades de IA e fazer mais com o texto que extrai.

Com IA, você pode validar erros referenciando dados de múltiplos documentos ou de vários sistemas de backend. Por exemplo, digamos que um valor de fatura está incorreto, mas não foi um erro no processo OCR. Para encontrar a raiz do problema, você pode usar uma combinação de robôs para extrair dados através de muitos tipos de documentos e sistemas. Isso ajuda a cruzar dados e revelar exceções e erros geralmente fora do domínio do processo OCR em si.

Você também pode começar a aplicar capacidades de IA a conjuntos de dados ao longo do tempo e com contexto histórico para fazer previsões e identificar anomalias potenciais que podem indicar fraude. Vamos percorrer um exemplo de processamento de sinistros de seguros. O primeiro passo é digitalizar um sinistro recebido. Você então extrai informações relevantes (como data do sinistro, natureza e valor) do sinistro. Em seguida, você pode analisar esses pontos de dados e usar um modelo ML para identificar sinistros específicos que podem ser fraudulentos dadas variáveis como recorrências e valores suspeitos.

IA torna a execução desses tipos de tarefas possível.

Dando os próximos passos para a felicidade no processamento de documentos

Processamento de documentos não precisa ser doloroso. Começando com OCR e estendendo OCR com IA, pode tornar o processamento de documentos uma parte mais valiosa — e menos tediosa — do seu processo.

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