No contexto do document processing, o Processamento Inteligente de Documentos (IDP) é capaz de transformar dados de negócios não estruturados ou semiestruturados em informações úteis e gerenciáveis.
Em outras palavras, trata-se de uma tecnologia de automatização de fluxos de trabalho que analisa e organiza informações significativas em formatos acessíveis aos usuários, partindo de um fluxo de dados robusto.
Para tanto, utiliza tecnologia complexa de inteligência artificial (IA), como processamento de linguagem natural (NLP), visão computacional, aprendizagem profunda e machine learning (ML). Ou seja, o IDP prescinde de intervenção humana para extrair informações valiosas de grandes conjuntos de dados.
A partir delas, você e os profissionais que gerenciam podem concentrar esforços em tarefas estratégicas para a sua organização, capazes de escalar o crescimento do negócio e o ROI dos projetos encabeçados pela sua equipe.
Entenda, a seguir, como o document processing, mais especificamente o IDP, pode aumentar a produtividade e fortalecer a estratégia das empresas!
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Como o IDP funciona?
IDP utiliza inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) para aprender a reconhecer padrões e tomar decisões. Se o seu time atua diretamente com document processing no dia a dia, é importante que você saiba que os sistemas de IDP são treinados em um conjunto de dados de documentos. Este conjunto pode incluir documentos digitalizados, documentos de texto e imagens de documentos.
Os sistemas de IDP aprendem a reconhecer padrões nos documentos, como o formato de texto, a estrutura dos documentos e os dados que estão sendo representados.
Deste modo, podem ser usados para processar uma variedade de documentos, como:
- Documentos financeiros: cheques, faturas e extratos bancários;
- Documentos de vendas: pedidos, recibos e contratos;
- Documentos médicos: registros de pacientes e imagens médicas;
- Documentos governamentais: formulários, licenças e autorizações.
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Tecnologias envolvidas
A seguir, confira com mais detalhes as tecnologias envolvidas no Processamento Inteligente de Documentos (IDP):
- Inteligência artificial (IA): é a base do IDP, pois fornece as capacidades de aprendizado e raciocínio necessárias para automatizar o processamento de dados;
- Aprendizado de máquina (ML): trata-se de uma área da IA que permite que os computadores aprendam com dados sem serem explicitamente programados. O ML é usado no IDP para treinar modelos que podem identificar padrões e tendências nos dados;
- Reconhecimento óptico de caracteres (OCR): é uma tecnologia que permite que os computadores convertam texto impresso em texto digital. O OCR é usado no IDP para extrair dados de documentos impressos;
- Processamento de linguagem natural (NLP): esta é uma área da ciência da computação que estuda a interação entre computadores e linguagem humana. O NLP é usado no IDP para analisar dados de texto, como e-mails, documentos e mídias sociais;
- Visão computacional (VC): no IDP, a VC é empregada para analisar dados de imagens e vídeos, como rostos, objetos e cenas.
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Document processing: como o IDP pode ser utilizado?
O IDP pode ser aplicado a uma variedade de propósitos, incluindo:
- Análise de documentos para identificar padrões e tendências;
- Classificação de documentos em categorias, como vendas, marketing e suporte ao cliente;
- Extração de dados de documentos, como números de telefone, endereços e datas;
- Digitalização de documentos impressos, convertendo-os para o formato digital.
Esta ferramenta é poderosa para organizações que precisam automatizar o processamento de dados. Ajuda as companhias a economizarem tempo e dinheiro, melhorando a precisão dos processos e obtendo insights a partir de seus dados.
Além disso, pensando em document processing, as tecnologias envolvidas no IDP podem ser combinadas de várias maneiras para criar soluções personalizadas para diferentes necessidades de negócios.
Por exemplo, uma solução de IDP para processamento de documentos financeiros pode usar OCR para extrair dados de documentos, NLP para analisar os dados e ML para identificar padrões e tendências.
Confira outros exemplos específicos de como essas tecnologias são utilizadas no IDP:
- OCR é usado para extrair dados de documentos impressos, como recibos, faturas e contratos;
- NLP é usado para analisar dados de texto, como e-mails, documentos e mídias sociais. Por exemplo, NLP pode ser usado para identificar tópicos de discussão em e-mails ou para classificar documentos por assunto;
- VC é usado para analisar dados de imagens e vídeos, como rostos, objetos e cenas. Por exemplo, é possível utilizar VC para identificar clientes em imagens de segurança ou classificar vídeos por conteúdo.
Vale destacar que, na medida em que as tecnologias de IA e aprendizado de máquina continuam a se desenvolver, o IDP se tornará ainda mais poderoso e acessível.
Benefícios document processing em larga escala
As empresas que processam documentos em larga escala podem obter uma série de benefícios ao adotar o Processamento Inteligente de Documentos (IDP). Entre eles, podemos destacar:
- Redução de custos: o IDP pode ajudar as empresas a reduzir custos de processamento de documentos, eliminando a necessidade de mão de obra humana para tarefas repetitivas;
- Melhoria da eficiência: também contribui para melhorar a eficiência do document processing, automatizando tarefas que podem ser demoradas e propensas a erros;
- Aumento da precisão: torna os processos de processamento de documentos mais precisos ao mitigar a chance de erros humanos;
- Obtenção de insights: empresas podem obter insights de seus dados de documentos, ao acessar informações que podem ser usadas para melhorar as operações e tomar decisões mais informadas.
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Processamento Inteligente de Documentos (IDP) vs. Processamento Automatizado de Documentos (ADP)
O Processamento Inteligente de Documentos (IDP) e o Processamento Automatizado de Documentos (ADP) são duas tecnologias que podem ser usadas para automatizar o processamento de documentos. No entanto, existem algumas diferenças importantes entre elas.
O ADP é uma tecnologia relativamente madura e está disponível há muitos anos. É geralmente baseado em regras e depende de uma entrada humana significativa para funcionar corretamente. Por exemplo, um sistema de ADP para extração de dados pode exigir que os usuários definam regras para identificar os dados que desejam extrair.
O IDP pode ser usado para uma variedade de tarefas semelhantes às que podem ser automatizadas com o ADP. No entanto, tem algumas vantagens significativas sobre este último. Ele é capaz de aprender e se adaptar com o tempo, o que significa que pode melhorar sua precisão e eficiência com o uso.
Também pode lidar com documentos mais complexos e variáveis, difíceis ou impossíveis de automatizar com o ADP.
Aqui está uma tabela que resume as principais diferenças entre o ADP e o IDP:
| Característica | Processamento automatizado de documentos | Processamento inteligente de documentos |
| Tecnologia | Software baseado em regras. | Inteligência artificial e aprendizado de máquina. |
| Maturidade | Tecnologia madura. | Tecnologia emergente. |
| Capacidade | Pode automatizar tarefas relacionadas ao processamento de documentos. | Pode automatizar tarefas relacionadas ao processamento de documentos e aprender e se adaptar com o tempo. |
| Complexidade dos documentos | Pode lidar com documentos simples e padronizados. | Pode lidar com documentos complexos e variáveis. |
Usos específicos do IDP
A seguir, são apresentados alguns exemplos específicos de como o IDP pode beneficiar empresas que processam documentos em larga escala:
- Bancos podem usar IDP para processar documentos financeiros, como depósitos, cheques e empréstimos. Isso pode ajudá-los a economizar tempo e dinheiro, melhorar a precisão de seus processos e reduzir o risco de fraude;
- O comércio varejista pode utilizar IDP para processar documentos de pedidos, como recibos e faturas. Desta forma, podem melhorar o atendimento ao cliente, reduzir o tempo de processamento de pedidos e aumentar a eficiência de seus estoques;
- O setor de saúde pode empregar IDP para processar documentos médicos, como registros de pacientes, imagens e resultados de exames. Assim, os hospitais e clínicas conseguem aprimorar a qualidade do atendimento, reduzir os custos de atendimento e melhorar a segurança dos pacientes.
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Como escolher o melhor software para processamento de documentos?
Ao escolher um software para processamento de documentos, é importante considerar os seguintes fatores:
- Requisitos de negócios: Quais são seus objetivos de processamento de documentos? Você precisa digitalizar documentos, extrair dados, classificar documentos, criar fluxos de trabalho ou algo mais?
- Tipos de documentos: Quais tipos de documentos você precisa processar? Documentos PDF, documentos de texto, documentos de imagem ou outros?
- Volume de documentos: Quantos documentos você precisa processar?
- Facilidade de uso: O software é fácil de usar para seus funcionários?
- Preço: Qual é o orçamento para o software?
Dicas para escolher um software para processamento de documentos
Confira, abaixo, algumas orientações que podem te ajudar no momento de escolher o melhor software para processamento de documentos:
- Faça uma pesquisa: Leia resenhas de softwares e compare preços antes de tomar uma decisão;
- Solicite demonstrações: Experimente o software em sua própria empresa para ter certeza de que atende às suas necessidades;
- Considere as necessidades de longo prazo: O software é escalável para atender às suas necessidades futuras?
Principais diferenças entre IDP e RPA
IDP e RPA são duas tecnologias de automação que podem ser usadas para automatizar tarefas repetitivas e manuais. Contudo, elas têm diferenças importantes em termos de abordagem, capacidade e uso.
Abordagem
A principal diferença entre IDP e RPA é a sua abordagem. RPA é uma tecnologia que segue regras predefinidas para processar dados. IDP, por outro lado, é uma tecnologia de inteligência artificial (IA), que emprega o aprendizado de máquina para reconhecer e entender padrões de dados.
Capacidade
Essa diferença de abordagem leva a diferenças de capacidade entre as duas tecnologias. RPA é mais adequado para tarefas simples e repetitivas, que seguem um padrão definido. Já o IDP é mais adequado para tarefas mais complexas e desafiadoras, como a extração de informações de documentos não estruturados.
Uso
Essas diferenças de capacidade levam a diferenças de uso entre as duas tecnologias. RPA é frequentemente usado para automatizar tarefas de back-office, como processamento de pedidos, entrada de dados e gerenciamento de faturas.
IDP, por sua vez, é frequentemente usado para automatizar tarefas de front-office, como atendimento ao cliente, análise de documentos e processamento de seguros.
Exemplos
Aqui estão alguns exemplos de como IDP e RPA podem ser usados:
- IDP: Uma empresa de seguros pode usar o IDP para automatizar a extração de informações de apólices de seguros. Esta tecnologia pode utilizar aprendizado de máquina para identificar e extrair campos específicos de informações, como o nome do segurado, a data de vencimento da apólice e o tipo de cobertura.
- RPA: Uma empresa de varejo pode usar o RPA para automatizar o processamento de pedidos. Ele é capaz de usar regras predefinidas para preencher automaticamente os campos de um formulário de pedido, incluindo o endereço de entrega, as informações de pagamento e os produtos encomendados.
Document processing: Leitura e conversão de PDF em Python
Se o seu objetivo é utilizar o Processamento Inteligente de Dados (IDP) para ler e converter PDF em Python, você precisará das seguintes bibliotecas:
- PyPDF2 é uma biblioteca Python que permite trabalhar com documentos PDF;
- Tesseract é um software de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) que pode ser usado para converter texto impresso em texto digital.
Mas, fique tranquilo(a): é possível fazer isso de uma forma mais simples, como você verá a seguir.
Comece a aplicar o document processing agora mesmo!
Ao longo deste artigo, você conheceu mais profundamente os benefícios do Processamento Inteligente de Documentos (IDP), entre os quais se destaca a transformação de dados não estruturados e semiestruturados em informações estratégicas para a tomada de decisão na sua empresa.
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