Segundo a PWC, existem mais de 4 triliões de documentos em papel, só nos EUA, e o número está a crescer a 22% todos os anos.
Infelizmente, estes documentos ainda existem na maioria de cenários de operações empresariais. Não importa que indústria escolher, é muito provável que os encontre em grandes quantidades.
O mais problemático é que documentos e informações ainda estão a ser recebidos em formatos não estruturados, que não podem ser lidos ou processados por software. Porquê? Porque muitas vezes estes documentos em papel precisam de ser digitalizados e enviados para as várias partes através de correio eletrónico.
Para além da digitalização de documentos, alguém tem então de classificar, converter, extrair e validar manualmente os dados neles contidos. Como pode imaginar, este é um processo extremamente lento e demorado. A pior parte é que esta antiquada forma de trabalhar convida a um grande número de erros humanos críticos.
Felizmente, existem tecnologias inovadoras que podem ajudar as organizações a processar documentos mais rapidamente e a simplificar os procedimentos operacionais. Uma delas é o Processamento Inteligente de Documentos (ou Intelligent Document Processing – IDP, em inglês).
Este blogue irá explicar o que é o Processamento Inteligente de Documentos (PID), como funciona, quais os benefícios, e os casos de utilização mais comuns. Por isso, continue a ler para saber mais sobre como o Processamento Inteligente de Documentos pode melhorar as suas operações empresariais.
O que é o Processamento Inteligente de Documentos (IDP)?
Já alguma vez viu uma tecnologia sofisticada que possa compreender o que é um documento, que informação contém, extrair essa informação, e depois entregá-la onde é necessária (por exemplo, bases de dados ou sistemas ERP)? Bem, isso é o Processamento Inteligente de Documentos (IDP, nas suas siglas em inglês), em poucas palavras.
O IDP é uma forma de automatização inteligente de documentos que aproveita a ciência de dados para ajudar as máquinas a compreender dados não estruturados e transmiti-los posteriormente como dados estruturados. Os formulários de dados estruturados incluem frequentemente CSV, JSON e XLSM, que podem ser enviados para sistemas ERP, por exemplo.
O Processamento Inteligente de Documentos simplesmente automatiza os fluxos de trabalho de processamento de documentos, utilizando vários componentes tecnológicos. Estes componentes tecnológicos podem incluir:
- Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR)
- Inteligência Artificial (IA)
- Visão Computacional
- Aprendizagem Automática (ML)
- Processamento de Linguagem Natural (NLP)
- Automatização de Processos Robóticos (RPA)
Vamos, de seguida, aprofundar as funções de cada uma destas tecnologias.
Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR)
O Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) é uma tecnologia que extrai dados, tais como texto de imagens ou documentos digitalizados, com a sua habilidade de identificar caracteres individuais.
Também converte o texto extraído numa saída legível por máquina, tal como o JSON. Estas são as tarefas do OCR numa solução de IDP.
Além disso, a tecnologia OCR executa vários passos para aumentar a qualidade das imagens, para obter resultados mais precisos.
Inteligência Artificial (IA)
A Inteligência Artificial é um sistema informático que executa tarefas que anteriormente exigiam a inteligência e envolvimento humano.
Dentro das soluções de Processamento Inteligente de Documentos, a IA extrai significado de imagens, documentos ou textos manuscritos, deteta tanto padrões como anomalias e faz previsões baseadas em algoritmos.
Além disso, a IA torna as soluções mais inteligentes ao longo do tempo, permitindo ao IDP melhorar continuamente em termos de precisão (por exemplo, na extração de dados, classificação).
Existem quatros maneiras diferentes de utilizar a IA:
- Inteligência Automatizada – As tarefas simples são automatizadas e não requerem qualquer envolvimento humano.
- Inteligência Assistida – Exige julgamento humano e tomada de decisões para tarefas mais complexas, mas as recomendações são fornecidas pelo sistema de IA. Isto é também conhecido como automatização “human-in-the-loop”.
- Inteligência Aumentada – Concentra-se em sistemas adaptativos para melhorar algoritmos, com a experiência e a tomada de decisões de humanos.
- Inteligência Autónoma – Os sistemas de IA são adaptativos e tomam decisões sem qualquer envolvimento humano.
Visão Computacional (Computer Vision)
A visão computacional é uma forma de IA que se concentra na aprendizagem profunda, permitindo aos computadores compreender informação significativa a partir de imagens digitais, vídeos e outros conteúdos visuais.
Dentro de uma solução de IDP, a visão computacional permite-lhe ver, observar, e compreender objetos. Por exemplo, a visão computacional pode reconhecer objetos, tais como etiquetas de preço, latas de refrigerantes, matrículas de automóveis, medidores de utilidade, etc.
É muito comparável à visão humana. Embora, com dados e algoritmos adequados, a visão computacional tem o potencial de superar as capacidades humanas em termos de velocidade e escalabilidade.
Aprendizagem Automática (Machine Learning)
A aprendizagem automática (ML) é um ramo da Inteligência Artificial (IA) que faz uso de algoritmos, e alimenta um computador com dados para o ajudar a aprender como melhorar numa tarefa.
Ao implementar técnicas estatísticas, não há necessidade de escrever um milhão de linhas de código para que o computador execute uma determinada tarefa.
O papel da Aprendizagem Automática numa solução de IDP é de a treinar para melhorar na execução de tarefas (isto é, tarefas de processamento de documentos) com um elevado grau de precisão.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O Processamento de Linguagem Natural (NLP, nas siglas em inglês) é também uma componente da Inteligência Artificial (IA), que se concentra em permitir aos computadores que compreendam o significado completo de um texto ou palavras faladas da mesma forma que os humanos são capazes de entender.
O PLN permite que a solução de IDP compreenda os dados mais rapidamente e de forma mais inteligente.
Uma das técnicas que utiliza é o Named Entity Recognition (NEM), que consiste na identificação de palavras ou frases em documentos. Por exemplo, a PNL torna possível ao IDP compreender que “Jane” é nome de mulher, e “Amesterdão” é um lugar.
Automatização de Processos Robóticos (RPA)
A Automatização de Processos Robóticos (RPA, nas siglas em inglês) consiste na automatização de processos baseados em regras, com um software que utiliza tipicamente uma interface do utilizador. Neste tipo de automatização, o software executa tarefas que são codificadas por computadores, daí serem referidas como “robótica” ou “robôs”.
A tecnologia é eficiente quando se trata de dados estruturados com pouca ou nenhuma variação. O papel da RPA numa solução de Processamento Inteligente de Documentos é a captura de informação de fontes estruturadas. Ao fazê-lo, o IDP pode processar uma transação ou comunicar com outros sistemas digitais com um conjunto de regras.
Agora que cobrimos as tecnologias-chave por detrás do IDP, vamos quebrar algumas diferenças entre as seguintes terminologias: IDP, OCR e RPA.
IDP vs RPA vs OCR
Tanto o Processamento Inteligente de Documentos (IDP) como a Automatização Robótica de Processos (RPA) se esforçam por automatizar processos, como a extração de dados. Estas duas soluções diferem uma da outra pela sua abordagem: a RPA concentra-se na automatização baseada em regras, enquanto que o IDP foca-se na automatização baseada em IA.
Muitas vezes, a combinação das duas abordagens beneficia mais as organizações, já que nem todos os dados estão em formatos estruturados ou não estruturados. Os formatos de documentos estruturados são maioritariamente mais adequados para a RPA processar, enquanto que o IDP processa melhor os processos de documentos não estruturados.
As empresas podem alcançar uma eficiência operacional significativamente melhor com a combinação destas duas tecnologias.
O OCR é a tecnologia subjacente que está integrada tanto na RPA como no IDP para transformar imagens em texto, que é a base da extração de dados de documentos. Sem o OCR, o IDP e a RPA não seria possível extrair dados de documentos, imagens, etc.
Contudo, existem algumas coisas que o OCR e a RPA têm em comum:
- Ambas têm dificuldade em processar uma variedade de documentos
- Ambas têm escalabilidade limitada
- Falta-lhes uma compreensão cognitiva mais profunda dos documentos
O Processamento Inteligente de Documentos, por outro lado, não tem quaisquer problemas com as limitações anteriormente referidas. De facto, utiliza frequentemente a combinação de OCR e RPA para processar documentos estruturados e obter maior precisão.
Agora que explicámos as diferenças entre RPA, OCR e IDP, aprofundaremos mais a tecnologia IDP: o que faz e como funciona.
Como funciona o Processamento Inteligente de Documentos e qual a sua utilização?
É agora claro que o Processamento Inteligente de Documentos é uma evolução sofisticada de OCR que alavanca a IA para automatizar tarefas dentro de fluxos de trabalho relacionados com documentos. Mas, qual é a sua verdadeira utilização? Vejamos a lista de funções que o IDP fornece frequentemente:
- Captura de dados
- Extração de dados
- Classificação
- Anonimização
- Verificação
- Conversão de ficheiros
Captura de dados
O IDP captura dados de várias fontes para um sistema informático, para processamento posterior, muitas vezes com um dispositivo móvel. Pode ser utilizado para digitalizar e capturar dados de vários documentos, tais como recibos, faturas, cartões de identificação, ordens de compra, e muitos outros documentos.
Extração de dados
Ao receber uma imagem digitalizada ou capturada de um documento, o IDP extrai, inteligentemente, dados relevantes do mesmo, utilizando algoritmos de OCR e de IA. Todos os tipos de dados podem ser extraídos, incluindo:
- Dados estruturados – Dados que são organizados e têm uma estrutura lógica (por exemplo, CSV, JSON, XML)
- Dados não estruturados – Requer manipulação, como a limpeza de dados antes do processo de extração, uma vez que nem sempre têm uma estrutura lógica para as máquinas lerem (por exemplo, e-mails, imagens, documentos digitalizados)
Quanto mais refinados forem os algoritmos, mais exata será a extração de dados.
Classificação
Após a extração de dados, o IDP utiliza algoritmos de IA combinados com PLN para identificar tipos de documentos, através da correspondência de documentos desconhecidos com categorias existentes.
As características são extraídas e introduzidas nos algoritmos, que calculam uma pontuação de similaridade. A pontuação de similaridade é utilizada para determinar a categoria mais exata para a classificação de documentos.
Anonimização
Algumas soluções de Processamento Inteligente de Documentos podem anonimizar automaticamente a informação sensível de documentos. Isto implica a remoção ou encriptação de dados sensíveis, tais como números de segurança social, para cumprimento com a GDPR e outros regulamentos de privacidade.
Verificação
Após os passos anteriores, o IDP pode autenticar o documento, comparando-o com registos oficiais e bases de dados. Isto é feito para evitar tentativas de fraude nocivas e minimizar os riscos de receber documentos fabricados.
As soluções de Processamento Inteligente de Documentos podem utilizar os seguintes métodos para detetar fraudes:
- Integridade de dados – Os algoritmos de IA verificam os campos de dados para determinar a validade do documento (assinaturas, nomes de comerciantes, números de faturas, datas, etc.)
- Autenticidade de documentos – Os algoritmos de IA procuram anomalias em documentos difíceis de detetar pelos olhos humanos (alterações na fonte, qualidade de pixel, alterações de metadados, hologramas, etc.)
- Biometria facial – Os algoritmos de IA determinam se o rosto de uma pessoa coincide com a foto que é carregada ou digitalizada, para verificar se é o mesmo indivíduo (principalmente em casos de uso relacionados com a Verificação de Identidade)
Entrega e integração
Depois da verificação de documentos, o IDP entrega a saída legível por máquina ao destino desejado, quer se trate de uma base de dados ou de um sistema de Planeamento de Recursos Empresariais (ERP).
Isto depende muito dos tipos de integrações que a solução de Processamento Inteligente de Documentos proporciona.
Agora que já cobrimos aquilo que o IDP consegue fazer, vejamos os seus principais benefícios.
Os 8 Benefícios do Processamento Inteligente de Documentos
A automatização inteligente de documentos com soluções IDP pode ser muito poderosa na maximização da eficiência dos processos documentais. Existem bastantes benefícios que se podem procurar:
- Aumento da produtividade em seis horas por semana
- Redução do tempo de processamento em 90%
- Até 99% de precisão na extração de dados
- Fácil acessibilidade de dados com a digitalização
- Melhoria da segurança e conformidade
- Escalabilidade para o crescimento do negócio
- Mais de 80% de redução de custos para um resultado mais saudável
- Melhoria da qualidade e usabilidade dos dados
Aumento da produtividade em seis horas por semana
A Smartsheet afirma que cerca de 60% dos trabalhadores inquiridos estimou que a automatização de tarefas repetitivas os libertaria de seis ou mais horas por semana (quase um dia completo). É aqui que entra o IDP.
O IDP pode automatizar uma variedade de tarefas, tais como a introdução manual de dados ou a verificação de documentos. Com um simples clique de um botão, pode capturar, converter, categorizar, verificar e entregar os dados no ponto final certo. Ao fazer isso, pode aumentar a produtividade da sua força de trabalho.
Redução do tempo de processamento em 90%
Digamos que um trabalhador precisa, em média, de cerca de dois minutos para classificar um documento e extrair os dados do mesmo. Uma solução IDP pode fazê-lo em 10 segundos. Isto significaria mais de 90% de redução do tempo!
A rapidez com que as soluções IDP processam grandes volumes de dados é um dos benefícios mais notáveis da sua utilização.
Até 99% de precisão na extração de dados
Tarefas aborrecidas, como a introdução manual de dados, são propensas a erros. Geralmente, humanos não são mais do que 95% exatos. Com grandes volumes, cada % de erros cometidos pode facilmente custar milhares de euros, prejudicando o seu resultado final.
Em comparação, uma solução IDP pode ajudá-lo a alcançar mais de 99% de precisão na extração de dados, sem aumentar as suas despesas gerais.
Fácil acessibilidade de dados com a digitalização
Receber documentos e convertê-los para um formato digital não é um problema, independentemente de estarem estruturados ou não estruturados. O IDP pode facilmente converter qualquer documento para um formato legível por máquina que possa ser acessível às partes e aos sistemas a que se destina.
Além disso, pode categorizar, ordenar e encaminhar documentos para o departamento e plataforma certos. O melhor é que não terá de lidar com uma enorme acumulação de documentos em papel!
Melhoria da segurança e conformidade
Outra grande vantagem do Processamento Inteligente de Documentos é que ajuda as empresas a melhorar a sua conformidade regulamentar. Como?
Pode definir campos de dados sensíveis, tais como campos com informação pessoalmente identificável (PII), e utilizar a anonimização de dados para os remover ou anonimizar. Isto ajuda as empresas a garantir o cumprimento com os regulamentos de privacidade de dados, como o GDPR ou HIPAA.
Aliado a isso, as soluções IDP utilizam várias técnicas para detetar fraudes, que podem ser úteis para os controlos Conheça Seu Cliente (KYC) e Antilavagem de Dinheiro (AML) na indústria financeira.
Escalabilidade para o crescimento do negócio
As soluções de Processamento Inteligente de Documentos permitem às empresas processar documentos em grandes volumes com uma velocidade que um humano não consegue reproduzir. E faz isso sem aumentar os custos.
Enquanto a sua escala de negócios e o volume de negócios aumenta, o IDP certifica-se de que não precisa de contratar mais pessoas ou gastar mais dinheiro.
Mais de 80% de redução de custos para um resultado mais saudável
Por vezes, as empresas lutam para manter os custos operacionais baixos. Isto leva-nos a um dos maiores benefícios do IDP: a redução de custos.
Em média, a classificação manual de um documento e a introdução de dados num sistema pode custar, em qualquer lugar, entre 4 e 6 euros por documento. Com a RPA, o custo por documento pode ser reduzido a 1-2 euros e o IDP a menos de 0,50 euros.
Isto significa uma redução de custos de mais de 80%, em comparação com o trabalho manual. Geralmente, quanto mais documentos se processa, mais dinheiro se poupa.
Melhoria da qualidade e usabilidade dos dados
Uma vez que 80% dos dados empresariais vêm em formatos não estruturados, a qualidade e a usabilidade dos dados não são um feito fácil para muitos. É exatamente aqui que o Processamento Inteligente de Documentos se sobressai.
Não é restringido pelo tipo de documento. Na realidade, pode processar e extrair dados de documentos não estruturados e estruturados, desde que os modelos de IA tenham sido devidamente treinados.
Uma vez extraídos os dados, estes são convertidos em resultados legíveis por máquina. Como pode ser configurado para extrair apenas dados relevantes, não precisa de se preocupar se os dados estão bem organizados ou não. Assim, o IDP melhora a qualidade e usabilidade dos dados.
Agora que já cobrimos os principais benefícios do Processamento Inteligente de Documentos, vamos analisar alguns dos seus casos de utilização.
Quais são os casos de utilização do Processamento Inteligente de Documentos?
A esta altura já deve estar claro que as organizações que empregam o IDP para automatizar os seus fluxos de trabalho de documentos podem beneficiar significativamente com isso. Mas, como pode você utilizá-lo no seu caso empresarial? Abaixo, enumerámos os casos de utilização mais comuns que frequentemente encontramos:
- Anonimização de números da segurança social
- Processamento automatizado de faturas
- Introdução automatizada de dados
- Validação automática de recibos para campanhas de fidelização
- “Blacklining” de números em cartões de pagamento
- Onboarding de clientes
- Arquivamento digital
- Deteção de fraude de documentos
- Verificação da completude de documentos
- Automatização KYC
- Remoção de dados em currículos (CV)
- Extração do VIN
Existem muitos mais casos de utilização para o IDP. Portanto, não se preocupe se não vir aqui o seu caso! Continue a ler para descobrir como a Klippa pode resolver os seus desafios de processamento de documentos.
Automatização Inteligente de Documentos com a Klippa DocHorizon
Concluindo, se a sua empresa processa apenas um número pequeno ou uma menor variedade de documentos, então talvez a RPA seja uma solução melhor para começar. Muitas vezes, a RPA precisa de inteligência, especialmente quando se trata de documentos em múltiplos idiomas, formatos e estruturas. Para isso, precisaria do Processamento Inteligente de Documentos (IDP).
É por isso que na Klippa podemos automatizar à escala, com confiança, os seus fluxos de trabalho documentais com a nossa solução de IDP alimentada por IA, a DocHorizon. Levará a sua extração de dados, classificação, conversão de documentos, anonimização e verificação para o nível seguinte.
A nossa solução inteligente é frequentemente utilizada como a espinha dorsal da automatização do processamento de documentos em grande escala. É tornada acessível através de API e SDK. Com a nossa equipa de onboarding e documentação bem estruturada, não demorará mais de um dia a começar!
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