O que é o Processamento de Documentos | Microsoft Power Automate

Os aplicativos de processamento de documentos usam aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA) para extrair dados de documentos e formulários. Eles coletam dados, como informações de faturas, recibos e pedidos de entrega em email ou em papel, digitalizam e armazenam em um formato de banco de dados estruturado. Esses dados são importados para um sistema de destino, como uma solução de ERP (preço sugerido para o varejo) ou CRM (Gerenciamento de Relacionamento com o Cliente). As eficiências que os aplicativos de processamento de documentos oferecem podem ter um impacto significativo em como as empresas economizam dinheiro, aumentam a produtividade e liberam os funcionários de tarefas repetitivas, de baixo valor e propensas a erros.

Encontrar uma solução para digitalizar volumes de documentos de papel é um desafio que muitas empresas enfrentarão em algum momento. Os aplicativos de processamento de documentos oferecem grande eficiência nessa área, não apenas eliminando a tarefa trabalhosa de entrada manual de dados, mas também fornecendo às empresas insights sobre como obterem mais dos seus dados.

O Power Automate ajuda a simplificar seus fluxos de trabalho de processamento

Minimize tarefas manuais e repetitivas com o Power Automate - uma solução de pouco código que ajuda a automatizar processos empresariais complexos para criar fluxos de trabalho de gerenciamento de documentos aprimorados, mas simplificados.

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Como funciona o processamento de documentos?

O processamento de documentos é baseado em reconhecimento óptico de caracteres (OCR), aprendizado de máquina e automação robótica de processos (RPA). Esses três elementos são capazes de interpretar e entender informações de maneira semelhante à dos seres humanos.

OCR reconhece texto impresso, escrito ou digitado em documentos digitalizados ou imagens. Ele identifica áreas claras e escuras no conteúdo digitalizado e procura letras ou dígitos, que são então categorizados com base em padrões ou recursos.
Aprendizado de máquina cria algoritmos que aprendem com padrões e contexto em documentos. À medida que processa mais e mais informações, o aprendizado de máquina aprende com todos os casos de uso que encontra, tornando-se mais inteligente e eficiente na tomada de decisões.
RPA usa bots que executam regras e instruções que recebem para automatizar tarefas repetitivas. Usando funcionalidades avançadas de reconhecimento de texto, a RPA pode processar dados rapidamente de várias fontes.

Com o OCR, o aprendizado de máquina e a RPA trabalhando juntos, o processamento de documentos geralmente segue estas etapas:

Coleção

Dados de fontes como documentos em papel, PDFs, emails e formulários eletrônicos são digitalizados.

Pré-processamento

A qualidade e a exatidão dos dados digitalizados são aprimoradas por meio de correção de ângulos inclinados, redução de ruído ao eliminar quaisquer pontos ou marcas de fundo e recorte de áreas externas indesejadas das imagens.

Classificação

Os documentos são separados em diferentes categorias baseadas no formato, conteúdo e tipo, o que ajuda a melhorar a extração e o arquivamento de dados.

Extração

Uma etapa crucial do processo em que o OCR extrai dados de documentos e define os tipos que precisam ser traduzidos (por exemplo, nomes, números, datas, texto manuscrito).

Validação

RPA verifica todos os dados antes de movê-los para os sistemas, bancos de dados e workstreams relevantes. Quaisquer imprecisões são sinalizadas nesta fase para revisão e correção manuais.

Integração

Depois que todos os outros processos forem executados, os dados serão enviados para os bancos de dados e repositórios relevantes por meio de interfaces de programação de aplicativos.

O que é análise de documentos com aprendizado profundo?

A documentação de aprendizado profundo se integra ao processamento de documentos ao usar as funcionalidades de redes neurais para reconhecer padrões nos dados, principalmente para análise de documentos e layout, identificação de texto e recuperação de documentos. Assim como o cérebro humano aprende, as redes neurais reúnem informações em várias camadas, adquirindo cada vez mais informações e conhecimento, ficando cada vez mais inteligentes à medida que avançam.

A análise de documentos com aprendizado profundo usa sua capacidade de fornecer IA semelhante à humana por meio de diferentes algoritmos de rede neural, principalmente convolucionais e recorrentes. As redes neurais convolucionais filtram imagens para detectar todos os elementos nelas, enquanto as redes neurais recorrentes conseguem lembrar pontos de dados, o que define sua capacidade de prever resultados futuros.

Benefícios do processamento de documentos automatizado

O processamento de documentos automatizado melhora os processos de negócios e aumenta a eficiência da equipe ao oferecer velocidade, exatidão e escalabilidade. Ele pode ter um impacto significativo na forma como setores como jurídico, imobiliário, saúde e bancário melhoram seus processos e resultados.

Os principais benefícios do processamento de documentos automatizado incluem:

Recuperação rápida:

Depois que os documentos são digitalizados, eles ficam acessíveis virtualmente a qualquer momento e em qualquer lugar para qualquer pessoa autorizada a visualizá-los.

Segurança e privacidade aprimoradas

As empresas podem criptografar seus arquivos e atribuir níveis de segurança para proteger seus dados contra usuários indesejados.

Economia de tempo e custo:

Ao eliminar o processo demorado e caro de gerenciamento de arquivos em papel, os funcionários têm mais tempo para se dedicar a objetivos comercialmente críticos e aumentar a produtividade.

Redução do risco de erro humano:

Sem a necessidade de entrada manual de dados, a automação de documentos melhora muito a exatidão e a qualidade dos documentos.

Aumento na colaboração:

Funcionários de equipes diferentes em vários departamentos podem compartilhar e trabalhar em documentos juntos, acompanhando o status em tempo real.

Modelos padronizados:

A automação de documentos permite a padronização de modelos e estruturas que podem ser aplicados a fluxos de trabalho de forma contínua.

Como escolher uma solução de software para processamento de documentos

A escolha de uma solução de processamento de documentos depende de fatores específicos para suas necessidades. Uma das decisões mais importantes a considerar é se você deseja que sua solução seja executada na nuvem ou localmente. Sistemas baseados em nuvem são hospedados por um provedor mediante pagamento por um valor e salvam automaticamente todos os seus dados, tornando tudo acessível online. Uma solução local significa que você usará seus próprios servidores e armazenamento, fará sua própria manutenção e executará seus próprios backups.

Outras considerações importantes para a escolha de uma solução de processamento de documentos incluem:

Pesquisa:

É uma boa regra ter uma ampla variedade de opções de pesquisa, incluindo nome e tipo de arquivo, conteúdo e datas de modificação. Também é bom poder atribuir metadados e rótulos para organizar todos os seus arquivos.

Estrutura de arquivos simples:

É importante que a estrutura de arquivos seja fácil de usar e lógica para todos os usuários.

Segurança:

O sistema deve permitir que você restrinja o acesso a documentos confidenciais e defina permissões por usuário.

Simplicidade:

Todos os funcionários devem poder usar o sistema com facilidade, sem confusão e sem interrupção de suas tarefas diárias.

Integração:

Verifique se você pode usar o sistema com os programas que já está usando, como seu cliente de email e seu software de relacionamento com o cliente.

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O Microsoft Power Automate é uma solução de otimização de fluxos de trabalho fácil de usar que permite que seus funcionários criem uma solução de processamento de documentos. Minimize tarefas repetitivas, manuais e demoradas e crie mais tempo para que suas equipes tenham mais foco em trabalhos estratégicos com uma única plataforma de automação.

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Os aplicativos de processamento de documentos oferecem uma solução automatizada para a digitalização de grandes quantidades de documentos em papel.
O processamento de documentos é baseado em aprendizado de máquina e inteligência artificial, que trabalham para extrair dados de documentos e armazená-los em um banco de dados.
A análise de documentação com aprendizado profundo depende das funcionalidades das redes neurais, que aprendem e adquirem conhecimento de forma semelhante ao cérebro humano. Quanto mais informações essas redes adquirem e aprendem, mais inteligentes elas ficam à medida que processam mais informações.
Aumento da produtividade, redução do risco de erro humano e melhor escalabilidade são alguns dos muitos benefícios do processamento de documentos automatizado.
Comece avaliando seu fluxo de trabalho de documentos atual e determine o que você deseja melhorar. Algumas das principais coisas que você deve buscar em uma solução de processamento de documentos incluem funcionalidades de digitalização, armazenamento em nuvem, funcionalidade de pesquisa, controle de versão de documentos e a capacidade de gerenciar permissões.

O que são aplicativos de processamento de documentos?

O Power Automate ajuda a simplificar seus fluxos de trabalho de processamento

Como funciona o processamento de documentos?

Coleção

Pré-processamento

Classificação

Extração

Validação

Integração

O que é análise de documentos com aprendizado profundo?

Benefícios do processamento de documentos automatizado

Recuperação rápida:

Segurança e privacidade aprimoradas

Economia de tempo e custo:

Redução do risco de erro humano:

Aumento na colaboração:

Modelos padronizados:

Como escolher uma solução de software para processamento de documentos

Pesquisa:

Estrutura de arquivos simples:

Segurança:

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Perguntas frequentes

O que são aplicativos de processamento de documentos?

Como funciona o processamento de documentos?

O que é análise de documentos com aprendizado profundo?

Quais são os benefícios do processamento de documentos automatizado?

Como escolher uma solução de software para processamento de documentos?

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