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O que são aplicações de processamento de documentos?

Um homem idoso a trabalhar num portátil

As aplicações de processamento de documentos utilizam a aprendizagem automática e a inteligência artificial (IA) para extrair dados de documentos e formulários. Obtêm os dados, como informações de faturas, recibos e ordens de entrega de e-mails ou formulários de papel, digitalizam-nos e armazenam-nos num formato de base de dados estruturado. Estes dados são depois importados para um sistema de destino, como uma solução de planeamento de recursos empresariais (ERP) ou de gestão das relações com os clientes (CRM). As eficiências que as aplicações de processamento de documentos fornecem podem ter um grande impacto na forma como as empresas economizam dinheiro, aumentam a produtividade e libertam os colaboradores de tarefas repetitivas de baixo valor e propensas a erros.

 

Encontrar uma solução para digitalizar volumes de documentos baseados em papel é um desafio que muitas empresas enfrentarão num momento ou noutro. As aplicações de processamento de documentos oferecem grandes eficiências nesta área, não apenas eliminando a tarefa intensiva de introdução manual de dados, mas também dando às empresas informações sobre como obter mais dos seus dados.

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

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Como funciona o processamento de documentos?

 

O processamento de documentos é criado com base no reconhecimento ótico de carateres (OCR), na aprendizagem automática e na automatização robótica de processos (RPA). Estes três elementos conseguem essencialmente interpretar e compreender informações semelhantes de forma semelhante aos humanos.

 

  • O OCR reconhece texto impresso, escrito ou digitado a partir de documentos ou imagens digitalizados. Identifica áreas claras e escuras no conteúdo digitalizado e pesquisa por letras ou dígitos, que são então categorizados com base em padrões ou funcionalidades.
  • A aprendizagem automática cria algoritmos que aprendem com padrões e o contexto nos documentos. À medida que processa cada vez mais informações, a aprendizagem automática aprende com todos os casos de utilização que encontra, tornando-se mais inteligente e eficiente na forma como toma decisões.
  • A RPA utiliza bots que são executados com regras e instruções que recebem para automatizar tarefas repetitivas. Ao utilizar capacidades avançadas de reconhecimento de texto, a RPA pode processar rapidamente dados de várias origens.

 

Com o OCR, a aprendizagem automática e a RPA a trabalhar em conjunto, o processamento de documentos normalmente segue esses passos:

Coleções

 

Dados de origens como documentos em papel, PDFs, e-mails e formulários eletrónicos são digitalizados.

 

Pré-processamento

 

A qualidade e a precisão dos dados digitalizados são melhoradas por coisas como corrigir ângulos distorcidos, diminuir o ruído eliminando quaisquer pontos ou marcas do fundo e cortar áreas externas indesejadas de imagens.

 

Classificação

 

Os documentos são separados em diferentes categorias com base no respetivo formato, conteúdo e tipo, o que ajuda a melhorar a extração e arquivo de dados.

 

Extração

 

Um passo crucial no processo em que o OCR extrai dados de documentos e define os tipos que precisam de ser traduzidos (por exemplo, nomes, números, datas, texto escrito à mão).

 

Validação

 

A RPA verifica todos os dados antes de os mover para sistemas, bases de dados e fluxos de trabalho relevantes. Quaisquer imprecisões são sinalizadas nesta fase para revisão e correção manual.

 

Integração

 

Uma vez executados todos os outros processos, os dados são enviados para as bases de dados e repositórios relevantes através de interfaces de programação de aplicações.

O que é a análise de documentos de aprendizagem profunda?

 

A documentação de aprendizagem profunda integra-se com o processamento de documentos, contando com as capacidades das redes neurais para reconhecer padrões em dados, particularmente para análise de documentos e esquemas, identificação de texto e recuperação de documentos. Assim como um cérebro humano aprende, as redes neurais reúnem informações sobre muitas camadas adquirindo cada vez mais informações e conhecimentos, ficando cada vez mais inteligentes à medida que avançam.

 

A análise de documentos de aprendizagem profunda utiliza a sua capacidade de alimentar a IA semelhante à inteligência humana através de diferentes algoritmos de rede neural, principalmente convolucionais e recorrentes. As redes neurais convolucionais filtram através de imagens para detetar cada elemento dentro delas, enquanto redes neurais recorrentes são capazes de lembrar pontos de dados, o que molda a respetiva capacidade de prever resultados futuros.

Benefícios do processamento automatizado de documentos

 

O processamento automatizado de documentos melhora os processos de negócios e aumenta a eficiência da equipa, fornecendo velocidade, precisão e escalabilidade. Pode ter um impacto de longo alcance sobre a forma como setores como o legal, imobiliário, saúde e bancos melhoram os seus processos e linhas de fundo.

 

Benefícios chave do processamento automatizado de documentos incluem:

 

Obtenção rápida:

 

Uma vez digitalizados os documentos, eles são acessíveis virtualmente a qualquer hora e em qualquer lugar para qualquer pessoa autorizada a visualizá-los.

 

Segurança e privacidade melhoradas

 

As empresas podem encriptar os seus ficheiros e atribuir níveis de segurança para proteger os dados contra utilizadores indesejados.

 

Economia de tempo e custos:

 

Ao eliminar o processo demorado e caro de gerir ficheiros em papel, os colaboradores têm mais tempo para se dedicar aos objetivos críticos do negócio e serem mais produtivos.

 

Risco reduzido de erro humano:

 

Sem a necessidade de introdução manual de dados, a automatização de documentos melhora muito a precisão e a qualidade dos documentos.

 

Colaboração melhorada:

 

Os colaboradores de diferentes equipas em departamentos podem partilhar e trabalhar em documentos juntos, mantendo-se cientes do estado em tempo real.

 

Modelos normalizados:

 

A automatização de documentos permite a normalização de modelos e estruturas que podem ser aplicados aos fluxos de trabalho de forma contínua.

Como escolher uma solução de software de processamento de documentos

 

Escolher uma solução de processamento de documentos depende de fatores específicos para as suas necessidades. Uma das decisões mais importantes a considerar é se quer que a sua solução seja executada na cloud ou no local, na sua localização. Os sistemas baseados na cloud são alojados por um fornecedor por uma taxa e guardam automaticamente todos os seus dados, tornando tudo acessível online. Uma solução no local significa que utilizará os seus próprios servidores e armazenamento, executará a sua própria manutenção e executará as suas próprias cópias de segurança.

 

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

 

Procura:

 

É uma boa regra ter uma grande variedade de opções de pesquisa, incluindo o nome e tipo de ficheiro, conteúdo e datas de modificação. Também é bom poder atribuir metadados e etiquetas para organizar todos os seus ficheiros.

 

Estrutura de ficheiros simples:

 

É importante que a estrutura de ficheiros seja fácil de utilizar e lógica para todos os utilizadores.

 

Segurança:

 

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

 

Simplicidade:

 

Todos os colaboradores devem conseguir utilizar facilmente o sistema sem confusões e sem interrupções nas suas tarefas diárias.

 

Integração:

 

Certifique-se de que pode utilizar o sistema com programas que já está a utilizar, como o seu cliente de e-mail e o software de relacionamento com os clientes.

 

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Perguntas frequentes

  • As aplicações de processamento de documentos fornecem uma solução automatizada para digitalizar grandes quantidades de documentos em papel.
  • O processamento de documentos baseia-se na aprendizagem automática e na inteligência artificial, que trabalham para extrair dados de documentos e armazená-los numa base de dados.
  • A análise de documentos de aprendizagem profunda baseia-se nas capacidades das redes neurais, que aprendem e adquirem conhecimento semelhante ao que os cérebros humanos fazem. Quanto mais informações essas redes adquirem e aprendem, mais inteligentes 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 automatizado de documentos.
  • Comece por avaliar o seu fluxo de trabalho de documentos atual e determine aquilo que deseja melhorar. Algumas das principais coisas que pretende numa solução de processamento de documentos incluem capacidades de digitalização, armazenamento na cloud, funcionalidade de pesquisa, controlo de versões de documentos e a capacidade de gerir permissões.

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