Desde faturas em PDF a contas escritas à mão, passando por fotocópias em papel e fotografias tiradas com o iPhone, os documentos chegam hoje às empresas numa variedade de formatos cada vez maior. Na verdade, surgiu todo um setor dedicado a automatizar a forma como lemos, classificamos e processamos documentos.
O reconhecimento ótico de caracteres (OCR) tradicional baseava-se na capacidade de reconhecer padrões visuais em texto impresso e imagens e de os converter em dados legíveis por máquina. Na altura, isto revolucionou a forma como as empresas geriam os documentos, eliminando a necessidade de introduzir manualmente os dados e permitindo a digitalização em grande escala.
Hoje em dia, o conceito evoluiu. O que hoje em dia é frequentemente designado por "OCR com IA" ou "OCR inteligente" vai muito além do reconhecimento de texto. Ao integrar IA, aprendizagem automática e processamento de linguagem natural, esta tecnologia consegue compreender o contexto, extrair informações relevantes de vários formatos de documentos e desencadear ações subsequentes. Na verdade, o OCR com inteligência artificial tornou-se sinónimo de processamento inteligente de documentos (IDP) — uma capacidade fundamental nos fluxos de trabalho de automação modernos.
Vamos explorar como funciona atualmente o OCR inteligente e por que razão desempenha um papel fundamental na otimização das operações empresariais.
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O que é o OCR com inteligência artificial?
Como funciona o OCR com inteligência artificial?
Vantagens do OCR com inteligência artificial
Como o OCR/ICR com inteligência artificial transforma o OCR tradicional
Como o OCR com inteligência artificial da ABBYY está a impulsionar o futuro do trabalho
O que é o OCR com inteligência artificial?
O OCR com inteligência artificial é muito mais avançado do que o OCR tradicional, que lê e converte texto impresso em formatos estruturados e legíveis por máquina. Além disso, recorre à IA, à aprendizagem automática (ML) e ao processamento de linguagem natural (NLP) para compreender a estrutura e o contexto dos documentos. No caso de conteúdos manuscritos, recorre-se ao reconhecimento inteligente de caracteres (ICR) — uma extensão do OCR baseada em IA — para interpretar com precisão a caligrafia e aprender com ela ao longo do tempo. Com o apoio destas tecnologias, o chamado "OCR com inteligência artificial" consegue classificar documentos, extrair e normalizar dados e apoiar a tomada de decisões inteligentes.
Como funciona o OCR com inteligência artificial?
Os sistemas de OCR inteligentes destacam-se especialmente em setores com grande volume de documentos, ao automatizar a forma como estes são lidos, compreendidos e processados. Estes sistemas seguem um fluxo de trabalho estruturado e otimizado por IA, que começa com a introdução de documentos e termina com a produção de dados estruturados. Eis como isso funciona, passo a passo.
1. Captura de documentos e melhoria da qualidade das imagens
O processo começa com a captura de um documento, que pode ser qualquer coisa, desde um formulário digitalizado a um PDF ou a uma fotografia tirada com um smartphone. Os documentos podem ser importados a partir de dispositivos móveis, e-mail, pastas partilhadas, scanners em rede e ligações diretas a sistemas empresariais através de API ou conectores pré-configurados.
A qualidade das imagens dos documentos pode variar significativamente devido a problemas como má iluminação e distorções causadas pelas câmaras dos telemóveis, ou pode incluir vários elementos auxiliares, tais como fundos com padrões. São aplicadas técnicas de melhoria de imagem — tais como o ajuste do contraste, o realce das arestas e a remoção de ruído — para melhorar a qualidade do documento.
2. Análise do layout
O sistema realiza uma análise de layout para detetar elementos estruturais como tabelas, blocos de texto, imagens, códigos de barras, marcas de verificação e assinaturas. Esta etapa preserva a estrutura lógica do documento durante o processamento.
3. Reconhecimento de texto
O sistema recorre então ao OCR e ao ICR para digitalizar texto impresso e manuscrito, preparando-o para processamento posterior. Estas tecnologias são capazes de reconhecer a estrutura lógica de todo o documento, permitindo a classificação do documento, a extração de dados e a exportação de alta qualidade para formatos digitais.
4. Classificação de documentos
Os modelos de classificação baseados em IA analisam características tanto do texto como da imagem para reconhecer e organizar documentos, classificando cada documento por tipo. Desta forma, cada documento pode ser encaminhado para o fluxo de trabalho de processamento adequado.
5. Extração e validação de dados
Agora é possível extrair dados com precisão a partir de documentos estruturados, semiestruturados e não estruturados. Os dados essenciais, tais como nomes, datas e números de referência, são extraídos do documento através de tecnologias avançadas de IA e aprendizagem automática que imitam a compreensão humana. Os dados extraídos são, em seguida, verificados em relação às regras de negócio ou aos sistemas da empresa, para garantir que tudo está em conformidade.
6. Compreensão do contexto
O processamento de linguagem natural (NLP) é utilizado para interpretar o significado e o contexto da informação extraída. Por exemplo, o sistema consegue determinar se a palavra "Mercury" se refere a um elemento químico, a um planeta ou a uma marca de automóveis, e se "Bill" é o nome de uma pessoa ou uma fatura a pagar.
7. Integração da GenAI
Assim que os dados forem extraídos de forma fiável do documento, os elementos de informação relevantes podem ser enviados para um LLM para a realização de tarefas específicas — por exemplo, classificar o tipo de contrato e resumir as suas principais obrigações em linguagem simples, para uma revisão mais rápida.
8. Intervenção humana
Se algo parecer errado ou estiver em falta, o sistema encaminha o caso para um ser humano para revisão — um processo denominado verificação "human-in-the-loop" (HITL). Sempre que é feita uma correção, os modelos de IA melhoram através da aprendizagem contínua e tornam-se mais precisos. Este passo é crucial quando é necessária uma precisão de 100% ou quando um documento não cumpre as regras de validação específicas estabelecidas para cada modelo de IA.
9. Saída e integração de dados
Por fim, os dados organizados e estruturados podem ser exportados no formato adequado às necessidades da empresa — seja JSON, CSV, XML ou outros. Em seguida, são enviados, nesse formato, para sistemas de planeamento de recursos empresariais (ERP), software de gestão de relações com os clientes (CRM), plataformas de automação de fluxos de trabalho ou outras aplicações empresariais através de API REST ou conectores pré-definidos. Assim que os dados estiverem disponíveis, o passo seguinte do processo pode decorrer automaticamente.
Vantagens do OCR com inteligência artificial
Em muitos setores, as empresas estão a adotar o OCR com IA para realizar o trabalho mais rapidamente e com menos erros — e para tirar partido das suas inúmeras outras vantagens. Eis o que o OCR inteligente tem para oferecer.
- Eficiência: O OCR com IA reduz a introdução manual de dados e o tempo de processamento. Em alguns casos, esta tecnologia pode reduzir os prazos de execução em até 90%.
- Maior precisão: Com o OCR e o ICR otimizados por IA, as empresas obtêm uma extração de dados mais precisa, mesmo a partir de layouts complexos ou de documentos manuscritos. Isto melhora a consistência e ajuda a reduzir erros dispendiosos.
- Melhor serviço ao cliente: Um processamento mais rápido dos documentos e dados mais precisos traduzem-se em respostas mais rápidas e eficientes às necessidades dos clientes.
- Tomada de decisões mais rápida: Com as informações essenciais extraídas através das tecnologias OCR e ICR e interpretadas por um processo de tratamento inteligente de documentos baseado em IA, as equipas podem agir mais rapidamente e tomar decisões mais bem fundamentadas.
- Maior segurança e conformidade: Quando integrados numa solução de IDP, os resultados do OCR e do ICR podem ser validados em função de regras internas e normas externas, de modo a cumprir regulamentos como o RGPD ou a HIPAA.
- Escalabilidade: As soluções inteligentes de OCR — também conhecidas como plataformas IDP — conseguem processar volumes maiores de documentos sem a necessidade de aumentar o número de colaboradores ou os recursos.
- Integração fácil: As plataformas de IA para documentos mais avançadas oferecem uma variedade de opções de implementação. Além disso, estas soluções também podem ser integradas em sistemas já existentes, como ERP, CRM e plataformas de fluxo de trabalho, com o mínimo de perturbação.
Como o OCR/ICR com inteligência artificial transforma o OCR tradicional
O OCR com inteligência artificial está a transformar o papel do OCR tradicional, evoluindo de uma simples digitalização para se tornar um fator essencial na automação integral de documentos no âmbito das soluções de processamento inteligente de documentos. Vamos ver como se compara ao OCR tradicional:
| OCR - Inteligência artificial | OCR tradicional | |
|---|---|---|
| Competências essenciais | Classifica documentos, extrai dados estruturados de documentos não estruturados e valida-os de acordo com regras de negócio, para os introduzir em sistemas empresariais a jusante | Converte texto impresso num formato legível por máquina |
| Tecnologias utilizadas | OCR, ICR, IA, ML e NLP | OCR, ICR |
| Classificação de documentos | Classifica automaticamente os documentos por tipo | Sem funcionalidades de classificação |
| Gestão de erros | Aprende com a validação com intervenção humana para melhorar a precisão ao longo do tempo | Pode assinalar caracteres duvidosos, mas não apresenta melhorias em relação à correção manual ao longo do tempo |
| Consciência do contexto | Compreende o significado e as relações entre os dados utilizando o NLP | Reconhece apenas caracteres; não compreende o significado |
Como o OCR com inteligência artificial da ABBYY está a impulsionar o futuro do trabalho
Em todos os setores, as empresas estão a abandonar a introdução manual de dados e a optar por soluções mais inteligentes que leem, compreendem e encaminham automaticamente a informação.
Com o OCR inteligente da ABBYY, essa transição é fácil. A tecnologia da ABBYY, que se baseia numa combinação de inteligência artificial, aprendizagem automática, reconhecimento ótico de caracteres, reconhecimento inteligente de caracteres e processamento de linguagem natural, extrai dados com precisão e preserva a estrutura lógica dos documentos. Estas funcionalidades fazem parte da plataforma mais abrangente de IA para documentos da ABBYY, destinada à automação de alta qualidade centrada em documentos em todos os fluxos de trabalho empresariais.
A configuração do Document AI da ABBYY é simples, uma vez que a plataforma foi concebida para funcionar imediatamente, permitindo que as empresas a implementem na nuvem, no local ou através de API. Ao combinar a precisão comprovada do OCR com capacidades avançadas de IA, a ABBYY permite-lhe extrair dados essenciais para os processos a partir de qualquer documento e utilizá-los para tomar decisões mais rápidas e garantir operações mais eficientes.
Se quiser ver em primeira mão como funciona o OCR com inteligência artificial da ABBYY e descobrir o que esta tecnologia pode fazer pela sua empresa, contacte um dos nossos especialistas para uma demonstração prática.