O que é processamento inteligente de documentos? Por que o IDP é importante na empresa

A papelada é a alma de muitas organizações. De acordo com para uma fonte, 15% da receita de uma empresa é gasto criando, gerenciando e distribuindo documentos em papel. Mas os documentos não são apenas caros – eles desperdiçam pace e são propensos a erros. Mais de nove em cada 10 funcionários respondendo a um ABBY 2021 pesquisa disseram que perdem até oito horas por semana examinando documentos para encontrar dados e usando método tradicional para criar um novo documento leva em média três horas e incorre em seis erros de pontuação, ortografia, omissões ou impressão.

O processamento inteligente de documentos (IDP) é apresentado como uma solução para o problema de gerenciamento e orquestração de arquivos. O IDP combina tecnologias como visão computacional, reconhecimento óptico de caracteres (OCR), aprendizado de máquina e processamento de linguagem herbal para digitalizar documentos em papel e eletrônicos e extrair dados deles – além de analisá-los. Por exemplo, o IDP pode validar informações em arquivos como faturas fazendo referência cruzada com bancos de dados, léxicos e outras fontes de dados digitais. A tecnologia também pode classificar documentos em diferentes compartimentos de armazenamento para mantê-los atualizados e melhor organizados.

Devido ao potencial do IDP de reduzir custos e liberar funcionários para um trabalho mais significativo, o interesse por ele está aumentando. De acordo com para a pesquisa da KBV, o mercado de soluções de IDP pode atingir US$ 4,1 bilhões até 2027, aumentando a uma taxa de crescimento anual composta de 29,2% a partir de 2021.

Processando documentos com IA

Documentos em papel são abundantes em todos os setores e empresas, não importa o quanto o setor ou empresa tenha adotado a digitalização. Seja por causa de conformidade, governança ou motivos organizacionais, as empresas usam arquivos para coisas como rastreamento de pedidos, registros, pedidos de compra, extratos, logs de manutenção, integração de funcionários, reclamações, comprovante de entrega e muito mais.

Um 2016 Wakefield estudo de pesquisa mostra que 73% dos “proprietários e tomadores de decisão” em empresas com menos de 500 funcionários imprimem pelo menos quatro vezes por dia. Como Randy Dazo, diretor de grupo da InfoTrends, explicou para o CIO em um artigo recente, os funcionários usam impressão e digitalização tanto para processos de negócios advert hoc (por exemplo, porque é mais “no momento” digitalizar um recibo) quanto para processos “transacionais” (como parte de um fluxo de trabalho diário em recursos humanos, contabilidade e departamentos jurídicos).

Adotar a digitalização por si só não pode resolver todos os gargalos de processamento. Em um 2021 estude publicado pela PandaDoc, mais de 90% das empresas que usam arquivos digitais ainda acham difícil criar propostas de negócios e documentos de RH.

A resposta – ou pelo menos parte da resposta – está no IDP. O IDP automatiza o processamento de dados contidos em documentos, o que implica entender do que se trata o documento e as informações que ele contém, extraindo essas informações e enviando-as para o lugar certo.

As plataformas de IDP começam com a captura de dados, geralmente de vários tipos de documentos. O próximo passo é o reconhecimento e classificação de elementos como campos em formulários, nomes de clientes e empresas, números de telefone e assinaturas. Por fim, a plataforma IDP valida e verifica os dados – seja por meio de regras, humanos no circuito ou ambos – antes de integrá-los a um sistema de destino, como gerenciamento de relacionamento com o cliente ou instrument de planejamento de recursos empresariais.

Duas maneiras pelas quais o IDP reconhece dados em documentos são OCR e reconhecimento de texto manuscrito. Tecnologias que já existem há décadas, OCR e reconhecimento de texto manuscrito tentam capturar os principais recursos do texto, glifos e imagens, como recursos globais que descrevem o texto como um todo e recursos locais que descrevem partes individuais do texto (como simetria no cartas).

Quando se trata de reconhecer imagens ou o conteúdo das imagens, a visão computacional entra em ação. Os algoritmos de visão computacional são “treinados” para reconhecer padrões “observando” coleções de dados e aprendendo, ao longo do pace, as relações entre os dados. Por exemplo, um algoritmo básico de visão computacional pode aprender a distinguir gatos de cachorros ingerindo grandes bancos de dados de fotos de gatos e cachorros legendadas como “gato” e cachorro”, respectivamente.

OCR, reconhecimento de texto manuscrito e visão computacional não são perfeitos. Em explicit, a visão computacional é suscetível a preconceitos que podem afetar sua precisão. Mas a relativa previsibilidade dos documentos (por exemplo, faturas e códigos de barras seguem um determinado formato) permite que eles tenham um bom desempenho no IDP.

Outros algoritmos lidam com etapas de pós-processamento, como clarear e remover artefatos, como manchas de tinta e manchas de arquivos. Quanto à compreensão de texto, normalmente está sob a alçada do processamento de linguagem herbal (PLN). Assim como os sistemas de visão computacional, os sistemas de PNL crescem em sua compreensão do texto observando muitos exemplos. Os exemplos vêm na forma de documentos em conjuntos de dados de treinamento, que contêm terabytes a petabytes de dados extraídos de mídias sociais, Wikipedia, livros, plataformas de hospedagem de instrument como o GitHub e outras fontes na internet pública.

O processamento de documentos orientado por NLP pode permitir que os funcionários pesquisem textos-chave nos documentos ou destaquem tendências e mudanças nos documentos ao longo do pace. Dependendo de como a tecnologia é implementada, uma plataforma de IDP pode agrupar formulários de integração em uma pasta ou colar automaticamente informações salariais em PDFs fiscais relevantes.

Os estágios finais do IDP podem envolver a automação de processos robóticos (RPA), uma tecnologia que automatiza tarefas tradicionalmente feitas por um humano usando robôs de instrument que interagem com sistemas corporativos. Esses robôs com inteligência synthetic podem lidar com um grande número de tarefas, desde mover arquivos de banco de dados para banco de dados até copiar texto de um documento, colá-lo em um e mail e enviar a mensagem.

Com o RPA, uma empresa pode, por exemplo, automatizar a criação de relatórios fazendo com que um robô de instrument extraia diferentes documentos processados. Ou eles podem eliminar entradas duplicadas em planilhas em vários formatos de arquivo e programas.

Plataformas de IDP em crescimento

Atraídos pelo enorme mercado endereçável, um número cada vez maior de fornecedores está oferecendo soluções de IDP. Embora nem todos adotem a mesma abordagem, eles compartilham o objetivo de abstrair o arquivamento que, de outra forma, seria realizado por um humano.

Por exemplo, Rossum fornece uma plataforma IDP que extrai dados enquanto faz correções por meio do que chama de “OCR espacial (reconhecimento óptico de caracteres)”. A plataforma aprende essencialmente a reconhecer diferentes estruturas e padrões de diferentes documentos, como o fato de que um número de fatura pode estar no canto awesome esquerdo de uma fatura, mas em outro lugar em outra.

Outro Fornecedor de IDPZuva, concentra-se na revisão de contratos e documentos, oferecendo modelos treinados prontos para uso que podem extrair pontos de dados e apresentá-los em forma de pergunta-resposta. Arquivos M aplica algoritmos aos metadados de documentos para criar uma estrutura, unificando categorias e palavras-chave utilizadas dentro de uma empresa. Enquanto isso, Índico ingere documentos e realiza pós-processamento com modelos que podem classificar e comparar texto, bem como detectar sentimentos e frases.

Entre os gigantes da tecnologia, A Microsoft está usando o IDP para extrair conhecimento de e-mails, mensagens e documentos de organizações pagantes em uma base de conhecimento. Serviço Textract da Amazon Internet Products and services pode reconhecer digitalizações, PDFs e fotos e alimentar quaisquer dados extraídos em outros sistemas. Por sua vez, o Google hospeda DocAIuma coleção de analisadores de documentos e ferramentas com tecnologia de IA disponíveis por meio de uma API.

Como o IDP faz a diferença

Quarenta e dois por cento dos trabalhadores do conhecimento dizem que os fluxos de trabalho baseados em papel tornam suas tarefas diárias menos eficientes, mais caras e menos produtivas. de acordo com ao IDC. E o instrument Foxit relatórios que mais de dois terços das empresas admitem que sua necessidade de processos de escritório sem papel aumentou durante a pandemia.

Os benefícios do IDP não podem ser exagerados. Mas implementando nem sempre é fácil. Como os analistas da KPMG apontam em um relatório, as empresas correm o risco de não definir uma estratégia clara ou objetivo de negócios acionável, deixar de manter os humanos no circuito e julgar mal as possibilidades tecnológicas do IDP. As empresas que operam em setores altamente regulamentados também podem ter que tomar medidas ou precauções adicionais de segurança ao usar plataformas de IDP.

Ainda assim, a tecnologia promete transformar a forma como as empresas fazem negócios – o que é importante ao mesmo pace em que economiza dinheiro no processo. “Documentos semiestruturados e não estruturados agora podem ser automatizados mais rapidamente e com maior precisão, levando a clientes mais satisfeitos”, Lewis Walker, da Deloitte escreve. “À medida que os líderes de negócios escalam para obter vantagem competitiva em uma technology de automação em primeiro lugar, eles precisarão desbloquear oportunidades de maior valor processando documentos com mais eficiência e transformando essas informações em insights mais profundos mais rápido do que nunca.”