O que é IA de documentos?

A IA de documentos lida com dados estruturados, como planilhas, dados não estruturados, como e-mails e contratos, e documentos semiestruturados, como formulários, faturas e relatórios financeiros. Esses documentos contêm informações valiosas, mas seus formatos geralmente exigem técnicas avançadas de aprendizado de máquina para extrair insights de forma eficiente.

Quando os humanos extraem informações manualmente de grandes volumes de documentos, é um processo demorado que invariavelmente causa imprecisões. Por outro lado, os sistemas de IA de documentos "leem" documentos de forma semelhante aos humanos e têm uma compreensão contextual do material. Assim, eles podem interpretar o significado e as relações da mesma forma que um humano faria — embora em um ritmo mais rápido e em maior escala e com resultados isentos de erros humanos.

A IA de documentos simula a leitura humana usando uma combinação de tecnologias para ingerir, processar e interpretar vários tipos de documentos com um alto nível de compreensão.

No centro da IA do doc, o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) converte o texto digitalizado ou escrito à mão em texto legível por máquina. Esse processo permite que o documento IA "leia" vários formatos, incluindo PDFs, documentos personalizados, imagens e formulários, independentemente de o texto estar digitado ou escrito. Uma vez digitalizado, o texto torna-se pesquisável e editável, tornando o documento mais acessível para análises adicionais ou uso em diversos processos empresariais.

O OCR lida apenas com o reconhecimento de caracteres; ele não interpreta o significado por trás do texto. É aqui que o processamento de linguagem natural (NLP) desempenha um papel fundamental. O NLP permite que a IA de documentos interprete o significado e o contexto dentro do texto, da mesma forma que um leitor humano. Ao aplicar modelos linguísticos, a IA de documentos pode identificar relações entre diferentes partes de um documento para reconhecer nomes, datas e lidar com, mesmo sem rótulos explícitos.

Modelos de aprendizado de máquina, especialmente de deep learning, aumentam a precisão da IA dos documentos. Esses modelos são treinados em vastos conjuntos de dados, usando técnicas de ciência de dados que lhes permitem reconhecer padrões complexos em documentos. Assim como o cérebro humano processa informações, as redes neurais na IA de documentos analisam layouts, fontes e idiomas de documentos, adaptando-se continuamente a vários formatos. Essa flexibilidade permite que a IA dos documentos lide com vários cenários do mundo real, desde faturas simples até contratos legais complexos, e melhore seus recursos por meio de aprendizado contínuo.

Osmetadados também desempenham um papel importante, fornecendo informações adicionais, muitas vezes ocultas, sobre um documento. Os metadados incluem detalhes como a data de criação do documento, autor, formato de arquivo e palavras-chave que descrevem melhor seu conteúdo. Usando metadados, a IA de documentos trabalha para organizar, gerenciar e recuperar melhor documentos, melhorando a eficiência do fluxo de trabalho.

As interfaces de programação de aplicativos (APIs) são essenciais para conectar os modelos de IA de documentos a outros sistemas. As APIs de IA de documentos facilitam a integração perfeita da IA de documentos com plataformas corporativas, automatizando fluxos de trabalho relacionados a documentos e auxiliando na extração e análise de dados em tempo real. Essas APIs ajudam a IA de documentos a escalar, tornando-a adaptável a uma ampla gama de tarefas de negócios e integrando-se a infraestruturas de TI mais amplas.

As plataformas de IA de documentos também usam processadores como intermediários entre arquivos de documentos e modelos de aprendizado de máquina. Esses processadores são responsáveis por ações específicas, como classificação, divisão, análise e análise de documentos, ajudando a garantir que o sistema processe e entenda cada documento de maneira adequada.

O analisador analisa e interpreta a estrutura dos dados. Ela divide os documentos em seus componentes fundamentais, entende as relações entre esses elementos e converte dados não estruturados ou semiestruturados em formatos que o sistema de IA pode processar.

Além de compreender o texto, a IA do documento pode analisar a estrutura e o layout dos documentos. Ele reconhece elementos como títulos, parágrafos, tabelas e listas, ajudando a IA a entender a hierarquia e o contexto do documento. Essa análise estruturada é útil para identificar pares de valores-chave, como em faturas em que a IA de documentos extrai os valores devidos e as datas de pagamento para reduzir a necessidade de entradas manuais.

A maioria dos modelos de IA de documentos padrão vem pré-treinada em vários tipos de documentos, mas as empresas geralmente usam documentos especializados, com formatos, terminologias ou layouts exclusivos para seu domínio. Com o ajuste fino dos modelos de IA de documentos, eles podem ser adaptados a necessidades específicas. Por exemplo, um escritório de advocacia pode fazer um ajuste fino de um modelo para entender melhor o jargão jurídico, as cláusulas contratuais e as particularidades da formatação, tornando a IA mais precisa.

Os sistemas avançados de de IA de documentos vão além da simples extração de dados para apresentar resumos de documentos longos. Ao destacar pontos-chave dentro do documento, esses sistemas permitem que os usuários compreendam rapidamente informações essenciais sem precisar ler todo o documento.

A IA de documentos costuma ser integrada ao armazenamento em nuvem e a sistemas corporativos para simplificar a gestão e a análise de documentos em toda a organização, dando aos usuários o acesso adequado aos documentos e informações de que precisam, quando precisam.

As soluções tradicionais de IA de documentos dependem muito de OCR, sistemas baseados em regras e modelos de aprendizado de máquina para extração, classificação e processamento de dados. Muitas plataformas de IA de documentos não usam inerentemente IA generativa (IA gen) ou grandes modelos de linguagem (LLMs), especialmente quando as tarefas estão focadas em extração e classificação de dados diretos de documentos.

No entanto, a IA generativa se mostrou eficaz no aprimoramento da IA de documentos. Quando integrado à IA generativa, um sistema de IA de documentos pode ser direcionado para elaborar novos documentos com base em modelos de dados extraídos. Por exemplo, no processamento de sinistros de seguro, após a extração dos dados dos formulários de sinistro, um modelo de IA generativa incorporado na plataforma de IA do documento pode ajudar um agente a elaborar um acompanhamento, um relatório sobre o sinistro ou recomendações com base nos dados de entrada.

Embora os sistemas tradicionais de IA de documentos consigam extrair dados sem dificuldades na maioria dos casos, eles podem falhar ao interpretar linguagem ambígua, conduzir raciocínio multietapas ou reconhecer caracteres em imagens com ruído e de baixa qualidade. Os modelos generativos ajudam a preencher essas lacunas, corrigindo erros, fornecendo uma interpretação contextual mais profunda e aprimorando a capacidade do sistema de lidar com documentos legais, médicos ou técnicos que exigem compreensão sutil.

IBM Automation Document Processing é uma solução de pouco código solução que utiliza IA e deep learning para classificar e extrair informações de documentos estruturados e não estruturados. Sua interface de pouco código permite que os usuários automatizem fluxos de trabalho relacionados a documentos com esforço mínimo de programação, aumentando a produtividade e a eficiência.

A IA de documentos do Google Cloud é uma plataforma empresarial que oferece um pacote abrangente de ferramentas para automatizar o processamento de documentos. Ela usa IA generativa para extrair dados e classificar documentos sem a necessidade de treinamento prévio de modelos, tornando-os acessíveis para rápida implementação e implantação. Os usuários podem gerenciar e monitorar seus modelos de IA de documentos por meio do Google Cloud Console, que fornece uma interface fácil de usar.

O BigQuery do Google Cloud é um data warehouse totalmente gerenciado, sem servidor e escalável. Ele é compatível com a análise rápida de grandes conjuntos de dados com structured query language (SQL). O BigQuery é adequado para lidar com big data, onde bancos de dados tradicionais lutam para processar conjuntos de dados em grande escala com eficiência.

O Vertex AI é uma plataforma unificada projetada para simplificar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, desde a preparação de dados até a implementação e o monitoramento de modelos. Oferecendo ferramentas para AutoML e desenvolvimento de modelos personalizados, o Vertex AI acomoda usuários com diferentes níveis de conhecimento, desde iniciantes até cientistas de dados experientes, tornando-a uma solução versátil para criar e implementar modelos de aprendizado de máquina.

A IA de documentos oferece uma ampla gama de benefícios em vários casos de uso de setores, ao automatizar a entrada de dados e aprimorar processos empresariais. A capacidade da Doc IA de extrair dados de vários documentos é útil em salas de correspondência, estaleiros, processamento de hipotecas e aquisição, onde grandes volumes de papelada exigem um manuseio eficiente.

No setor de seguros, a IA de documentos ajuda a processar sinistros e aplicações de apólices, extraindo dados importantes, reduzindo os tempos de processamento e melhorando a eficiência operacional.

Em publicação, a IA de documentos pode digitalizar publicações físicas, convertendo-as em formatos compatíveis com e-readers, o que torna o conteúdo mais acessível, pesquisável e fácil de gerenciar.

Em saúde, a IA de documentos simplifica o processamento de formulários de admissão médica em consultórios médicos, reduzindo a carga de trabalho administrativa e ajudando a garantir a captura precisa de dados dos pacientes. Em ensaios clínicos, a IA de documentos melhora a supervisão, extraindo dados com precisão dos documentos do ensaio, garantindo a conformidade regulatória e acelerando o processo de relatório.

Em finanças e contabilidade, a IA de documentos analisa com eficiência recibos e faturas, permitindo uma validação eficiente de relatórios de despesas, economizando tempo e melhorando a precisão. Além disso, pode analisar cartões de identificação e outros documentos oficiais para auxiliar na autenticação de identidade, confirmando a verificação segura. A IA de documentos também pode extrair detalhes de renda de formulários fiscais, simplificando os processos de aprovação de empréstimos e avaliações financeiras. Em contabilidade, a IA dos documentos automatiza o processamento de faturas, melhorando a precisão e acelerando os fluxos de trabalho para uma gestão financeira mais eficiente.

A tecnologia também pode analisar documentos financeiros para detectar dinheiro falsificado e cheques fraudulentos, aprimorando as medidas de segurança dentro das instituições financeiras. A IA de documentos melhora a eficiência operacional ao extrair dados essenciais dos e-mails e SMS dos clientes, acelerando os tempos de resposta. Ela aprimora a detecção de fraude ao automatizar a análise de documentos, permitindo que as organizações identifiquem atividades suspeitas rapidamente.

Com relação a documentos jurídicos e comerciais, a IA de documentos ajuda as empresas a analisar contratos, identificar termos e cláusulas importantes, acelerar o processo de avaliação e confirmar o cumprimento dos contratos. Pode também detectar irregularidades nas faturas, sinalizando possíveis erros ou fraudes. A IA de documentos também automatiza a avaliação de documentos legais, reduzindo o tempo e o esforço necessários para avaliar contratos e acordos, enquanto melhora a precisão e a escalabilidade.

Nos setores de conformidade e regulatório, a IA de documentos ajuda a automatizar a avaliação de mudanças regulatórias e seu impacto nos contratos, simplificando a gestão da conformidade.

No setor de hipotecas, a IA de documentos acelera os fluxos de trabalho extraindo e processando informações essenciais das aplicações de empréstimo. Também automatiza o monitoramento de portfólios de empréstimos, auxiliando no gerenciamento mais eficiente do risco de crédito e na identificação oportuna de problemas potenciais. No setor imobiliário, padroniza a classificação de documentos e automatiza a extração de informações críticas de contratos, arrendamentos e outros documentos relacionados.

Outro principal benefício é sua capacidade de extrair dados valiosos de silos de documentos, liberando informações anteriormente inacessíveis que apoiam decisões de negócios mais bem informadas. Para organizações que operam globalmente, a IA de documentos simplifica o processamento de recibos em diferentes países, reduzindo as complexidades associadas às transações internacionais. A tecnologia também transforma documentos PDF estáticos em fluxos de trabalho praticáveis, automatizando tarefas como definir prazos, gerenciar aprovações e atribuir responsabilidades.