O que é processamento de documentos?
26 de outubro de 2021
4 min de leitura
Converter dados manuais em documentos eletrônicos é uma etapa essencial na transformação digital da maioria das empresas.

Para realizar isso com sucesso, é necessário um planejamento cuidadoso e a solução certa de processamento de documentos.

O processamento de documentos converte formulários manuais e dados analógicos em um formato digital para que esses documentos possam ser integrados aos processos diários de negócios. Ao usar um sistema de processamento de documentos para extrair dados, uma empresa pode replicar digitalmente a estrutura, o layout, o texto e as imagens originais do documento.

O processamento de documentos é ideal para converter documentos com formatos idênticos. Se os formatos forem desconhecidos ou inconsistentes, o processo pode precisar ser direcionado para operadores humanos para completar a conversão.

No vídeo a seguir, Jamil Spain detalha o processamento de documentos:

 
O que é processamento inteligente de documentos (IDP)?

Os avanços em inteligência artificial (IA) permitiram que as empresas automatizassem ainda mais o processamento de documentos. O processamento inteligente de documentos (IDP) utiliza automação impulsionada por IA e aprendizado de máquina para classificar documentos, extrair informações e validar dados. Isso automatiza e acelera ainda mais o processamento de documentos por meio da automação e da organização de dados não estruturados.

O IDP também pode incorporar automação robótica de processos (RPA) e ferramentas de processamento de linguagem natural (NLP) para tornar a transição de analógico para digital mais rápida e com menos erros.O RPA, em particular, pode automatizar operações manuais, reduzindo a necessidade de interação humana com o processo.

Como funciona o processamento de documentos?

O processamento de documentos pode ser feito usando algoritmos de visão computacional, redes neurais ou até mesmo trabalho manual. Normalmente, o processo de digitalização de dados analógicos em dados digitais segue estas etapas:

  1. Classificação e extração do layout e estrutura: soluções de processamento de documentos são orientadas por regras. Os programadores criam essas regras de extração predefinidas antes que o trabalho comece. Isso inclui definir a categoria e o formato dos documentos. Com isso definido, a equipe pode extrair o layout e a estrutura.
  2. Extração das informações do documento: existem vários métodos para automatizar a transcrição de texto.O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) escaneia o documento em busca de texto digitado e o transforma em dados.O reconhecimento inteligente de caracteres, um tipo de reconhecimento de texto manuscrito (HTR), pode reconhecer texto padrão e estilos variados de caligrafia.
  3. Detecção e correção de erros no documento: a tecnologia OCR pode ser suscetível a erros, então os dados extraídos podem exigir avaliação manual. Quando o formato de um documento não pode ser processado ou quando há erros, ele pode ser sinalizado para revisão humana e correção manual.
  4. Armazenamento do documento e dados: o documento final é armazenado em um formato que permite integração com as aplicações atuais.

Se você está usando processamento inteligente de documentos, ele aprimora o processamento tradicional de documentos da seguinte maneira:

  • Processamento de dados mais rápido: a automação avançada oferece uma maneira mais rápida e precisa de extrair informações relevantes de dados não estruturados e analógicos. Isso encurta os fluxos de trabalho ao eliminar processos manuais e reduzir erros.
  • Processamento de documentos não estruturados: diferentemente do processamento tradicional, o IDP pode transformar informações estruturadas, não estruturadas e semiestruturadas e aplicá-las a aplicações e fluxos de trabalho empresariais.
  • Aumento da precisão dos dados: o aprendizado de máquina melhora a classificação de documentos, a extração de informações e a validação de dados para aprimorar a qualidade e a confiabilidade do processamento. O treinamento supervisionado de pouco código dentro do fluxo de trabalho visa melhorar a precisão ao longo do tempo sem a necessidade de reprogramar as regras de extração.
  • Aprimoramento da segurança: o IDP armazena documentos e informações pessoais em um local (digital) seguro. Isso é especialmente importante em setores como saúde e serviços financeiros, que possuem regulamentações de segurança e políticas de conformidade rigorosas.
  • Redução de custos: os aspectos manuais do processamento tradicional de documentos o tornam demorado, desviando especialistas de outras atividades.A automação reduz o tempo de processamento, o que diminui os custos operacionais e aproveita melhor a equipe.
Melhores práticas e desafios

Seja sua organização digitalizando registros de saúde ou buscando agilizar o processamento de faturas, é útil fazer algum trabalho preparatório e seguir as melhores práticas para evitar problemas custosos e demorados após o início. Isso inclui o seguinte:

  • Classificação de documentos: crie e organize documentos de acordo com sua função, o que facilita a identificação de informações relevantes para uma extração de dados concisa.
  • Conversão de dados: converta dados não estruturados e semiestruturados em dados estruturados que ofereçam informações utilizáveis para aprimorar a automação.
  • Considere integração e APIs: uma vez que os dados sejam convertidos para um formato digital, como serão usados na organização? Será compatível e facilmente acessível a todos que precisam? Discuta as necessidades empresariais com os stakeholders para garantir que estejam adequadamente integrados.
  • Consulte especialistas: converse com as pessoas que utilizam as informações que você está digitalizando para entender melhor seu valor para o negócio e como os dados devem ser interpretados. Isso garantirá que quem lida com erros compreenda o aspecto ideal dos dados e que o processo seja feito corretamente.

O processamento tradicional de documentos apresenta alguns desafios que devem ser considerados antes do início de um projeto de transformação digital, para evitar atrasos:

  • Usa apenas um formato para processamento: o processamento de documentos utiliza regras de extração predefinidas para transformar as informações relevantes em formato digital. Esse tipo de captura de dados é eficaz para dados estruturados, onde as informações são consistentes. No entanto, se houver grandes volumes de dados não estruturados ou documentos complexos com informações inconsistentes, o processo pode gerar erros demorados.
  • Dependência de especialistas em processamento: quando surgem problemas e erros, eles geralmente são sinalizados para revisão manual por especialistas em processamento. Isso pode ser demorado e exigir recursos humanos significativos.
  • Dificuldade de aprimoramento contínuo: os sistemas de processamento de documentos carecem de visibilidade operacional sobre como o processamento está funcionando e quais erros comumente atrasam o processo.
Casos de uso para o processamento de documentos

Essas são algumas das situações mais comuns em que o processamento de documentos pode ser utilizado:

  • Faturas/folha de pagamento: as transformações digitais exigem que sistemas manuais de faturamento e folha de pagamento sejam digitalizados e automatizados. Usando uma ferramenta como o Automation Document Processing da IBM, é possível configurar e utilizar um modelo de deep learning predefinido para extração de dados no processo de faturamento.
  • Seguros: o processamento de documentos permite extrair dados de formulários e verificar rapidamente a cobertura e a elegibilidade. Além disso, mantém os documentos consistentes com os padrões e protocolos do setor, protegendo documentos e informações pessoais sensíveis.
  • Recursos humanos: use o processamento de documentos para converter dados de funcionários e candidatos em insights valiosos que otimizam a gestão de pessoal e as decisões de contratação.
  • Detecção de fraudes: o processamento de documentos tornou-se uma ferramenta valiosa para serviços financeiros, autorizando assinaturas em cheques e determinando a autenticidade de transações em grande volume para eliminar discrepâncias bancárias.
  • Hipotecas: o processamento de hipotecas exige que os credores processem milhões de documentos em papel a cada ano. O processamento de documentos assegura uma recuperação rápida e simples de documentos e aumenta a velocidade e a escala do registro de hipotecas.
Processamento de documentos e IBM

O IBM Cloud Pak for Business Automation, principal solução de processamento de documentos da IBM, leva sua automação a um novo nível ao incorporar inteligência artificial (IA). Suas funcionalidades são projetadas para melhorar tanto os processos internos quanto as experiências de seus clientes.

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IBM Cloud Education IBM Cloud Education