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.

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.

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.

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.

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.