O que é a compreensão de documentos? Processamento de documentos de IA explicado

Nunca alguém disse “quero passar meu tempo lendo informações em um documento impresso ou PDF e depois inseri-las em uma aplicação financeira”. É por isso que a compreensão de documentos impulsionada pela IA é tão útil, ela assume o tipo de trabalho burocrático que as pessoas ficam felizes em delegar. E, ao fazer isso, pode acelerar o processamento de documentos e reduzir custos, ao mesmo tempo em que melhora a precisão. Muitas vezes, você encontrará a tecnologia de compreensão de documentos incorporada aos fluxos de trabalho da sua aplicação SaaS e, mais recentemente, ela foi encarregada de rotular texto para dados de treinamento de IA e fornecer as informações necessárias para que os agentes de IA concluam suas tarefas de várias etapas. Dessa forma, as pessoas podem voltar ao trabalho de raciocínio, construção e comunicação com o qual gostam de se ocupar.

O que é a compreensão de documentos?

A compreensão de documentos é um processo automatizado que extrai informações de um arquivo de texto, como um PDF ou uma digitalização de um documento em papel, e as transmite para uma aplicação de negócios. Ele ajuda a minimizar, e potencialmente até mesmo eliminar, a entrada manual de dados, melhorando a precisão. A compreensão de documentos é possível por algoritmos sofisticados de machine learning (ML). O ML é essencial para várias etapas, começando pelo processamento de imagens, onde informações relevantes, como preço, nome e número da fatura ou da ordem de compra (PO), são descobertas, extraídas e armazenadas em um banco de dados para integração em sistemas de negócios relevantes.

Por exemplo, um fabricante pode usar a compreensão de documentos para extrair informações de POs e inseri-las automaticamente em um sistema contábil e controle de estoque, aumentando significativamente a velocidade e a precisão de um processo de vendas. Da mesma forma, uma empresa pode implementar um sistema de reembolso de despesas para extrair informações relevantes de imagens de recibos e, em seguida, criar automaticamente um relatório de despesas para um funcionário.

A compreensão de documentos tem sido um caso de uso precoce e bem-sucedido de IA e ML. Você o encontrará integrado a aplicações de negócios para automatizar fluxos de trabalho, devolvendo tempo aos profissionais que, de outra forma, estariam se esforçando nessas etapas manuais de entrada de dados e processamento de documentos. Quando combinado com processamento de linguagem natural (NLP) e geração aumentada de recuperação (RAG), a compreensão de documentos pode ser parte integrante de um sistema que ajuda a entender o significado semântico dos documentos, auxiliando na classificação de documentos e na descoberta de informações.

Principais conclusões

• A compreensão de documentos é um processo orientado por IA que extrai dados de uma variedade de arquivos de texto para ajudar a automatizar a entrada de dados e o processamento de documentos.
• Campos estruturados, como preços, datas, nomes, assinaturas e números de pedidos, podem ser disponibilizados com precisão para integração em fluxos de trabalho empresariais.
• Os recursos de reconhecimento de documentos geralmente são integrados a aplicações de negócios populares, incluindo ERP, CRM e sistemas específicos do setor.
• Os usos da IA de compreensão de documentos incluem ajudar a automatizar a coleta de dados e a rotulagem de conjuntos de dados de treinamento e fornecer informações de que os agentes de IA precisam para executar tarefas complexas.

Processamento de documentos explicado

O processamento de documentos é um componente essencial da compreensão de documentos: extraia dados de vários tipos de arquivo, coloque-os em um formato estruturado e categorize-os em um banco de dados onde eles podem ser usados ​​para preencher campos em formulários online e ser inseridos em funções comerciais, como manuseio de faturas, folha de pagamento, vendas e contabilidade de despesas.

Para isso, um sistema de processamento de documentos precisa de regras predefinidas. Os algoritmos de ML podem então identificar e extrair dados de blocos de texto, tabelas e campos que contém preços, datas, nomes, endereços, notas relevantes, números de conta e outros dados comerciais. Ao automatizar processos manuais de entrada de dados, as organizações podem acelerar significativamente as funções comerciais e, ao mesmo tempo, reduzir erros.

Como a compreensão de documentos funciona

O software de compreensão de documentos e os serviços em nuvem usam ML e IA avançados para extrair dados de vários tipos de documentos, como faturas e recibos, e fornecê-los a aplicações e fluxos de trabalho que informam os processos de negócios. Essa automação traz nova eficiência e precisão a tarefas como classificação de documentos e entrada de dados.

Um processo de compreensão de documentos pode identificar e extrair texto, tabelas e assinaturas de diferentes formatos, incluindo PDFs, digitalizações e JPEGs. Em seguida, os dados extraídos são enviados em um formato estruturado, como uma carga JSON, que inclui o tipo e o valor do campo, facilitando a integração em aplicações e fluxos de trabalho. A compreensão de documentos se tornou importante em serviços de IA generativa e para agentes de IA porque transforma documentos em textos legíveis e editáveis ​​por máquinas que esses sistemas de IA podem usar para suas saídas.

Os agentes de IA são entidades de software que podem receber tarefas, examinar seus ambientes, executar ações conforme prescrito por suas funções e ajustar com base em suas experiências. Essas tarefas podem ser complexas, com várias etapas, e geralmente dependem de ter acesso a dados baseados em texto. Um agente de gerenciamento da cadeia de suprimentos, por exemplo, pode ser encarregado de ajudar a otimizar a logística analisando pedidos de compra de diversas fontes e em vários formatos, incluindo formulários digitalizados.

Os serviços de compreensão de documentos também podem alimentar uma ferramenta de rotulagem de dados, que permite aos usuários destacar visualmente e rotular campos específicos diretamente em amostras de documentos, uma etapa vital para a criação de um conjunto de dados de treinamento que pode ser usado para ajustar grandes modelos de linguagem personalizados (LLMs). Esse é um círculo virtuoso que melhora a capacidade do modelo de compreender e extrair informações de documentos semelhantes no futuro.

A compreensão de documentos geralmente é acessada por meio de ERP, cadeia de suprimentos, CRM e outras aplicações de negócios, particularmente sistemas SaaS, e é uma forma essencial de impulsionar a eficiência para os usuários. Os criadores de aplicações podem acessar serviços de nuvem de compreensão de documentos por meio de APIs, como uma API de extração de texto, de identificação de tabela e de classificação de documentos, permitindo a automatização de tarefas de processamento de documentos nas aplicações desenvolvidas.

Benefícios da compreensão de documentos para empresas

As empresas implementam a compreensão de documentos para reduzir custos e minimizar o risco de erro humano enquanto aceleram o processamento. Saiba como obter esses benefícios.

• Capacitação em automação de processos: com as estratégias e ferramentas certas, incluindo a compreensão de documentos, as equipes têm o poder de criar, implementar e gerenciar fluxos de trabalho automatizados. O fácil acesso aos dados é essencial para criar um ambiente onde a automação pode ser aplicada em toda a empresa.
• Melhor eficiência e redução do trabalho manual: permitir que as empresas extraiam e classifiquem automaticamente dados de uma variedade de documentos, como faturas, contratos e formulários, reduz a necessidade de entrada manual de dados e libera os funcionários para se concentrarem em tarefas mais estratégicas.
• Melhor precisão e confiabilidade dos dados: ao automatizar processos maçantes e sujeitos a erros de extração e classificação de dados, a compreensão de documentos ajuda a acelerar as operações e pode levar a dados mais consistentes e confiáveis. Quando se comprova que um sistema automatizado de compreensão de documentos processa texto com um alto grau de precisão, os líderes empresariais estão mais aptos a utilizá-lo na tomada de decisões.
• Tempo de processamento mais rápido: um dos principais benefícios de um sistema automatizado de documentos é que ele lida com documentos muito mais rápido do que os colaboradores humanos, ajudando a acelerar muitos processos de negócios, como entrada de faturas, despesas e processamento de solicitações.
• Redução de custos com automação: a principal economia de custos da automação é resultado da eficiência, embora a diminuição de erros também seja um fator contribuinte. O manuseio automatizado de documentos permite que os funcionários evitem a entrada e o processamento manuais de dados, levando a custos de mão de obra mais baixos. A automação ajuda a simplificar, agilizar e tornar as operações mais eficazes e precisas, o que pode melhorar a lucratividade.
• Melhor conformidade e gerenciamento de riscos: a compreensão de documentos pode levar a uma maior precisão nos documentos, minimizando possíveis riscos legais e financeiros e o risco de não conformidade com os requisitos regulatórios.
• Integração do sistema: a compreensão de documentos é mais usada em uma aplicação de negócios para aprimorar os fluxos de trabalho de documentos. Ao se integrar a sistemas ERP, plataformas de CRM e outras ferramentas de negócios, as soluções de compreensão de documentos ajudam a manter vários sistemas funcionando com os mesmos dados precisos e atualizados. Essa integração de aplicações, que os desenvolvedores podem implementar por meio de APIs em um serviço de nuvem existente, ajuda a garantir que as informações extraídas e processadas estejam imediatamente disponíveis na infraestrutura existente da empresa.
• Implementação flexível: a compreensão de documentos pode ser implementada em nuvem, on-premises ou em configurações híbridas para atender a diferentes necessidades de negócios. As implementações em nuvem oferecem escalabilidade e ampla acessibilidade, enquanto as configurações on-premises oferecem maior controle e menos preocupações com segurança para setores com regulamentações rigorosas de privacidade de dados. Os modelos híbridos permitem que as empresas aproveitem a escalabilidade da nuvem, mantendo o controle sobre dados confidenciais.
• Processamento em tempo real: ao configurar a compreensão de documentos como parte de um processo em tempo real, as empresas podem acessar e agir imediatamente com base nas informações extraídas, ajudando a reduzir atrasos e melhorar a capacidade de resposta. Isso pode ser inestimável em ambientes onde tempo é sinônimo de dinheiro, como logística, manufatura e finanças.

Principais tecnologias envolvidas

A IA generativa avançou significativamente na compreensão de documentos, complementando métodos tradicionais, como reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e sistemas baseados em regras. Mas não é a única nova tecnologia que está se destacando nesse segmento.

• IA generativa: a IA generativa ajuda a compreensão de documentos a ir além da extração do texto de campos para alimentar um banco de dados. Ela permite a criação de conteúdo novo, contextualmente relevante com base nos dados extraídos e pode gerar resumos, relatórios e até mesmo documentos totalmente novos. Essa capacidade expandida de automatizar a criação de conteúdo derivado está sendo aplicada em diversos campos. Além disso, o RAG fornece uma maneira de recuperar informações relevantes de um conjunto de documentos com base em uma consulta, em vez de extraí-las de um campo específico para conectá-las a um processo definido. O RAG permite que um LLM vá além da simples extração de palavras-chave para fornecer um contexto mais rico e uma compreensão semântica do texto em um documento ou em um conjunto de documentos.
• Processamento de linguagem natural (NLP) para análise de texto: o NLP permite que o sistema compreenda e interprete o conteúdo de documentos de forma que espelhe a compreensão humana. As técnicas de NLP podem identificar as principais informações; extrair dados, como números, datas e nomes; e até mesmo entender o contexto e o sentimento do texto. Isso ajuda o sistema a categorizar documentos para armazenamento e recuperação, extrair dados relevantes e resumir o conteúdo.
• Machine learning para extração de dados: o ML permite que os sistemas aprendam e melhorem com o tempo. Algoritmos de ML podem ser treinados para reconhecer padrões e extrair tipos específicos de informações de documentos com alta precisão, mesmo quando o formato e o conteúdo variam amplamente. Essa incrível capacidade de extração de dados, uma competência central de compreensão de documentos, pode reduzir a necessidade de intervenção manual ao longo do tempo, acelerando o processamento e apresentando dados extraídos confiáveis e consistentes.
• Reconhecimento óptico de caracteres para conversão de texto: o OCR é outra tecnologia fundamental na compreensão de documentos, sendo usada há muito tempo para converter imagens digitalizadas de texto em texto legível por máquina. Por exemplo, ele pode transformar um documento físico digitalizado em um documento cujo texto pode ser pesquisado e editado. O OCR permitiu que muitas empresas fizessem a transição para fluxos de trabalho digitais e integrassem o texto extraído a uma ampla variedade de outros processos automatizados. Os avanços impulsionados pela IA no OCR incluem melhor reconhecimento de escrita manual, processamento mais rápido e suporte multilíngue.

Principais usos da compreensão de documentos

À medida que a IA generativa e o NLP tornam os sistemas de compreensão de documentos mais eficientes, com suporte a imagens em documentos, compreendendo layouts complexos e extraindo informações com precisão, mesmo de dados não estruturados, essa compreensão mais próxima da humana está expandindo significativamente a gama de casos de uso. Abaixo estão algumas áreas em que observamos maior uso de sistemas da compreensão de documentos.

• Classificação de documentos: categorizar documentos em classes ou categorias predefinidas ajuda a gerenciar grandes volumes de documentos com eficiência. Ao identificar e classificar documentos automaticamente, uma organização pode encaminhá-los rapidamente para o funcionário, departamento ou processo de negócios apropriado, economizando tempo e esforço na classificação manual e melhorando o fluxo de trabalho geral.
• Extração de informações: é aqui que um processo de compreensão de documentos identifica e extrai pontos de dados específicos de documentos, extraindo informações importantes, como nomes, datas, endereços, preços e outros detalhes relevantes, e conectando-os aos processos de negócios apropriados. Isso ajuda a reduzir o risco de erros, acelerar o processamento de dados e transmitir informações precisas e confiáveis.
• Análise semântica: esta é uma aplicação mais sofisticada da compreensão de documentos. Envolve a interpretação do significado e do contexto do texto em documentos e envolve etapas adicionais, como RAG, e o uso de LLMs mais sofisticados para ir além do simples reconhecimento de palavras-chave e compreender as nuances e implicações do conteúdo. Isso é útil quando, por exemplo, uma organização deseja determinar o tom emocional de um documento ou identificar relações e padrões complexos para chegar a uma interpretação mais precisa do conteúdo de um documento.

Casos de uso e aplicações comuns da compreensão de documentos

Seja qual for o setor, quando uma empresa consegue processar e compreender com precisão o conteúdo de documentos, isso melhora as funções de negócios por meio de tomadas de decisão mais assertivas, fluxos de trabalho eficientes, atendimento ao cliente aprimorado e a capacidade de extrair insights valiosos ocultos em dados textuais. Basicamente, a compreensão eficaz de documentos se traduz em economia de tempo e custos, redução de erros e uma organização mais competitiva e orientada por dados.

• Automação do processamento de faturas e relatórios financeiros
  A compreensão de documentos é usada para automatizar a extração e a validação de dados de extratos, faturas e outros documentos financeiros, reduzindo o tempo e os erros associados à entrada manual de dados. Isso pode acelerar os processos de aprovação e pagamento e ajudar a manter os relatórios financeiros precisos e atualizados. Ao se integrar aos sistemas financeiros existentes, a compreensão de documentos pode aprimorar a conformidade e fornecer insights em tempo real sobre o desempenho financeiro.
• Otimização dos registros de pacientes e faturamento na área da saúde
  Um processo automatizado de compreensão de documentos ajuda hospitais e clínicas a gerenciar e processar registros de pacientes, formulários médicos e documentos de faturamento. Isso é feito extraindo e organizando dados de pacientes para que sejam registrados com precisão e facilmente acessíveis à equipe de profissionais de saúde, resultando na prestação de serviços de saúde mais eficiente.
• Gerenciamento de contratos e documentos regulatórios no setor jurídico
  Um processo de compreensão de documentos pode ajudar escritórios de advocacia e departamentos jurídicos a analisar, categorizar e extrair informações importantes em documentos, como contratos, acordos e registros regulatórios. Ao automatizar esses processos, as equipes jurídicas podem reduzir o risco de erros, aprimorar o gerenciamento de documentos e permitir que os profissionais jurídicos tenham mais tempo para tarefas de atendimento ao cliente e raciocínio estratégico.
• Otimização de documentos de estoque e cadeia de suprimentos no varejo
  As organizações de logística e varejo usam a compreensão de documentos para processar e analisar listas de estoque, pedidos de compra e documentos da cadeia de suprimentos. Isso permite que os varejistas rastreiem automaticamente os níveis de estoque, monitorem as atividades da cadeia de suprimentos e ajudem a garantir que os pedidos sejam processados ​​com rapidez e precisão, resultando em maior satisfação do cliente e eficiência operacional.

Melhore a eficiência do processamento de documentos com as soluções avançadas da Oracle

Se você busca incorporar a compreensão de documentos à aplicação, o Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Document Understanding pode oferecer uma solução avançada e econômica. Por meio de APIs simples e ferramentas de interface de linha de comando, sua aplicação pode extrair texto, tabelas e outros dados importantes de documentos em vários idiomas com modelos de IA predefinidos, e ferramentas de extração de documentos mais personalizáveis ​​estão disponíveis para atender às suas necessidades.

O OCI Document Understanding é baseado em tecnologias de visão computacional e processamento de linguagem natural da Oracle usadas para tarefas corporativas essenciais, como processamento de contas a pagar, despesas e gerenciamento de conteúdo. Para ajudar sua organização a aproveitar esse recurso, a Oracle Cloud oferece uma interface intuitiva para você carregar e rotular dados para treinar modelos personalizados em um serviço de IA de ponta. O Document Understanding é apenas uma das ofertas do conjunto de serviços de IA disponíveis na OCI, com preços competitivos para que todos os usuários da sua aplicação possam utilizá-lo.

A compreensão de documentos foi um dos primeiros sucessos do uso do machine learning para automatizar processos de negócios. À medida que o volume de informações em todos os setores da economia continua crescendo, ele ajudará as empresas a processar e atuar com eficiência nos dados, liberando os funcionários para se dedicarem a tarefas de maior valor. E continuará desempenhando um papel essencial para tornar a IA generativa mais útil, tanto como parte do regime de treinamento quanto na melhoria dos resultados, especialmente à medida que os agentes de IA assumem mais tarefas.

Perguntas frequentes sobre a compreensão de documentos

Como a compreensão de documentos difere do OCR tradicional?

O OCR é um recurso essencial que possibilita o processo de compreensão de documentos, é o que converte o texto de uma imagem ou PDF em texto editável. A partir daí, o processamento de compreensão de documentos disponibiliza o texto para as aplicações de negócios.

Quais tipos de documentos podem ser processados ​​usando a compreensão de documentos?

Um processo de compreensão de documentos digitaliza documentos, como PDFs ou arquivos de imagem, como .jpg ou .png, e transforma o texto encontrado em um formato editável. Ele digitaliza campos em documentos, como recibos, faturas ou solicitações de empréstimo, reconhece nomes, valores, datas e outros detalhes importantes; e disponibiliza essas informações para as aplicações de negócios.

Qual o nível de segurança dos dados processados ​​com soluções de compreensão de documentos?

A segurança dos dados em um processo de compreensão de documentos se resume à arquitetura e às medidas de segurança de dados adotadas como parte do processo. Os dados são criptografados em repouso e em trânsito? Eles são copiados em backup? Existem controles de acesso adequados? Tudo isso pode tornar qualquer processamento de dados mais seguro.