Na era digital em que vivemos, a automação de tarefas burocráticas e a rápida digitalização de documentos são elementos cruciais para otimizar processos e melhorar a eficiência operacional das empresas. Uma tecnologia que tem desempenhado um papel fundamental nesse contexto é a Inteligência Artificial (IA). Mais especificamente, quando se trata de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) em documentos, a IA tem se mostrado uma aliada poderosa. Neste artigo, vamos explorar as principais tecnologias de IA que realizam OCR em documentos e como elas estão revolucionando a forma como lidamos com a papelada. 

Redes Neurais Convolucionais (CNNs): 

Uma das abordagens mais populares para OCR em documentos é o uso de Redes Neurais Convolucionais (CNNs). Essa técnica de IA é especialmente adequada para processar imagens, e o OCR é um processo que envolve a extração de texto a partir de documentos digitalizados. As CNNs são capazes de aprender padrões e características em imagens, permitindo que sejam treinadas para identificar letras, números e símbolos em documentos. 

Essas redes neurais são alimentadas com uma grande quantidade de dados, como imagens de documentos pré-processados, e passam por um processo de treinamento supervisionado. À medida que a CNN é exposta a mais exemplos, ela ajusta seus parâmetros internos para reconhecer com maior precisão os caracteres contidos nos documentos. 

Redes Neurais Recorrentes (RNNs): 

Outra tecnologia de IA utilizada no OCR é a das Redes Neurais Recorrentes (RNNs). Enquanto as CNNs são ótimas para identificar padrões em imagens, as RNNs são especialmente projetadas para lidar com sequências de dados, como textos. Isso as torna ideais para o reconhecimento de texto em documentos. 

Uma das vantagens das RNNs é sua capacidade de levar em consideração o contexto. Elas conseguem analisar não apenas o caractere atual, mas também as informações anteriores, o que as ajuda a realizar um OCR mais preciso, especialmente em casos em que há palavras com letras similares. Essa habilidade de reconhecer o contexto das palavras permite que as RNNs superem desafios de reconhecimento de texto mais complexos. 

Transformers: 

Uma tecnologia relativamente nova e empolgante que está ganhando destaque no campo do OCR é a dos Transformers. Os Transformers são modelos de IA que se destacam na tarefa de processamento de linguagem natural (NLP), mas também têm sido aplicados com sucesso no reconhecimento de texto em documentos. Esta, é uma das tecnologias usadas no ChatGPT. 

Diferentemente das CNNs e RNNs, que processam dados sequencialmente, os Transformers são capazes de analisar as relações entre todas as palavras de um documento de uma só vez, tornando seu processamento muito mais eficiente. Isso permite um OCR mais rápido e preciso, mesmo em documentos com múltiplas páginas. 

Benefícios de utilizar a tecnologia OCR 

De acordo com um estudo conduzido pela ABGD (Associação Brasileira das Empresas de Gestão de Documentos), profissionais brasileiros gastam, em média, 2 horas por dia procurando documentos importantes. Além disso, a cada 12 segundos um documento é perdido em empresas, resultando em mais de 7 mil arquivos extraviados por ano no país.  

No entanto, essa situação pode ser significativamente modificada com a implementação de uma solução OCR, que oferece maior agilidade e segurança no processo de armazenamento de dados digitalizados. 

Essa tecnologia permite localizar informações através de palavras-chave extraídas e realizar consultas específicas em todo o conteúdo do documento. Isso é possível graças a um sistema ECM, que armazena imagens e/ou documentos processados por meio do OCR. 

Uma ferramenta OCR oferece uma série de recursos, tais como: 

1. Converter vários tipos de documentos em dados pesquisáveis, facilitando a edição dos mesmos. 

2. Agilizar a busca por informações específicas através de palavras-chave. 

3. Reduzir o risco de perda de documentos e dados. 

4. Aumentar a velocidade de compartilhamento de informações. 

5. Possibilitar o preenchimento automático de formulários e a validação de informações através do input de documentos digitalizados. 

Todas essas funcionalidades contribuem para potencializar os processos internos do negócio, reduzindo custos operacionais e evitando erros. 

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