Saiba qual solução de leitura de documentos é mais adequada para a sua necessidade

Precisando automatizar a leitura, a extração e a classificação de dados de documentos, mas não sabe qual é a solução mais adequada para o seu caso? Se sim, você está no lugar certo. Este artigo vai solucionar essa questão.

Processar documentos manualmente é demorado, repetitivo, exaustivo, inseguro, passível de erros e inconsistências. Além disso, é extremamente caro, prejudica a experiência do cliente e impede a possibilidade de escalar o processo. Ou seja, a entrada manual de dados pode, rapidamente, se tornar uma barreira na ampliação das operações.

Às vezes, a informação está retida em arquivos físicos que não são facilmente acessíveis para análise. Como resultado, as empresas estão deixando dinheiro na mesa por não aproveitarem e, até mesmo, não saberem todo o potencial dos dados que possuem. Os desafios associados ao processamento manual de informações não param por aí. Eles incluem:

• A complexa tarefa de compreender certos textos devido à caligrafia ou à qualidade da impressão.
• A dificuldade de identificar documentos relevantes em contraste com aqueles que não são tão importantes.
• O tempo que leva para inserir manualmente todos os dados necessários no banco de dados do seu computador.
• A chance de erros de digitação ao inserir todas essas informações manualmente.
• A falta de padronização nos diferentes sistemas e no preenchimento das informações.

Atualmente, as empresas podem alterar completamente esse cenário, por meio de tecnologias modernas de reconhecimento de textos. Essas ferramentas, baseadas em Automação e Inteligência Artificial, têm revolucionado a forma como os dados são coletados, trazendo benefícios incalculáveis aos negócios.

O que é OCR?

Uma dessas soluções é o OCR (da sigla em inglês para Reconhecimento Óptico de Caracteres), que extrai textos de imagens. Ou seja, converte caracteres de arquivos em textos editáveis e os envia para um banco de dados. Com isso, o conteúdo se torna codificável por computadores, podendo ser editado e manipulado. 

Tecnicamente, o que o OCR faz é analisar os pixels de imagens, estáticas ou não, os comparando com caracteres conhecidos da sua base de dados. Logo depois, os elementos textuais identificados são convertidos para serem processados por softwares. 

Uma série de etapas estão envolvidas nesse sistema, desde o processamento, a identificação da imagem e seus elementos, passando pela segmentação e extração, até a classificação dos seus conteúdos.

Benefícios do OCR

A tecnologia de reconhecimento óptico de texto possui inúmeros benefícios. Em primeiro lugar, melhora a produtividade ao automatizar tarefas mundanas e demoradas, como a entrada manual de dados. Em segundo lugar, ajuda as organizações a obter insights sobre um número grande de dados que, de outra forma, seriam impossíveis de gerir.

Além disso, o OCR garante precisão na execução das tarefas. Isso porque as máquinas leem e analisam dados com mais eficiência do que os humanos, que são propensos a erros.

Por fim, essa tecnologia tem várias aplicações, como digitalizar documentos impressos, extrair textos de imagens ou vídeos para tradução ou pesquisa, e auxiliar pessoas com deficiência visual. No entanto, somente o OCR está longe de ser o ideal para todos os casos, por exemplo, para a leitura estruturada e contextualizada de dados complexos. 

Por isso, outras soluções, que utilizam Machine Learning e permitem o reconhecimento e o entendimento de padrões de dados, podem auxiliar. É o caso do IDP (sigla em inglês para Processamento Inteligente de Dados). Confira, a seguir, as diferenças entre o IDP e o OCR.

OCR x IDP

	OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres)	IDP (Processamento Inteligente de Dados)
Tipo de análise	Nível de análise básico e preliminar. Reconhece caracteres em imagens digitalizadas os convertendo em textos editáveis e pesquisáveis, facilitando a extração de informações de documentos.	Insights profundos sobre os dados processados ​​para gerar melhores resultados. Identifica o tipo de documento, os seus campos e extrai as informações de maneira contextualizada e estruturada, classificando-os de acordo com o seu conteúdo.
Documentos analisados	Imagens digitais, como documentos escaneados, PDFs e fotos. São modelos simples e fáceis de serem usados, com uma estrutura bem definida.	Documentos complexos e não estruturados, sem nenhum formulário ou modelo específico. Exemplo: notas fiscais, contratos, resumos, e-mails etc.
Nível de contextualização	Baixo ou nenhum.	Alto.
Tipo de processamento/algoritmo	Processo manual, com pequena intervenção de uma ferramenta.	Inteligência Artificial, Machine Learning e Linguagem Natural, permitindo a correta classificação dos dados.
Adaptabilidade	Apenas dentro do âmbito da extração de dados.	Interface intuitiva e integrada.
Escalabilidade	Capacidade baixa de escala, por não processar dados não estruturados.	Capacidade alta de escala, por processar, de maneira precisa, dados não estruturados.
Formatos de saída	JSON, Excel, CSV.	JSON, Excel, CSV.

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Em resumo

Tanto o OCR quanto o IDP são tecnologias poderosas que podem ajudar as organizações a automatizar vários processos de negócios. Enquanto o OCR se concentra na conversão de imagens de texto em texto editável e pesquisável, o IDP é uma forma avançada de OCR que extrai e organiza informações de documentos não estruturados, utilizando o aprendizado de máquina e o processamento de linguagem natural.

É importante observar que, embora todas as duas tecnologias possam ser usadas juntas para automatizar vários processos de negócios, o IDP normalmente inclui recursos adicionais. Dessa forma, essa é uma solução mais versátil e promove uma transformação mais profunda nos processos das organizações, tornando-as mais eficientes, ágeis e econômicas.

Conclusão

Ao decidir qual tecnologia usar, é essencial considerar o caso de uso específico e os objetivos de negócios da organização. Compreender as diferenças entre o OCR e o IDP pode ajudar as organizações a tomar uma decisão informada, escolhendo a que atende às suas necessidades e leve a uma maior eficiência e economia de custos.