Gestão

Análise de dados: como potencializar três aplicações comuns de OCR com IA e RPA

Os dados não estruturados podem responder a até 90% de todos os dados disponíveis nas corporações e, apesar do seu valor, são desperdiçados pela falta do uso de ferramentas apropriadas para extração e análise

Os dados não estruturados estão em toda parte, escondidos em locais como documentos, arquivos de áudio, vídeos, e-mails, imagens e arquivos de log – a lista continua. Na verdade, os dados não estruturados respondem por cerca de 80 a 90% de todos os dados. No entanto, apesar do seu valor, eles continuam sendo um dos recursos corporativos mais desperdiçados porque as empresas não adotam as ferramentas necessárias para extraí-los e analisá-los.

Na avaliação da UiPath, empresa que atua em automação de processos robóticos (RPA), este cenário está mudando, à medida que a demanda por análises de big data e automação de fluxo de trabalho aumenta – os dois exigem dados estruturados. Um número crescente de empresas está utilizando uma tecnologia chamada reconhecimento óptico de caracteres (OCR), que torna possível converter texto impresso ou manuscrito em texto codificado por máquina. Como uma tecnologia autônoma, o OCR é um tanto limitado, porém, combinado à Robotic Process Automation (RPA) e inteligência artificial (IA), pode levar as empresas a alcançar níveis altamente avançados de processamento de dados e automação.

De forma simples, OCR é um processo que converte texto de imagens em documentos editáveis. O OCR pode reduzir e até eliminar o trabalho manual para certas tarefas

De forma simples, OCR é um processo que converte texto de imagens em documentos editáveis. O OCR pode reduzir e até eliminar o trabalho manual para certas tarefas. A seguir, listamos três aplicações mais comuns de OCR nas empresas, as limitações que apresentam e as vantagens de combinar OCR, IA e RPA:

 Automatização da entrada de dados 
A entrada manual de dados é demorada e sujeita a erros. Usando OCR, as empresas podem digitalizar a papelada, minimizando a necessidade de intervenção humana e aumentando a integridade de seus dados.
Desvantagem: o OCR não consegue entender os dados por conta própria e só pode digitalizar texto de documentos e torná-lo legível por máquina. Não pode compreender ou interpretar dados sem um mecanismo complementar.
Potencializando: Combinando OCR com RPA e IA, é possível realizar uma verdadeira automação do processo em escala.

 Edição de documentos (digitalizados ou PDF)
As empresas geralmente lidam com documentos digitalizados em um formato não editável. Isso é bastante comum em departamentos como finanças, gestão de suprimentos, recursos humanos, jurídico e conformidade. Não é possível digitalizar um contrato ou pedido de compra e, em seguida, editá-lo no Microsoft Word ou Google Docs. No entanto, utilizando um mecanismo de OCR, é possível reconhecer o texto e exportá-lo para um formato legível por máquina para posterior edição e processamento.
Desvantagem: o OCR não tem contexto. Por exemplo, um sistema OCR pode transcrever uma palavra como fiança quando a palavra real é bola. Um mecanismo de OCR por si só não terá a capacidade cognitiva necessária para examinar o resto da frase para ver qual palavra deve ser usada. Por esse motivo, o OCR como uma tecnologia autônoma é altamente sujeita a erros. Potencializando: Ao combinar OCR com soluções de RPA ja disponíveis no mercado e que “entendem” documentos, o O OCR entra em ação no início do processo de Entendimento do Documento, mitigando as chances de erro humano, aumentando a eficiência operacional e viabilizando a automação de ponta a ponta de processos complexos.

Organização de documentos
O OCR pode classificar automaticamente várias pilhas de documentos e organizá-los de acordo com regras específicas. Um exemplo clássico seria a organização de faturas com base no tipo ou fornecedor.
Desvantagens: O OCR não consegue lidar com a variabilidade no texto ou layout de um documento, o que é um grande problema ao processar documentos que variam em estrutura.
Potencializando: O RPA usa mecanismos de OCR para detectar e digitalizar texto, tornando-o legível por um robô. A partir daí, os documentos são classificados em listas específicas, os dados são extraídos e – se necessário – uma pessoa pode confirmar os dados extraídos antes de serem exportados. Além disso, a solução de RPA, combinada à IA e OCR permite lidar com dados estruturados e não estruturados e funciona com uma variedade de objetos – como caligrafia, tabelas, caixas de seleção e assinaturas.

 

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