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Soluções baseadas em modelos de IA: o futuro da extração de dados

Ammar Ali

Gerenciador de conteúdo

12 de abril de 2023

A extração de dados é uma parte crucial de qualquer empresa que lida com grandes volumes de informações e envolve a captura de dados de várias fontes, como faturas, recibos, contratos e outros documentos. A extração manual de dados pode ser tediosa e propensa a erros, enquanto outras técnicas automatizadas de extração de dados, como extração lógica e extração baseada em aprendizado de máquina, têm suas falhas (dica: dados imprecisos!)

É aí que entra a extração de dados baseada em IA com extração baseada em modelo reutilizável. Ele revoluciona a forma como as organizações processam documentos não estruturados. Nesta postagem do blog, discutiremos por que as regras de extração de dados baseadas em modelo e por que é uma escolha melhor em relação às técnicas manuais e outras técnicas de extração de dados automatizadas.

O que é a extração de dados baseada em modelo de IA?

A extração de dados baseada em modelo AI é uma técnica que envolve o uso de modelos reutilizáveis ​​para extrair campos de dados específicos e pares chave-valor de um documento. O modelo é criado com base na estrutura e formato do documento e inclui campos para os dados que precisam ser extraídos. Depois que o modelo é criado, ele pode ser reutilizado para documentos futuros com estrutura e formato semelhantes.

A abordagem baseada em modelo de AI permite que as organizações automatizem o processamento de documentos à medida que os dados capturados se tornam parte dos pipelines de dados que alimentam os dados em seu data warehouse. Isso significa que os dados podem ser facilmente acessados ​​e usados ​​por relatórios e analíticos soluções, tornando mais fácil para sua organização tomar decisões baseadas em dados e informadas e, finalmente, aumentar os resultados.

Por que a extração de dados baseada em modelos de IA é melhor?

Existem três alternativas principais para a extração de dados baseada em modelo de IA: extração manual de dados, extração lógica e extração baseada em ML. Vamos dar uma olhada em cada uma das alternativas para ver como elas competem com a abordagem baseada em modelo.

Extração manual de dados

A extração manual de dados envolve a leitura e interpretação manuais de documentos não estruturados para extrair dados. Essa abordagem é lenta, ineficiente e propensa a erros humanos e subjetividade, o que pode levar a imprecisões nos dados extraídos.

Além disso, a extração manual de dados não é escalável. Requer recursos humanos para extrair manualmente os dados de cada documento, tornando-o caro e demorado (e até impraticável!) Para empresas que gerenciam grandes volumes de dados.

Extração Lógica

A extração lógica é uma técnica que usa regras lógicas para extrair dados de documentos não estruturados. Baseia-se na definição de regras ou padrões manuais que identificam elementos de dados dentro de um documento. No entanto, esta abordagem não é isenta de limitações.

Para começar, definir as regras requer um alto nível de conhecimento e esforço manual, que pode ser demorado e caro. Além disso, a extração lógica não é escalável, pois as regras devem ser criadas manualmente para cada tipo de documento.

Essa abordagem também é suscetível a erros e imprecisões, pois depende da precisão das regras criadas. Além disso, é incapaz de lidar com documentos complexos com múltiplas estruturas, restringindo sua aplicabilidade.

Extração baseada em ML

A técnica de extração baseada em aprendizado de máquina (ML) envolve treinar um modelo de aprendizado de máquina para reconhecer padrões em documentos não estruturados, permitindo extrair dados relevantes automaticamente. Pode ser eficaz em alguns casos, mas também tem suas desvantagens.

Para começar, requer grandes volumes de dados para treinar os algoritmos. Os modelos de ML podem ser computacionalmente intensivos, exigindo poder de processamento e tempo significativos para treinar e executar.

Além disso, essa abordagem pode não fornecer resultados precisos de forma consistente devido a vários fatores, como dados de treinamento insuficientes, superajuste, imprecisões no modelo e variações nos dados.

A interpretabilidade dos resultados também pode ser problemática, pois nem sempre é aparente como o modelo ML chegou a suas decisões.

Extração de dados baseada em modelo de IA

A extração de dados baseada em modelo de IA oferece várias vantagens sobre outras técnicas de extração de dados que vimos acima. Em primeiro lugar, é altamente preciso, pois elimina o risco de erro humano. Não há chance de erros de digitação, ortografia e outros erros que possam afetar a precisão dos dados. Além disso, também elimina os riscos inerentes ao treinamento do modelo.

Com a extração de dados baseada em modelo AI, os dados são extraídos exatamente como aparecem no documento, o que garante sua precisão.

Como o modelo é projetado para extrair campos de dados específicos de um documento, o processo de extração é consistente em todos os documentos com estrutura e formato semelhantes. Isso garante que os dados extraídos sejam consistentes, o que é crucial para empresas que dependem de dados para a tomada de decisões.

A extração de dados baseada em AI Template também é muito eficiente. Com um modelo reutilizável, você pode extrair dados de vários documentos em segundos, economizando tempo e recursos. Os modelos podem ser adaptados a diferentes tipos e formatos de documentos para permitir a extração contínua de dados de vários documentos não estruturados, como faturas, recibos, contratos e muito mais.

Casos de uso de extração de dados com base em modelos de IA

A extração de dados baseada em AI Template pode ser usada em vários setores, incluindo finanças, saúde e jurídico. Vejamos alguns exemplos da vida real:

  • Finanças: As organizações financeiras usam a extração de dados baseada em modelos de IA para extrair informações de faturas, extratos bancários, pedidos de empréstimo e outros documentos financeiros importantes. Por exemplo, um banco pode criar modelos para extrair o nome do cliente, número da conta, ID da transação, data e outras informações relevantes dos documentos. Isso pode ajudar o banco a agilizar seus processos, reduzir erros e melhorar o atendimento ao cliente.
  • Cuidados de saúde: Os provedores de assistência médica podem usar a extração de dados baseada em modelos de IA para extrair informações de pacientes de registros médicos, reivindicações de seguro e outros documentos de assistência médica. Por exemplo, um hospital pode usar um modelo para capturar o nome do paciente, idade, histórico médico, diagnóstico e outras informações relevantes de um registro médico. Isso pode ajudar o hospital a melhorar o atendimento ao paciente, reduzir erros e agilizar as operações.
  • Legal: Um escritório de advocacia pode usar a extração de dados baseada em modelo de IA para extrair informações de contratos, acordos e outros documentos legais. Por exemplo, um escritório de advocacia pode usar um modelo para extrair o nome do cliente, a data do contrato, os termos e condições e outras informações relevantes de um contrato. Isso pode ajudar o escritório de advocacia a reduzir erros, economizar tempo e melhorar seus serviços jurídicos.

Uma Palavra Final

As soluções baseadas em IA com extração baseada em modelo reutilizável são um divisor de águas para as organizações que lidam com grandes volumes de dados. Ele oferece várias vantagens sobre técnicas de extração de dados manuais e automatizadas, incluindo precisão, consistência, velocidade e flexibilidade.

Essa abordagem pode ajudar as empresas a simplificar o processamento de documentos, reduzir erros e melhorar seus serviços. Se você está procurando uma maneira confiável e eficiente de extrair dados de seus documentos, a extração de dados baseada em modelo de IA é o caminho a seguir.

Astera ReportMiner é uma ferramenta de ponta de extração de dados baseada em IA que permite que você extrair dados de documentos não estruturados em escala. Equipada com a avançada tecnologia AI Capture, nossa ferramenta permite que você crie modelos de extração reutilizáveis ​​em segundos.

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