Extração de dados de documentos 101: Compreendendo o básico

O que é extração de dados de documentos?

A extração de dados de documentos refere-se ao processo de extração de informações relevantes de vários tipos de documentos, sejam eles digitais ou impressos. Envolve identificar e recuperar pontos de dados específicos, como fatura e ordem de compra (PO) números, nomes e endereços entre outros.

O processo permite que as empresas descubram informações valiosas ocultas em documentos não estruturados. O objetivo final é converter dados não estruturados em dados estruturados que podem ser facilmente armazenados em data warehouses ou bancos de dados relacionais para várias iniciativas de business intelligence (BI).

Tipos de Documentos

Uma empresa típica lida com vários documentos não estruturados. Alguns desses documentos incluem:

• Faturas e POs: as principais informações extraídas desses documentos geralmente incluem detalhes do fornecedor, incluindo nomes, informações de contato, números fiscais, números de faturas e pedidos, detalhes de itens de linha, descontos, subtotais e condições de pagamento.
• Documentos legais: contratos, acordos de licenciamento, acordos de nível de serviço (SLA) e acordos de não divulgação (NDA) são alguns dos documentos legais mais comuns dos quais as empresas extraem dados.
• Registros de saúde: incluem documentos médicos, como registros eletrônicos de saúde (EHR), registros de prescrição e relatórios de laboratório, entre outros.
• Documentos bancários e financeiros: normalmente, incluem demonstrações financeiras, pedidos de empréstimo e formulários de pedido de abertura de conta.
• Documentos de seguro: as seguradoras frequentemente extraem dados de aplicativos de seguro, documentos de apólices, formulários de solicitação e registros médicos.

Extração Manual de Dados de Documentos

Antes do advento da extração automatizada tecnologias, os métodos manuais eram a principal forma de extrair dados de documentos. Embora a extração manual forneça controle e flexibilidade, é um esforço demorado e sujeito a erros.

Existem duas maneiras de extrair dados de documentos manualmente:

1. Entrada manual de dados: Este método envolve a entrada manual de dados de documentos em um formato digital. É um processo de trabalho intensivo propenso a erros humanos e requer recursos significativos.
2. Copiar e colar: os dados são copiados manualmente de documentos e colados no formato digital desejado. Embora possa economizar algum tempo em comparação com a entrada manual de dados, ainda está repleto de erros e limita a escalabilidade.

Limitações da extração manual de dados de documentos

Além de ser suscetível a erros e demorada, a extração manual de dados de documentos apresenta vários outros desafios e limitações, incluindo:

1. Falta de escalabilidade: os métodos manuais não são escaláveis, dificultando o manuseio eficiente de volumes crescentes de documentos.
2. Custos altos: a extração manual de dados requer recursos humanos significativos, levando a custos mais altos associados à mão de obra.
3. Subjetividade e inconsistência: os operadores humanos provavelmente terão diferentes interpretações e julgamentos ao extrair dados de documentos, levando a inconsistências e variações nas informações extraídas.
4. Dependência de recursos qualificados: A extração manual geralmente requer operadores experientes com conhecimento de domínio para entender o contexto e extrair dados relevantes com precisão. Encontrar e reter esses recursos pode ser um desafio, especialmente para setores de nicho ou tipos de documentos especializados.
5. Produtividade e satisfação no trabalho reduzidas: devido à sua natureza repetitiva e monótona, a extração manual de dados leva à diminuição da produtividade e da satisfação no trabalho. Isso pode resultar em aumento da fadiga e desgaste, afetando ainda mais a precisão e a eficiência do processo de extração.

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A mudança para a extração automatizada de dados de documentos

As empresas hoje lidam com muitos documentos como parte de suas operações. Mesmo uma empresa de médio porte pode receber centenas de faturas, pedidos de compra ou outros documentos de seus fornecedores todos os meses. A abordagem manual de extração de dados não consegue mais acompanhar, e é por isso que é importante adotar a automação.

Tecnologias automatizadas de extração de dados de documentos

A extração automatizada de dados de documentos extrai as informações necessárias de diferentes documentos, normalmente aproveitando tecnologias como inteligência artificial (AI) e aprendizado de máquina (ML). Diferentes tecnologias de extração automatizada utilizam diferentes técnicas para extrair dados de documentos com níveis variados de precisão.

Reconhecimento óptico de caracteres (OCR)

Reconhecimento óptico de caracteres (OCR) converte imagens digitalizadas de texto em texto legível por máquina. Por exemplo, as empresas podem usar o software OCR para analisar as imagens de diferentes documentos e traduzi-las em texto digital, possibilitando a extração de dados de documentos digitalizados.

As empresas também usam o Reconhecimento Inteligente de Caracteres (ICR), também chamado de OCR avançado, ao lidar com documentos manuscritos. O ICR converte caracteres manuscritos em texto legível por máquina com alta precisão.

Tecnologias baseadas em IA

Juntamente com OCR e ICR, as empresas usam várias técnicas de extração de dados baseadas em IA, dependendo de seus requisitos. Essas técnicas ajudam a aumentar a precisão da extração, permitindo que os sistemas entendam o contexto e o significado do texto. As tecnologias de IA mais usadas pelas empresas incluem:

1. Machine Learning: ML é um subconjunto de IA que envolve algoritmos de treinamento para aprender com dados e fazer previsões ou decisões sem programação explícita. Os algoritmos de ML são empregados na extração de dados de documentos para reconhecer padrões, extrair informações relevantes e melhorar a precisão ao longo do tempo. No domínio do ML, extração de dados baseada em modelo é outra técnica que extrai informações necessárias com base em modelos predefinidos.
2. Processamento de linguagem natural (NLP): NLP é o ramo da IA ​​que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana. Envolve a programação de computadores para processar e compreender grandes quantidades de dados em linguagem natural. O NLP utiliza técnicas de IA, como classificação de texto e análise de sentimento, para analisar texto e extrair informações relevantes de documentos não estruturados.
3. Plataformas Inteligentes de Processamento de Documentos: Processamento Inteligente de Documentos (IDP) As plataformas integram várias tecnologias de IA para automatizar o processo de extração de dados de documentos. Por exemplo, uma plataforma IDP pode usar uma combinação de todas ou algumas das tecnologias baseadas em IA mencionadas acima para extrair dados. Essas plataformas utilizam algoritmos de IA para melhorar continuamente a precisão da extração ao longo do tempo.

O Processo

O Processo de Extração de Dados de Documentos

A extração automatizada de dados de documentos envolve a combinação de várias técnicas, ferramentas e algoritmos para obter as informações necessárias de documentos complexos. Aqui estão os principais passos:

1. Entrada e pré-processamento de documentos: O processo começa com a coleta e preparação dos documentos para extração. O pré-processamento pode envolver tarefas como aprimoramento de imagem e redução de ruído.
2. Convertendo imagens digitalizadas em texto: O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) converte as imagens digitalizadas ou PDFs em texto editável.
3. Identificação de ponto de dados: envolve a definição de pontos ou campos de dados específicos a serem extraídos do documento, identificando informações relevantes.
4. Extração de dados: várias técnicas de extração de dados de documentos, incluindo análise, correspondência de padrões e extração baseada em regras, são aplicadas para extrair os dados identificados com precisão. Análise de dados envolve a análise da estrutura do documento para identificar e extrair dados relevantes. Ao mesmo tempo, a correspondência de padrões corresponde a padrões ou formatos específicos para extrair dados.
5. Validação e verificação de dados: Após a extração, os dados são validados e verificados para garantir precisão e consistência, comparando os dados extraídos com regras de validação predefinidas e executando qualidade de dados cheques.

Melhores práticas para otimizar o processo

Considere as seguintes práticas recomendadas para maximizar a precisão e a eficiência da extração:

• Utilize digitalizações de documentos ou imagens de alta qualidade para obter melhores resultados de OCR e melhorar a precisão da extração de dados.
• Atualize e treine regularmente os modelos de aprendizado de máquina com conjuntos de dados diversos e representativos para adaptá-los a novos layouts e formatos de documentos, melhorando o desempenho da extração ao longo do tempo.
• Use uma abordagem de extração híbrida para maximizar a precisão da extração. Por exemplo, use a extração baseada em regras para campos de dados estruturados com padrões previsíveis e algoritmos de ML para lidar com dados não estruturados ou complexos.
• Implementar robusto data de validade mecanismos para garantir a precisão e integridade dos dados.
• Certifique-se de que o processo de extração de dados seja projetado de forma que possa lidar com grandes volumes de documentos sem quebrar.

Benefícios da extração automatizada de dados de documentos

A extração automatizada de dados de documentos permite que as empresas processem e extraiam sem esforço dados de vários tipos de documentos e suas variações, exigindo o mínimo de intervenção manual.

Benefícios da extração automatizada de dados de documentos

Oferece inúmeras vantagens em relação aos métodos manuais, incluindo:

1. Eficiência aprimorada: ao eliminar tarefas manuais, a extração automatizada reduz processamento de documentos tempo e custos associados à mão de obra. Também permite a alocação de recursos para atividades mais valiosas.
2. Alta escalabilidade: as soluções de extração automatizada podem lidar com grandes volumes de documentos de forma consistente e eficiente, garantindo escalabilidade à medida que os negócios e o número de documentos continuam a crescer.
3. Precisão aprimorada: com a extração automatizada de dados de documentos, as empresas minimizam erros humanos e inconsistências em seus dados, garantindo maior precisão de dados. Como resultado, eles obtêm dados de alta qualidade e reduzem o risco de erros e retrabalho dispendiosos.
4. Acessibilidade de dados aprimorada: os dados extraídos podem ser facilmente acessados, organizados e analisados. Ele fornece insights valiosos, facilitando a tomada de decisões baseada em dados.
5. Flexibilidade e adaptabilidade: Os sistemas automatizados de extração de dados podem ser configurados e treinados para lidar com diferentes tipos e layouts de documentos. Eles oferecem flexibilidade e adaptabilidade, permitindo que as organizações processem diversas fontes de documentos com eficiência.

Além de extrair informações relevantes automaticamente, as soluções automatizadas de extração de dados de documentos oferecem outro benefício significativo para as empresas - elas podem integrar com os sistemas existentes, incluindo ERPs, CRMs e muito mais. Essa integração agiliza os fluxos de dados automatizando os fluxos de trabalho, permitindo processamento e análise de dados eficientes.

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Casos de uso

A extração de informações importantes de documentos em escala é uma importante tarefa de gerenciamento de dados em todos os setores, pois pode melhorar significativamente a eficiência operacional. Dados os benefícios que oferece, a extração automatizada de dados de documentos tem aplicações em:

Serviços Financeiros

A extração automatizada de dados de documentos pode acelerar várias tarefas no setor financeiro, reduzindo o esforço manual. Essas tarefas geralmente incluem Processamento de faturas, gerenciamento de despesas e processamento de solicitações de empréstimos.

No setor bancário e financeiro, a extração de dados de documentos agiliza o processamento de empréstimos e hipotecas. Analistas e auditores frequentemente precisam acessar demonstrativos financeiros e relatórios para análise e auditoria, tornando a extração de dados precisa desses documentos uma prioridade máxima.

Assistência médica

Obtendo precisão dados de saúde é especialmente importante, pois pode afetar os resultados dos pacientes. A extração automatizada de dados de documentos fornece dados precisos do paciente rapidamente a partir de um grande número de registros médicos. Ele também pode ajudar a automatizar o preenchimento de registros eletrônicos de saúde e permitir o processamento mais rápido de solicitações de seguro, reduzindo a carga administrativa.

Além disso, as organizações de saúde precisam consolidar e analisar informações e dados de saúde do paciente, como prevalência de doenças, para facilitar programas de pesquisa e ensaios clínicos em andamento. Isso permite que eles obtenham insights acionáveis, levando a operações simplificadas e melhor atendimento ao paciente. Tudo isso pode ser acelerado com a extração automatizada de dados de documentos.

Logística e Supply Chain

No logística e cadeia de suprimentos indústria, a extração automatizada de dados de documentos desempenha um papel vital na extração de informações relevantes de documentos de remessa, faturas e formulários alfandegários. Ele também pode ajudar a rastrear remessas e automatizar o gerenciamento de estoque, melhorando a visibilidade da cadeia de suprimentos.

Legal

Escritórios de advocacia e departamentos jurídicos lidam com grandes quantidades de vários contratos e acordos legais. Com a extração automatizada de dados de documentos, eles podem analisar e extrair rapidamente informações importantes sobre as partes envolvidas, cláusulas legais, termos e condições importantes e datas importantes. Isso simplifica o processo de due diligence, melhorando a produtividade.

Seguros

A extração automatizada de dados de documentos ajuda as seguradoras a extrair informações relevantes de formulários de reivindicação de seguro. Isso agiliza o processo de recebimento de sinistros, agiliza a avaliação e permite uma liquidação de sinistros mais rápida.

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