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Saiba como a IA está transformando o processamento de documentos e proporcionando ROI quase instantâneo para empresas de vários setores.

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    A extração de dados de IA é essencial para empresas modernas

    Mariam Anwar

    Líder de conteúdo de marketing

    15 de Novembro de 2024

    Ade acordo com uma pesquisa recente do IDC, IA é a principal prioridade de investimento para organizações modernas, e é fácil entender o porquê. Desde melhorar experiências do cliente e impulsionar automação até melhorar a tomada de decisões, a IA transformou a maneira como as empresas operam em várias frentes. Extração de dados é uma das áreas mais empolgantes onde a IA está causando impacto. Com soluções alimentadas por IA, as organizações agora podem extrair insights valiosos de arquivos não estruturados, acelerando processos e desbloqueando novas oportunidades de crescimento. É um momento empolgante para explorar como a IA está mudando a forma como pensamos sobre dados! 

    O que é extração de dados de IA?  

    Extração de dados de IA refere-se ao uso de tecnologias de inteligência artificial para reunir e processar informações de várias fontes de dados. É particularmente valioso para extrair insights de dados não estruturados, que podem vir de texto, imagens e outros formatos não tabulares. 

    A IA não é mais opcional para extração de dados  

    À medida que as empresas lidam com uma quantidade cada vez maior de dados não estruturados — como contratos, relatórios e e-mails — os processos manuais de extração de dados ficam aquém. A IA oferece uma solução mais precisa e eficiente para ingerir dados, removendo o risco de erro humano e acelerando tarefas críticas. Automatizando a extração de dados permite que as organizações reduzam custos e melhorem a produtividade, permitindo que suas equipes se concentrem em atividades de maior valor. 

    O que diferencia a IA é sua capacidade de adaptação. Ao contrário dos métodos tradicionais, a IA pode analisar e extrair dados de diversos formatos e se adaptar a novas estruturas de documentos conforme elas surgem. Essa capacidade de evoluir com as necessidades de dados em mudança torna a IA uma ferramenta crítica para empresas que buscam otimizar suas operações e tomar decisões mais rápidas. 

    Os benefícios da extração de dados orientada por IA  

    • Maior Eficiência  

    Os sistemas de IA processam grandes volumes de dados em velocidades notáveis. De acordo com uma pesquisa do MIT Sloan, 87% das organizações em todo o mundo acreditam que as tecnologias de IA darão a elas uma vantagem competitiva. Por exemplo, a IA pode analisar milhares de faturas em apenas alguns minutos, o que normalmente levaria vários dias para ser concluído se feito manualmente. Técnicas como processamento de linguagem natural (NLP) compreendem e extraem rapidamente informações críticas, tornando todo o pipeline de processamento de dados muito mais rápido e eficiente. 

    • Economia de Custos

    Automatizar tarefas repetitivas de extração de dados com IA reduz significativamente os custos de mão de obra. Um estudo recente da PwC descobriram que mesmo as técnicas de extração mais básicas baseadas em IA podem economizar às empresas de 30 a 40% das horas normalmente gastas nesses processos. A realocação de recursos de tarefas manuais para iniciativas mais estratégicas permite que as organizações maximizem o ROI sobre os custos dos funcionários. 

    • Maior Flexibilidade 

    A extração de dados de IA pode lidar com vários formatos de documentos, permitindo que as organizações processem diversos tipos de dados de forma eficiente. Sejam PDFs, imagens digitalizadas ou estruturadas bases de dados, algoritmos de IA podem extrair informações críticas com precisão. Por exemplo, em seguros, a IA captura detalhes importantes como valores de reivindicação e números de apólices de documentos em diferentes formatos com precisão. 

    O processo passo a passo de extração de dados de IA  

    A extração de dados de IA envolve várias etapas principais que transformam dados brutos em insights acionáveis. Aqui está uma visão mais detalhada do processo: 

    1. Coleção de dados: O processo começa com a coleta de dados de várias fontes, como aplicativos, bancos de dados e sistemas como ERPS e CRMs. A maioria desses dados não tem estrutura em formato, especialmente documentos como faturas, contratos, e-mails e relatórios.  
    2. Pré-processando: Uma vez coletados os dados, eles precisam ser limpo e organizado. Esta etapa envolve a remoção de informações irrelevantes e ruídos que podem interferir no processo de extração. Padronizar formatos também é essencial para garantir consistência entre diferentes tipos de dados. 
    3. Extração de dados: A extração de dados de IA envolve o uso de processamento de linguagem natural para identificar, classificar e extrair dados de arquivos não estruturados. A IA identifica o tipo de informação e a armazena como metadados, conforme a lógica definida pelo usuário. 
    4. Data de validade: Validar a precisão dos dados após a extração é crucial para manter a integridade dos dados. As organizações podem aplicar qualidade de dados verificações e regras predefinidas para garantir que a saída extraída seja precisa e completa.  
    5. Integração e Armazenamento: A etapa final envolve a integração dos dados extraídos em sistemas ou bancos de dados existentes, tornando as informações acessíveis para análise e tomada de decisão.  

    Como a extração de dados de IA impulsiona a eficiência em vários setores   

    A extração de dados de IA está fazendo avanços significativos em vários setores, simplificando processos e aumentando a eficiência. Aqui estão algumas aplicações que mostram como a extração de dados de IA está gerando valor em diferentes setores. 

    • Assistência médica: Melhorando o gerenciamento de dados do paciente

    O acesso rápido às informações do paciente é vital na área da saúde. A extração de dados de IA automatiza a coleta de dados de registros médicos e relatórios de laboratório, permitindo que os provedores criem perfis detalhados de pacientes. Esse acesso imediato oferece suporte a diagnósticos precisos e tratamentos oportunos, melhorando, em última análise, o atendimento ao paciente. 

    • Finanças: Otimizando o processamento de faturas

    Para instituições financeiras, gerenciar faturas e recibos de forma eficiente é crucial. A extração de dados de IA automatiza a recuperação de dados de documentos financeiros, reduzindo erros de entrada manual e tempos de processamento. Essa tecnologia aprimora a conformidade com regulamentações, permitindo que as organizações se concentrem em decisões financeiras estratégicas. 

    • Seguros: Agilizando o processamento de reivindicações

    No setor de seguros, o processamento rápido e preciso de reivindicações é essencial para a satisfação do cliente. A extração de dados de IA automatiza a recuperação de informações relevantes de formulários de reivindicações e documentos de suporte. Isso acelera o processo de resolução de reivindicações, reduz erros e melhora a experiência do cliente. 

    Considerações Finais  

    À medida que as empresas continuam a lidar com volumes crescentes de dados não estruturados, usar ferramentas orientadas por IA para extração de dados é essencial. Essas soluções avançadas automatizam o processo de extração, permitindo que as organizações acessem informações críticas prontamente e tomem decisões informadas que impulsionam o desempenho. 

    AsteraPlataforma de Processamento Inteligente de Documentos (IDP) da se destaca com seus recursos de extração de dados sem modelo e alimentados por IA. Projetado para lidar com uma ampla variedade de tipos e layouts de documentos — de faturas a contratos — o sistema elimina a necessidade de modelos predefinidos. Essa adaptabilidade o torna ideal para empresas que lidam com diversos formatos, pois a plataforma identifica padrões de forma inteligente em diferentes documentos. Com AsteraCom o IDP, as empresas podem obter extração de dados mais rápida e precisa, permitindo que elas se concentrem em aproveitar insights sem intervenção manual. 

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    Um infográfico sobre extração de dados de IA

    autores:

    • Mariam Anwar
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