Como usar IA para extrair dados de PDF: benefícios e casos de uso

A excitação em torno da IA ​​e seu enorme potencial energizou as organizações a repensar suas abordagens em todos os níveis de negócios. Um caso de uso popular é a IA para extrair dados de arquivos PDF. PDF, abreviação de portable document format, é um formato onipresente usado para relatórios, faturas, extratos e muitos outros tipos de documentos.

Na verdade, todas as empresas lidam com arquivos PDF regularmente, com cerca de 82% das empresas usando PDF como seu principal formato de armazenamento e compartilhamento de documentos e trilhões de novos arquivos PDF sendo criado todo ano. Apesar de sua ubiquidade no armazenamento e compartilhamento de documentos, os PDFs apresentam certos desafios quando se trata de extração de dados. No entanto, as soluções alimentadas por IA estão preparadas para enfrentar esses desafios, com a IA tornando a extração de dados de documentos PDF mais precisa e perfeita do que nunca.

Este blog analisa os benefícios de usar IA para extrair dados de PDF, como funciona e as ferramentas e casos de uso mais populares.

Fora com o velho: 4 desafios da extração convencional de dados para PDFs

A maioria das empresas utiliza diferentes combinações de métodos manuais e convencionais extração de dados abordagens para gerenciar seus PDFs. No entanto, essas abordagens apresentam certos desafios que podem ser superados com Extração de dados com IA. Vamos dar uma olhada rápida no que são:

1. Uma grande porcentagem de dados empresariais é desperdiçada: 68% dos dados criados pelas empresas não são utilizados, e uma parcela considerável desses dados não explorados fica bloqueada em PDFs, possivelmente devido aos desafios de extrair dados de PDFs com precisão.
2. A extração convencional de dados é propensa a erros e lenta: A taxa de erro associada à extração manual de dados pode ser tão alta quanto 5 a 10%. Além da precisão, a abordagem manual não é uma opção prática considerando o alto volume de arquivos PDF com os quais uma empresa média lida regularmente. Da mesma forma, para PDFs semiestruturados e não estruturados, mesmo as melhores ferramentas de extração convencionais têm uma taxa de erro de 1%. Isso pode não parecer muito, mas em um arquivo PDF de 10,000 palavras, a taxa de erro de 1% significa até 100 erros.
3. Ferramentas convencionais de extração de dados têm dificuldades com PDFs semiestruturados e não estruturados: Ferramentas de extração de dados têm dificuldades com PDFs semiestruturados e não estruturados devido a layouts inconsistentes, designs complexos e o desafio de interpretar o contexto sem padrões claros. Problemas de codificação em PDFs e limitações da tecnologia atual para documentos digitalizados podem complicar ainda mais a extração, especialmente se o texto estiver fragmentado, rotulado incorretamente ou escrito à mão.
4. Extrair tabelas de PDFs é ainda mais desafiador: Até agora, discutimos a precisão da extração de PDFs contendo apenas dados de texto. Quando você joga tabelas na mistura, a extração precisa de dados se torna mais desafiadora, pois a taxa de precisão estimada cai para 80-90%. Isso ocorre por causa de seus layouts complexos e variados, pois os PDFs armazenam dados como elementos visuais em vez de formatos estruturados, então as tabelas podem aparecer como imagens, tornando desafiador para as ferramentas de extração identificar linhas, colunas e relacionamentos entre células.

Como extrair dados de PDF usando IA: 5 etapas básicas

Extração de dados de IA refere-se ao uso de IA para extrair automaticamente dados relevantes de dados não estruturados armazenados em formatos como PDF. Normalmente utiliza modelos de linguagem grandes (LLMs), como GPT-4o e Claude 3.5, e tecnologias como processamento de linguagem natural (NLP) e geração aumentada de recuperação (RAG) para automatizar o processo de extração de dados.

Embora o processo exato possa variar dependendo da solução específica e do caso de uso, Ferramentas de extração de dados com tecnologia de IA normalmente seguem estas etapas básicas:

Reconhecimento de texto com OCR aprimorado por IA

OCR, abreviação de reconhecimento óptico de caracteres, é uma tecnologia usada para reconhecer e extrair texto de imagens e documentos digitalizados. Em outras palavras, o OCR converte seus PDFs em dados pesquisáveis ​​e editáveis. A IA aprimora o OCR por enriquecendo dados, melhorando a precisão, reconhecendo vários idiomas e entendendo a estrutura do documento além do reconhecimento básico de texto.

Pré-processamento de dados

Depois que os dados brutos são coletados, o pré-processamento requer limpeza e organização, removendo ruídos e dados irrelevantes e padronizando os formatos para garantir consistência entre diferentes tipos de dados. Pré-processamento de dados é um passo crucial para ajudar a transformar dados brutos em um formato mais adequado para algoritmos de IA e ML.

Extração de dados usando NLP e IDP

A etapa de extração de dados envolve o uso de tecnologias de IA como NLP e IDP para a identificação, classificação e extração de dados de PDFs. NLP, abreviação de processamento de linguagem natural, ajuda a IA a entender o contexto e o significado dos dados extraídos. Da mesma forma, processamento inteligente de documentos (IDP) utiliza IA para extrair dados com precisão, mantendo ao mesmo tempo os relacionamentos e a estrutura lógica do documento intactos.

Validação de dados

Uma vez que os dados foram extraídos, a validação é necessária para garantir a precisão e integridade dos dados. Isso pode ser feito por meio de qualidade de dados verificações e regras predefinidas para confirmar que a saída está livre de erros ou inconsistências.

Integração de Dados

Após a validação, a saída é integrada aos sistemas relevantes, como pipelines de análise ou inteligência empresarial (BI) ou metas. bases de dados, para que os dados possam ser convertidos em insights para tomada de decisões.

Leia mais: Como a Garnet Enterprises automatiza a extração de dados em PDF para economizar tempo e custos.

Defendendo a IA: 6 benefícios da extração de dados de IA para PDFs

Usar IA para extrair dados de PDF oferece vários benefícios em termos de eficiência, precisão e redução de custos. Vamos dar uma olhada nas maiores vantagens de usar IA para extração de dados:

Precisão Melhorada

Enquanto a taxa de precisão para Extração de dados em PDF varia entre soluções, um intervalo aceito é de 90-95%. No entanto, a extração de dados alimentada por IA pode oferecer uma taxa média de precisão de até 99%. Como discutimos anteriormente, mesmo um pequeno aumento na precisão pode levar a economias substanciais de custos e recursos, ao mesmo tempo em que melhora a qualidade geral e a confiabilidade dos dados. Por exemplo, AsteraSolução de extração de dados com tecnologia de IA da pode reduzir erros na extração de dados em 97%.

Maior Eficiência

Comparado ao processamento manual e às soluções convencionais de extração de dados, usar IA para extrair dados de documentos PDF pode automatizar muitas das tarefas repetitivas para um processamento mais rápido. O SHRM relata que 80% de usuários que adotaram a IA estão vendo aumentos na eficiência. Mais especificamente, soluções como Astera oferece extração de dados até 90% mais rápida de PDFs e 8 vezes mais rápida processamento de documentos No geral.

Economia de custo e tempo

A precisão e eficiência aumentadas, juntamente com a IA automatizando muito do trabalho envolvido na extração de dados de PDFs, leva a economias substanciais de custo e tempo. A PwC relata que até mesmo a extração de dados mais básica baseada em IA pode economizar para as organizações 30-40% do tempo normalmente gasto na extração de dados. O tempo economizado também se traduz em economia de custos e otimização de recursos para a organização.

Melhor Conformidade

Quando se trata de extração de dados de PDFs, os casos de uso envolvendo registros médicos e documentos financeiros também estão sujeitos a regulamentações rígidas, como GDPR e HIPAA. A extração de dados de PDFs com tecnologia de IA melhora integridade de dados, o que por sua vez melhora a conformidade com os regulamentos relevantes.

Escalabilidade

A quantidade de trabalho envolvida em técnicas convencionais de extração de dados representa um desafio para organizações que buscam escalar. No entanto, a capacidade da IA ​​de processar grandes volumes de PDFs em um período de tempo consideravelmente curto resolve esse problema. Como resultado, a IA capacita organizações em crescimento a aumentar drasticamente suas capacidades de extração de dados, se necessário.

Flexibilidade

A capacidade da IA ​​de autoaprendizagem é um benefício subestimado de alavancá-la para extração de dados de PDFs. Para organizações que trabalham com PDFs contendo diferentes tipos de documentos e layouts e formatos variados, a IA pode se adaptar às mudanças para maior eficiência e precisão.

Extraia milhares de PDFs com precisão e rapidez com Astera

AsteraA extração de dados de nível empresarial e com tecnologia de IA garante que todos os seus PDFs sejam processados ​​com precisão em apenas alguns cliques. Nossa interface de arrastar e soltar, sem código, torna a extração de dados mais fácil do que nunca.

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4 casos de uso populares de IA para extrair dados de arquivos PDF

A IA está encontrando aplicações em quase todas as funções, graças à diferentes tipos de documentos PDF ele pode processar. Para ser breve, vamos dar uma olhada em alguns dos casos de uso mais populares em que a extração de dados com tecnologia de IA se encaixa como uma luva:

Processamento de Reivindicações de Seguros

As companhias de seguros processam centenas a milhares de formulários de reivindicação diariamente. Essas reivindicações são preenchidas pelos clientes e geralmente estão em formato PDF. Cada formulário de reivindicação contém informações cruciais, como tipo e número da apólice, detalhes do cliente, endereço, valor da reivindicação e muito mais. Como se pode imaginar, transcrever manualmente essas informações será um processo propenso a erros e demorado, especialmente considerando o alto volume de PDFs de reivindicação processados ​​diariamente.

Ao aproveitar a IA para extrair automaticamente os dados relevantes, companhias de seguros pode processar reivindicações rapidamente para melhorar a eficiência operacional e a satisfação do cliente.

Leia mais: Como a Aclaimant reduziu o tempo gasto no processamento de reivindicações em 50%.

Extração de dados da fatura

Dependendo do tamanho do negócio, as organizações precisam lidar com algo entre várias centenas e milhares de faturas todos os meses. Um grande desafio com o processamento de faturas é que uma pessoa entrega em duas semanas pode ser de outro entrega em 14 dias.

Em outras palavras, a menor das variações pode levar a enormes discrepâncias, e é por isso que a extração de dados alimentada por IA é feita sob medida para o processamento de faturas. Ao analisar e entender o contexto e o significado dos dados, ela pode processar faturas com precisão.

Leia mais: Como um departamento do governo dos EUA reduziu o tempo de processamento de faturas em PDF de horas para segundos.

Processamento de Pedidos de Compra

Assim como as faturas, as ordens de compra (POs) são um documento crucial para muitas PMEs e empresas. Muito depende da rapidez processamento de pedidos de compra, é por isso que é um candidato principal para extração de dados de IA. As organizações normalmente recebem ordens de compra por e-mails na forma de PDFs. Semelhante às faturas, as POs contêm muitas informações cruciais e pertinentes em detalhes da transação, como descrições de itens, datas de entrega, quantidades, preços acordados e termos de pagamento.

Graças à extração de dados de IA, todos esses detalhes são extraídos com precisão e rapidez, permitindo tempos de resposta rápidos, aumentando a eficiência operacional e melhorando a satisfação do cliente.

Leia mais: Como a Ciena Corporation extrai dados de ordens de compra 15 vezes mais rápido.

Extração de PDFs de Contratos

O desafio de extrair dados de PDFs não está apenas nos formatos variados. Por exemplo, empresas e firmas também precisam processar contratos contendo centenas de páginas e milhares de palavras. Além disso, para piorar a situação, na maioria das vezes, esses contratos não são editáveis ​​ou mesmo pesquisáveis. Ler um único desses contratos para encontrar as informações pertinentes pode levar horas.

Com a extração de dados alimentada por IA, as organizações podem converter seus PDFs de contrato em dados pesquisáveis ​​para encontrar as informações exatas de que precisam. Isso, é claro, leva a economias consideráveis ​​de tempo e custo, ao mesmo tempo em que aumenta a eficiência operacional.

Leia mais: Como uma empresa de manufatura processou 40,000 contratos em PDF em menos de 4 dias.

Extraia dados de PDFs em segundos com Astera

Para resumir nossa discussão até agora, os PDFs são cruciais em todos os aspectos dos negócios e permanecerão assim no futuro previsível. As organizações que podem extrair dados de PDFs de forma precisa, rápida e abrangente ganharão uma vantagem competitiva. A IA está tornando isso uma realidade ao permitir a extração automatizada de dados que é muito mais precisa e eficiente do que as ferramentas de extração convencionais.

At Astera, acreditamos no potencial da IA ​​para fazer o trabalho muito mais rápido e com mais precisão. Com AsteraCom a solução de processamento de documentos com tecnologia de IA, as organizações podem fazer mais em menos tempo, convertendo dados brutos transformaram seus milhares de PDFs em insights acionáveis ​​em segundos.

Astera'S solução de processamento inteligente de documentos (IDP) destaca-se porque oferece:

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• Preparação de dados 90% mais rápida para análise e tomada de decisão rápidas,
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