Continuando com nossa Parte 2 sobre Document Understanding, a nova tecnologia elaborada pela UiPath, vamos falar sobre seus detalhes e aplicações. O Document Understanding é o termo usado para descrever a leitura, interpretação e atuação automática nos dados do documento.

 As tecnologias inteligentes de processamento de documentos que possuem recursos de machine learning permitem que a inteligência artificial dos robôs entenda os documentos como assistentes digitais. Dessa forma, podemos dizer que o entendimento do documento surge na interseção do processamento de documentos, AI e RPA. Tudo isso é realizado pelos softwarerobot.

Há muitas informações detalhadas e específicas que formam determinado tipo de documento. Informações e dados de faturas, recibos e contratos afetam nossa lucratividade e eficiência. A solução para esse desafio é um sistema de automação de documentos que permita uma interpretação consistente desses dados e permita que as empresas desviem recursos humanos para tarefas valiosas.

O UiPath Document Understanding trata do processamento complexo de documentos e elimina dores de cabeça de extração manual, fazendo com que os robôs leiam, entendam e ajam nos documentos usando suas habilidades de inteligência automatizada. Esses robôs podem trabalhar em velocidades e com alta precisão, eliminando o risco de erros.

Detalhes do funcionamento do Document Understanding

Os robôs podem ser ensinados a entender documentos usando habilidades inteligentes como arrastar e soltar para extração e interpretação de dados. Dessa forma, a UiPath fornece tecnologia flexível para processamento rápido e preciso de documentos.

Flexibilidade > Inteligência > Precisão > Rapidez

O Document Understanding é flexível pois combina diversas habilidades que o permite processar diferentes tipos e formatos de documentos. Facilita o reconhecimento de documentos mesmo que tenham alguma diferença em seu template, ou sejam não padronizados.

Sua inteligência compreende os documentos mesmo quando estão desalinhados ou torcidos. Ou seja, não é necessário que o documento esteja de frente ou com uma angulação perfeita, o que torna o cenário bem mais favorável, eliminando mais uma preocupação. Os robôs podem solicitar uma validação humana caso tenham alguma dúvida e depois se basearão nessa resposta para documentos futuros.

A precisão fica cada vez maior conforme se processam  mais e mais documentos, pois sua Inteligência aprende com cada um que é processado. Aqui, os erros humanos são ainda mais reduzidos, já que os processos ficam nas mãos de robôs precisos e experientes. Menos “retrabalho” e mais produtividade para os humanos!

Com a rapidez do document understanding, você pode processar muito mais documentos e realizar tarefas end-to-end totalmente automatizadas de maneira simples e fácil! Ou seja, menos custos e mais tempo.

Passo a passo da automação de entendimento de documentos

Informações tiradas do white paper “A Guide on Document Understanding” da UiPath

Como se pode perceber, sempre temos três tipos de documentos, os estruturados, semiestruturados e não estruturados. Apesar de documentos não estruturados serem comumente mais desafiadores, isso não é um problema para a inteligência do Document Understanding.

Formulários e documentos repetitivos estruturados: Eles têm um modelo estruturado que pode conter texto manuscrito, assinaturas, caixas de seleção. Exemplos: formulários, passaportes, licenças, folhas de ponto.

Documentos semiestruturados: São aqueles que contêm peças fixas e variáveis, como tabelas. Exemplos:  faturas, recibos, pedidos de compra, contas médicas, extratos bancários, contas de serviços públicos.

Documentos não estruturados: São os que não possuem um formato fixo. Exemplos: vários contratos, acordos, e-mails, descrições de doenças, prescrições de medicamentos, notícias, scripts de voz.

Documentos manuscritos, assinaturas e outros

Os maiores desafios das inteligências de captura de dados em documentos é o conteúdo manuscrito. Sem dúvida, os manuscritos ou assinaturas são difíceis de serem reconhecidos e compreendidos, até a olhos humanos. Mesmo assim, o UiPath Document Understanding oferece soluções que podem ser usadas para extrair dados de documentos desses casos especiais.

Nesses casos, de documentos com assinaturas e caixas de seleção, o Document Understanding pode detectar quando um documento é assinado ou quando uma caixa de seleção é marcada. Da mesma forma, ele pode extrair dados de tabelas, mantendo a correlação correta entre os campos de texto e os valores correspondentes.

Se você chegou até aqui, percebeu que o Document Understanding é realmente uma ferramenta completa, que oferece o melhor da inteligência artificial para gerar os melhores resultados.

Fonte: A Guide on Document Understanding – UiPath

Amanda Borba
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