O Document Understanding, novidade do ano da UiPath, pode executar com precisão o entendimento e processamento de vários tipos de dados, graças à união do OCR, RPA e IA. Os dados não estruturados são desafiadores quando a questão é leitura e extração de informação. Porém, não há como escapar, visto que eles estão em toda parte, escondidos em locais como documentos, arquivos de áudio, vídeos, e-mails, imagens, arquivos de log e por aí vai. 

Na pratica, os dados não estruturados correspondem e 80 a 90% de todos os dados . No entanto, apesar de sua abundância e valor, eles continuam sendo um dos recursos corporativos mais desperdiçados porque as empresas não possuem as ferramentas necessárias para extraí-los e analisá-los. Assim, à medida que a demanda por análises de big data e automação de fluxo de trabalho aumenta, a busca por tecnologias que solucionem esse problema também.

OCR como uma possível solução

Um número crescente de empresas está utilizando uma tecnologia chamada reconhecimento óptico de caracteres (OCR), que torna possível converter texto impresso ou manuscrito em texto codificado por máquina. Com o auxílio de tecnologias como machine learning, as ferramentas de OCR conseguem ir melhorando as extrações de informações e a classificação dos documentos de forma gradativa.

Porém, como uma tecnologia autônoma, o OCR não consegue suprir todas as necessidades das empresas na questão de automatização dessas tarefas e um entendimento amis aprofundado dos dados extraídos. No entanto, por meio da união de OCR, Robotic Process Automation (RPA) e inteligência artificial (AI), as empresas podem habilitar níveis altamente avançados de processamento de dados e automação.

Por isso, a UiPath resolveu unir em suas soluções de Document Understanding e AI Computer Vision as habilidades do OCR com a IA e a RPA.

Visão Geral e benefícios do reconhecimento ótico de caracteres

Em termos gerais, OCR é uma tecnologia que converte texto de imagens em documentos editáveis. Ele reduz muito e pode até eliminar o trabalho manual, acelerando fluxos de trabalho de back-end enquanto libera os funcionários para assumir responsabilidades mais importantes.

  • Automatizando a entrada de dados– Usando OCR, as empresas podem digitalizar a papelada, minimizando a necessidade de intervenção humana e aumentando a integridade de seus dados.
  • Edição de documentos (digitalizados ou PDF)– documentos digitalizados e outros que não estão em um formato editável, podem ter seus textos reconhecidos e exportados para um formato legível utilizando um mecanismo de OCR.
  • Capacitação de funcionários com deficiência visual- O reconhecimento ótico de caracteres pode ajudar convertendo texto escrito em texto para fala, agilizando o processo.
  • Organização de documentos O OCR pode classificar automaticamente várias pilhas de documentos e organizá-los de acordo com regras específicas. Um exemplo clássico seria a organização de faturas com base no tipo ou fornecedor. 
  • Compreender o texto sobre as interfaces O OCR possibilita o processamento de dados em interfaces remotas, tornando mais rápido e fácil a colaboração de equipes remotas.

As limitações do OCR

Embora o OCR seja muito poderoso, ele tem algumas limitações quando usado como uma tecnologia independente.

  • Não compreende dados por conta própria– O OCR não pode compreender ou interpretar dados sem um mecanismo complementar. Para permitir a verdadeira automação do processo em escala, OCR e RPA são combinados com AI.
  • Dificuldade com a variabilidade-  Essa solução tem dificuldade em lidar com a variabilidade no texto ou layout de um documento, tornando assim o processamento de documentos não estruturados mais difícil.
  • Ele não pode separar documentos- Outros problemas podem surgir se os arquivos precisarem ser separados em documentos ou se houver repetição nos campos de índice ou valores-chave de um fluxo de trabalho.
  • Sozinho, não é preciso ou escalonável- O OCR puro não é preciso ou escalonável o suficiente para processos complexos e cognitivos. 

Como o Document Understanding usa o Reconhecimento ótico de caracteres

O OCR entra em ação no início do processo, logo depois que a taxonomia é carregada no fluxo de trabalho e todos os arquivos e dados são definidos para extração. O Document Understanding usa mecanismos de OCR para detectar e digitalizar texto, tornando-o legível por um robô. A partir daí, os documentos são classificados, dados são extraídos e, se necessário, uma pessoa pode confirmar os dados extraídos antes de serem exportados para o repositório relevante (verificação).

O UiPath Document Understanding pode utilizar tanto a tecnologia de reconhecimento ótico de caracteres da UiPath, o UiPath Document OCR , assim como outros mecanismos de OCR, como o da ABBYY, empresa líder no setor.

Como o UiPath AI Computer Vision usa OCR

É impossível automatizar em ambientes virtuais usando OCR e RPA padrão porque uma área de trabalho remota é apenas um feed de vídeo. Soluções avançadas são necessárias para interpretar o texto e, ainda mais importante, entender seu tipo e finalidade em uma interface.

A AI Computer Vision utiliza uma rede neural avançada com um OCR de tela personalizado desenvolvido na UiPath nos últimos anos para analisar informações em um feed de desktop virtual e entendê-la, como um ser humano faria. Esta solução pode navegar facilmente em qualquer interface disponível, clicando em botões, mas também fazendo interações complexas como extrair tabelas inteiras e interagir com menus suspensos.

Para identificação de elementos, AI Computer Vision usa uma técnica de interpretação de texto chamada correspondência difusa. Essa técnica permite que os robôs UiPath identifiquem o elemento correto a cada vez, mesmo considerando as inconsistências dos resultados de OCR, melhorando assim a confiabilidade das automações resultantes e encurtando o tempo de desenvolvimento em conjunto.

Vimos aqui que as soluções de OCR complementam muito bem a RPA. Porém, para fluxos complexos e longos, a junção dessas tecnologias com a inteligência artificial é muito benéfica. A HDB Systems é expert em soluções de OCR e aposta nas tecnologias da UiPath que utilizam essa tecnologia aliada ao poder da automação!

Fonte: UiPath

Amanda Borba
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