A automação que já quase dominou todas as etapas da produção na indústria está avançando rapidamente para o setor de serviços. Cada vez mais, atividades que nunca se imaginou que pudessem ser automatizadas estão sendo realizadas por máquinas dentro dos escritórios, liberando mão de obra humana de atividades repetitivas e de aplicação cognitiva simples.

A tecnologia que tem proporcionado essa automação é a leitura inteligente. As plataformas que proporcionam esta tecnologia buscam dados em diferentes bases públicas para o preenchimento de contratos e inserção de dados em sistemas.

Segmentos como jurídico, comercial, financeiro e administrativo, são os que mais devem se beneficiar da tecnologia por lidarem com grande volume de transações e documentos que necessitam de verificação de compliance e preenchimentos de contratos, faturas e alimentação de sistemas distintos.

O que é leitura inteligente?

O sistema de leitura inteligente de documentos consiste na capacidade que novos sistemas computacionais têm de reconhecer, analisar e extrair informações relevantes de documentos de forma automática. O sistema faz a automatização progressiva do enorme volume de dados de uma empresa. A partir da digitalização das imagens do documento, o sistema inteligente da é capaz de identificar o documento, extrair e classificar as informações, baseado na tecnologia de deep learning.

No momento em que o documento é escaneado, o resultado é uma imagem, que, na sequência, precisa ser analisada para ser convertida em texto. “Isso normalmente é realizado por um OCR (Reconhecimento Ótico de Caracteres, em português), que tem ficado cada vez mais inteligente”, afirma Patricia Tavares, CEO da NeuralMind, empresa especializada em leitura inteligente.

Foto ilustrativa Patricia Hébert (Pixabay)

Automação de contratos

Na NeuralMind, esse sistema inteligente abastece um banco de dados que, posteriormente, serve de consulta e base para outras operações. Essa estruturação permite o preenchimento automático de documentos, até a aplicação de ferramentas de análise desses dados e detecção de inconsistências e fraudes, em casos de due diligence, por exemplo.

Patricia garante que o ganho não é só de tempo, mas especialmente de assertividade.

“A máquina vai extrair essas informações e completar, enquanto uma pessoa pode compreender uma informação erroneamente, errar a digitação, entre outros. Em empresas em que o volume de transações e relacionamentos é grande, é possível imaginar o poder transformador dessa tecnologia”

Patricia Tavares, CEO da NeuralMind

Massa de informações

Um escritório de advocacia, por exemplo, que precisa ler milhares de publicações do Diário Oficial, diariamente, está amarrado a uma rotina burocrática pouca eficiente. O sistema tradicional impõe que vários profissionais especializados sejam empurrados para tarefas repetitivas.

Patricia destaca que a chance de erros é imensa quando o cérebro humano é exposto a uma tarefa repetitiva por muito tempo. “É sabido que o cérebro humano consegue se fixar num único objeto durante 50 ou 60 minutos. Depois desse período, a atenção inevitavelmente se esvai. E se nesse intervalo alguma publicação importante for perdida? Qual o impacto para o negócio?”, alerta.

Aprendizado profundo da máquina

A evolução do deep learning, ou seja, a capacidade da máquina compreender e aprender em cima de dados, sejam eles estruturados ou não, é o grande responsável pela evolução da leitura inteligente.

“Mais do que números, planilhas e informações correlacionadas, estamos também a tratar de imagens, áudios, entre outros elementos que podem ser substanciais tanto no volume quanto na qualidade de informação que pode agregar à empresa”, explica Patricia, ao descrever quais informações as máquinas absorvem nesse aprendizado profundo.

Mas as tecnologia de OCR (Reconhecimento Ótico de Caracteres) e processamento de linguagem natural são os responsáveis por achar as informações no texto antes de serem processadas pelo sistema de inteligência artificial. “Ao tratarmos de processamento de linguagem natural, o ganho vem da evolução dessa captura e compreensão, permitindo a tomada de decisão a partir disso”, completa a empreendedora.

O processamento de linguagem natural é a capacidade da máquina de formular uma resposta. Nesse sentido, é fechado o círculo da conversa.

“Mais do que a capacidade de compreender dados, automatizar contratos e concluir processos, estamos diante de um ganho exponencial de velocidade de processos mais dinâmicos e até mesmo atendimentos mais personalizados”

Patricia Tavares, CEO da NeuralMind

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