Como pode a captura de informação influenciar o seu processamento de documentos e de dados? Melhorará significativamente não só a forma como processa os dados, mas também a forma como faz negócios.
IA é um termo muito amplo para qualquer processo “inteligente” que uma máquina pode fazer, não se refere apenas a cálculos simples mas também a decisões cognitivas. Quando nos referimos à IA ou a robôs, estamos a falar dos diferentes algoritmos que ajudam a máquina/computador a aplicar pelo menos um nível mínimo de actividade cognitiva, tais como compreender, decidir, aprender e prever como processar determinada informação.
Hoje em dia as empresas optam cada vez mais por IA, que vão desde hospitais a lojas de sapatos: ajuda a automatizar e a simplificar processos manuais entediantes. A investigação de HfS afirma que os gastos com a automatização da IA irão crescer exponencialmente de $1.6B em 2018 para $2.7B em 2021. Cada vez mais as empresas procuram em fazer parte deste movimento.
Diferentes contextos para a IA:
- Contexto de Processamento de Linguagem Natural (PLN) Isto refere-se a algoritmos que ajudam um computador a reconhecer a língua contida em documentos e bases de dados (por exemplo cartas, fotografias, contratos, websites, etc.), e a tornar essa língua acionável.
- Contexto de Machine Learning e Automatização Cognitiva: Refere-se a algoritmos de Machine Learning que permitem aos computadores “aprender” e aplicar conhecimentos. Refere-se à tomada de decisões cognitivas básicas que os humanos fazem.
Processamento de Linguagem Natural (PLN)
A captura de informação é a extracção de texto, ou de dados estruturados, a partir de documentos. Isto é normalmente feito através da tecnologia OCR. A tecnologia OCR, não fornece uma compreensão contextual da informação que foi extraída de um documento, o que significa que é incapaz de tomar decisões. Por exemplo, se um formulário de reclamação de cliente contiver as palavras “data de início do seguro”, “alteração”, “pessoa de contacto no ficheiro”, qual será este tipo de documento? Será uma queixa sobre um mau serviço para uma conta de seguros recentemente aberta e que necessita que a data de início seja alterada? Ou trata-se de um relatório ou de um pedido de reclamação? Pode ser realmente qualquer coisa.
O contexto dos dados é igualmente importante, se não até mesmo mais do que os próprios dados. Mas ter pessoas a ler manualmente formulários de reclamação é custoso e demorado. Felizmente, utilizamos a PLN para analisar o contexto de:
- Classificação (tipo de conteúdo)
- Tópico/sumário
- Palavras-chave/entidades
- Conteúdo positivo ou negativo
- Intenção/propósito/pedido
O benefício da PLN é que compreende o contexto do documento/dados/situação e isto ajuda o utilizador a tomar a acção correcta. As organizações tiram o máximo partido disto nos seguintes casos:
- Assistência aos gestores de serviço ao cliente no processamento e resposta aos e-mails recebidos/pedidos em papel (tais como onboarding/offboarding de uma conta, adicionar/cancelar contas, alterar beneficiário, alterar endereço/contacto, etc.)
- Comparação/edição de dados extraídos de entidades com listas negras para construir pontos de contacto para detecção de fraude e conformidade
- Processamento de contratos e acordos
- Processamento de páginas de website e fluxos de social media para construir e manter a relação com o cliente
- Automatizar as capacidades de pesquisa interna de documentos e bases de dados
Machine Learning e Automatização Cognitiva em Profundidade
Machine Learning e a automatização cognitiva permitem aos computadores aprender e agir activamente. O software aprende um conjunto de regras pré-determinadas e fica mais inteligente com o tempo. O OCR e o processamento de faturas da Klippa reproduzem o comportamento humano. O sistema aprende os passos monótonos e repetitivos que normalmente são dados manualmente pelas pessoas, e depois gera um robô de replicação que segue os mesmos passos vezes sem conta. Isto permite libertar muito tempo para os empregados que vão poder focar noutras tarefas.
Os computadores podem, em certa medida, imitar o comportamento das pessoas, mas a um ritmo muito mais rápido e a uma escala muito maior. E a um custo muito mais baixo. Por exemplo, se um sistema de customer onboarding encontrar um novo perfil de candidato com elementos que correspondam de perto aos candidatos anteriores que foram rejeitados manualmente, o sistema pode tomar a iniciativa de ajustar as definições para rejeitar automaticamente o novo candidato sem a intervenção dos empregados.
O software como serviço (SaaS) é consideravelmente melhorado por machine learning. O OCR da Klippa é um aprendiz rápido numa escala agregada em massa. A sua base de conhecimentos está continuamente a crescer, uma vez que cada vez mais clientes submetem documentos. Quanto mais dados e informações, mais aprende.
Em suma…
A captura de informação com IA aumenta a eficiência operacional, assegura a conformidade e aumenta positivamente a experiência do cliente através da digitalização dos processos empresariais. A IA desempenha um papel chave no aumento do envolvimento do cliente através de tarefas e aplicações simples, como por exemplo:
- Assistência Virtual
- Gestão da previsão
- Recomendações de conteúdo
- Conversão das vendas
- Perspectivas de envolvimento
- Recomendação de respostas
- Prioritização de leads
- Recomendação de produtos
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Somos especializados em machine learning, classificação de documentos e produtos, processamento de linguagem natural para efectuar o agrupamento e a classificação de documentos, OCR, extracção de dados, detecção de documentos, reconhecimento facial, verificação de assinaturas e identificação de assinaturas.
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