Entrada automatizada de dados com OCR e machine learning

Entrada automatizada de dados com OCR e machine learning

A necessidade de um software automatizado para dados tem vindo a aumentar. “Por quê?”, hoje em dia, as empresas funcionam com base em dados, e ter acesso rápido e confiável aos dados é uma vantagem competitiva. Sabe otimizar e agilizar processos melhor do que o seu concorrente? Então encontrou o blog certo!

Os dados da sua empresa ainda estão em arquivo PDF ou, pior ainda, documentos impressos em papel? Perde o seu tempo a digitar manualmente os dados desses arquivos?

Felizmente, nunca é tarde para uma mudança! Desenvolvimentos tecnológicos recentes em OCR e machine learning tornam mais fácil a digitação automática, através do uso de soluções de software inteligentes que extraem dados automaticamente de imagens e documentos.

Neste blog, vamos explicar o conceito de entrada de dados automatizada, apresentar as suas vantagens e casos de uso mais comuns para a automação de entrada de dados. No final deste blog, saberá exatamente como automatizar os seus processos de entrada de dados com OCR e machine learning.

Manual data entry

As empresas ainda introduzem os dados manualmente?

A resposta é sim. A entrada manual de dados é uma prática centenária e tem persistido ao longo destes anos.

Um estudo realizado em 2020 sobre o estado da automação na indústria de manufatura, por exemplo, demonstrou que quase metade (48 por cento) das empresas indicaram que ainda usavam documentos de entrada manual de dados.

Uma das razões pelas quais a entrada de dados não é totalmente automatizada é o comportamento habitual. Pode ter se tornado um hábito passar um dia por semana na entrada manual de dados. Outros motivos são a falta de percepção dos custos do processo e pouco conhecimento das ferramentas de automação. Afinal, copiar dados manualmente é um processo que requer pouco esforço de implementação, uso e manutenção.

Quanto mais entrada manual de dados a sua empresa tiver que realizar, mais custará ao longo do tempo. De acordo com a Goldman Sachs, os custos do processamento manual de faturas em papel chegavam a US $ 2,7 triliões por ano, o que é um grande fardo em termos de tempo e dinheiro.

Com uma solução automatizada, esses custos podem ser reduzidos em pelo menos de 50 a 70%, enquanto alguns estudos chegam a estimar reduções de custo até 80%. Isso parece ser um bom negócio, por isso vamos analisar com mais detalhe o conceito de automação de entrada de dados!

Save time and money

O que é entrada automatizada de dados?

A entrada de dados automatizada pode ser caracterizada como o uso de software para remover tarefas administrativas manuais repetitivas dos funcionários, economizando tempo e dinheiro das empresas para otimizar o desempenho e aumentar a receita.

O software de entrada de dados automatizado é capaz de ler informações de uma fonte de difícil acesso, como um arquivo de PDF ou documento impresso, e passa os dados para outro sistema ou armazenamento de dados.

Existem duas técnicas que podem ser utilizadas neste processo, tais como:

  • Técnicas baseadas em regras
  • Técnicas machine learning

Técnicas baseadas em regras

A abordagem tradicional baseada em regras procura dados em locais muito específicos num documento, ditados por lógicas e regras predefinidas. Essas regras são codificadas num sistema de instruções “if-then-else”.

A ideia principal de um sistema baseado em regras é capturar o conhecimento de um funcionário em um campo especializado (por exemplo, contas a pagar) e incorporá-lo a um sistema de computador.

Os sistemas baseados em regras existem há muitos anos e são razoavelmente eficazes na conversão de dados de documentos, reduzindo assim a entrada manual de dados.

No entanto, embora as técnicas baseadas em regras funcionem bem com formulários altamente estruturados, elas lutam com documentos semi estruturados (por exemplo, faturas e recibos) e não estruturados (por exemplo, o conteúdo de um e-mail). Estes tipos de documentos são menos previsíveis e, portanto, não são adequados para a abordagem baseada em regras.

Técnicas machine learning

Em contraste com a abordagem baseada em regras, os sistemas de machine learning têm inteligência adaptativa. Interpretam e identificam padrões de grandes quantidades de dados, que podem ser usados para aprender e melhorar com a experiência. Isto permite que os aplicativos de software se tornem mais precisos na previsão de resultados ao longo do tempo, sem serem explicitamente programados para isso.

Um exemplo simples seria as sugestões de palavras que recebe por telefone enquanto digita. Essas sugestões de palavras são feitas com base nas entradas anteriores e prevêem o que pode querer dizer naquele momento.

Se uma técnica de machine learning for usada para um programa de entrada de dados, uma abordagem semelhante será usada para encontrar os dados para serem inseridos. Com base nos dados inseridos no passado, os dados corretos são encontrados, extraídos e inseridos automaticamente no sistema desejado.

Dessa forma, as técnicas de machine learning podem assumir documentos menos estruturados, aprender os padrões e criar métodos para transformar esses documentos em dados estruturados.

O melhor dos dois mundos

Claro, a tecnologia nem sempre é perfeita, nem mesmo machine learning. Embora evolua muito rapidamente, normalmente não alcançará uma precisão de 100%. Felizmente, também existem outras soluções. Ao combinar o software com o poder dos funcionários, pode combinar o melhor dos dois mundos, o que é chamado de automação humano no circuito (HITL).

Com uma solução HITL, pode automatizar a maior parte dum procedimento, seguido por uma revisão humana para concluir a tarefa. Enquanto isso, o software aprende com quaisquer mudanças feitas pelo funcionário e melhora com o tempo.

Portanto, embora possa começar com 90% de automação, o que já é ótimo, o processamento HITL o levará o mais próximo possível de 100% de automação. Abaixo pode encontrar um exemplo de tal fluxo de trabalho:

Human in the loop workflow

Quais são as vantagens da automatização na introdução de dados?

Graças ao software de introdução automática de dados que utiliza OCR e machine learning, há pouquíssimas justificações para preferir a introdução manual de dados em vez da automatização. As ferramentas automatizadas tornam-no mais eficiente e dão-lhe mais tempo para se concentrar em tarefas mais importantes.

Para lhe dar uma boa noção das vantagens da automatização da introdução de dados, apresentamos as mais importantes a seguir:

  • Poupar tempo e dinheiro
  • Reduzir erros
  • Empregados mais felizes
  • Menos trabalho burocrático

Poupar tempo (e dinheiro)

O maior ponto de venda de um sistema automatizado de introdução de dados é a redução das horas de trabalho dos funcionários. E uma vez que tempo é dinheiro, isto resulta em economias de custos significativas.

Estudos constataram que a automação inteligente resulta em economias de custos de 40% a 75%, com o período de retorno do investimento variando de vários meses a vários anos.

Como por exemplo, considerar o tempo necessário para processar manualmente uma única factura. Em média, os contabilistas experientes processam 50 facturas por hora (ou seja, 1,2 minutos por cada factura). Com um salário médio de 35 euros, isto significa que o processamento de apenas uma factura custa aproximadamente 0,70€.

O contabilista que utiliza o software de OCR processa pelo menos 200 faturas por hora (≈ 18 segundos por fatura). Isto leva a um custo de processamento de aproximadamente 0,18€ por fatura. Soma-se então o preço do software de 0,05€ por fatura (a taxa para a tecnologia OCR da Klippa) e obtém-se um custo total de 0,23€ por factura. Isto significa numa melhoria directa de mais de 60%!

Curioso sobre a nossa tecnologia de OCR? Experimente-a na nossa ferramenta gratuita abaixo:

Redução de erros

Cometer erros é inevitável. As taxas de erro na introdução manual de dados variam normalmente de 0,55% a 3,6%, com valores atípicos a 26,9%.

Felizmente, a introdução automatizada de dados através de machine learning pode reduzir significativamente estas taxas de erro, eliminando o risco de distracções, erros de digitação e outros erros que são normalmente encontrados na introdução manual de dados. Isto traduz-se em dados melhores e mais precisos que podem ser utilizados para tomar decisões comerciais.

Empregados mais felizes

A introdução manual de dados pode ser um processo muito demorado e entediante para os empregados. O trabalho excessivo de introdução de dados pode também causar problemas físicos e psicológicos, tais como tensão ocular, tenossinovite e stress emocional.

A automatização, veio também com o intuito de melhorar a satisfação e empenho dos empregados, permitir que os empregados se concentrem em tarefas mais significativas e importantes e proporcionar gratificação instantânea no trabalho diário.

Menos papelada

A gestão manual de dados exige muitos recursos pois requer muitas coisas, tais como armários de arquivo, impressoras, tinta, espaço de escritório, e assim por diante. Com um software de introdução de dados correcto, pode libertar estes recursos e utilizá-los para o que realmente importa.

Ao mesmo tempo está a poupar muitas árvores e a preparar o seu negócio para um futuro mais sustentável.


Casos de utilização para a introdução automática de dados com OCR e machine learning

Por norma, qualquer tarefa em grande volume que implique a introdução de dados pode ser automatizada. Iremos destacar alguns casos abaixo para o inspirar a começar a procurar procedimentos semelhantes:

Processamento de faturas e contas a pagar

  • Processamento de facturas e contas a pagar
  • Processamento de encomendas de compra/venda
  • RH e recrutamento
  • Campanhas de fidelidade
  • Conheça o seu cliente (KYC) automatização

O processamento de faturas recorrente e em grandes quantidades é um exemplo de um processo que apela à automatização.

A automatização de contas a pagar pode ajudar-lhe muito. Como por exemplo, ler faturas com OCR e IA e extracção de informações.

Todos os dados das faturas são automaticamente analisados e colocados nos respectivos campos no software de contabilidade ou ERP. É possível deixar que o software execute uma tomada de decisão tais como processar faturas de alimentos ou viagens. Isto minimiza o input humano, tornando o processo menos propenso a erros.

Processamento de encomendas de compra/venda

Outra área do departamento financeiro que pode ser automatizada é o processamento de compras e de vendas. Enquanto os representantes de vendas perdem muito tempo a localizar todos os dados dos clientes e a introduzi-los no sistema de CRM e ERP, o departamento financeiro tem de replicar todos os dados e introduzi-los no sistema contabilístico.

Ao utilizar um sistema automatizado com OCR e machine learning, é possível realizar actividades de vendas, automatizando tarefas como a entrada de novos pedidos e facturação. Isto irá resultar numa base de dados limpa e irá melhorar a experiência do cliente.

Purchase order OCR by Klippa

RH e recrutamento

Pergunte aos seus colegas de RH sobre quais são as tarefas mais repetitivas e demoradas que têm e muito provavelmente responderão que é processar salários e folhas de pagamento. Todos os meses, é necessário certificar de que todos são pagos correctamente e a tempo.Também implica a apresentação de relatórios e o pagamento de impostos sobre o emprego às autoridades fiscais.

No caso de documentos menos estruturados, tais como currículos, uma solução de software pode ser uma grande ajuda. Ao integrar OCR e machine learning, é possível filtrar e categorizar os currículos recebidos, com base numa configuração de regras e palavras-chave.

O processo de integração de dados é extremamente rápido. Através da tecnologia OCR e de machine learning, é possível extrair dados de formulários, documentos de identidade que os novos empregados enviam, e colocá-los directamente no seu sistema de RH.

Campanhas de lealdade

Os programas de lealdade apresentam-se de muitas formas, mas todos têm uma coisa em comum: requerem muito trabalho de back-office. Geralmente, consiste em verificar e validar um recibo ou introduzir os dados num sistema. Processar esses dados manualmente pode levar dias ou até mesmo semanas até ser realizado.

Com a Klippa OCR SDK, pode simplesmente usar o seu telemóvel para tirar uma fotografia do recibo e deixar o software fazer o trabalho por si. Os dados do recibo são extraídos, interpretados e processados em segundos!

Isto não só resultará em pagamentos mais rápidos e em clientes mais satisfeitos, como também conseguirá lidar melhor com picos de volume, cometer menos erros, menos incidentes de fraude e de recibos duplicados.

Se quiser saber mais sobre a automatização de campanhas de fidelização, recomendamos que consulte os nossos blogs, que são inteiramente dedicados a este tópico.

Conheça o seu cliente (KYC) automatização

Muitas empresas, especialmente nos sectores do aluguer, telecomunicações, banca e seguros, são obrigadas a verificar a identidade dos seus clientes. Têm de o fazer para cumprirem os regulamentos de KYC (Know Your Customer).

A automatização de KYC é, evidentemente, a melhor escolha. Em vez de introduzir os dados manualmente, pode digitalizar o bilhete de identidade ou o passaporte de um cliente tirando uma fotografia com o seu telemóvel, tirando uma fotografia em modo selfie, uma assinatura e o software fará o resto do processo. A autenticidade das verificações é automaticamente determinada e todos os dados são extraídos.

Saiba mais sobre a verificação KYC em documentos com OCR e IA num dos nossos outros blogs.

Estas são apenas algumas das muitas aplicações de software de automatização na introdução de dados. Esperamos que este blogue o tenha motivado a explorar como esta solução inteligente poderia ser aplicada à sua empresa. Na secção final deste blogue, abordaremos como pode automatizar as suas tarefas na introdução de dados com a Klippa.


Como automatizar a sua introdução de dados com Klippa

OCR e machine learning estão na base do nosso software de automatização de introdução de dados. Com o OCR, podemos então identificar o texto em documentos e imagens.

Através de machine learning, podemos identificar dados que são relevantes dentro do texto e imitar o comportamento humano, aprendendo com exemplos anteriores.

Reconhecimento de texto OCR

Vejamos um exemplo do que a nossa tecnologia pode fazer por si:

Simplify credit card payments

Através do OCR, os pixéis que contêm texto são identificados e extraídos para texto digital. O acto de cópia manual de dados é substituído directamente pelo OCR. Com uma precisão de mais de 95%, todo o texto é extraído, enquanto que a cópia manual de dados teria uma precisão significativamente menor e exigiria muito mais tempo.

Extracção de dados e produção estruturada

Seguidamente, temos o nosso modelo de machine learning:

A eficácia de Machine learning vai aumentando quando é alimentada com cada vez mais exemplos. IA é formada com numerosos exemplos de documentos e conjuntos de dados específicos para que possa automaticamente localizar e identificar texto sobre uma posição específica no documento. Com o tempo, o nosso modelo de machine learning só pode, portanto, aperfeiçoar-se.

No exemplo acima, todos os dados são automaticamente contextualizados e convertidos para um formato estruturado JSON.

Introdução automatizada de dados

Por último, mas não menos importante, pretende-se que estes dados sejam introduzidos nos campos correctos do seu sistema. Abaixo pode ver um exemplo de uma das nossas interfaces de entrada de dados que a sua equipa pode utilizar para processar a desistência numa configuração de human-in-the-loop. Neste caso, todos os dados relevantes da factura são lidos, extraídos e já introduzidos nos campos correspondentes. Preparado para uma verificação humana final.

Esta interface por si só já pode melhorar consideravelmente os seus actuais procedimentos de introdução de dados, porque tem prevenção de erros e sugestões automatizadas incorporadas:

Uma vez que temos diversas integrações com os principais sistemas de ERP e sistemas de contabilidade, podemos estabelecer uma ligação com basicamente qualquer tipo de sistema através de funcionalidades inteligentes de importação e exportação, podendo facilmente passar os dados para outros sistemas que possa utilizar.

É também possível integrar as nossas tecnologias nos seus fluxos de trabalho existentes. Muitas empresas já utilizam fornecedores de RPA como AutomationAnywhere, UiPath, BluePrism, Mendix ou outros para automatizar certos fluxos de trabalho. De uma perspectiva de fluxo de trabalho, estas soluções são boas. Mas o que verá frequentemente se olhar para as suas capacidades de OCR e machine learning é que as suas soluções integradas não são suficientemente adaptáveis para alcançar um elevado grau de automatização para o seu caso de utilização de nicho.

É por isso que a Klippa oferece as suas tecnologias como plugins para todos os principais vendedores de RPA, tais como Automation Anywhere, UiPath, ou Mendix. Basta ligar o nosso plugin e integrá-lo nos seus fluxos de trabalho. As nossas soluções podem ser utilizadas para classificação, introdução de dados e verificação em diversos casos de utilização diferentes. Alguns exemplos são o processamento automático de recibos, digitalização automática de cartões bancários e verificações KYC baseadas em documentos.


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Será que a Klippa é a solução certa para o seu negócio? Será que podemos ajudá-lo no seu caso em específico? Quão difícil é implementar e começar a utilizar o nosso software? Estas poderão ser algumas das perguntas que possa ter.

Os nossos especialistas em produto têm todo o prazer em responder a todas as suas perguntas.

Pode contactar-nos directamente ou pode planear uma demonstração gratuita de 30 minutos abaixo, na qual podemos mostrar-lhe como funciona o nosso software e como irá beneficiar a sua organização.

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