O que é o OCR? Guia para o reconhecimento de texto 2023

O que é o OCR? Guia para o reconhecimento de texto 2023

Klippa OCR

Por esta altura, já deve ter ouvido falar da palavra OCR, mas poderá não saber como pode ajudar o seu negócio. Em termos simples, OCR é conhecido como reconhecimento de texto. As empresas utilizam frequentemente o OCR para capturar dados de recibos, extrair dados de documentos ou até ler matrículas.

Mas, então o que é o OCR? O OCR (ou Reconhecimento Ótico de Caracteres) é uma tecnologia que evolui constantemente e transforma várias indústrias, reduzindo os processos manuais através da automatização. Hoje em dia, é possível encontrar uma variedade de fornecedores que fornecem software de OCR e soluções ainda mais avançadas, tais como o Processamento Inteligente de Documentos (IDP). Mas porque é que esta tecnologia tem sido cada vez mais adotada em indústrias no setor bancário, de retalho, de viagens, jurídico ou de cuidados de saúde? 

Neste blogue, encontrará tudo o que precisa de saber sobre OCR. Iremos abordar a sua definição, como funciona, os seus casos de utilização e os seus benefícios. Veja também como pode implementar facilmente esta tecnologia na sua empresa. Interessado? Vamos a isso!

O que é o Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR)? 

O Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR, na sua sigla em inglês) é uma tecnologia que ajuda a extrair texto de imagens ou de documentos digitalizados, transformando esse texto num formato que possa ser lido por um computador.

É bastante útil quando os dados são necessários para serem posteriormente processados, o que acontece, por exemplo, na contabilidade, na gestão de despesas, nas campanhas de marketing de fidelização, ou na verificação de identidade.

No fundo, é possível reduzir o processamento manual de documentos através da utilização de um software de OCR para reconhecer letras, palavras, itens de linha, frases, e padrões.

Vemos frequentemente soluções de OCR associadas à Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML) para automatizar certos processos e aumentar a precisão da extração de dados.

Para atingir um reconhecimento ideal do texto, é necessário dedicar algum tempo e treinar a tecnologia de OCR, alimentando-a com muitos dados. Com o passar do tempo, esta torna-se cada vez melhor em termos de precisão e alcance de documentos.

Agora que já abordámos o seu significado, o passo seguinte é explicar-lhe como funciona a tecnologia OCR.

Como funciona o OCR?

O OCR funciona como a capacidade humana de ler um texto e reconhecer padrões e caracteres. Normalmente, os humanos lêem o texto e depois extraem a informação necessária, introduzindo manualmente os dados num sistema, ficheiro de dados, ou base de dados. 

O OCR faz isto de uma forma um pouco diferente. A tecnologia melhora a qualidade de um texto digitalizado ou de uma imagem e segue vários passos para extrair os dados que foram capturados. A diferença é que o trabalho manual leva mais tempo e é mais propenso a erros. 

Vamos dar uma olhada detalhada aos seguintes passos do processo de OCR:

  • Passo 1: Pré-processamento de imagem
  • Passo 2: Segmentação
  • Passo 3: Reconhecimento de caracteres
  • Passo 4: Pós-processamento da saída

Passo 1: Pré-processamento de imagem

Para que a extração de dados seja precisa, a qualidade da imagem deve ser melhorada. O processo de melhoramento de imagens é também conhecido como fase de pré-processamento da imagem. Quanto mais clara e melhor for a imagem ou o documento digitalizado, mais exata será a saída dos dados. 

Na etapa de pré-processamento, o motor de OCR procura automaticamente os erros e corrige os problemas. As técnicas frequentemente utilizadas para melhorar as imagens ou documentos digitalizados incluem: 

  • De-skew – O processo no qual uma fotografia ou um documento digitalizado é endireitado e o ângulo corrigido.
Deskewing - OCR
  • Binarization – O processo em que uma imagem ou um documento digitalizado é convertido a preto e branco. A binarização fornece uma forma mais precisa de separar o texto do fundo.
Binarization
  • Zoning – Também conhecida como análise de layout, é utilizada para identificar colunas, linhas, blocos, legendas, parágrafos, tabelas e outros elementos.
OCR Zoning
  • Normalization – O processo de redução de ruído através do ajuste do valor de intensidade dos pixéis para os valores médios dos pixéis circundantes.
Normalization

Passo 2: Segmentação

A segmentação é o processo de reconhecimento de uma linha de texto de cada vez. A segmentação envolve as seguintes etapas:

  • Deteção de palavras e linhas de texto – Refere-se à identificação das linhas de texto e das palavras que lhes pertencem.
Words and Line Recognition
  • Reconhecimento do guião – O processo de identificação do guião baseado em documentos, páginas, linhas de texto, parágrafos, palavras, e caracteres.
Script Recognition Credit Card

Passo 3: Reconhecimento de caracteres

Nesta etapa, uma imagem ou documento é dividido em partes, secções, ou zonas. Depois de feita a separação, são reconhecidos os caracteres neles contidos.

São utilizadas duas estratégias na etapa de reconhecimento de caracteres:

  • Correspondência de matrizes – O processo em que cada caráter é comparado com uma biblioteca de matrizes de caracteres. O modelo OCR completa uma comparação píxel por píxel para identificar uma imagem de um caráter com a do caráter correspondente.
OCR Matrix Matching
  • Reconhecimento de características – O processo de reconhecimento de padrões de texto e características de caracteres a partir de imagens. Por exemplo, o tamanho, altura, forma, linhas e estrutura de um caráter são comparados com aqueles existentes na biblioteca de caracteres.  

Passo 4: Pós-processamento da saída

Este passo diz respeito às técnicas e algoritmos que melhoram a precisão da extração de dados para obter o resultado ideal. Em primeiro lugar, os dados são detetados e depois corrigidos, se necessário. 

Os dados extraídos são comparados com um vocabulário ou biblioteca de caracteres para verificações gramaticais e considerações contextuais, completando a fase de pós-processamento.

Auto Correction
Um exemplo da fase de pós-processamento do OCR, onde a saída é fixa.

Embora o OCR tradicional seja excecionalmente vantajoso na conversão de imagens em texto legível por máquina e em dados valiosos, apresenta também algumas limitações. Abordaremos, a seguir, as mais relevantes.

Limitações do OCR baseado em modelos

O OCR tradicional nunca foi concebido para ser uma solução dinâmica de extração de dados. Foi inicialmente inventado para que pessoas com deficiências visuais pudessem converter caracteres impressos em áudio. Mais tarde, a tecnologia foi utilizada para ler e reconhecer texto preto sobre fundos brancos. Desta maneira, o OCR apresenta alguns desafios.

Aqui estão as cinco principais limitações do OCR tradicional:

Depende da qualidade de entrada

O reconhecimento de texto e a qualidade de extração dependem diretamente da qualidade da imagem introduzida no motor. Por exemplo, a precisão cai drasticamente quando a altura dos caracteres é inferior a 20 pixels.

Depende de modelos e regras

O OCR tradicional requer modelos e regras para atuar. Devem ser estabelecidas regras estritas na programação do motor para capturar corretamente dados de campos e linhas. Por conseguinte, não consegue lidar com a grande diversidade de documentos e apresenta várias dificuldades com documentos não estruturados.

Falta de automatização

Como resultado da dependência em modelos e regras, o OCR tradicional carece de muitas possibilidades de automatização. Por exemplo, se quiser extrair dados estruturados de faturas, cada campo de dados específico exigiria uma nova regra. E, como sabe, as faturas vêm em vários estilos e formatos, levando a muitas, muitas regras.

Acrescentar mais regras significaria mais dados e recursos necessários para gastar no treino do motor do OCR. Existirão sempre mais regras que precisam de ser estabelecidas com a abordagem convencional, pelo que facilmente se pode tornar num sério obstáculo.

Caro

Uma vez ser necessário desenvolver mais regras e algoritmos para aumentar a precisão, o OCR tradicional pode tornar-se muito caro. Além disso, a criação destas regras e algoritmos nem sempre garante uma saída de alta qualidade, uma vez que também depende da qualidade de entrada da imagem. 

Mau funcionamento com uma grande variedade de documentos

Com o OCR tradicional, a saída é muitas vezes altamente precisa quando os documentos são simples e apresentam poucas variações. Contudo, muitas empresas têm a necessidade de processar vários documentos dentro dos seus fluxos de trabalho.

Quanto maior for a variedade de documentos, mais difícil se tornará. Uma vez que o motor tradicional de OCR é treinado com modelos, não consegue adaptar-se a uma grande variedade de documentos. 

Em suma, podemos concluir que o OCR tradicional não é perfeito. Mas não deixe que isto o desanime. À medida que o mercado se torna cada vez mais exigente a cada ano, no que diz respeito a requisitos e características, o OCR evoluiu bastante para poder corresponder com essa procura.

Vamos agora dar uma vista de olhos a uma tecnologia mais avançada de OCR.

A próxima geração da tecnologia de OCR

Já chegou a próxima geração da tecnologia OCR! É muitas vezes alimentada por Machine Learning e IA, o que permite às organizações alcançar o que não conseguiram com o OCR baseado em modelos: a automatização. Esta tecnologia revolucionária é também conhecida como Processamento Inteligente de Documentos (IDP)

O IDP pode proporcionar resultados para além das capacidades humanas no que toca à eficiência e tempo. Lê, analisa, categoriza, organiza, e converte automaticamente os dados para o utilizador, tudo isto numa questão de segundos. 

Um dos principais avanços é que não se limita a modelos ou regras como o seu precedente convencional. Isto torna o software de OCR alimentado por IA mais escalável e acessível para as empresas.

Vamos analisar detalhadamente os papéis da Machine Learning e da Inteligência Artificial nas soluções modernas de OCR. 

A abordagem de Machine Learning

O software OCR incorporado com Machine Learning (ML) pode ser treinado para reconhecer padrões e o significado do conteúdo através de um conjunto de regras. Isto pode ser feito através de aprendizagem supervisionada, aprendizagem não supervisionada, ou combinando estes dois métodos de treino.

Em seguida, explicaremos estes métodos com um exemplo (tentaremos mantê-lo o mais fácil possível).

Aprendizagem supervisionada

Supervised Learning

A aprendizagem supervisionada na ML refere-se à utilização de conjuntos de dados rotulados para treinar algoritmos que classificam os dados e prevêem resultados com elevada precisão. O modelo precisa de ser alimentado com uma grande quantidade de dados para atingir isto. 

Por exemplo, se quiser prever se um email é spam e colocá-lo numa categoria, precisa de alimentar o motor com emails spam suficientes. Com dados suficientes, o modelo pode reconhecer e prever a categoria e assim classificar corretamente um certo email. 

Uma abordagem semelhante aplica-se à previsão da localização do preço de certos artigos ou do nome do comerciante em recibos.

Aprendizagem não supervisionada

Unsupervised Learning

A aprendizagem não supervisionada é, na sua essência, semelhante à aprendizagem supervisionada. A diferença é que a aprendizagem não supervisionada utiliza dados não rotulados em vez de dados rotulados. Esta abordagem é mais útil quando as propriedades comuns são difíceis de identificar dentro de um conjunto de dados, o que dá ao modelo mais liberdade. 

Mesmo que os rótulos para os pontos de dados não estejam definidos, os pontos de dados reais permanecem. Portanto, o modelo pode reconhecer padrões ao observar os dados de entrada. Em suma, a aprendizagem não supervisionada pode replicar as capacidades humanas de adaptação e aprendizagem.

Por exemplo, se o seu negócio precisar de processar recibos, precisaria de alimentar o modelo de aprendizagem não supervisionado com muitos recibos. O modelo de Machine Learning interpreta então os dados introduzidos e analisa as semelhanças. 

Digamos que é capaz de definir o nome do comerciante e o montante total (isto é, os pontos de dados) no local exato em recibos. O modelo utiliza, então, esta informação para prever se o próximo documento é ou não um recibo, com base em semelhanças.

Aprendizagem semi-supervisionada

Tal como o nome sugere, os dados de entrada são rotulados e não rotulados na aprendizagem semi-supervisionada. É muitas vezes utilizado para lidar com a extração de grandes volumes de dados. 

Uma vez que a aprendizagem semi-supervisionada combina o melhor dos dois mundos, ajuda a lidar com os desafios de ambas as abordagens; classificação, tempo, custos, e grandes volumes de dados. 

É idealmente utilizada em casos em que são apenas necessárias pequenas quantidades de dados de treino para trazer resultados notáveis em termos de precisão (por exemplo, na classificação de documentos de identidade). 

E agora, como fica a saber qual a abordagem de Machine Learning que deve escolher? A resposta é simples; não precisa de saber! Especialmente nos dias de hoje em que muitos vendedores fornecem soluções de OCR fora da caixa. Agora que o significado de Machine Learning está explicado, iremos abordar o significado de Inteligência Artificial (IA). 

IA para automatização

Com a Inteligência Artificial incorporada no software de OCR, a solução pode adaptar-se constantemente e aprender a reconhecer os dados com maior precisão. Permite uma compreensão profunda da semântica e alarga a variedade de idiomas, formatos, layouts e tipos de documentos suportados.

A IA permite que o software ou sistema de OCR analise todos os dados disponíveis, encontre correlações, e crie uma base de conhecimentos com bastante informação. A base de conhecimentos que a IA cria pode adaptar-se ao longo do tempo, o que pode ajudar na progressão da precisão da extração de dados. 

A melhor parte da IA é que replica as capacidades humanas para digitalizar e compreender as principais informações com alta velocidade e precisão.

Qualquer que seja o caso da sua empresa, uma solução de OCR com IA pode ajudá-lo a tirar o melhor partido dos seus dados.

Após termos analisado detalhadamente as tecnologias Machine Learning e Inteligência Artificial, vejamos os benefícios que advêm da incorporação de ambas numa solução de OCR.

Benefícios que vão para além do OCR convencional

As soluções avançadas de OCR podem fazer muito mais para além do reconhecimento convencional de caracteres. Para lhe dar uma ideia do quão vantajoso é utilizar esta tecnologia no seu fluxo de trabalho de processamento de documentos, listámos abaixo a seguinte lista de benefícios:

Digitalize documentos em segundos – Com o software OCR, a sua organização pode deixar de utilizar papel e ter dados extraídos de documentos num formato digitalizado, como PDF, JSON, CSV, XLM, etc. Este processo pode ser feito em poucos segundos.

Tempo de implementação mais rápido – Soluções mais avançadas de OCR não estão dependentes de regras e modelos. Assim, é necessário menos tempo para treinar o motor e implementar a tecnologia. 

Escalabilidade – A próxima geração de soluções de OCR em nuvem oferece escalabilidade, algo que o seu antecessor convencional fica significativamente para trás. Embora seja possível escalabilizar com o OCR baseado em modelos, este pode tornar-se rapidamente demasiado caro para as empresas.

Maior precisão – Enquanto que o OCR convencional tem uma precisão de extração de dados de 60% a 85%, soluções avançadas incorporadas com IA e Machine Learning podem atingir até 99%. Embora a extração manual de dados alcance uma precisão de 90%-95%, é muito mais lenta e ineficiente para muitas empresas. 

Redução de erros de introdução manual – Os erros acontecem frequentemente quando pessoas trabalham em tarefas tediosas e repetitivas, como a introdução manual de dados. O OCR pode automatizar estas tarefas, reduzindo assim os erros humanos e os erros de introdução manual de dados. Com IA e Machine Learning, a taxa de erros pode ser ainda menor.     

Tempo de resposta mais rápido – Os fluxos de processamento de documentos tradicionais apresentam frequentemente muitas tarefas morosas e incómodas que criam problemas dispendiosos. A verificação e extração manual de dados pode demorar 10-20 minutos por documento, enquanto que o OCR tradicional pode fazer isso em menos de metade do tempo. O IDP, contudo, pode fazer isto em 15 segundos, o que equivale a 98% do tempo poupado.

Redução de custos – Dado que o OCR com IA permite tempos de resposta mais rápidos, automatiza tarefas enfadonhas, e minimiza erros de introdução de dados, as despesas gerais são significativamente reduzidas. Isto leva-nos a um dos principais benefícios para as organizações: a redução de custos. Com o processamento manual de documentos, os custos por documento podem variar entre entre 4 e 6 euros. O OCR tradicional pode reduzir o custo por documento a 1-2 euros e o IDP a menos de 0,50 euros. 

Deteção de fraudes – As empresas perdem anualmente grandes quantidades de dinheiro para documentar fraudes. Um OCR mais desenvolvido pode ajudar a resolver este problema com a deteção de fraudes, através da análise de imagem e dados EXIF. Assim, evita perder dinheiro para a fraude interna e externa.

Melhor experiência do cliente – Existem muitos casos de negócios em que o OCR com IA ajuda a melhorar a experiência do cliente. Por exemplo, quando os bancos incorporam novos clientes, a tecnologia torna o processo de integração mais suave e ágil através da integração móvel.

Comparação entre os métodos de processamento de documentos

Abordámos múltiplos benefícios da próxima geração de tecnologias de OCR. Mas ainda existe uma vasta gama de métodos e soluções diferentes para processar documentos, e encontrar o mais adequado pode ser um desafio. Para facilitar a sua vida, criámos uma tabela comparativa dos diferentes métodos.

Manual vs OCR vs IDP

Para concluir, a tecnologia OCR pode trazer muitos benefícios às empresas. No entanto, as tecnologias mais avançadas, tais como o IDP, têm um desempenho muito melhor do que as soluções tradicionais. É claro que nenhuma solução é perfeita, razão pela qual a tecnologia de OCR estar constantemente a melhorar para ultrapassar certas limitações. 

Agora que abordámos os principais benefícios, está na altura de analisar alguns dos casos de uso mais comum. 

Para que é utilizado o OCR?

Por predefinição, qualquer tarefa repetitiva de alto volume que inclua processamento de documentos pode ser automatizada com o software de OCR alimentado por IA. Destacaremos alguns casos de utilização abaixo para o inspirar a começar a utilizar uma solução de OCR para procedimentos semelhantes dentro da sua organização:

  • OCR em recibos para programas de fidelização
  • Extração de dados a partir de documentos de identificação para o onboarding de clientes
  • Processamento automatizado de faturas para contas a pagar
  • Automatização de verificações do preenchimento de documentos

OCR em recibos para programas de fidelização

Os programas de fidelização existem em muitas formas e tamanhos. A maioria deles envolve algum tipo de campanha com base em pontos ou na promoção de cashback. Os clientes necessitam de enviar o seu recibo ao retalhista e, em troca, recebem uma recompensa pela compra do produto.

Como pode imaginar, tais programas envolvem normalmente muito trabalho no back office, uma vez que a prova de compra (recibos, faturas, etc.) precisa de ser verificada, a base de dados de clientes precisa de ser atualizada, e os pontos de fidelização ou cashback precisam de ser determinados e concedidos.

Neste caso, o OCR para recibos, através de uma solução de digitalização, é ideal para tarefas tediosas e propensas a erros.

As organizações que precisam de verificar se os consumidores realmente compraram os produtos na campanhas de fidelização, já não precisam de verificar os recibos manualmente. O OCR pode verificar os itens de linha dos recibos e verificar se os produtos foram comprados dentro do período da campanha.

Campos de dados que podem ser extraídos: 

  • Idioma do recibo
  • País de origem
  • Nome do comerciante
  • Modo de pagamento
  • Montantes e percentagens de IVA
  • Moeda
  • Montante total
  • Data de compra
  • Itens de linha
  • E muitos mais campos

Alguns fornecedores de OCR, como a Klippa, podem também ajudar as organizações a prevenir a fraude, fornecendo deteção de duplicados com base em hashing de imagem. Com a deteção antecipada de tentativas de fraude, as perdas de tempo e dinheiro são minimizadas.

Extração de dados a partir de documentos de identificação para o onboarding de clientes

Empresas na indústria financeira, tais como bancos, aquando da realização do onboarding de clientes, necessitam de verificar a identidade dos seus clientes para se certificarem de que estes clientes são quem afirmam ser.

Este processo é também conhecido como o processo Conheça o Seu Cliente (KYC – Know Your Customer). Verificar a identidade dos clientes e introduzir dados manualmente em múltiplos sistemas para a validação cruzada pode ser ineficaz e demorado. 

É por isso que o OCR é utilizado neste processo: para acelerar o tempo de resposta e aumentar o número de novos clientes. Com o software de OCR, as instituições financeiras podem simplesmente digitalizar e extrair dados de documentes de identidade automaticamente dentro de poucos segundos. 

Campos de dados que podem ser extraídos:

  • Nome completo
  • Nacionalidade
  • Data de nascimento
  • Data de emissão
  • Local de emissão 
  • Validade
  • Número do documento
  • Número de segurança social (SSN)
  • Zona legível por máquina (MRZ)
  • E muitos mais
(DE) ID card OCR
Um exemplo de extração de um cartão de identidade alemão

Após a extração dos dados, estes podem ser cruzados com bases de dados de fraudes ou listas negras para descobrir tentativas de fraude.

A tecnologia de OCR encontra-se hoje em dia fortemente integrada na automatização KYC, uma vez que a maioria do onboarding de clientes acontece digitalmente. O vídeo abaixo visualiza um processo deste tipo.

Processamento automatizado de faturas para contas a pagar 

O departamento de contas a pagar (AP – Accounts Payable) de uma organização aprova as faturas antes de estas serem pagas. Este processo pode ser terrível. As faturas que chegam precisam de ser organizadas, verificadas, corrigidas, aprovadas pela pessoa certa, pagas, e finalmente acrescentadas ao sistema de contabilidade da empresa.

Com a tecnologia de OCR, as empresas podem automatizar o fluxo de trabalho de AP e eliminar tarefas manuais através da captura automática de dados de faturas. Pode simplesmente introduzir as faturas no software, e o OCR faz o resto: desde a digitalização até ao envio da saída final para o seu sistema de Planeamento de Recursos Empresariais (ERP) ou sistema de contabilidade.

Um relatório da MineralTree indica que 64% das organizações com automatização de AP processam mais faturas do que aquelas sem, e 23% processam a mesma quantidade de faturas com menos pessoal.  

Encontrámos números semelhantes através da nossa investigação interna. Ao automatizar o seu processamento de faturas para contas a pagar, consegue diminuir o tempo gasto até 70%, reduzir o tempo de entrega de dias para minutos, minimizar erros, e reduzir custos em +70%.

Automatização de verificações do preenchimento de documentos

Em indústrias como a legal e bancária, grande parte do tempo é dedicado a verificar se os documentos estão completos e se contêm a informação necessária. Por exemplo, um contrato juridicamente vinculativo deve conter as assinaturas de todas as partes que celebram o contrato.

completeness-contract

A falta de verificação do preenchimento pode ter consequências graves e multas. Sem as assinaturas de ambas as partes, por exemplo, um contrato transforma-se numa pilha inútil de papéis, e é inaplicável por lei.

É aqui que o OCR entra em jogo. O OCR assume a tarefa de verificar se o documento está completo e ainda validar a sua originalidade. Pode detetar em segundos se o documento contém as assinaturas necessárias e/ou se falta alguma informação crucial, como uma cláusula importante.

Para lhe dar uma visão completa, fornecedores de OCR, tais como a Klippa, podem automatizar as seguintes tarefas de verificação de preenchimento: 

  • Rever o número de documentos
  • Classificar o tipo de documento
  • Identificar o número de páginas por documento
  • Validar a presença de campos, valores, linhas ou componentes específicos (por exemplo, assinaturas, imagens)
  • Verificação cruzada de dados entre documentos com uma base de dados externa ou interna

É certo concluir que o OCR pode ser utilizado para muitos fins e casos de utilização. Já o inspirou a procurar possibilidades de automatização dentro da sua organização? Então a última questão é como começar. Para o ajudar, iremos abordar diferentes formas de integrar a tecnologia OCR nas suas operações na secção seguinte.

Como começar a integrar o OCR?

Existem várias fatores a considerar quando se pensa em integrar o OCR no seu negócio. Tais fatores podem ser o tipo de documento, o volume de processamento de documentos por mês, os recursos da sua organização, o seu caso de utilização, e assim por diante. 

Para o ajudar, listámos as seguintes opções: 

  • Integração com OCR API
  • Solução de digitalização móvel 
  • Solução de ponta a ponta

Integração com OCR API

A integração OCR API permite-lhe processar documentos enviando-os através de uma aplicação móvel, email e aplicação web. Muitas vezes, esta é a melhor escolha se já tiver um software ou aplicação existente em que pretenda integrar a tecnologia de OCR.

Uma Interface de Programação de Aplicações (API) permite que o seu software ou aplicação comunique com o fornecedor de OCR e utilize a sua tecnologia para o processamento dos seus documentos. 

Embora possa parecer complicado, pode receber os dados dos documentos de volta num formato estruturado em segundos.

Solução de digitalização móvel

As soluções de digitalização móvel, como o nome sugere, apoiam os casos de utilização quando as organizações precisam de uma forma ágil para capturar dados. Por exemplo, os seus funcionários não precisam de armazenar fisicamente os recibos, pois podem, em vez disso, tirar uma fotografia do recibo.

Data extraction from receipt

O processo de voltar ao escritório com recibos para gerar um reembolso pode ser eliminado. Isto, evidentemente, poupa tempo e reduz os custos gerais. 

Para integrar a solução de digitalização móvel, é necessário um Kit de Desenvolvimento de Software (SDK) devidamente documentado. 

Trata-se de um sistema muito personalizável e, com as características de pré-processamento de imagem de alta qualidade, é possível digitalizar documentos ou mesmo objetos, tais como contadores de utilidade, em condições difíceis.

Um SDK é a melhor escolha se precisar de utilizar uma solução de OCR com IA na sua aplicação móvel. Por outro lado, uma API é mais adequada quando pretende apenas carregar documentos através de um portal web ou aplicação, em vez de digitalizar documentos com um dispositivo móvel.

Solução de ponta a ponta

Com uma solução de ponta a ponta, pode começar sem esforço e rapidamente. Tudo o que precisa de fazer é encontrar um fornecedor de software OCR que o possa ajudar com o caso específico da sua empresa.

Por exemplo, uma solução ponta a ponta, como a Klippa DocHorizon, pode ajudar as empresas a simplificar qualquer fluxo de trabalho de processamento de documentos. As suas tecnologias podem automatizar a extração de dados, classificação, conversão, anonimização, e verificação.

Klippa DocHorizon Platform

Ir além do OCR tradicional com a Klippa

O OCR tradicional está a tornar-se mais obsoleto do que nunca. Empresas precisam de encontrar uma forma de melhorar o resultado final, melhorar a experiência do cliente e, ao mesmo tempo, incorporar ferramentas para aumentar a eficiência na organização. 

É aqui que a Klippa o pode ajudar! Quer queira integrar a tecnologia OCR através de uma API, SDK, ou simplesmente começar imediatamente com uma solução de ponta a ponta, a Klippa consegue assisti-lo.

Associe-se à Klippa para fazer dos seus funcionários verdadeiros campeões no processamento de documentos! Comece por preencher o formulário de demonstração abaixo, ou contacte-nos se tiver alguma questão.


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