Por que o OCR não é mais suficiente?

Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) foi uma ferramenta fundamental para digitalizar dados durante anos. No entanto, sua incapacidade de lidar com dado não estruturado e o contexto de documentos complexos tornou-se um desafio crítico. No setor de saúde, por exemplo, a interpretação de prescrições manuscritas é frequentemente imprecisa. Do mesmo modo, em finanças, o OCR pode extrair dados de faturas sem conectá-los a pedidos de compra. Com a Extração Dinâmica de Documentos, as empresas podem superar essas barreiras, garantindo precisão e uma compreensão completa do conteúdo.

Como funciona a Extração Dinâmica de Documentos?

Ao contrário do OCR, a Extração Dinâmica de Documentos utiliza várias tecnologias de IA, incluindo Aprendizado de Máquina, Processamento de Linguagem Natural (NLP) e grounding visual. Essa combinação não apenas extrai texto, mas também analisa a estrutura de um documento. Usando modelos avançados, como Redes Neurais Convolucionais (CNN) e modelos transformer, ela interpreta como diferentes elementos de um documento interagem, garantindo uma extração de dados mais precisa e conectada.

Vantagens da Extração Dinâmica de Documentos

Entre as principais vantagens estão: 1. Precisão em Documentos Complexos: Redução de erros ao processar documentos com tabelas e formatos variados. 2. Insights Orientados pelo Contexto: Capacidade de detectar relacionamentos dentro dos dados em documentos, facilitando a tomada de decisões em tempo real. 3. Automação Sem Toques: Minimiza correções manuais através de validações automáticas. 4. Escalabilidade: Capaz de lidar com grandes volumes de documentos de diferentes formatos. 5. Integração Preparada para o Futuro: Facilita a troca de informações entre sistemas, otimizando operações e a tomada de decisões.