O Processamento Inteligente de Documentos (IDP) automatiza a extração, validação e roteamento de dados a partir de documentos como faturas, e-mails e PDFs.
Principais pontos:
- O Processamento Inteligente de Documentos (IDP) automatiza a extração, validação e entrega de dados a partir de documentos, reduzindo o trabalho manual.
- Ferramentas movidas por IA automatizam o tratamento de dados não estruturados e aprimoram a precisão dos fluxos de trabalho empresariais.
- O Parseur ajuda equipes a automatizar o processamento de documentos de ponta a ponta, economizando tempo e eliminando tarefas repetitivas.
Em termos simples, o objetivo principal do IDP (também conhecido como automação inteligente de documentos) é minimizar a intervenção humana com tecnologia. Também chamado de montagem de documentos, ele ajuda a extrair dados de diferentes fontes e layouts.
O processamento inteligente de documentos (IDP) combina inteligência artificial (IA), análise preditiva e processamento de linguagem natural para automatizar a forma como as organizações lidam com dados. Ele vai além da extração simples de dados para digitalizar e simplificar totalmente fluxos de trabalho baseados em documentos.
De acordo com um relatório da ThinkAutomation, o mercado de automação digital está atualmente avaliado em US$ 6,76 bilhões e aumentará para US$ 12,61 bilhões até 2023.
Preparamos um guia completo para explicar o que é processamento inteligente de documentos e como as empresas podem aproveitá-lo para escalar seus negócios.
O que é IDP?
A Wikipedia define automação de processamento de documentos como o design de sistemas e fluxos de trabalho que auxiliam na criação de documentos eletrônicos.
"Coletar automaticamente os dados necessários de diferentes tipos de documentos, aprovar sua validade e utilizar os dados extraídos adicionando recursos relevantes e aumentando seu valor" - definição por AI Multiple, maio de 2020
Segundo o estudo mais recente da Fact.MR, o mercado global para automação de fluxos de trabalho empresariais deverá apresentar um forte crescimento. Estima-se que soluções baseadas em tecnologia ultrapassem US$ 2.100 milhões em receita até o final de 2026.
Até o final de 2026, o mercado global de automação de fluxo de trabalho de negócios está projetado para gerar US$ 5.247,2 milhões em receita.
- Fact.MR
Espera-se que a América do Norte lidere o mercado global de automação de fluxo de trabalho de negócios ao longo do período projetado. A automação do processamento de documentos está ganhando atenção mundial por oferecer soluções disruptivas para extração de dados.
Como funciona o processamento inteligente de documentos?
A extração de dados é o processo de converter dados não estruturados em dados estruturados e desempenha um papel fundamental na automação do processamento de documentos. Um relatório publicado na Forbes em 2019 afirmou que 95% das empresas precisam gerenciar dados não estruturados regularmente.
A extração de dados lida com 3 tipos de documentos:
- Dados não estruturados são dados que não possuem estrutura predefinida e não podem ser lidos por computadores. Exemplos incluem livros, periódicos, prontuários médicos ou arquivos de texto.
- Dados semiestruturados são um tipo de dado não estruturado que não pode ser organizado. Fotografias digitais, carimbos de data, imagens e faturas são considerados semiestruturados.
- Dados estruturados são informações que foram transformadas em um modelo de dados bem definido.
Leia mais sobre dados estruturados vs. dados não estruturados
As 7 etapas da automação do processamento de documentos
Lidar com o processamento de documentos manualmente é suscetível a erros e consome muito tempo. Ao optar por ferramentas automatizadas, as empresas podem gerar mais documentos automaticamente em questão de segundos.
- Ingestão de dados
- Captura de dados
- Classificação de dados
- Extração de dados
- Validação de dados
- Transformação de dados
- Exportação de dados
Destacamos abaixo as etapas da automação do processamento de documentos que exigem zero intervenção humana.
Etapa 1: Ingestão de dados
A ingestão de documentos é o primeiro estágio do processamento inteligente de documentos. É por meio dela que os documentos entram no sistema, seja por e-mail, upload de arquivos, pastas compartilhadas ou conexão via API.
- Fontes comuns incluem PDFs, imagens, planilhas e documentos escaneados.
- Exemplo: faturas ou recibos chegam automaticamente por e-mail ou upload em lote para a plataforma de IDP.
Etapa 2: Captura de dados
Antes de extrair dados, documentos escaneados e imagens precisam ser limpos e convertidos em texto legível por máquina. Essa etapa garante precisão no OCR e formatação consistente.
- Técnicas incluem aprimoramento de imagem, deskewing e redução de ruído.
- Exemplo: o OCR extrai texto legível de uma fatura escaneada ou recibo manuscrito.
Etapa 3: Classificação de dados
A classificação de dados identifica e captura as principais informações de cada documento. Usando IA e reconhecimento de padrões, o sistema reconhece campos estruturados e os extrai automaticamente para diferentes casos de uso em vários setores, de faturas e pedidos de compra a contratos e formulários.
- Os campos podem incluir números de fatura, nomes de fornecedores, totais e datas.
- Exemplo: capturar automaticamente “número da fatura” e “valor devido” para uso em contabilidade, relatórios ou análises.
Etapa 4: Extração de dados
Uma vez extraídos, os dados passam por validação para garantir precisão e conformidade com regras predefinidas. O sistema verifica campos ausentes, erros de formatação e duplicidades.
- Verificações lógicas confirmam se os dados atendem aos padrões de negócios e contabilidade.
- Exemplo: destacar faturas sem número de VAT do fornecedor ou totais incorretos.
Leia mais sobre o que é extração de dados
Etapa 5: Transformação de dados
Essa etapa refina os dados extraídos para garantir consistência e usabilidade. Os dados são padronizados, mapeados para formatos internos e enriquecidos com informações externas relevantes.
- Formatos como datas, moedas ou nomes de fornecedores são normalizados para precisão.
- Exemplo: converter datas para AAAA-MM-DD e alinhar nomes de fornecedores com o cadastro mestre.
Etapa 6: Validação de dados
Quando o sistema encontra dados incertos, encaminha esses casos para verificação humana. Isso garante qualidade dos dados e melhoria contínua das análises produtivas.
- Usuários podem revisar e corrigir campos destacados diretamente no painel.
- Exemplo: um anexo ilegível ou um layout de documento novo é enviado para um revisor.
Etapa 7: Exportação de dados
A etapa final é exportar os dados limpos e verificados para outros sistemas de negócio. Por meio de integrações e APIs, os dados extraídos fluem automaticamente para CRMs, ERPs ou planilhas.
- A entrega dos dados geralmente é em tempo real, garantindo disponibilidade imediata em todos os fluxos de trabalho.
- Exemplo: exportar campos de faturas diretamente para seu software contábil ou Google Sheets.
Benefícios de usar processamento inteligente de documentos na sua empresa
O IDP pode ser aplicado a qualquer setor e a diferentes casos de uso, como finanças, mercado imobiliário e alimentação, entre outros. Os benefícios de implementar esse tipo de automação de fluxo de trabalho na sua empresa são:
Economia de custos em tempo e recursos
De acordo com o relatório da McKinsey, quando se trata de processos de negócios, 60% das ocupações podem economizar 30% do tempo com automação. Uma grande quantidade de tempo e recursos pode ser economizada ao automatizar tarefas repetitivas.
No entanto, o verdadeiro valor da automação vai além da eficiência; depende da precisão. Muitas organizações automatizam fluxos de trabalho apenas para perceber que dados inconsistentes ou incompletos acabam retardando tudo. Quando a base da automação é uma entrada de baixa qualidade, as equipes gastam mais tempo corrigindo erros do que gerando insights. Dados padronizados e de alta qualidade é que transformam a automação de mera economia de tempo em fator estratégico para o negócio.
Ao mesmo tempo, a automação também potencializa os colaboradores. Ao eliminar a entrada manual e repetitiva de dados, as equipes podem focar em tarefas de maior impacto, como análise, tomada de decisão e inovação. Essa mudança não melhora apenas a produtividade – também eleva a satisfação e o engajamento profissional. Quando os funcionários passam menos tempo corrigindo erros ou processando documentos rotineiros, eles podem contribuir para iniciativas mais estratégicas que impulsionam o crescimento do negócio.
90% dos funcionários estão sobrecarregados com tarefas maçantes e repetitivas, que poderiam facilmente ser automatizadas - Estatísticas chave de demanda, ThinkAutomation.
Um benchmark realizado no Parseur em junho de 2024 concluiu que, em média, um cliente da ferramenta de processamento de documentos Parseur economiza cerca de 150 horas de entrada manual de dados e cerca de US$ 6.413 por mês. - Estatísticas do Parseur, junho de 2024
Zero erros humanos
Analisar manualmente centenas de documentos diariamente está sujeito a erros humanos. Com a automação do processamento de documentos, você pode reduzir esses erros a quase zero.
Backup de dados
Sem dúvida, o uso de ferramentas automatizadas faz backup automático dos seus dados. As ferramentas de processamento de documentos geralmente são aplicativos baseados em nuvem, onde seus dados ficam armazenados com segurança e podem ser acessados a qualquer hora e de qualquer lugar.
Modelos pré-treinados e prontos para uso
Há soluções automatizadas que fornecem modelos prontos para diferentes setores. Por exemplo, o Parseur suporta diversas plataformas imobiliárias onde seus documentos são extraídos e processados automaticamente (detalhes de contato, informações do imóvel, fonte do lead).
Eficiência de processo
As empresas podem concentrar-se em outros aspectos essenciais, como experiência do cliente, aumentando assim a produtividade e as vendas. A implementação de automação no escritório gera um ROI de 30 a 200% no primeiro ano, principalmente em economia de mão de obra. Como a equipe não precisa mais executar tarefas demoradas, pode utilizar melhor seu tempo criativo para a empresa.
Recursos de uma ferramenta de processamento inteligente de documentos
Ao escolher uma ferramenta automatizada de processamento de documentos para sua empresa, é importante entender quais tipos de recursos sua companhia precisará. Destacamos abaixo as principais funcionalidades comuns:
Fluxos de trabalho fáceis de usar e integrados
Você pode querer uma ferramenta automatizada que seja fácil de usar, especialmente se não for especialista em tecnologia. Uma ferramenta sem código e sem necessidade de conhecimento em programação, que proporcione fluxos de trabalho integrados entre diferentes processos, é uma excelente escolha!
Integração com outros aplicativos
Integrar a ferramenta de processamento de documentos com qualquer aplicativo de sua escolha também contribui para economizar tempo. Por exemplo, se você estiver usando a ferramenta para geração de leads, é fundamental conseguir conectá-la a outros aplicativos como Mailchimp ou Intercom para que os dados sejam enviados automaticamente.
Tipos de soluções de IDP
Com o advento do big data e da tecnologia, a extração de dados pode ser feita de muitas formas diferentes, dependendo de quantos documentos precisam ser processados e de sua estrutura.
AI builder do Power Automate
O AI Builder é a nova ferramenta automatizada da Microsoft que permite adicionar inteligência artificial em seus aplicativos e integrações. Com uma experiência simples de apontar e clicar, você pode construir diferentes modelos de IA adaptados à sua organização.
OCR
O reconhecimento óptico de caracteres (OCR) converte imagens (PDFs escaneados, fotos, capturas de tela) em texto simples para que as máquinas possam ler as palavras em uma página. O OCR é o primeiro passo essencial para extrair dados de imagens, mas sozinho produz apenas texto cru; ele não entende a estrutura do documento nem quais trechos do texto são campos relevantes.
Redes neurais (um tipo de modelo de aprendizado de máquina) costumam ser treinadas durante uma fase longa e intensiva em processamento em um enorme volume de documentos (bases públicas ou licenciadas, não arquivos privados de clientes). Esse pré-treinamento ensina o modelo a encontrar padrões gerais: como é uma fatura, como datas e totais são normalmente formatados, layouts comuns de rótulo/valor e assim por diante.
Por conta desse pré-treinamento, esses modelos podem ser aplicados em novos documentos e identificar e classificar campos com precisão em muitos formatos e idiomas — garantindo extração mais precisa e resiliente do que apenas OCR ou regras fixas por template. Importante: o Parseur não treina esses modelos baseados nos documentos dos clientes; os modelos são aplicados aos arquivos dos clientes sem usá-los para re-treinar o sistema central.
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) leva isso além, ajudando sistemas de automação a interpretar significado e contexto, não apenas texto. Com PLN, ferramentas conseguem diferenciar termos parecidos (como “número da fatura” e “ID de referência”), entender estruturas de frases e extrair informação mesmo de documentos não estruturados como e-mails ou contratos.
Por fim, a Automação Robótica de Processos (RPA) faz a ponte entre a extração de dados e a ação de negócio. Depois que OCR, ML e PLN capturam e interpretam os dados certos, o RPA usa essas informações para acionar fluxos automaticamente – como atualizar um ERP, enviar notificações ou reconciliar pagamentos. Juntas, essas tecnologias criam um pipeline de automação contínuo: o OCR lê, o ML aprende, o PLN entende e a RPA executa, tudo garantindo velocidade, consistência e confiabilidade em processos baseados em documentos.
Casos de uso do Processamento Inteligente de Documentos
O Processamento Inteligente de Documentos (IDP) pode automatizar fluxos de trabalho em departamentos e setores, transformando dados não estruturados em insights práticos e estruturados. Ao combinar OCR, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, o IDP preenche a lacuna entre documentos brutos e dados prontos para negócios. Isso não só acelera as operações, mas também melhora a precisão, conformidade e escalabilidade – prioridades essenciais na automação alinhada à ISO 8000.
Veja alguns exemplos práticos:
Contas a Pagar
O IDP simplifica o processamento de faturas ao extrair automaticamente campos-chave como nomes de fornecedores, totais e códigos fiscais, em mais de 160 idiomas. Segundo Ascend, o custo médio de processamento de uma fatura em papel é de cerca de US$ 15, contra apenas US$ 2,36 quando é automatizado. Dados extraídos vão direto para ERPs ou sistemas contábeis como QuickBooks ou Zoho Invoice, reduzindo digitação manual, minimizando erros e aumentando a visibilidade do fluxo de caixa.
Processamento de Pedidos
O IDP simplifica fluxos de processamento de pedidos ao extrair automaticamente itens, números do pedido, dados do fornecedor, quantidades e totais de ordens de compra. Segundo a Reuters, 57% das equipes de compras ainda dependem de entrada manual de dados, e a plataforma alcança até 99,9% de precisão ao analisar POs. Depois de extraídos, esses dados estruturados são enviados para sistemas de gestão de pedidos ou ERPs, reduzindo consideravelmente tarefas manuais e permitindo mais agilidade no atendimento e conformidade.
RH/Onboarding
O Parseur extrai campos essenciais de currículos como informações de contato, formação e experiência profissional e ainda possibilita fluxos de trabalho anonimizados, removendo dados pessoais identificáveis (PII). Depois de extraídos, esses dados estruturados são enviados para sistemas de RH ou ATS, como BambooHR ou Monday, via API ou integrações. Assim, as equipes de RH focam em avaliação de talentos e engajamento, em vez de digitação repetitiva.
Parseur: O melhor software de processamento inteligente de documentos em 2025
Parseur é uma ferramenta de processamento de documentos por IA que extrai dados de e-mails e PDFs. Com uma ferramenta de análise de documentos por IA como o Parseur, você pode economizar inúmeras horas de trabalho manual e ter um fluxo de trabalho automatizado implantado.
O software de IA Parseur é o melhor e mais avançado mecanismo de análise de IA do mercado para processar documentos em dados estruturados. E ainda se adapta a qualquer layout.
O Parseur também pode ser integrado a milhares de aplicativos como Zapier, Power Automate e Integromat.
Ao incorporar a automação do processamento de documentos em sua organização, você permitirá processos de negócios automáticos de ponta a ponta. A automação desse processamento oferece inúmeras vantagens para otimizar operações e alcançar resultados mais rápidos.
Perguntas frequentes
À medida que mais empresas recorrem à automação para otimizar operações, frequentemente surgem dúvidas sobre o que o Processamento Inteligente de Documentos (IDP) pode fazer e como ele se encaixa nos fluxos de trabalho existentes. Abaixo, respondemos algumas das perguntas mais comuns para ajudá-lo a entender melhor como o IDP funciona, seus benefícios e como ferramentas como o Parseur podem tornar a automação mais simples.
-
Qual é o principal objetivo do Processamento Inteligente de Documentos (IDP)?
-
O objetivo principal do IDP é automatizar a extração, validação e organização de dados de diversos documentos. Isso ajuda as empresas a economizar tempo, reduzir erros humanos e garantir o processamento consistente e preciso dos dados em todos os fluxos de trabalho.
-
Como o IDP é diferente do OCR tradicional?
-
Enquanto o OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) converte imagens e documentos digitalizados em texto legível, o IDP vai muito além. Ele usa IA, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para entender o contexto do documento, extrair dados estruturados e encaminhá-los automaticamente para outros sistemas de negócios.
-
Quais tipos de documentos o IDP pode processar?
-
O IDP pode processar praticamente qualquer tipo de documento, incluindo faturas, recibos, pedidos de compra, contratos, formulários e e-mails. Seja estruturado, semiestruturado ou não estruturado, sistemas inteligentes podem aprender a lidar com diversos formatos de documentos.
-
Como o Parseur pode ajudar na automação do processamento de documentos?
-
O Parseur automatiza todo o fluxo de trabalho do documento, desde a extração de e-mails até a extração e exportação de dados. Com modelos prontos e configuração sem código, as empresas podem extrair informações-chave instantaneamente e enviá-las para apps como Google Sheets, Power Automate ou Zapier sem intervenção manual.
-
Quais são os benefícios de implementar o IDP em uma empresa?
-
Os principais benefícios incluem redução do trabalho manual, tempos de processamento mais rápidos, aumento da precisão dos dados e grande economia de custos. Muitas empresas também percebem maior satisfação dos funcionários, que passam menos tempo com tarefas repetitivas e mais com atividades estratégicas.
-
O IDP é adequado para pequenas empresas?
-
Sim! O Processamento Inteligente de Documentos pode crescer conforme a demanda e ser bastante adaptável. Pequenas empresas podem começar pequeno, automatizando apenas alguns fluxos repetitivos e expandindo conforme crescem. Ferramentas em nuvem como o Parseur tornam essa transição simples e acessível.
-
Quão segura é a automação do processamento de documentos?
-
A maioria das ferramentas modernas de IDP, incluindo o Parseur, são baseadas em nuvem e seguem padrões rigorosos de proteção de dados. Os dados são criptografados, armazenados de forma segura e acessíveis apenas para usuários autorizados, garantindo conformidade com normas como o GDPR.
Última atualização em
