Em termos simples, o objetivo principal do IDP (também conhecido como automação inteligente de documentos) é minimizar a intervenção humana com auxílio da tecnologia. Também denominado montagem de documentos, ele ajuda a extrair dados de diferentes fontes e layouts.
Imagine um mundo em que ferramentas de ciência de dados como IA, aprendizado de máquina e a magia do processamento de linguagem natural unem forças para criar uma sinfonia de eficiência em cada etapa do processamento de dados. Não se trata apenas de processar dados; é digitalizar a própria essência de como as organizações lidam com informações.
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
Abaixo, destacamos as etapas da automação do processamento de documentos que exigem zero intervenção humana.
Etapa 1: Ingestão de dados
A ingestão de dados é o primeiro passo para iniciar o processo, que consiste em mover ou importar dados de diferentes fontes (e-mails, PDFs, MS Excel) para um único destino. Os dados são transferidos para que possam ser armazenados e analisados.
Etapa 2: Captura de dados
O processo de extração de informações de um documento e sua conversão em dados legíveis para um computador é conhecido como captura de dados. A captura de dados costuma ser realizada por reconhecimento óptico de caracteres (OCR) com algoritmos de aprendizado de máquina e tecnologia de IA para recibos, imagens ou livros.
Etapa 3: Classificação de dados
É o processo de organizar dados em diferentes categorias que tornam mais fácil localizar e recuperar informações com base na sensibilidade dos documentos. Por exemplo, em uma ferramenta de extração de e-mail como o Parseur, existem modelos específicos para diferentes casos de uso como imóveis, pedidos de comida ou alertas do Google.
Etapa 4: Extração de dados
Por meio desse processo, são recuperadas informações específicas dos documentos. Por exemplo, em um pedido de compra, são extraídos dados como detalhes do cliente, número do pedido, preço total e quantidade.
Leia mais sobre o que é extração de dados
Etapa 5: Validação de dados
Esta etapa assegura a precisão e qualidade dos dados extraídos. Os resultados finais não serão corretos se os dados analisados não forem precisos. Isso é feito por meio de diversas verificações lógicas, sem intervenção humana.
Etapa 6: Transformação de dados
Depois de conferida a precisão dos dados, é hora de transformar os dados brutos em um formato diferente e utilizável, ou seja, em dados estruturados (os resultados finais).
Etapa 7: Exportação de dados
A última etapa é baixar, enviar ou exportar os dados extraídos para qualquer outro aplicativo de sua escolha com fluxos de trabalho automatizados.
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. 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. Robôs e algoritmos de aprendizado de máquina são treinados continuamente para aprimorar os resultados.
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
Talvez você queira 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) é fundamental para que as máquinas leiam textos de diferentes imagens. Algumas empresas precisam processar grandes volumes de recibos, e é aí que ter uma ferramenta com foco em OCR faz diferença.
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 a 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.
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