Um protagonista central nesse contexto é a Inteligência Artificial (IA), que desempenha um papel fundamental. Em particular, quando se trata do reconhecimento óptico de caracteres (OCR) em documentos, a IA se revela como uma aliada inestimável. Neste artigo, adentramos nas principais tecnologias de IA voltadas ao OCR em documentos, e como elas estão revolucionando nossa abordagem aos registros documentais.
Redes Neurais Convolucionais (CNNs):
Uma das abordagens de destaque para o OCR em documentos é a aplicação das Redes Neurais Convolucionais (CNNs). Essa técnica de IA é particularmente apta para o processamento de imagens, sendo que o OCR envolve a extração de texto a partir de documentos escaneados. As CNNs têm a capacidade de aprender padrões e características nas imagens, habilitando-as a identificar letras, números e símbolos nos documentos.
O processo é alimentado com um vasto conjunto de dados, composto por imagens de documentos pré-processados, passando por um treinamento supervisionado. À medida que a CNN se depara com mais exemplos, ela refinam seus parâmetros internos, aumentando sua acuidade ao reconhecer os caracteres contidos nos documentos.
Redes Neurais Recorrentes (RNNs):
Outra faceta da IA aplicada ao OCR é representada pelas Redes Neurais Recorrentes (RNNs). Enquanto as CNNs se sobressaem na detecção de padrões em imagens, as RNNs foram concebidas especialmente para lidar com sequências de dados, como textos. Tal característica as torna ideais para a identificação de texto em documentos.
Uma vantagem destacada das RNNs é sua habilidade de incorporar contexto. Elas conseguem analisar não apenas o caractere em questão, mas também as informações precedentes, o que otimiza a precisão do OCR, especialmente em casos que envolvem palavras com letras semelhantes. Essa habilidade em reconhecer o contexto das palavras capacita as RNNs a superar desafios em reconhecimento de texto mais complexos.
Transformers:
Uma tecnologia relativamente recente e empolgante que vem ganhando prominência no âmbito do OCR é a dos Transformers. Os Transformers são modelos de IA que se destacam na área de processamento de linguagem natural (NLP), e têm mostrado sucesso na identificação de texto em documentos. Esta é uma das tecnologias que também impulsiona o ChatGPT.
Diferentemente das CNNs e RNNs, que processam dados de forma sequencial, os Transformers têm a capacidade de analisar as relações entre todas as palavras de um documento simultaneamente, tornando o processo de análise muito mais eficiente.
Vantagens do Uso da Tecnologia OCR:
De acordo com um estudo realizado pela ABGD (Associação Brasileira das Empresas de Gestão de Documentos), profissionais brasileiros dedicam, em média, 2 horas por dia na busca por documentos importantes. Além disso, a cada 12 segundos, um documento é perdido em empresas, totalizando mais de 7 mil registros extraviados anualmente no país.
Entretanto, essa realidade pode ser substancialmente transformada por meio da implementação do OCR, que oferece agilidade e segurança acentuadas no armazenamento de dados digitalizados.
A tecnologia possibilita a localização de informações por meio de palavras-chave extraídas, permitindo buscas específicas em todo o conteúdo dos documentos. Isso é viabilizado por um sistema de Gerenciamento de Conteúdo Empresarial (ECM), que armazena imagens e/ou documentos processados por meio do OCR.
O OCR apresenta uma série de recursos valiosos:
- Conversão de diversos tipos de documentos em dados pesquisáveis, facilitando a edição.
- Agilização das buscas por informações específicas mediante palavras-chave.
- Redução do risco de perda de documentos e dados.
- Aceleração do compartilhamento de informações.
- Possibilidade de preenchimento automático de formulários e validação de dados por meio de documentos digitalizados.
Essas funcionalidades convergem para otimizar os processos internos, reduzir custos operacionais e prevenir erros.
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