A Vert Analytics identifica um gargalo recorrente em organizações que lidam com grande volume de documentos, contratos, petições, formulários e laudos: boa parte dessas informações chega em formato não estruturado, seja em texto livre, seja em imagem escaneada, e precisa ser lida, interpretada e digitada manualmente em sistemas antes de qualquer etapa seguinte do processo poder avançar.
Esse trabalho manual consome tempo qualificado da equipe, é sujeito a erro de digitação e de interpretação, e cria um gargalo que se agrava exatamente nos períodos de maior volume, quando a organização mais precisa de agilidade para processar a informação recebida.
Para eliminar esse gargalo, a Vert Analytics, referência brasileira em inteligência artificial, aplica o MAIN, sua solução própria de inteligência artificial para agentes autônomos de inteligência artificial e hiperautomação, combinando processamento de linguagem natural e visão computacional para ler documentos não estruturados, extrair a informação relevante e alimentar sistemas automaticamente, sem depender de digitação manual em nenhuma etapa do processo.
Por que a leitura manual de documentos não estruturados é um gargalo tão grande?
Quando a leitura e a digitação de documentos dependem de pessoas, o tempo de processamento de cada documento varia conforme a disponibilidade da equipe, e picos de volume geram filas que se acumulam ao longo do tempo. Além disso, a leitura manual está sujeita a erro humano, seja por cansaço, seja por ambiguidade na interpretação de um campo específico, o que pode gerar retrabalho em etapas posteriores do processo.
Esse gargalo costuma ser subestimado até que o volume de documentos cresça o suficiente para expor sua real dimensão: uma equipe que processava documentos com folga em um volume menor pode se ver incapaz de acompanhar o ritmo quando o volume dobra ou triplica, sem que a organização tenha se preparado para essa mudança de escala.
A Vert Analytics identifica esse padrão em organizações de setores muito diferentes entre si: bancos, seguradoras, órgãos públicos e empresas de serviços enfrentam a mesma limitação sempre que o volume de documentos não estruturados cresce mais rápido do que a capacidade da equipe de lê-los e digitá-los manualmente.
O que significam NLP e visão computacional aplicados a documentos não estruturados?
Processamento de linguagem natural e visão computacional são duas capacidades complementares: a primeira interpreta o conteúdo textual de um documento, identificando cláusulas, valores, datas e demais informações relevantes dentro de texto livre; a segunda lê documentos em formato de imagem, como digitalizações e fotografias, reconhecendo caracteres, campos de formulário e elementos visuais que precisam ser convertidos em dado estruturado.
Combinadas, essas duas capacidades permitem que um agente autônomo de inteligência artificial processe documentos independentemente do formato em que chegam, seja um contrato digitado, seja um formulário preenchido à mão e depois escaneado, extraindo o mesmo tipo de informação estruturada ao final do processo, sem que a organização precise adaptar seu fluxo de entrada de documentos.
Como o MAIN aplica NLP e visão computacional a esse processamento?
O MAIN utiliza agentes autônomos de inteligência artificial que combinam processamento de linguagem natural e visão computacional para ler cada documento recebido, identificar os campos e informações relevantes de acordo com o tipo de documento e alimentar automaticamente os sistemas responsáveis pelas etapas seguintes do processo, sem intervenção manual na leitura ou na digitação.
Ao automatizar a leitura de documentos, independentemente do formato em que chegam, a organização passa a processar picos de volume sem acumular fila e libera a equipe qualificada para revisar exceções e casos ambíguos, em vez de digitar manualmente a maior parte dos documentos recebidos. A Vert Analytics sustenta essa automação de forma contínua, ajustando o reconhecimento de novos tipos de documento à medida que a organização passa a receber formatos diferentes dos previstos inicialmente.
O que essa automação representa para organizações com alto volume documental?
Em resumo, automatizar a leitura de documentos não estruturados muda a relação entre volume de trabalho e capacidade de processamento: em vez de o tempo de resposta da organização depender diretamente do número de pessoas disponíveis para digitar, o processamento passa a escalar de forma consistente, independentemente de picos de demanda.
Para organizações que ainda dependem de digitação manual para processar contratos, petições, formulários e laudos em grande volume, entender como o MAIN aplica NLP e visão computacional a esse processamento é um passo direto para eliminar um dos gargalos mais recorrentes da operação documental. Conhecer de perto como a Vert Analytics estrutura essa combinação de tecnologias é o próximo passo para quem lidera operações com alto volume de documentos e precisa escalar processamento sem escalar equipe na mesma proporção.
A tecnologia por trás dessa automação
A Vert Analytics é uma empresa brasileira nascida em Brasília/DF, com 28 anos de história em tecnologia e atuação com inteligência artificial desde 2016. Reúne mais de 130 especialistas em dados distribuídos em 6 estados e já entregou mais de 100 projetos a organizações públicas e privadas de alta complexidade, incluindo ambientes de missão crítica que não admitem margem de erro. Esse histórico é reconhecido pelos títulos de SAS Partner of the Year, Cloudera Americas Partner e Great Place to Work por dois anos consecutivos, e a atuação da empresa hoje alcança escala nacional e internacional.