Como extrair dados de notas, contratos e PDFs usando IA
Aprenda a utilizar IA para otimizar a extração de dados de documentos variados, como contratos e PDFs, em sua empresa.
Por Cesar A. Machado · · 5 min
Identifique onde o trabalho espera e onde a informação se perde.
Classifique documentos antes de extrair dados para maior eficiência.
Valide informações essenciais como datas e totais antes da revisão final.
Um cenário comum no setor administrativo
Imagine que o setor administrativo da sua empresa recebe uma pilha de contratos digitalizados. Esses documentos vêm em formatos variados, com tabelas, carimbos e até páginas fora de ordem. A equipe, sobrecarregada, se vê na obrigação de copiar manualmente dados importantes, como datas, valores e cláusulas específicas. Esse trabalho, além de maçante, é propenso a erros e pode atrasar processos importantes.
A primeira reação pode ser buscar um software de inteligência artificial (IA) que prometa resolver todos esses problemas. No entanto, antes de investir em uma solução complexa, é prudente observar onde exatamente o trabalho está estagnado, onde as informações se perdem e quais decisões ainda precisam da supervisão humana. Essa análise inicial é crucial para implementar uma solução que realmente faça sentido.
Classificando documentos antes da extração
O primeiro passo para otimizar a extração de dados é classificar os documentos que você possui. Isso significa identificar se um documento é um contrato, uma nota fiscal, um recibo, entre outros. Essa classificação é essencial porque cada tipo de documento pode ter campos e informações diferentes que precisam ser extraídos.
Por exemplo, um contrato pode exigir a extração de partes específicas, como cláusulas de rescisão e valores totais, enquanto uma nota fiscal pode necessitar de dados como CNPJ, data de emissão e valor total. Ao classificar os documentos, você facilita o trabalho das ferramentas de IA, que poderão ser treinadas para reconhecer e extrair as informações relevantes de cada tipo.
Definindo schema e campos obrigatórios
Após a classificação, o próximo passo é definir um schema, ou seja, um modelo que descreve a estrutura dos dados que você deseja extrair. Esse schema deve incluir os campos obrigatórios para cada tipo de documento. Por exemplo, para um contrato, você pode definir campos como: data de início, data de término, partes envolvidas e valor total.
Definir esses campos é importante porque ajuda a IA a entender exatamente o que procurar em cada documento. Além disso, isso garante que você não perca informações críticas que podem impactar decisões futuras. A clareza na definição dos campos também facilita a validação das informações extraídas.
Validação de dados extraídos
Uma vez que os dados foram extraídos, é essencial realizar uma validação. Isso significa checar se as informações estão corretas e dentro dos parâmetros esperados. Por exemplo, você pode validar se as datas estão no formato correto, se os totais batem com os valores apresentados nos documentos e se os identificadores, como CNPJ, são válidos.
A validação pode ser feita através de códigos simples que você pode implementar ou até mesmo por meio de ferramentas de IA que já oferecem essa funcionalidade. O importante é garantir que os dados extraídos sejam confiáveis, pois decisões estratégicas da empresa podem depender dessas informações.
Revisão e aprovação dos dados extraídos
Após a validação, é hora de revisar os dados extraídos. Uma boa prática é mostrar à equipe não apenas os dados em si, mas também a página e o trecho do documento de onde a informação foi extraída. Isso permite que a equipe faça uma conferência rápida e assegure que a informação está correta.
A revisão não deve ser subestimada. Mesmo com a ajuda da IA, a supervisão humana é crucial, especialmente em campos que envolvem riscos financeiros ou jurídicos. Se a equipe perceber que um campo específico apresenta muitas inconsistências, pode ser um sinal de que a automação não é a melhor solução para aquele caso.
Medindo a eficiência do processo
Para garantir que o sistema de extração de dados esteja funcionando corretamente, é importante medir a eficiência do processo. Você pode fazer isso avaliando a acurácia por campo, ou seja, a porcentagem de dados extraídos corretamente em relação ao total de dados esperados.
Além disso, é interessante monitorar a quantidade de documentos que não necessitaram de revisão e o tempo que a equipe leva para conferir os dados extraídos. Esses indicadores ajudarão a identificar se o investimento em IA está trazendo os resultados desejados e se vale a pena ampliar o projeto para outros setores da empresa.
Sinais de que a automação pode não ser a solução
Nem todo processo é adequado para automação. Se você perceber que os documentos são muito variados em formato e conteúdo, ou se a equipe já está sobrecarregada com a revisão manual, pode ser um sinal de que a automação não é a melhor opção. Além disso, se os documentos contêm informações que exigem interpretação humana, como cláusulas complexas ou termos jurídicos, é melhor manter a revisão manual.
Outra situação em que a automação pode não ser a solução ideal é quando a empresa não possui uma infraestrutura adequada para suportar as ferramentas de IA. Nesse caso, pode ser mais econômico e eficiente contratar um especialista que possa ajudar a implementar um sistema de forma mais organizada.
Considerações finais e próximos passos
A implementação de um sistema de extração de dados utilizando IA pode ser um grande passo para otimizar o trabalho na sua empresa. No entanto, é importante lembrar que essa tecnologia deve ser vista como uma aliada, e não como uma solução mágica. O sucesso do projeto depende do entendimento claro de onde estão os problemas e como a IA pode ajudar a resolvê-los.
Se você está pensando em implementar um sistema de extração de dados em sua empresa, considere entrar em contato com um especialista que possa ajudar a estruturar o projeto de forma eficiente. A combinação de leitura automática, validação e revisão pode ser a chave para otimizar o tempo da sua equipe e garantir a precisão das informações.
Quando eu buscaria uma segunda avaliação
Se você precisa extrair dados de notas, contratos e PDFs com schema, conferência e destino definidos, descreva o processo e a exceção mais cara em https://blog.cesarmachado.com/contato. Eu avalio o menor próximo passo reversível.
Os projetos são apresentados pelo problema e pela engenharia envolvida, preservando informações internas. O objetivo é mostrar como decisões de produto, arquitetura e operação se conectam.
Um projeto começa com uma pergunta de negócio, avança por uma primeira versão controlada e só cresce quando os dados mostram que a solução cabe na operação.
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A confiança também está no que o sistema não promete.
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