À medida que as empresas evoluem, a quantidade de dados a partir de documentos que precisam ser processados também cresce. Isso leva a um gargalo no fluxo de trabalho que impede a produtividade e eficiência nas operações de negócio.
Na prática, os funcionários são forçados a gastar tempo processando dados manualmente.
Machine Learning (ML) oferece uma solução para esse problema automatizando o processamento de dados. Com o aprendizado de máquina, como também é conhecido, as empresas podem acelerar o processo de extração de insights de seus dados e tomar melhores decisões. Tudo isso com mais agilidade.
How companies currently deal with batch document processing?
Nowadays, processing documents in batch is a common task for many companies. Scale processing can be used to process data from various types of documents such as forms, statistics and other information.
Existem diferentes formas de processar documentos em lote.
O processo normalmente envolve a digitalização ou importação dos documentos para um sistema automatizado, que usa então OCR (reconhecimento óptico de caracteres) para ler e extrair os dados dos documentos.
The most common means are word and image processors. There are even companies that use PDF processors to extract data from their documents in batches. This information is then stored in a database for further processing.
Whichever method you use, batch document processing can be a long and tedious process. However, this type of processing is often the only way to obtain the information needed to make important decisions.
Importância da análise inteligente de documentos em escala
There are many benefits to batch document processing, including greater accuracy and efficiency in extracting data, meeting the needs of many industries such as banking, insurance and healthcare.
Automated systems can process documents much faster than manual methods and are less likely to make mistakes. This can save organizations a significant amount of time and money.
In addition, it can help improve decision-making by providing accurate and up-to-date information. By automating the data collection and analysis process, organizations can make better informed decisions about their business operations.
In summary, the importance of intelligent document analysis at scale has the following benefits:
● Maior precisão dos dados – os sistemas automatizados de processamento de documentos podem extrair dados com mais precisão do que os métodos manuais;
● Eficiência na coleta de dados – o processamento de documentos em lote pode ajudar a economizar tempo e dinheiro das organizações;
● Informações atualizadas – os sistemas automatizados de processamento de documentos podem fornecer informações mais atualizadas para a tomada de decisões;
● Redução dos erros – com a automatização, os processos são menos propensos a erros do que com os métodos manuais;
● Maior produtividade dos colaboradores – os colaboradores ficam livres para se concentrar em tarefas mais produtivas, pois o processamento de documentos é automatizado;
● Cost reduction – geralmente, o processamento de documentos em lote é mais barato do que o processamento manual.
How is machine learning helping companies process document data at scale?
O Machine Learning é um subcampo da ciência da computação que se concentra na criação de algoritmos que aprendem e se tornam melhores com a experiência.
A tecnologia tem sido usada para processar grandes quantidades de dados e extrair conhecimento útil a partir desses dados. Isso o torna uma ferramenta muito útil para processar grandes volumes de documentos.
In practice, companies are using machine learning to automate document data processing, helping them analyze information more efficiently and make better decisions based on that data.
Some examples of how machine learning is being used to batch process document data include:
● Análise de documentos: as empresas estão usando o Machine Learning para analisar documentos, como contratos, fornecedores e clientes, para encontrar novas oportunidades de negócios;
● Processamento de dados para seguros: as seguradoras estão usando o Machine Learning para processar apólices e reclamações, e obter insights sobre riscos e prevenir sinistros;
● Análise de documentos médicos: as instituições de saúde estão usando o Machine Learning para analisar históricos clínicos e exames, para melhorar o diagnóstico e o tratamento dos pacientes.
Os bancos, por exemplo, estão cada vez mais utilizando Machine Learning para a análise de dados dos seus clientes. Essa análise é importante para que as instituições possam oferecer produtos e serviços mais adequados a cada perfil, além de prevenir fraudes.
The future of companies from the use of Machine Learning
Companies that want to survive and thrive in the future must start embracing Machine Learning as an important business tool. Machine learning is growing every day and offering countless possibilities for different types of businesses and company sizes.
If your company isn't using Machine Learning in its business operations, now is the time to start. The benefits are too great to ignore.
Para saber como Machine Learning pode automatizar seus processos e ampliar a produtividade, ao mesmo tempo que reduz custos, entre em contato com a ST IT Cloud agora mesmo. Os nossos especialistas estão à disposição para tirar suas dúvidas.
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