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.
Cómo las empresas manejan actualmente el procesamiento de documentos por lotes?
Hoy en día, el procesamiento de documentos por lotes es una tarea común para muchas empresas. El procesamiento de escala se puede utilizar para procesar datos de varios tipos de documentos, como formularios, estadísticas y otra información.
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.
Los medios más comunes son los procesadores de texto e imagen. Incluso hay empresas que utilizan procesadores de PDF para extraer datos de sus documentos por lotes. Esta información luego se almacena en una base de datos para su posterior procesamiento.
Independientemente del método que utilice, el procesamiento de documentos por lotes puede ser un proceso largo y tedioso. Sin embargo, este tipo de procesamiento suele ser la única forma de obtener la información necesaria para tomar decisiones importantes.
Importância da análise inteligente de documentos em escala
El procesamiento de documentos por lotes ofrece muchos beneficios, incluida una mayor precisión y eficiencia en la extracción de datos, lo que satisface las necesidades de muchas industrias, como la banca, los seguros y la atención médica.
Los sistemas automatizados pueden procesar documentos mucho más rápido que los métodos manuales y es menos probable que cometan errores. Esto puede ahorrar a las organizaciones una cantidad significativa de tiempo y dinero.
Además, puede ayudar a mejorar la toma de decisiones al proporcionar información precisa y actualizada. Al automatizar el proceso de recopilación y análisis de datos, las organizaciones pueden tomar decisiones mejor informadas sobre sus operaciones comerciales.
En resumen, la importancia del análisis inteligente de documentos a escala tiene los siguientes beneficios:
● 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;
● Reducción de costos – geralmente, o processamento de documentos em lote é mais barato do que o processamento manual.
¿Cómo ayuda el aprendizaje automático a las empresas a procesar datos de documentos a escala?
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.
En la práctica, las empresas utilizan el aprendizaje automático para automatizar el procesamiento de datos de documentos, lo que les ayuda a analizar la información de manera más eficiente y a tomar mejores decisiones en función de esos datos.
Algunos ejemplos de cómo se utiliza el aprendizaje automático para procesar datos de documentos por lotes incluyen:
● 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.
El futuro de las empresas a partir del uso del Machine Learning
Las empresas que quieran sobrevivir y prosperar en el futuro deben comenzar a adoptar el aprendizaje automático como una herramienta comercial importante. El aprendizaje automático crece cada día y ofrece innumerables posibilidades para diferentes tipos de negocios y tamaños de empresas.
Si su empresa no está utilizando Machine Learning en sus operaciones comerciales, ahora es el momento de comenzar. Los beneficios son demasiado grandes para ignorarlos.
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.
Talvez você goste também:
Español 
Português do Brasil 
English