Documentos não estruturados

Compreensão de textos em documentos não estruturados

Já faz algum tempo que o assunto Inteligência Artificial deixou o mundo acadêmico e chegou ao mundo corporativo, soluções de todos os tipos, desde Big Data até Chat Bots já são realidade. E agora trouxemos ao Brasil o que faltava para as empresas, resultado dos avanços no Processamento de Linguagem Natural (NLP) e de visão computacional, permitindo interpretar documentos com a mesma eficiência que uma pessoa, aliado ao recurso de aprendizagem de máquina garante uma poderosa solução para compreensão de textos na sua empresa.

Tecnologia exclusiva para automação com documentos

Hyper-Learning

Graças à modelagem de linguagem neural avançada, o próprio usuário pode treinar nossa solução usando apenas 10% dos exemplos exigidos por outros sistemas de IA.

Precisão e eficiência

Alcance uma precisão igual ou superior a de humanos em tarefas como classificação de documentos e extração de informações em textos não estruturados e semiestruturados.

Evolui com o usuário

Aprende nas interações com os usuários de negócio ao longo do tempo, permitindo refinar a classificação de documentos e a extração de informações.

Sem código

Possui uma interface fácil e projetada para ser gerenciado pelo próprio usuário de negócio, que pode aproveitar o poder de processamento de documentos sem especialistas em IA.

Benefícios ao negócio

Rapidez no tratamento dos documentos garantindo uma melhor experiência do cliente.

Compreensão de vários tipos de documentos, desde tabelas e textos simples, até documentos mais complexos e não estruturados.

Implantação rápida e baixo TCO (executado por usuários de negócios, não por especialistas de IA).

Menos erros, mais rapidez mesmo em grandes volumes de documentos.

Suporte multilingual é um fator indispensável para lidar com textos em uma economia global.

A segurança do crescimento do seu negócio, frente aos riscos do aumento de processos manuais.

A próxima geração em automação com documentos

Solução desenvolvida como evolução do Processamento em Linguagem Natural (NLP) e do OCR, voltada para Aprendizado Profundo (DL) e Visão Computacional (CV), resultado de toda a pesquisa realizada em modelagem de Linguagem Neural para Reconhecimento de Layout. O resultado é uma solução capaz de processar todos os tipos de documentos – textos simples, tabelas, formulários ou documentos não estruturados.

Comparativo com outras tecnologias

Natural Language Processing
(Tecnologia Simples)

Depende de palavras-chave e regras criadas por especialistas em IA (Requer grandes volumes de dados para treinamento)
Lida com documentos de texto simples e homogêneos
Extrai informações geralmente sem interpretação
Luta para trabalhar com tabelas e formulários
Implementação cara e trabalhosa
Requer manutenção por especialistas em IA

Intelligent OCR
(Tecnologia limitada)

Reconhece letras e dados simples, não compreende o contexto e não toma decisões
Copia apenas fragmentos de texto de formulários e tabelas
Dependente do idioma
Não interpreta o texto
Depende de modelos
Requer conhecimento especializado e atualizações contínuas dos modelos
Processo intensivo para manutenção envolvendo especialistas

R1.RTA
(Baseado em NLP, DL e CV)

Tomadas de decisão mais rápidas e precisas
Extrai informações dos documentos conforme o contexto
Agnóstico em termos de idioma e da tecnologia RPA
Compreende seus documentos independente do formato (texto simples, tabelas ou formulários)
Implantação pelo usuário de negócios (nenhum conhecimento de IA necessário)
Manutenção pelos próprios usuários por autoaprendizagem

Representação exclusiva da Growtec

Superior em tecnologia

Compreensão do contexto em 2 dimensões

Uma tecnologia que atua com recursos de redes Neurais Profundas com algoritmos de Linguística Computacional e Visão Computacional. Tecnologia que imita a maneira do ser humano com documentos, considera os aspectos textuais e gráficos antes de encontrar os resultados. Permitindo uma análise semântica precisa para extração de informações.

Modelo de linguagem com reconhecimento de layout (LAMBERT)

Enquanto todos os modelos de linguagem usados atualmente são unidimensionais e não enxergam a estrutura do texto, Nosso modelos com reconhecimento de layout lidam com documentos de negócios reais em uma mistura de texto semiestruturado e não estruturado.