É o trabalho de uma máquina: 9 tipos de captura automatizada de dados

Sophia Brooke em codeburst Segue 5 de jul · 5 min ler

A quantidade de dados não estruturados em ambientes de negócios pode ser paralisante, especialmente quando se pensa na multiplicidade de fontes e formas de armazenamento. Alguns documentos existem como cópias impressas; alguns são criados em formato digital; outras são gravações de vídeo ou áudio. Como uma empresa pode gerenciar todas essas informações e fazer sentido em tempo real?

Tornou-se impossível fazer isso apenas pelo processamento humano. O grande volume de dados é muito grande para isso. Nessa situação, a melhor solução é confiar em métodos automatizados de captura de dados. Nas seções a seguir, listamos os mais comuns junto com seus aplicativos.

Reconhecimento de código de barras / código QR

Os códigos de barras são marcas de rótulos que ajudam varejistas, aeroportos e instituições a rastrear itens. Essas são maneiras excelentes de manter o estoque rápido e preciso. O desenvolvimento de smartphones eliminou a necessidade de ferramentas de digitalização específicas, tornando esta tecnologia ainda mais acessível.

As ferramentas de reconhecimento de código de barras inserem dados automaticamente, às vezes em vários campos ao mesmo tempo, e dessa forma podem economizar tempo e aumentar a velocidade de processamento de maneira exponencial.

Códigos QR geralmente contêm mais informações do que códigos de barras. Eles podem apontar para URLs e oferecer uma ajuda para os organizadores de campanhas de marketing ao ar livre.

Ferramentas de reconhecimento magnético: cartões Stripe e MICR

Os cartões de crédito são os cartões de banda magnética mais conhecidos, mas existem muitas outras aplicações semelhantes, incluindo cartões de desconto, cartões de acesso e cartões de identificação pessoal, que podem ser úteis na área da saúde. Eles podem transferir informações sem fio simplesmente colocando-as perto de um leitor, oferecendo altos níveis de segurança de dados por meio de criptografia.

Outro método de captura de dados magnéticos é o reconhecimento de caracteres de tinta magnética (MICR), em que uma máquina especial imprime caracteres usando tinta magnética. A tecnologia ajuda as pessoas e as máquinas a ler dados com rapidez e precisão.

Raspagem da web

Como a maior parte do conteúdo já está em formato digital on-line, existem ferramentas específicas que coletam, classificam e analisam dados ajustados para formulários específicos. A captura da Web pode recuperar contatos, comentários, resenhas e muito mais. O crescimento das plataformas de mídia social trouxe novas oportunidades, incluindo obter feeds de dados de servidores e analisá-los em tempo real. Pense nas notícias do Google ou do Twitter.

OCR: reconhecimento óptico de caracteres

A primeira tecnologia revolucionária na automação de captura de dados é o reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Pode ser rastreada até um século atrás, quando era usada para converter os sinais do telégrafo em um formato legível. Em seguida, ajudou com mais invenções, como a máquina de leitura para cegos.

Desde a década de 1990, a tecnologia tem ajudado organizações de vários setores, incluindo finanças, saúde e governos, a digitalizar seus documentos com eficiência e precisão. Atualmente, não há algoritmo que ofereça 100% de precisão sem supervisão humana, mas o mercado de OCR está crescendo continuamente.

Às vezes, outras tecnologias são mencionadas sob o nome de OCR, mas, para sermos mais precisos, as apresentaremos separadamente.

OMR: leitura de marca óptica

Se você já fez um teste de múltipla escolha, as chances são de que nenhum professor avalie, mas uma máquina. A tecnologia que permite uma avaliação muito precisa de testes, enquetes e pesquisas é chamada de reconhecimento de marca óptica, e também pode ser considerada um tipo de OCR, embora simples.

Na maioria das vezes, isso significa apenas reconhecer um ponto preto ou uma marca de seleção / marca. Sem uma solução automatizada para essa tarefa, universidades e empresas de pesquisa de mercado precisariam de muito mais pessoal de baixo nível para validar os testes.

ICR: reconhecimento inteligente de caracteres

Existem vários dispositivos, alguns até comercializados em massa, como a série Samsung Note e o tablet Remarkable mais recente, que transformam o manuscrito em texto digitado digitalmente. É uma forma de OCR, mas como há maior variabilidade e os algoritmos são muito mais sofisticados, merece ser tratado separadamente.

A grande vantagem das plataformas de ICR é que, quando alimentadas por IA, elas podem ser de autoaprendizagem, aumentando a precisão à medida que se tornam mais informadas sobre as particularidades do usuário. Uma das melhores aplicações para o ICR é capturar folhas de tempo e fazer anotações durante as reuniões.

IDR: reconhecimento inteligente de documentos

O tipo mais sofisticado de OCR é chamado de IDR. Ele pode capturar dados de documentos de formato fixo, como faturas, notas de entrega ou até mesmo registros médicos. Ele tem maior sensibilidade e precisão e pode identificar campos de informações específicas, como códigos postais, valores de IVA e muito mais.

Os ambientes mais comuns para esse tipo de captura de dados incluem mailrooms, empresas contábeis e jurídicas. A forma fixa do documento requer a criação de um modelo antes de aplicar o algoritmo, e qualquer alteração a isso significa começar tudo de novo. Este é um bom indicador de que o método poderia ser melhorado via IA.

Reconhecimento de voz

Se você já é amigo da Siri, Alexa ou Cortana, você está usando alguma forma de reconhecimento de voz. Existem ferramentas de reconhecimento de som ainda mais precisas, como Shazam ou SoundHound para músicas. Embora estes não tenham aplicações imediatas no ambiente de negócios, não é tão difícil extrapolá-los para usos como segurança.

Os serviços de voz têm inúmeras aplicações. Especialmente quando emparelhados com tecnologias inteligentes de chatbot, eles podem oferecer excelente serviço ao cliente, suporte e segurança. A vantagem é que, à medida que aprende, começa a soar mais humana e até a desenvolver traços humanos como o humor.

Reconhecimento facial

Desde aplicações divertidas, como marcar os seus amigos para uma segurança moderada, incluindo o desbloqueio do telefone para verificações de segurança nos aeroportos, o reconhecimento facial é uma tecnologia de tendências. Consiste em três etapas: detecção, captura e correspondência. Cada um destes vem com enormes dificuldades técnicas e potenciais imprecisões.

Seus aplicativos corporativos são fáceis de identificar e incluem segurança no local de trabalho, correspondência de banco de dados e verificação de recrutamento, análise de sentimento para o varejo e identificação biométrica.

Existem algumas preocupações significativas com a privacidade relacionadas ao uso dessa tecnologia, que é a mais controversa da lista. No entanto, provavelmente será aceito e adotado assim que houver mais benefícios do que preocupações.

Esses são os nove principais métodos automatizados de captura de dados que podem ser úteis em um ambiente de negócios. Enquanto eles estão longe de serem perfeitos, a boa notícia é que a maioria deles pode ser melhorada com melhores algoritmos de IA.