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- out 14, 2024
Desde sua criação, o Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) tem evoluído significativamente. Atualmente, essa tecnologia consegue identificar uma ampla variedade de idiomas e símbolos, tornando-se uma ferramenta essencial para muitas empresas.
A integração do OCR com outras tecnologias, como inteligência artificial e machine learning, abriu novas possibilidades para seu uso presente e futuro.
Neste artigo, você descobrirá o que é OCR, como ele é utilizado e as expectativas para o seu desenvolvimento nos próximos anos. Acompanhe!
O Reconhecimento Óptico de Caracteres é uma tecnologia que converte imagens de texto em dados digitais, permitindo que arquivos digitalizados, PDFs e fotos sejam transformados em documentos editáveis e pesquisáveis.
Além de reconhecer o texto, o OCR também preserva o layout original do documento, incluindo fontes, tamanhos, cores e estilos de formatação.
Hoje em dia, muitas organizações usam a tecnologia OCR para fazer a extração de dados de documentos disponíveis apenas em formato físico, facilitando sua transição para bancos de dados digitais. Isso não só resguarda as informações, mas também agiliza o acesso aos dados, permitindo pesquisas rápidas e eficientes.
O OCR é importante para expandir a atuação da empresa, melhorando a produtividade. Isso porque documentos em texto impressos (como contratos, arquivos legais etc.) podem ser transformados em imagens digitais, diminuindo a necessidade de espaço. Assim, o fluxo de trabalho também é otimizado, já que a gestão é aperfeiçoada e não ficam textos ocultos.
É importante frisar, no entanto, que a digitalização é um processo válido, mas não tem a mesma função do Reconhecimento Óptico de Caracteres. Na digitalização, os arquivos de imagem são criados, mas não há processamento de textos.
Esse problema é solucionado pelo Optical Character Recognition, que faz a conversão de imagens de texto em dados de texto.
A tecnologia OCR oferece diversos benefícios, dentre eles estão:
Em geral, o OCR pode ser aplicado em diversos setores, como o bancário, de saúde, logística, educação, varejo e e-commerce. Em todos os casos, o Reconhecimento Óptico de Caracteres é uma ferramenta revolucionária que oferece uma gama de benefícios.
No setor bancário, o Optical Character Recognition pode ser usado para:
O setor de saúde utiliza o Reconhecimento Óptico de Caracteres da seguinte forma:
Sabendo o que é OCR, é possível aplicá-lo no setor de logística nas atividades a seguir:
Na área da educação, o OCR traz vários benefícios aos estudantes. Veja como ele pode ser aplicado:
No varejo e e-commerce, pode ser usado das seguintes formas:
Para utilizar o OCR, é preciso ter equipamentos como:
Um scanner é fundamental para digitalizar documentos físicos no OCR. Escolha um modelo com boa resolução e recursos de processamento de lotes para eficiência.
Se um scanner não estiver disponível, você pode usar um dispositivo de captura digital, como uma câmera digital, smartphone ou tablet. Certifique-se de que o dispositivo tenha uma boa resolução para garantir a precisão no reconhecimento óptico de caracteres.
Um computador é essencial para processar e armazenar os dados digitalizados. O equipamento deve atender aos requisitos mínimos do software de Optical Recognition Character que você pretende usar.
Escolha um software de Reconhecimento Óptico de Caracteres adequado às suas necessidades. O sistema processará as imagens digitalizadas, convertendo o texto contido nelas em caracteres editáveis.
A implementação efetiva do OCR demanda uma abordagem integrada. Com esses equipamentos básicos, você estará pronto para implementar efetivamente a tecnologia, facilitando a conversão de documentos impressos em texto digital editável.
O sistema OCR funciona através de um processo que envolve diversas etapas. Confira:
O desempenho do OCR pode variar dependendo de vários fatores, como a qualidade da imagem original, a fonte, o idioma, o software ou algoritmo utilizado e a complexidade do documento.
Além disso, tecnologias mais avançadas podem ter funcionalidades adicionais, como reconhecimento de tabelas, formas e até mesmo reconhecimento de assinaturas manuscritas.
É importante mencionar que o desempenho do OCR pode ser afetado por várias limitações, como caligrafias ilegíveis, baixa resolução da imagem, fontes pouco convencionais, manchas, dobras ou danos no documento original, resultando em possíveis erros de reconhecimento.
Existem quatro tipos distintos de OCR, cada um com suas características específicas. São eles:
O OMR é uma variante especializada do OCR que se concentra na identificação e interpretação de marcações visuais, como as encontradas em formulários de pesquisa ou testes. Ele reconhece e analisa padrões específicos, como caixas marcadas ou bolhas preenchidas, facilitando a tabulação automática de dados em situações onde respostas binárias são comuns.
Enquanto o OCR tradicional lida principalmente com fontes impressas, o ICR vai além, abrangendo a capacidade de interpretar e reconhecer caracteres escritos à mão. Essa tecnologia é valiosa em cenários onde a entrada de dados manuscritos é comum, como em formulários preenchidos manualmente ou anotações.
O Full Text OCR destaca-se pela capacidade de reconhecer e converter todo o texto presente em uma imagem ou documento digitalizado. Isso significa que não apenas palavras isoladas são interpretadas, mas todo o conteúdo textual, preservando a formatação e a estrutura do documento original.
Esse tipo de OCR é ideal para lidar com documentos extensos, como livros, artigos ou relatórios.
Concentrando-se em áreas designadas de um documento, o OCR Zonal opera de maneira mais específica. Em vez de processar o texto completo, você pode definir zonas específicas para extração, o que é útil em formulários ou documentos com áreas específicas de interesse.
Essa abordagem zonal permite uma precisão maior ao lidar com informações segmentadas em documentos complexos.
As principais aplicações do OCR são armazenamento em nuvem, automação de faturas, extração de dados de documentos, detecção de fraudes, verificação de documentos, validação cadastral, onboarding digital e gestão de documentos.
Milhares de organizações em todo o mundo confiam no Optical Character Recognition para capturar e processar dados de documentos comerciais, como contratos e notas fiscais. Confira a seguir algumas das principais formas de empregar essa tecnologia.
Cada vez mais, a alta disponibilidade tem se tornado uma necessidade para as empresas. A capacidade de acessar informações a partir de qualquer lugar tem possibilitado agilizar a realização de tarefas do dia a dia, tornando as organizações mais dinâmicas e facilitando as tomadas de decisões.
Por isso, digitalizar todos os documentos para armazená-los na nuvem tem sido a saída mais viável para eliminar a dependência do arquivo físico e dar mais mobilidade e agilidade às organizações.
Nesse sentido, o Reconhecimento Óptico de Caracteres cumpre um papel fundamental, uma vez que possibilita converter os documentos escaneados ou fotografados em arquivos textuais. Dessa forma, como mencionado anteriormente, é possível editá-los, localizar informações utilizando os recursos de pesquisa e muito mais.
As soluções de Reconhecimento Óptico de Caracteres desenvolvidas na nuvem possibilitam uma integração muito mais fluida com outras tecnologias e também com outras ferramentas utilizadas pela empresa.
Empresas de todos os tamanhos utilizam a tecnologia Optical Character Recognition para digitalizar suas faturas. Assim, os dados extraídos são validados automaticamente com o auxílio de tecnologias, como visão computacional e machine learning. Ou seja, é possível garantir a precisão e habilitar a categorização adequada.
A partir daí, esses dados podem ser integrados ao sistema contábil ou financeiro, tornando o fluxo de trabalho muito mais ágil e eficiente.
Semelhante à automação de faturas, a extração de dados de documentos serve para as empresas obterem as informações necessárias a partir da imagem ou PDF de contratos, comprovantes, formulários, relatórios, etc.
Utilizando machine learning e a visão computacional, é possível utilizar templates e treinar as máquinas para extraírem somente as informações necessárias, garantindo a agilidade dos processos e a segurança dos dados.
O OCR é aplicado para identificar e prevenir fraudes. Ele ajuda na verificação e validação de documentos, como identidades, passaportes e recibos, detectando qualquer irregularidade nos dados.
Mais do que extrair e tipificar os dados, o Optical Character Recognition faz a verificação de documentos para analisar a qualidade das imagens e fazer a recusa automática das fotos que não são documentos.
Isso ajuda a reduzir fraudes e erros, além de contribuir para buscar informações dos usuários e gerar relatórios de background check. Com isso, é possível atender aos critérios de prevenção à lavagem de dinheiro e Know Your Customer (KYC).
Ao saber o que é OCR, você verá que a tecnologia faz a validação cadastral por meio da análise e leitura de imagem ou documento digitalizado. Assim, é feita a comparação de caracteres com as fontes registradas no banco de dados. Em seguida, há a conversão em texto para usar em formulários.
O onboarding digital é aperfeiçoado com o Reconhecimento Óptico de Caracteres devido à extração e categorização das imagens. Isso gera eficiência operacional e reduz o tempo de cadastro devido ao preenchimento automático de formulários. Ao mesmo tempo, o processo oferece mais segurança e transparência a todos os envolvidos na operação.
O Optical Character Recognition aprimora a gestão de documentos, especialmente em arquivos, instituições de ensino e bibliotecas. Assim, os arquivos originais podem ser preservados e ainda ficarem acessíveis, inclusive para pessoas com deficiência visual.
O futuro da tecnologia do sistema OCR reside em uma maior integração com outras tecnologias, como cloud computing, machine learning e inteligência artificial. Essa junção permitirá a obtenção de resultados muito mais precisos e uma possibilidade de automação ainda maior.
Por meio de APIs, é possível automatizar um grande número de tarefas diárias, o que garante maior índice de precisão, aumento da agilidade nos processos e redução de custos significativa.
O uso do sistema OCR também permitirá que as empresas criem experiências únicas para seus clientes. Utilizando aplicativos para dispositivos móveis, será possível obter informações de uma maneira muito mais rápida e confiável.
Além disso, uma vez que essa tecnologia permite a identificação de diferentes objetos, torna-se possível realizar pesquisas de uma forma muito mais dinâmica. Por exemplo, o cliente pode tirar foto de um objeto que deseja comprar e o aplicativo faz uma busca na loja online, tornando a jornada de compra muito mais simples e envolvente.
O SantoiD é uma solução completa de processamento de documentos desenvolvida pela SantoDigital. Utilizando generative AI, ele facilita a validação, autenticação facial e a verificação de informações governamentais.
Com eficiência comprovada, o SantoiD é compatível com mais de 20 modelos de documentos e oferece a flexibilidade de criar seus próprios modelos ou utilizar mais de 10 modelos de OCR disponíveis. Atualmente, o sistema processa mais de 200 mil documentos por dia apenas na Orizon Brasil.
Ao adotar essa tecnologia, sua empresa pode desfrutar de inúmeros benefícios, incluindo:
Além disso, você terá acesso a funcionalidades avançadas como validação de documentos, detecção de liveness, autenticação facial e verificação de informações governamentais. Em resumo, o SantoiD é uma solução robusta para impulsionar a transformação digital da sua empresa.
Saiba mais sobre o SantoiD e veja como ele otimiza os processos de análise de guias médicas da healthtech Orizon no vídeo a seguir:
Essas são apenas algumas das aplicações possíveis com o uso do sistema OCR. No futuro, essas capacidades se tornarão ainda mais robustas, à medida que a tecnologia se integra de forma mais eficaz ao machine learning e à inteligência artificial.
Gostou do post? Aproveite para conhecer o SantoiD e outras soluções tecnológicas da SantoDigital!
Um sistema OCR converte imagens de texto, como documentos escaneados ou fotografias, em texto editável. Ele reconhece os caracteres e permite a edição e busca em documentos digitalizados. A sigla em inglês significa Optical Character Recognition, ou Reconhecimento Óptico de Caracteres.
A ferramenta OCR serve para converter documentos de texto digitalizados em arquivos editáveis e pesquisáveis, sem dados ocultos. Por isso, a acurácia é maior e é possível automatizar processos e fluxos de trabalho em diferentes setores, como saúde, educação, logística e varejo.
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