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- maio 5, 2025
Machine learning e inteligência artificial são tecnologias que, combinadas, simplificam a execução de diferentes tarefas. Ao automatizar grande parte dos processos, reduzem a chance de retrabalho, executam atividades sem necessidade de intervenção humana e identificam padrões para tornar as decisões mais eficientes e precisas.
Um exemplo é a validação de documentos. Com o uso conjunto de IA e machine learning, os dados do cliente são confirmados, e o sistema realiza diversas análises para detectar possíveis tentativas de fraude. Essa integração é o que viabiliza tais funcionalidades.
Apesar de muitas vezes serem confundidos, esses conceitos são distintos e oferecem diversos benefícios para o seu negócio. Para esclarecer, neste artigo abordamos os principais benefícios e aplicações do machine learning e da inteligência artificial em diferentes atividades. Acompanhe!
O machine learning (aprendizado de máquina) é uma área da ciência da computação que desenvolve algoritmos capazes de aprender com dados, fazer previsões e aprimorar o desempenho com o tempo. Por meio dele é possível atingir o resultado esperado ou reconhecer um objeto ou padrão com base nas amostras disponíveis.
Os algoritmos de machine learning aprendem com os dados por meio de um processo conhecido como treinamento, sem que seja necessário programar diretamente cada tarefa. Com isso, os modelos conseguem se adaptar e melhorar os resultados conforme são expostos a diferentes situações.
Diante do volume crescente de dados disponíveis nas empresas, ferramentas tradicionais têm dificuldade para realizar análises eficientes.
Já o machine learning analisa grandes quantidades de dados, identificando padrões e insights relevantes para a tomada de decisões. Isso libera os colaboradores para se dedicarem a tarefas estratégicas, o que amplia a produtividade e o valor gerado pelo negócio.
A Inteligência Artificial (IA) refere-se à simulação de processos de inteligência humana por sistemas de computador. Assim, a IA permite desenvolver agentes e recursos inteligentes, ou seja, sistemas que podem raciocinar, aprender e tomar decisões de forma autônoma.
Com isso, a IA desempenha um papel fundamental na inovação e na transformação da computação moderna. Assim, permite que os sistemas de computador executem uma variedade de tarefas complexas, desde processamento de linguagem natural (PLN) até análise de dados e tomada de decisões autônomas.
Um exemplo é o processamento de dados não estruturados por meio do reconhecimento óptico de caracteres (OCR). Essa tecnologia usa algoritmos de IA para transformar informações presentes em documentos e imagens em formato legível e estruturado.
Essa atividade é fundamental em muitos contextos empresariais, desde a extração de informações de recibos até a digitalização de documentos.
O machine learning e a inteligência artificial se assemelham pela capacidade de solucionar problemas de forma parecida com a lógica humana. Ambas fazem parte da ciência da computação e apresentam amplo campo de aplicação.
Nesse cenário, as duas tecnologias tornam as atividades complexas mais simples. Por exemplo, na validação de documentos, uma folha pode ser digitalizada e ter seu conteúdo analisado. Os dados passam por verificação para assegurar sua veracidade.
Esse processo ilustra como o machine learning identifica padrões e realiza comparações com base no que aprendeu. Já a IA analisa e interpreta os dados de forma parecida com o cérebro humano.
A combinação dessas tecnologias amplia as possibilidades de aplicação em diversos setores. É possível utilizar a análise preditiva, otimizar tarefas, detectar fraudes, entre outras finalidades.
Vale destacar que machine learning e inteligência artificial estão interligados. A IA é um campo mais amplo, como um guarda-chuva que abrange diversos conceitos, enquanto o ML é uma de suas áreas. Isso permite que sistemas aprendam a partir dos dados e extraiam conhecimento de maneira independente.
Apesar de se relacionarem, machine learning e inteligência artificial diferem em seus objetivos, métodos, requisitos e processos de implementação. Essas capacidades são complementares, o que traz mais benefícios para o negócio.
Para entender melhor, veja os detalhes das diferenças:
A seguir, apresentamos alguns dos principais benefícios gerados pelas tecnologias de machine learning e inteligência artificial, com destaque para a validação de documentos. Confira:
A otimização dos processos de verificação documental impacta diretamente os custos operacionais. Em outras palavras, menos tempo gasto em uma atividade significa menor demanda por recursos financeiros e humanos. Isso gera aumento na rentabilidade da empresa.
Como sabemos, a segurança dos dados é uma das principais preocupações das empresas. Logo, ferramentas capazes de oferecer prevenção a fraudes, riscos cibernéticos ou qualquer outro tipo de ameaça externa precisam ser incorporadas no dia a dia do negócio de forma definitiva.
A adoção de machine learning e inteligência artificial nos processos de validação de documentos reduz as tentativas de fraude. Quem tenta utilizar documentos de terceiros geralmente desiste ao se deparar com várias etapas de verificação.
Esse é um dos pontos principais a serem mencionados com relação ao uso de machine learning e inteligência artificial na validação de documentos. Afinal, devido aos avanços tecnológicos resultantes dessas tecnologias, as chances de erro ao longo do processo são praticamente nulas.
Além dos benefícios já citados, soluções em machine learning e inteligência artificial possibilitam:
Além da autenticação de cadastros, é possível validar documentos por meio de fotos tiradas pelo celular. Bancos digitais costumam usar esse procedimento com bastante frequência.
Veja que documentos variados, como comprovantes de endereço e de renda, necessitam de um sistema inteligente de leitura capaz de extrair informações relevantes com confiabilidade maior do que a de um ser humano.
Por fim, essa tecnologia se aplica a tarefas como:
A combinação de machine learning e inteligência artificial contribui para melhorar as integrações de sistemas e processos, automatizar fluxos de trabalho e transformar a cultura organizacional.
Com isso, a produtividade aumenta, a satisfação dos clientes cresce e os resultados se tornam mais consistentes.
Para empresas que desejam iniciar o uso dessas tecnologias, algumas áreas são recomendadas como ponto de partida:
Tanto a inteligência artificial quanto o machine learning dependem de dados e de uma infraestrutura bem estruturada. Por isso, é essencial tratar as integrações com atenção.
As soluções da SantoDigital seguem essa lógica, oferecendo recursos que otimizam processos com o uso de algoritmos capazes de aprender de forma autônoma, acessando dados provenientes de diferentes fontes.
As ferramentas de IA e machine learning são capazes de aprender padrões por meio de um grande volume de dados para, assim, tomarem decisões inteligentes.
Ambos os recursos ajudam a automatizar diversos procedimentos, o que contribui para otimizar a produtividade nas empresas.
Desse modo, você terá a segurança e a tranquilidade de focar nas questões estratégicas e que possam realmente favorecem o crescimento da sua empresa.
A SantoDigital foi considerada uma das 100 empresas mais inovadoras do Brasil em machine learning, e está preparada para auxiliar o seu negócio a implementar essas ferramentas da forma mais eficiente possível. A nossa equipe é treinada e certificada pelo Google Cloud para realizar esse trabalho.
A adoção de machine learning e inteligência artificial também promove transformações na cultura interna da empresa. Os colaboradores passam a entender a importância dessas ferramentas e a incorporar os insights obtidos em seus processos.
Com o tempo, a confiança nos sistemas aumenta, fortalecendo a capacidade da empresa em tomar decisões mais seguras e embasadas — um diferencial competitivo importante para o crescimento da organização.
Essas tecnologias estão mudando a forma como as empresas compreendem o comportamento dos clientes e estabelecem comunicações mais eficazes. Veja algumas de suas principais aplicações:
Empresas de e-commerce já utilizam sistemas de recomendação com base nos hábitos de consumo dos usuários, entregando sugestões mais relevantes e personalizadas.
Ferramentas de big data e business intelligence estão ajudando a analisar dados relevantes e revelando insights e previsões para gerar novas oportunidades como: intensificar vendas, conquistar clientes, divulgar produtos e serviços, entre outras.
Soluções que analisam comentários de clientes em redes sociais, e-mails e outros canais identificam se o sentimento predominante em relação à marca é positivo ou negativo.
Esses programas de conversação automatizada podem prestar atendimento ou tirar dúvidas dos usuários por meio de ferramentas de chat online, sem a necessidade de intervenção humana.
Veja, a seguir, tecnologias que podem ser usadas para otimizar o onboarding digital!
A biometria pode ser usada para verificar a identidade de um indivíduo por meio de características físicas únicas, como impressões digitais ou reconhecimento facial. Ela é especialmente útil em cenários de autenticação e segurança, garantindo que a pessoa que está sendo integrada é quem ela alega ser.
A prova de vida (liveness) funciona comparando características faciais de uma pessoa em tempo real com um banco de dados de imagens. Isso ajuda a garantir que a pessoa sendo verificada é quem diz ser e que não está usando uma imagem ou vídeo para se passar por outro indivíduo.
Esse recurso garante mais segurança e confiabilidade em seus processos. Com isso, conseguem assegurar que os novos funcionários são quem dizem ser e que não estão envolvidos em atividades fraudulentas, como o spoofing — quando alguém tenta se passar por outra pessoa.
Essa tecnologia de IA permite comparar a imagem facial de um usuário com uma imagem de referência, como uma foto de identidade. Ela é útil para verificar se a pessoa na foto de identificação corresponde à pessoa que está se registrando ou realizando o onboarding, de modo a prevenir e identificar possíveis fraudes.
O OCR é usado para extrair texto e informações de documentos, como cartões de identificação, passaportes ou contratos. Isso pode acelerar o processo de coleta de informações relevantes durante o onboarding, assim como a validação de documentos durante esse processo.
A tipificação é uma tecnologia que usa IA para classificar documentos em categorias a partir da comparação com um banco de dados de documentos já classificados. O algoritmo usa um conjunto de características para identificar semelhanças entre os arquivos, como um conteúdo específico, o formato ou o nome do documento.
Ambas as tecnologias trabalham em conjunto para extrair, reconhecer e analisar informações relevantes de documentos de forma automatizada.
Assim, o início do processo se dá com o documento sendo escaneado e, a partir da imagem obtida, é realizada uma análise que será convertida em texto. Após isso, ocorre o processamento do texto, etapa que chamamos processamento de linguagem natural.
Em síntese, com o reconhecimento e a estruturação dos dados coletados pelo sistema de leitura inteligente de documentos, é possível:
O Santo iD, desenvolvido pela SantoDigital, reúne o melhor da tecnologia de inteligência artificial e machine learning. Ele ajuda sua equipe a lidar com os processos de maneira mais eficiente e segura.
Com essa solução, sua empresa poderá realizar:
Embora essas funcionalidades já sejam bastante vantajosas, há grande potencial para que novas soluções ainda mais avançadas sejam disponibilizadas no futuro. Investir em machine learning e inteligência artificial é um passo importante para impulsionar o crescimento do seu negócio e melhorar o relacionamento com clientes e leads.
Gostou do conteúdo? Acesse o site da SantoDigital e conheça o Santo iD — uma solução completa para processar documentos, automatizar processos e aumentar a produtividade da sua empresa!
A diferença entre inteligência artificial e machine learning é o objetivo. A IA realiza uma atividade de maneira semelhante aos humanos. O ML usa um grande volume de dados para analisar e interpretar os resultados, além de identificar padrões.
O machine learning consiste no desenvolvimento de algoritmos que podem aprender com dados, fazer previsões e melhorar seu desempenho ao longo do tempo. Assim, é possível atingir o resultado esperado.
Os 3 tipos de machine learning são supervisionado, não supervisionado e por reforço. A escolha por um desses modelos depende do resultado esperado e da natureza dos dados.
Os 4 tipos de inteligência artificial são reativa, limitada, generalizada e superinteligente. Todas simulam capacidades humanas, mas têm aplicações diferenciadas.
Créditos da imagem: Freepik
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