OCR (reconhecimento óptico de caracteres) é uma tecnologia que transforma uma imagem de texto em um código que pode ser usado para o processo de dados. Até 90% dos dados das empresas existem em formatos não estruturados, como texto que não pode ser pesquisado em um banco de dados, mas o OCR pode mudar isso. O OCR permite que diferentes tipos de documentos, como documentos em papel digitalizados, declarações em PDF e imagens capturadas por uma câmera digital, tornem-se dados editáveis e pesquisáveis. O processo de OCR de faturas usa essa tecnologia para automatizar a extração de dados de faturas digitais.

A seguir, explicaremos os benefícios do uso do OCR no processo de faturas, a precisão e a confiabilidade da extração de dados por OCR e como integrar o processamento por OCR às operações de sua empresa.

O que você vai encontrar neste artigo?

• Como a tecnologia OCR é usada no gerenciamento de faturas
  
• Benefícios do uso de OCR no processo de faturas
  
• Qual é a precisão e a confiabilidade da extração de dados por OCR?
  
• Como integrar o processo de OCR ao seu fluxo de trabalho de contas a pagar
  
• Práticas recomendadas para a implementação do OCR
  

Como a tecnologia OCR é usada no gerenciamento de faturas

Ao digitalizar as faturas e analisar os dados extraídos, o OCR simplifica o processo de fatura de várias maneiras. Veja como a tecnologia de OCR é usada no gerenciamento de faturas.

Digitalização de faturas

• Digitalização: As faturas físicas são digitalizadas para criar imagens digitais.

• Captura de imagens: As imagens da fatura são capturadas por meio de dispositivos móveis ou câmeras digitais.

Reconhecimento e extração de texto

• Reconhecimento óptico de caracteres: O software de OCR processa as imagens digitalizadas para reconhecer e converter texto impresso ou manuscrito em texto legível por máquina.

• Identificação de campo: O software identifica os principais campos, como número da fatura, data, nome do fornecedor, itens de linha, quantidades, preços e valores totais.

Extração de dados

• Extração baseada em modelos: Os sistemas de OCR usam modelos predefinidos para extrair campos de dados específicos das faturas. Isso funciona bem quando os formatos das faturas são consistentes.

• Extração inteligente: Os sistemas avançados de OCR usam algoritmos de machine learning para reconhecer e extrair dados de diferentes formatos de faturas.

Validação de dados

• Verificações estabelecidas por regras: Os dados extraídos são validados com base em regras predefinidas para garantir a precisão. Por exemplo, o sistema pode verificar se a data da fatura está dentro de um determinado intervalo ou se o valor total corresponde à soma dos itens de linha.

• Referência cruzada: Os sistemas de OCR fazem referência cruzada dos dados extraídos com os registros existentes, como pedidos ou bancos de dados de fornecedores, para verificar a exatidão.

Integração do sistema financeiro

• Integração com ERP: Os dados validados são integrados aos sistemas de planejamento de recursos empresariais (ERP), de modo que os registros financeiros são automaticamente atualizados com informações precisas.

• Software de contabilidade: Os dados extraídos por OCR são integrados ao software de contabilidade, automatizando as tarefas de contabilidade e reduzindo a entrada manual de dados.

Automação do fluxo de trabalho

• Processos de aprovação: Os sistemas de OCR acionam fluxos de trabalho automatizados para aprovação de faturas, direcionando as faturas para o pessoal apropriado com base em critérios predefinidos.

• Notificações e alertas: Os sistemas de OCR enviam notificações e alertas automatizados sobre faturas pendentes, discrepâncias ou aprovações.

Busca e recuperação

• Banco de dados pesquisável: Os sistemas de OCR armazenam os dados extraídos em um banco de dados pesquisável para recuperação rápida de faturas ou pontos de dados específicos. Isso é particularmente útil para auditorias, verificações de conformidade e análises financeiras.

• Gerenciamento de documentos: A tecnologia OCR torna as faturas digitalizadas pesquisáveis por palavras-chave, datas ou outros critérios.

Análises e relatórios

• Análise de dados: Os dados extraídos do sistema de OCR podem ser analisados para obter insights sobre padrões de gastos, desempenho do fornecedor e outras métricas financeiras.

• Relatórios: O sistema pode gerar relatórios automatizados estabelecidos com base nos dados extraídos e validados.

Benefícios do uso de OCR no processo de faturas

O uso do OCR para o processo de faturas gera os seguintes benefícios.

• Menos trabalho manual: O OCR elimina a necessidade de os funcionários digitarem manualmente os dados das faturas nos sistemas contábeis, economizando tempo e custos de mão de obra e liberando a equipe para se concentrar em tarefas mais estratégicas.

• Menos erros: O OCR também reduz a probabilidade de erros associados à entrada manual, como erros de digitação e transposições. Evitar esses erros significa evitar erros dispendiosos, como pagamentos incorretos ou descontos perdidos.

• Processamento mais rápido: O OCR torna o processamento de faturas muito mais rápido. Isso cria ciclos de pagamento mais curtos e permite que as empresas lidem com um volume maior de faturas com os mesmos recursos e aproveitem os descontos de pagamento antecipado dos fornecedores.

• Conformidade facilitada: Dados precisos são necessários para a conformidade com regulamentos financeiros e leis tributárias. O OCR ajuda as empresas a manter registros precisos e reduz o risco de não conformidade.

• Gerenciamento de faturas: O OCR digitaliza as faturas, tornando-as facilmente pesquisáveis e acessíveis, melhorando a visibilidade do processo de contas a pagar (AP) e facilitando as auditorias.

• Adaptabilidade: O software de OCR moderno pode lidar com uma variedade de formatos de faturas, layouts e até mesmo idiomas diferentes, proporcionando flexibilidade para as empresas que lidam com diversos fornecedores.

Qual é a precisão e a confiabilidade da extração de dados por OCR?

A precisão e a confiabilidade da extração de dados por OCR melhoraram nos últimos anos, especialmente para o gerenciamento de faturas, mas ainda há limitações.

Precisão

A maioria dos softwares modernos de OCR apresenta alta precisão em nível de página, atingindo com frequência 98% ou 99% de precisão. Isso significa que, de 1.000 caracteres em uma página, 980 a 990 são reconhecidos corretamente.

Mas a medida mais importante do OCR é a precisão em nível de campo, que é a precisão da extração de pontos de dados específicos, como números de faturas, datas e valores. É nesse ponto que o OCR pode, às vezes, falhar, especialmente se o layout da fatura for complexo ou inconsistente, se a qualidade da fatura for ruim (por exemplo, digitalizações de baixa resolução, anotações manuscritas) ou se o software de OCR não for treinado especificamente para faturas.

Confiabilidade

O OCR extrai dados consistentemente da mesma forma, reduzindo o risco de erro humano introduzido pela entrada manual de dados, mas a confiabilidade do OCR também depende de como o software lida com erros e exceções. Algumas soluções para melhorar o tratamento de erros incluem:

• Verificações de validação para sinalizar possíveis erros (por exemplo, totais incompatíveis)

• Revisão humana para verificar e corrigir os dados extraídos

• Algoritmos de machine learning que melhoram com o tempo

Ao escolher o software de OCR, maximize a precisão e a confiabilidade garantindo imagens de alta qualidade, incorporando um elemento de revisão humana e escolhendo uma solução projetada especificamente para o processo de faturas, de preferência com os seguintes recursos:

• Modelos pré-treinados para layouts comuns de faturas

• Funcionalidades de machine learning para se adaptar a diferentes formatos

• Mecanismos de validação e tratamento de erros

Como integrar o processo de OCR ao seu fluxo de trabalho de contas a pagar

Veja como integrar o processo de OCR ao seu fluxo de trabalho existente.

Escolha o software de OCR correto

• OCR específico para faturas: Selecione um software de OCR especificamente projetado ou otimizado para o processo de faturas. Essas soluções geralmente vêm com modelos pré-treinados para layouts comuns de faturas e entendem a terminologia específica da fatura.

• Recursos específicos: Procure recursos como extração automática de dados, reconhecimento de itens de linha, correspondência de pedidos, sugestões de codificação do razão geral (GL) e funcionalidades de integração com seu software de contabilidade ou ERP existente.

• Opções de implantação: Decida se você precisa de um software de OCR estabelecido na nuvem ou no local. As soluções estabelecidas na nuvem geralmente são mais fáceis de implementar e crescer, enquanto as soluções no local oferecem mais controle e personalização.

Prepare suas faturas

• Formato padronizado: Se possível, solicite que seus fornecedores enviem faturas em um formato padronizado (por exemplo, PDF) para facilitar o processo de OCR.

• Digitalizações claras: Gere digitalizações ou imagens digitais de alta qualidade de faturas em papel. Use scanners com resolução e configurações adequadas para obter os melhores resultados de OCR.

• Repositório centralizado: Crie uma localização centralizada (por exemplo, pasta compartilhada, armazenamento em nuvem) para armazenar todas as faturas e facilitar o acesso ao software de OCR.

Configure o fluxo de trabalho de OCR

• Extração de dados: Configure o software de OCR para extrair campos de dados relevantes, como número da fatura, nome do fornecedor, data, itens de linha, valores e tributos.

• Regras de validação: Implemente regras de validação para verificar discrepâncias e sinalizar possíveis erros nos dados extraídos (por exemplo, totais incompatíveis, datas inválidas).

• Fluxo de trabalho de aprovação: Integre o software de OCR ao seu fluxo de trabalho de aprovação existente para direcionar automaticamente as faturas para os aprovadores apropriados, com base em regras predefinidas.

• Exportação de dados: Configure o software de OCR para exportar automaticamente os dados extraídos para seu sistema de contabilidade ou ERP. Isso pode ser feito por meio da integração direta da API ou da exportação de arquivos.

Treine e ajuste o modelo de OCR

• Treinamento inicial: Treine o software de OCR em um conjunto de amostras de suas faturas para que ele possa reconhecer os layouts e a terminologia específicos de suas faturas.

• Aprendizagem contínua: Revise e corrija regularmente quaisquer erros nos dados extraídos para ajudar o modelo de OCR a aprender e melhorar com o tempo.

Implemente um processo de revisão

• Revisão humana: Mesmo com a melhor tecnologia de OCR, recomenda-se algum nível de revisão humana para verificar os dados extraídos, especialmente para faturas de alto valor ou com itens detalhados complexos.

• Tratamento de exceções: Estabeleça um processo para tratar exceções e erros sinalizados pelo software de OCR. Isso pode envolver revisão manual, correções ou comunicação com os fornecedores.

Monitore e otimize

• Indicadores-chave de desempenho (KPIs): Acompanhe KPIs, como tempo de processamento de faturas, taxas de erro e economia de custos, para medir a eficácia da implementação do OCR.

• Melhoria contínua: Revise e aperfeiçoe regularmente o fluxo de trabalho de OCR, ajustando as configurações e retreinando o modelo conforme necessário para manter alta precisão e eficiência.

Práticas recomendadas para a implementação do OCR

Adote as seguintes práticas recomendadas para implementar o OCR em sua empresa.

Defina seus objetivos

Determine os documentos ou processos específicos em que o OCR pode agregar mais valor. Concentre-se em áreas com muita entrada manual de dados, tarefas repetitivas ou onde a precisão é mais importante (por exemplo, processo de faturas, extração de dados de formulários, arquivamento de documentos). Defina metas claras e mensuráveis, como reduzir o tempo de processo em uma determinada porcentagem, melhorar a precisão dos dados ou obter economia de custos.

Escolha a solução de OCR correta

Avalie o volume e o tipo de documentos que serão processados, os níveis de precisão necessários e o seu orçamento. Considere recursos como modelos pré-treinados, funcionalidades de machine learning, compatibilidade com idiomas e opções de integração, e escolha uma solução que possa crescer de acordo com suas necessidades.

Avalie diferentes opções de software de OCR por meio de demonstrações ou testes e teste-os com seus tipos específicos de documentos para avaliar sua precisão e desempenho.

Prepare seus documentos

Certifique-se de que seus documentos sejam digitalizados ou capturados em alta resolução (300 DPI ou mais) com bom contraste e o mínimo de ruído. Endireite as imagens distorcidas. Se possível, padronize o formato de seus documentos (por exemplo, PDF/A) para facilitar o processo pelo software de OCR.

Configure e treine seu sistema de OCR

Se seus documentos tiverem layouts consistentes, crie modelos no software de OCR para definir as áreas em que os dados devem ser extraídos (por exemplo, campos de fatura, campos de formulário). Se estiver usando OCR estabelecido por machine learning, forneça um conjunto de treinamento de documentos rotulados para ensinar o sistema a reconhecer diferentes fontes, layouts e tipos de dados. Implemente regras de validação para verificar se há erros e inconsistências nos dados extraídos. Essas regras podem verificar se as datas são válidas, se os cálculos estão corretos e se os campos específicos não estão vazios.

Implemente um processo de revisão e correção

Estabeleça um processo de garantia de qualidade no qual os seres humanos possam revisar e validar os dados extraídos e usar o feedback do processo de revisão para melhorar a precisão do sistema de OCR ao longo do tempo. No caso do OCR estabelecido por machine learning, isso envolve a correção de erros nos dados de treinamento e o retreinamento do modelo.

Integre com outros sistemas

Certifique-se de que o software de OCR possa exportar os dados extraídos para outros sistemas, como software de contabilidade, bancos de dados ou sistemas de gerenciamento de documentos. Integre o OCR às suas ferramentas de automação de fluxo de trabalho para simplificar processos como aprovação de faturas, entrada de dados em outros sistemas e arquivamento de documentos.