É uma cena muito comum na época dos impostos: a equipe de contabilidade reunida em uma sala, de cabeça baixa, inserindo manualmente dados de pilhas de faturas e recibos em planilhas. Não seria bom se seu talento fosse gasto em um trabalho significativo que movesse a agulha? Infelizmente, não se limita apenas à contabilidade. Uma pesquisa Zapier mostrou que 76% dos funcionários gastam até 3 horas diárias na entrada de dados.
A entrada de dados de IA alimentada por aprendizado de máquina (ML) e processamento de linguagem natural (PNL) pode ajudar a mudar esse cenário. As organizações relataram um Redução 95% no tempo de entrada de dados após mudar para um software robusto de entrada automatizada de dados. Continue lendo para saber mais enquanto exploramos como funciona a entrada de dados de IA, seus principais benefícios e dicas práticas para implementá-la em sua organização.
O que é entrada de dados de IA?
A entrada de dados alimentada por IA refere-se ao uso de tecnologias de inteligência artificial para automatizar o processo de extração e inserção de dados em sistemas digitais para uso posterior.
Sua equipe não precisará mais digitar informações manualmente em formulários, aplicativos ou bancos de dados. E isso é apenas metade da história. Normalmente, uma solução robusta de automação de dados pode extrair dados de documentos, classificá-los, validá-los e exportá-los ou preencher automaticamente campos em outros sistemas de software.
Isso significa que não apenas a entrada manual é significativamente reduzida, mas todo o pipeline de tratamento de dados se torna mais simplificado.
Os benefícios da entrada de dados de IA
A 2020 Pesquisa da McKinsey descobriram que a automação reduziu os custos em 10 a 15% e reduziu o tempo de processamento de pedidos de 2 a 3 dias para 1 a 2 horas. Embora isso inclua uma variedade de sistemas automatizados, a entrada de dados por IA é um dos principais contribuintes para esse tipo de eficiência.
Vamos detalhar melhor os benefícios específicos:
Economiza custos, tempo e esforço: As organizações relataram que a entrada de dados por IA pode automatizar até 95% das tarefas repetitivas de dados. Isso libera tempo dos funcionários para trabalhos de maior valor.
Por exemplo, uma equipe de contabilidade poderia reduzir o tempo gasto na entrada manual de dados de faturas de 5 horas por semana por pessoa para apenas 15 minutos. Com erros de dados financeiros levando a retrabalhos, as empresas de médio porte custam mais de US$ 800,000 anualmente (relatório do Gartner), fica claro como a automação se paga muitas vezes.
Melhora a precisão dos dados: Desde a extração de dados financeiros importantes para um relatório trimestral até a captura de sintomas de pacientes a partir de anotações clínicas, a precisão é extremamente importante na entrada de dados. Mesmo um pequeno erro pode custar caro. As ferramentas AI-OCR podem fornecer uma taxa de precisão superior a 99%.
Além disso, ferramentas AI-OCR como Nanonets podem extrair dados de documentos estruturados e não estruturados de forma integrada. Terminologias, regulamentações fiscais, alterações monetárias, sintaxe de linguagem e muito mais são rapidamente reconhecidas e extraídas de acordo.
Permite o fluxo de dados em tempo real: Os dados extraídos e estruturados de sistemas de IA podem se conectar diretamente a outras plataformas por meio de APIs. Isso garante dados sincronizados em tempo real entre vendas, marketing e operações, melhorando a eficiência do fluxo de trabalho interdepartamental, bem como análises e relatórios.
Por exemplo, os dados de pedidos de clientes de formulários enviados em um site podem preencher automaticamente os campos correspondentes em CRMs, gerenciamento de estoque e sistemas de contabilidade.
Escala facilmente: As soluções de entrada de dados de IA podem ingerir dados de milhares de documentos diariamente sem perder força. Seja a partir de uma caixa de entrada de e-mail, de uma pasta compartilhada, de envios de formulários de sites ou de cópias digitalizadas, a capacidade de escalabilidade infinita é uma grande vantagem.
Além do mais, esses sistemas aprendem com cada uso. Assim, quanto mais usado, mais refinado e preciso ele se torna. Para os setores que lidam com imensos dados, como saúde e finanças, é um divisor de águas.
Simplifica os fluxos de trabalho: As soluções de entrada de dados de IA integram-se perfeitamente à infraestrutura de TI existente por meio de APIs. Isso elimina atritos e gargalos estruturais nos pipelines de dados entre sistemas. Por exemplo, os fluxos de trabalho de aprovação de faturas podem passar de 5 etapas de processo para 2, eliminando as transferências manuais.
Além da simples entrada de dados, soluções de IA como Nanonets podem classificar documentos e encaminhá-los automaticamente para equipes relevantes. Por exemplo, uma fatura de fornecedor digitalizada recebida no e-mail contábil pode ser automaticamente classificada, os dados extraídos, publicados no ERP e a notificação de aprovação enviada.
Implementando entrada de dados de IA: aplicativos e práticas recomendadas
Sejamos realistas: mover dados manualmente para planilhas é tão divertido quanto observar a tinta secar. Pode ser entorpecente, especialmente quando você é solicitado a fazer isso todos os dias - o que o torna mais suscetível a erros. Estudos mostram que quase 30% do tempo da equipe financeira é gasto apenas corrigindo erros de dados.
Felizmente, agora a IA está avançada o suficiente para automatizar a captura, classificação e estruturação de dados; ele pode otimizar fluxos de trabalho e desbloquear grandes melhorias de eficiência. Vamos explorar algumas das aplicações mais valiosas de entrada de dados e recomendações de IA para garantir uma adoção tranquila.
1. Processar faturas, contas, recibos
Automatizar o processamento de documentos como faturas, contas e recibos pode economizar inúmeras horas para sua força de trabalho. Soluções robustas podem cuidar do processo de ponta a ponta, com você apenas supervisionando a precisão final e autorizando pagamentos.
Com Nanonets, tudo o que você precisa fazer é selecionar um modelo de IA adequado aos seus documentos e, em seguida, configurar uma opção de importação automática de onde quer que eles cheguem – sua caixa de entrada de e-mail, uma pasta de armazenamento em nuvem ou até mesmo um scanner físico. Se você tiver apenas alguns documentos, poderá carregá-los manualmente.
Depois disso, a IA captura as informações, valida e envia para aprovação. Você pode então revisar e aprovar os dados em um hub central. Você pode então exportá-lo como um arquivo Excel ou enviá-lo diretamente para seu software de contabilidade, ERP ou outros sistemas.
2. Transforme os envios de formulários em dados acionáveis
Se você administra uma pequena boutique de designer, pode receber pedidos por meio do link Typeform incorporado em sua biografia do Instagram ou por meio de um formulário em seu site Webflow.
Com Nanonets, esses envios de formulários podem se transformar imediatamente em dados acionáveis. A integração do Zapier permite extrair e enviar tudo diretamente, desde o nome do cliente, informações de contato, escolha do produto, preferências de estilo e detalhes de entrega, para seu CRM, software de gerenciamento de vendas ou entrega.
Os pedidos de vendas podem ser retirados imediatamente. As especificidades de cada pedido serão anotadas e entregues ao seu sistema de gerenciamento de estoque. Ele permite que você forneça uma experiência mais personalizada ao cliente, agilizando as operações e melhorando a capacidade de resposta.
3. Automatize as atualizações do perfil do cliente
Os dados de perfil são essenciais, seja o histórico médico de um paciente em um hospital ou o histórico de condução de um cliente em uma locadora de veículos. Você não pode esperar que o cliente ou paciente preencha formulários longos e tediosos todas as vezes.
Utilizando Nanonets, você pode digitalizar os documentos que eles enviam – novos relatórios de testes e carteiras de motorista – e atualizar imediatamente os dados do perfil sem envolver a equipe da linha de frente. A IA pode extrair dados desses documentos e classificar e atualizar as informações diretamente em seu CRM, EMR ou software proprietário.
Isso evita que seus clientes tenham a frustração de preencher formulários constantemente e que sua equipe evite tarefas enfadonhas de entrada de dados. Ele também garante que os dados permaneçam atualizados e disponíveis o tempo todo, ajudando você a proporcionar melhores experiências.
4. Gerencie a documentação do fornecedor e da cadeia de suprimentos
O gerenciamento da cadeia de suprimentos e de fornecedores geralmente envolve lidar com grandes quantidades de documentação: pedidos de compra, cotações, faturas, contratos, recibos de entrega e muito mais. Nanonets podem automatizar a extração e classificação de dados desses documentos complexos.
Os pedidos de compra podem ser digitalizados para capturar descrições de itens de linha, preços, cronogramas de entrega e muito mais. Valores monetários, detalhes fiscais e prazos de pagamento podem ser extraídos de faturas complexas de fornecedores. Os recibos de entrega podem revelar o conteúdo da remessa e IDs de rastreamento para visibilidade logística.
Também é capaz de interpretar diferentes formatos de documentos, tipos de moeda, idiomas e terminologias jurídicas. Além disso, Nanonets permite que os documentos sejam processados assim que chegam – garantindo atualizações oportunas mesmo durante feriados, madrugadas ou outros horários não comerciais.
5. Otimize os fluxos de trabalho de análise e verificação
As equipes de RH e marketing muitas vezes enfrentam o processamento de grandes volumes de dados de fontes como currículos, pesquisas de feedback e análises de campanhas. Ferramentas de IA como Nanonets podem analisar automaticamente esses conjuntos de dados não estruturados para extrair os detalhes necessários.
Para o RH, isso pode significar capturar informações sobre habilidades e experiências de currículos ou validar detalhes de documentos de identidade. Para as equipes de marketing, pode ser a captura do sentimento do cliente a partir de pesquisas ou dados de captura de leads que podem ser repassados à equipe de vendas.
Os dados extraídos podem então fluir perfeitamente para os respectivos sistemas, como ATS, CRMs ou plataformas de automação de marketing. Isso elimina esforços manuais tediosos, minimiza erros e permite que os funcionários se concentrem na análise estratégica.
A captura e entrada de dados por IA apresentam um enorme potencial, mas a implementação exige previsão e planejamento estratégico. Seguir as práticas recomendadas garante que sua implementação ocorra sem problemas e que você aproveite totalmente os recursos no longo prazo.
1. Comece com pilotos menores
Antes de integrar a IA em todo o seu sistema, comece com projetos piloto de menor escala. Dessa forma, você pode compreender melhor as capacidades da IA e corrigir quaisquer problemas antes de um lançamento em grande escala.
Por exemplo, você pode começar com a reconciliação de relatórios de despesas ou converter as respostas da pesquisa do cliente em pontos de dados acionáveis. Acompanhe a eficácia e aborde o feedback antes de iniciar projetos maiores.
2. Priorize a implementação de IA
Considere as áreas da sua organização onde a IA pode proporcionar os benefícios mais imediatos ou substanciais. Talvez o processamento de faturas seja extremamente demorado ou a falta de dados nas interações com os clientes esteja custando caro à sua equipe de vendas. Priorize essas áreas ao implementar IA.
3. Limpe as fontes de dados existentes
Certifique-se de que seus dados existentes sejam limpos e otimizados. Porque você terá que treinar os modelos de IA usando esses dados. Se os dados estiverem confusos ou incorretos, isso pode levar a resultados de IA imprecisos. A limpeza regular de dados pode melhorar o desempenho e melhorar a capacidade de tomada de decisões da IA.
4. Configure e monitore KPIs
Especifique KPIs como tempo médio necessário para processar uma fatura, ciclos do pedido até o pagamento, tempos de resposta do cliente, reclamações de clientes em relação a erros de dados, etc. Monitore essas métricas antes, durante e depois da implementação da IA. Isso o ajudaria a avaliar objetivamente o impacto da IA em suas operações.
5. Treine, valide e refine o modelo
Primeiro, use documentos diversos e representativos para treinar inicialmente o algoritmo. Verifique os resultados do estágio inicial, defina os principais KPIs de precisão e habilite cenários de validação humana quando necessário. À medida que surgem novos modelos de documentos e terminologia, treine continuamente o modelo e refine gradativamente os fluxos de trabalho de processamento para aumentar a precisão. O monitoramento das métricas de precisão e a iteração na IA manterão a relevância e a confiabilidade da automação.
Escolhendo a solução certa de entrada de dados de IA
A seleção da solução certa de automação de entrada de dados baseada em IA para o seu negócio precisa de uma avaliação cuidadosa. Aqui está uma lista de verificação dos principais critérios a serem considerados:
☑️ Integra-se com sua pilha de tecnologia
- A solução permite fácil integração com sua infraestrutura de TI existente por meio de APIs?
- Ele pode exportar dados diretamente para seus bancos de dados, ERPs ou outras plataformas?
☑️ Precisão e eficácia
- Ele aproveita IA avançada e aprendizado de máquina para extração de dados?
- Quais taxas de precisão são alcançadas em testes com base em seus documentos de amostra?
- Fornece transparência em torno das pontuações de confiança?
☑️ Capacidade de personalização
- Você pode treinar modelos personalizados adaptados aos seus modelos de documentos exclusivos?
- Permite configurar campos de dados específicos para captura conforme sua necessidade?
☑️ Escala para cima e para baixo
- Ele consegue lidar com picos no volume de documentos sem perder a precisão?
- Com que rapidez os documentos podem ser processados sem problemas de latência?
☑️ Protege seus dados confidenciais
- O fornecedor fornece segurança de dados de nível empresarial?
- Seus dados comerciais confidenciais podem ser criptografados em trânsito e em repouso?
☑️ Preços e suporte
- O preço está alinhado com o valor derivado da automação?
- O suporte responsivo ao cliente está disponível em todos os ciclos de implementação?
Considerações finais
Os dias da entrada manual de dados acabaram. As soluções modernas de automação apresentam uma oportunidade revolucionária de entregar o trabalho penoso à IA. Agora sua equipe pode se concentrar em um trabalho significativo que mova o ponteiro.
Com Nanonets, você pode automatizar tarefas repetitivas de entrada de dados com precisão. E graças às integrações perfeitas, os dados fluem diretamente entre os seus sistemas em tempo real. Isso significa funcionários mais felizes, clientes satisfeitos e uma vantagem competitiva. Experimente Nanonets hoje gratuitamente.
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- Fonte: https://nanonets.com/blog/ai-data-entry/
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