O Processamento Inteligente de Documentos (IDP) automatiza a extração, validação e roteamento de dados de documentos como faturas, e-mails e PDFs.
Principais pontos:
- O Processamento Inteligente de Documentos (IDP) automatiza a extração, validação e entrega de dados de documentos, reduzindo o trabalho manual.
- Ferramentas impulsionadas por IA automatizam o tratamento de dados não estruturados e aumentam a precisão dos fluxos de trabalho empresariais.
- O Parseur ajuda equipes a automatizar o processamento de documentos de ponta a ponta, economizando tempo e eliminando tarefas repetitivas.
Em termos simples, o principal objetivo do IDP (também chamado de automação inteligente de documentos) é minimizar a intervenção humana utilizando tecnologia. Também conhecido como montagem de documentos, ele auxilia na extração de dados de diferentes fontes e layouts.
O processamento inteligente de documentos (IDP) combina inteligência artificial (IA), análise preditiva e processamento de linguagem natural para automatizar a forma como as organizações lidam com dados. Vai além da simples extração: ele digitaliza e simplifica plenamente fluxos de trabalho baseados em documentos.
De acordo com um relatório da ThinkAutomation, o mercado de automação digital está atualmente avaliado em US$ 6,76 bilhões e aumentará para US$ 12,61 bilhões até 2023.
Preparamos um guia completo para explicar o que é processamento inteligente de documentos e como as empresas podem utilizar para escalar seus negócios.
O que é IDP?
A Wikipedia define automação de processamento de documentos como o design de sistemas e fluxos de trabalho que auxiliam na criação de documentos eletrônicos.
"Coletar automaticamente os dados necessários de diferentes tipos de documentos, aprovar sua validade e utilizar os dados extraídos adicionando recursos relevantes e aumentando seu valor" - definição por AI Multiple, maio de 2020
Segundo o estudo mais recente da Fact.MR, o mercado global para automação de fluxos de trabalho empresariais deverá apresentar forte crescimento. Soluções baseadas em tecnologia devem exceder US$ 2,1 bilhões em receita até o final de 2026.
Até o final de 2026, o mercado global de automação de fluxo de trabalho de negócios está projetado para gerar US$ 5.247,2 milhões de receita.
- Fact.MR
Espera-se que a América do Norte lidere o mercado global de automação de processos empresariais durante todo o período de previsão. A automação do processamento de documentos ganha atenção mundial por possibilitar soluções disruptivas de extração de dados.
Como funciona o processamento inteligente de documentos?
A extração de dados é o processo de converter dados não estruturados em dados estruturados e tem papel fundamental na automação do processamento de documentos. Um relatório publicado pela Forbes em 2019 apontou que 95% das empresas lidam regularmente com dados não estruturados.
A extração de dados lida com 3 tipos de documentos:
- Dados não estruturados são informações que não possuem estrutura pré-definida e não podem ser lidos por computadores. Exemplos são livros, periódicos, prontuários ou arquivos de texto.
- Dados semiestruturados representam um tipo de dado não estruturado que não pode ser organizado. Fotografias digitais, carimbos de data, imagens e faturas se enquadram como semiestruturados.
- Dados estruturados são informações que foram transformadas em um modelo de dados bem definido.
Leia mais sobre dados estruturados vs. dados não estruturados
As 7 etapas da automação do processamento de documentos
O tratamento manual do processamento de documentos é sujeito a erros e demorado. Ao mudar para ferramentas automatizadas, as empresas geram mais documentos automaticamente em segundos.
- Ingestão de dados
- Captura de dados
- Classificação de dados
- Extração de dados
- Validação de dados
- Transformação de dados
- Exportação de dados
Destacamos abaixo as etapas da automação do processamento de documentos que requerem zero intervenção humana.
Etapa 1: Ingestão de dados
A ingestão de documentos é o primeiro estágio do processamento inteligente de documentos. É como documentos entram no sistema, seja por e-mail, upload de arquivos, pastas compartilhadas ou conexão via API.
- Fontes comuns incluem PDFs, imagens, planilhas e documentos digitalizados.
- Exemplo: faturas ou recibos chegam automaticamente por e-mail ou upload em lote para a plataforma de IDP.
Etapa 2: Captura de dados
Antes de extrair dados, documentos digitalizados e imagens devem ser limpos e convertidos em texto legível por máquina. Essa etapa garante precisão do OCR e formatação consistente.
- Técnicas incluem aprimoramento de imagem, deskewing e redução de ruído.
- Exemplo: o OCR extrai texto de uma fatura escaneada ou recibo manuscrito.
Etapa 3: Classificação de dados
A extração de dados identifica e captura informações principais de cada documento. Usando IA e reconhecimento de padrões, o sistema localiza campos estruturados e os extrai automaticamente para diferentes casos de uso em várias indústrias, como faturas e pedidos de compra até contratos e formulários.
- Os campos podem incluir número da fatura, nome do fornecedor, totais e datas.
- Exemplo: capturar automaticamente “número da fatura” e “valor devido” para uso em contabilidade, relatórios ou análises.
Etapa 4: Extração de dados
Feita a extração, a validação garante precisão e conformidade com regras pré-definidas. O sistema verifica campos ausentes, erros de formatação e duplicidades.
- Verificações lógicas confirmam se os dados atendem padrões de negócio e contabilidade.
- Exemplo: destacar faturas sem número de VAT de fornecedor ou totais incorretos.
Leia mais sobre o que é extração de dados
Etapa 5: Transformação de dados
Essa etapa padroniza os dados extraídos para garantir consistência e usabilidade. Os dados são normalizados, mapeados para formatos internos e enriquecidos com informações externas relevantes.
- Formatos como datas, moedas ou nomes de fornecedores são normalizados para garantir precisão.
- Exemplo: converter datas para AAAA-MM-DD e alinhar nomes de fornecedores ao cadastro mestre.
Etapa 6: Validação de dados
Quando o sistema encontra dados incertos, encaminha esses casos para verificação humana. Isso assegura qualidade dos dados e melhoria contínua da análise produtiva.
- Usuários podem revisar e corrigir campos destacados diretamente no painel.
- Exemplo: um anexo ilegível ou um novo layout de documento é enviado para revisão.
Etapa 7: Exportação de dados
A última etapa é exportar os dados limpos e verificados para outros sistemas empresariais. Por integrações e APIs, os dados extraídos fluem automaticamente para CRMs, ERPs ou planilhas.
- A entrega dos dados é normalmente em tempo real, garantindo disponibilidade imediata em todos os fluxos de trabalho.
- Exemplo: exportar campos de faturas diretamente para o software contábil ou Google Sheets.
Benefícios de usar processamento inteligente de documentos na sua empresa
O IDP pode ser aplicado a qualquer setor e a diferentes casos de uso, como finanças, mercado imobiliário, alimentação, entre outros. Os benefícios de implementar esse tipo de automação de fluxo de trabalho na sua empresa incluem:
Economia de custos em tempo e recursos
De acordo com o relatório da McKinsey, quando o assunto é processos empresariais, 60% das ocupações podem economizar 30% de seu tempo com automação. Existe uma enorme economia de tempo e recursos ao automatizar tarefas repetitivas.
Porém, o verdadeiro valor da automação vai além da eficiência; ele depende da precisão. Muitas organizações automatizam fluxos de trabalho apenas para descobrir que dados inconsistentes ou incompletos acabam atrasando tudo. Quando a base da automação é insumo de baixa qualidade, as equipes gastam mais tempo corrigindo erros do que gerando insights. Dados padronizados e de alta qualidade transformam a automação de uma simples ferramenta de economia de tempo em um habilitador estratégico.
Ao mesmo tempo, a automação também potencializa os colaboradores. Ao eliminar a entrada manual repetitiva de dados, as equipes podem focar em tarefas de maior impacto como análise, decisão e inovação. Essa mudança não apenas amplia a produtividade, mas eleva a satisfação e engajamento no trabalho. Quando os funcionários dedicam menos tempo corrigindo erros ou processando documentos rotineiros, podem contribuir para iniciativas estratégicas que impulsionam o crescimento do negócio.
90% dos funcionários são sobrecarregados com tarefas entediantes e repetitivas que poderiam ser facilmente automatizadas - Estatísticas chave de demanda, ThinkAutomation.
Um benchmark realizado no Parseur em junho de 2024 concluiu que, em média, um cliente da ferramenta Parseur economiza cerca de 150 horas de digitação manual e cerca de US$ 6.413 por mês. - Estatísticas Parseur, junho de 2024
Zero erros humanos
Conferir manualmente centenas de documentos todos os dias conduz facilmente a erros humanos. Ao automatizar o processamento de documentos, você pode reduzir esses erros a quase zero.
Backup de dados
É automático: utilizando ferramentas automatizadas, o backup dos seus dados ocorre automaticamente. As ferramentas de processamento de documentos são geralmente aplicações em nuvem onde seus dados ficam armazenados de forma segura e podem ser acessados a qualquer momento e de qualquer lugar.
Modelos pré-treinados e prontos para uso
Existem soluções automatizadas que fornecem modelos prontos para diferentes setores. O Parseur, por exemplo, suporta diversas plataformas imobiliárias em que seus documentos são extraídos e processados automaticamente (contatos, informações do imóvel, fonte do lead).
Eficiência de processo
As empresas podem dedicar energia a outros aspectos centrais como experiência do cliente, aumentando produtividade e vendas. Implementar automação no escritório gera ROI de 30-200% no primeiro ano, principalmente em economia de mão de obra. Como o staff não precisa executar tarefas demoradas, pode usar o tempo criativo para causas mais estratégicas.
Recursos de uma ferramenta de processamento inteligente de documentos
Ao escolher uma ferramenta automática de processamento de documentos para sua empresa, é essencial compreender quais recursos sua companhia irá necessitar. Destacamos abaixo as principais funcionalidades comuns:
Fluxos de trabalho intuitivos e integrados
É interessante optar por uma ferramenta automatizada fácil de usar, especialmente se você não for expert em tecnologia. Uma ferramenta sem código, que promova fluxos de trabalho integrados entre diferentes processos, é uma excelente escolha!
Integração com outros aplicativos
Integrar a ferramenta de processamento de documentos com qualquer aplicativo de sua preferência também contribui para a economia de tempo. Por exemplo, se você usar a ferramenta para geração de leads, é fundamental conectar com apps como Mailchimp ou Intercom para que os dados sejam enviados automaticamente para todos os sistemas necessários.
Tipos de soluções de IDP
Com o avanço do big data e da tecnologia, a extração de dados pode ser feita de várias formas, dependendo de quantos documentos precisam ser processados e da sua estrutura.
AI builder do Power Automate
O AI Builder é a nova ferramenta automatizada da Microsoft que permite adicionar inteligência artificial em seus aplicativos e integrações. Com uma experiência simples de apontar e clicar, é possível criar diferentes modelos de IA sob medida para sua organização.
OCR
Reconhecimento óptico de caracteres (OCR) converte imagens (PDFs digitalizados, fotos, prints) em texto simples para que máquinas possam ler o conteúdo. O OCR é o primeiro passo essencial para extrair dados de imagens, mas sozinho entrega apenas texto bruto; ele não entende estrutura de documento e nem quais trechos do texto são campos significativos.
Redes neurais (um tipo de modelo de aprendizado de máquina) são treinadas geralmente durante uma longa e intensiva fase computacional em um grande volume de documentos (bases públicas ou licenciadas, nunca arquivos privados de clientes). Esse pré-treinamento ensina ao modelo padrões gerais: como é uma fatura, como datas e totais costumam ser formatados, padrões comuns de rótulo/valor etc.
Por esse pré-treinamento, esses modelos podem ser aplicados a documentos novos e identificar e classificar campos com segurança em muitos layouts e idiomas — entregando extração mais precisa e resiliente do que OCR puro ou regras fixas por template. Importante: o Parseur não treina esses modelos nos documentos dos clientes; os modelos são aplicados nos arquivos dos clientes sem usá-los para re-treinar o sistema central.
O Processamento de Linguagem Natural (PLN) vai além ao ajudar sistemas de automação a interpretar significado e contexto, não apenas texto. Com PLN, ferramentas conseguem diferenciar termos parecidos (“número da fatura” vs. “ID de referência”), compreender estrutura de frases e extrair informações até de documentos não estruturados como e-mails ou contratos.
Por fim, a Automação Robótica de Processos (RPA) conecta extração de dados à ação empresarial. Depois de OCR, ML e PLN capturarem e interpretarem os dados certos, a RPA utiliza esses dados para acionar fluxos automaticamente — como atualizar um ERP, enviar notificações ou reconciliar pagamentos. Juntas, essas tecnologias compõem uma automação contínua: OCR lê, ML aprende, PLN entende e RPA executa — tudo garantindo velocidade, consistência e confiabilidade em processos dependentes de documentos.
Casos de uso do Processamento Inteligente de Documentos
O Processamento Inteligente de Documentos (IDP) pode automatizar fluxos de trabalho em departamentos e indústrias, convertendo dados não estruturados em informações estruturadas e úteis. Ao unir OCR, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, o IDP elimina a lacuna entre documentos brutos e dados prontos para uso. Isso acelera as operações e ainda amplia precisão, compliance e escalabilidade — pilares essenciais em automação conforme ISO 8000.
Veja alguns exemplos práticos:
Contas a Pagar
O IDP simplifica o processamento de faturas extraindo automaticamente campos-chave como nome do fornecedor, totais e códigos fiscais, em mais de 160 idiomas. Segundo Ascend, o custo médio para processar uma fatura em papel é de cerca de US$ 15, contra apenas US$ 2,36 quando automatizado. Os dados extraídos vão direto para ferramentas ERP ou contábeis como QuickBooks ou Zoho Invoice, cortando digitação manual, minimizando erros e aumentando a visibilidade do fluxo de caixa.
Processamento de Pedidos
O IDP simplifica fluxos de processamento de pedidos ao extrair automaticamente itens, número do pedido, dados do fornecedor, quantidades e totais de ordens de compra. Segundo a Reuters, 57% das equipes de compras ainda recorrem à entrada manual de dados, e a plataforma atinge até 99,9% de precisão ao analisar pedidos. Depois de extraídos, esses dados estruturados são enviados diretamente para sistemas de gestão de pedidos ou ERPs, reduzindo consideravelmente tarefas manuais e agilizando atendimento e conformidade.
RH/Onboarding
O Parseur extrai campos essenciais de currículos como informações de contato, formação e experiência profissional, e também suporta fluxos de trabalho anonimizados, removendo PII. Após extração, esses dados estruturados seguem para sistemas de RH ou ATS como BambooHR ou Monday via API ou integrações. Assim, equipes de RH podem focar em avaliação e engajamento de talentos, em vez de digitação repetitiva.
Parseur: O melhor software de processamento inteligente de documentos em 2026
Parseur é uma ferramenta de processamento de documentos por IA que extrai dados de e-mails e PDFs. Com uma ferramenta de análise de documentos por IA como o Parseur, você pode economizar inúmeras horas de trabalho manual e ter um fluxo de trabalho automatizado implantado.
O software de IA do Parseur é o mais avançado mecanismo de parsing do mercado para processar documentos em dados estruturados. E se adapta a qualquer layout.
O Parseur também pode ser integrado a milhares de aplicativos como Zapier, Power Automate e Integromat.
Ao incluir automação do processamento de documentos em sua organização, você habilitará processos de negócio automáticos de ponta a ponta. A introdução da automação do processamento de documentos traz inúmeras vantagens e ajuda a otimizar operações e conquistar resultados mais rápidos.
Perguntas frequentes
À medida que mais empresas recorrem à automação para otimizar operações, frequentemente surgem dúvidas sobre o que o Processamento Inteligente de Documentos (IDP) pode fazer e como ele se encaixa nos fluxos de trabalho existentes. Abaixo, respondemos algumas das perguntas mais comuns para ajudá-lo a entender melhor como o IDP funciona, seus benefícios e como ferramentas como o Parseur podem tornar a automação mais simples.
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Qual é o principal objetivo do Processamento Inteligente de Documentos (IDP)?
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O objetivo principal do IDP é automatizar a extração, validação e organização de dados de diversos documentos. Isso ajuda as empresas a economizar tempo, reduzir erros humanos e garantir o processamento consistente e preciso dos dados em todos os fluxos de trabalho.
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Como o IDP é diferente do OCR tradicional?
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Enquanto o OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres) converte imagens e documentos digitalizados em texto legível, o IDP vai muito além. Ele utiliza IA, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural para compreender o contexto do documento, extrair dados estruturados e encaminhá-los automaticamente para outros sistemas da empresa.
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Quais tipos de documentos o IDP pode processar?
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O IDP pode processar praticamente qualquer tipo de documento, desde faturas, recibos e pedidos de compra até contratos, formulários e e-mails. Seja estruturado, semiestruturado ou não estruturado, sistemas inteligentes podem aprender a lidar com os mais variados formatos de documentos.
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Como o Parseur pode ajudar na automação do processamento de documentos?
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O Parseur automatiza todo o fluxo de trabalho do documento, do parsing de e-mails à extração e exportação de dados. Com modelos prontos e configuração sem código, as empresas extraem informações-chave instantaneamente e enviam para apps como Google Sheets, Power Automate ou Zapier sem intervenção manual.
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Quais são os benefícios de implementar o IDP em uma empresa?
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Os benefícios principais incluem redução do trabalho manual, processamento mais rápido, melhor precisão dos dados e grande redução de custos. Muitas empresas também percebendo maior satisfação dos funcionários, pois as equipes passam menos tempo em tarefas repetitivas e mais em atividades de valor.
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O IDP é adequado para pequenas empresas?
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Sim! O Processamento Inteligente de Documentos pode evoluir conforme a demanda e ser altamente adaptável. Pequenas empresas podem começar pequeno, automatizando apenas alguns fluxos repetitivos e expandindo conforme crescerem. Ferramentas na nuvem como o Parseur tornam essa transição simples e acessível.
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Quão segura é a automação do processamento de documentos?
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A maioria dos softwares modernos de IDP, incluindo o Parseur, é baseada em nuvem e segue rigorosos padrões de proteção de dados. Os dados são criptografados, armazenados com segurança e acessíveis apenas a usuários autorizados, garantindo a conformidade com regulações como o GDPR.
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