OCR: como a tecnologia ajuda na verificação de documentos?

O OCR, ou Optical Character Recognition (“reconhecimento óptico de caracteres”), é cada vez mais utilizado por empresas que precisam extrair, armazenar e verificar os dados referentes aos documentos de seus clientes.

Essa ferramenta já faz parte da rotina dos negócios nos mais diversos segmentos, como financeiro, varejo, e-commerce e marketplace, transportes e entregas, seguros, mobilidade urbana, telecom, entre outros setores.

Inclusive, esse tipo de tecnologia pode ser usada nos processos de cadastro de usuários, sejam colaboradores, clientes ou fornecedores, por meio de uma foto do seu documento de identidade ou cartão de crédito, por exemplo. Assim, é possível fazer a extração de dados e a verificação de documentos.

Além do mais, o OCR também pode ser empregado na gestão financeira, administrativa e até contábil, identificando as informações presentes em documentos, boletos, notas fiscais, comprovantes de pagamento, balancetes etc. Aliás, uma prática muito comum é para o registro de apostas de loterias.

Ou seja, na prática, as funções do OCR dependem da configuração da tecnologia e da definição de sua finalidade por parte de cada organização. Desse modo, o reconhecimento óptico de caracteres pode ajudar e muito a sua empresa na automação de processos que antes ocorriam de maneira manual, demorada, burocrática e com erros.

Vale ressaltar que este mercado está em grande expansão. Segundo pesquisa da Grand View, o setor de reconhecimento óptico de caracteres deve alcançar US$ 26,3 bilhões em 2028 em todo o mundo, com uma taxa de crescimento anual composta de 16,7% de 2021 até 2028.

Quer saber mais sobre o que é OCR e a leitura automatizada de documentos, assim como os benefícios que essa tecnologia pode trazer para a sua companhia? Continue acompanhando!

O que é OCR?

Antes de se aprofundar nessa tecnologia, vamos entender o que é OCR.

“Trata-se de um processo de conversão de uma imagem para texto, extraindo os dados de fotos capturadas por câmeras digitais, arquivos de PDF, imagens de documentos, papéis escaneados etc.”

A partir daí, o sistema permite baixar as informações, compilá-las e replicá-las no formato apropriado para as necessidades da sua empresa, seja o formulário de pesquisa, o preenchimento de cadastro ou outras opções.

Com isso, você pode ter os dados disponíveis para edição, consulta e validação em um celular, computador ou demais dispositivos.

Para que serve o reconhecimento óptico de caracteres?

Já vimos que o OCR, basicamente, converte as imagens em textos. Mas para que serve esse processo? Vamos te ajudar a compreender melhor!

Quando temos texto em uma imagem no formato JPEG, PNG ou até PDF, o computador só é capaz de entender esses dados como uma imagem de fato, e não o texto propriamente dito. Assim, é impossível trabalhar com essas informações.

Para realmente interpretar esse texto, é necessário convertê-lo para um formato que a máquina possa entender. Ou seja, fica clara a importância do OCR para ter as informações corretamente extraídas para serem inseridas ou lidas por um determinado sistema.

Como funciona a tecnologia OCR na prática?

Para ler a imagem e convertê-la em texto, o processo de reconhecimento óptico de caracteres atua do seguinte modo com 5 passos ágeis e eficientes. Veja:

Faz uma análise e leitura da foto, imagem ou documento escaneado.
Compara os caracteres daquela imagem com as fontes já existentes e categorizadas em seu banco de dados.
Reconhece as especificações de cada caractere incluído em uma foto ou imagem.
Converte todos os caracteres em um texto com a aplicação de acordo com as suas finalidades, seja preenchendo um formulário ou um cadastro, inserindo os dados em um sistema, ou ainda completando um relatório.
Mostra esses textos ‘traduzidos’, com possibilidade de manipulação e edição dos dados, caso exista algum erro.

Quais as ferramentas tecnológicas envolvidas no OCR?

Atualmente, a leitura óptica de caracteres pode ser feita por meio de diversas técnicas, com diferentes tipos de otimizações e abordagens.

Além disso, a utilização dessas técnicas percorre diferentes áreas, como Reconhecimento de Padrões e Visão Computacional. E, para que o processo de conversão melhore continuamente, o Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma parte fundamental do OCR.

Então, a inteligência artificial embarcada no machine learning e em outras ferramentas é elemento chave para que o OCR funcione corretamente.

Dessa forma, é possível garantir que o OCR aprenda com a sua base de dados para extrair os dados dos documentos e arquivos com maior exatidão. Tudo isso possibilita que as informações dos documentos tornem-se dados que podem efetivamente ser usados.

Como o OCR é aplicado na leitura de documentos?

A crescente importância da validação e leitura automatizada de documentos faz com que o OCR também se torne cada vez mais relevante. Com isso, os seus processos são aprimorados constantemente, garantindo as técnicas mais avançadas do mercado e uma maior taxa de acurácia e qualidade nos dados extraídos.

Em cada modelo e tipo de documento, há muitas maneiras diferentes de escrever um único caractere. Isso faz com que uma tecnologia altamente qualificada seja necessária para “traduzir” esses caracteres de uma imagem para um código binário capaz de ser entendido pelo computador.

Agora, como é feita a leitura automatizada de documentos, como por exemplo, o OCR de RG, de CNH ou de CRLV?

Considerando o funcionamento generalizado do OCR apresentado anteriormente como ponto de partida, o processo de reconhecimento voltado para documentos pode ser explicado em três etapas. Entenda, então, o que acontece em cada uma delas!

1. Pré-processamento

Durante a etapa de pré-processamento, são modificadas características gerais da imagem para deixá-la o mais adequada possível para a captura dos dados. Isso inclui, por exemplo, girá-la para que as informações fiquem em uma determinada orientação e eliminar sombras.

Outro passo importante do pré-processamento é a eliminação de tudo o que não é texto no documento, como a foto do indivíduo. Feito isso, as cores também são convertidas em uma imagem binária. O objetivo é deixar o texto o mais limpo quanto possível, facilitando o processo do OCR e a compreensão do computador.

2. Reconhecimento

Existem duas abordagens para o reconhecimento de caracteres. A primeira consiste em comparar os caracteres com uma base prévia de símbolos e, então, fazer o reconhecimento desses padrões.

Já, na segunda abordagem, cada característica do texto (curvas, linhas retas e outros “pedaços” que diferenciam cada caractere) é extraída, compondo seu formato e convergindo para a identificação que parece ser a mais próxima.

3. Pós-processamento

A última etapa acontece depois da obtenção dos caracteres elegíveis da imagem. Aqui, eles são comparados a uma base de palavras que faz sentido para aquele contexto, de acordo com determinada lógica.

Em seguida, os algoritmos do OCR entram em ação para identificar o caractere da base de dados que estatisticamente tem as maiores chances de ser correspondente ao caractere extraído.

Agora que você entende melhor o que é OCR, fica mais fácil entender a importância da leitura automatizada de documentos para integrar documentos físicos com o mundo digital. Dessa forma, os processos da sua empresa ficam mais seguros, confiáveis e ágeis para você e para seu cliente.

Veja também: Quais documentos solicitar em uma abertura de conta?

Como usar o leitor OCR no processo de cadastro e onboarding

Após conhecer o que é OCR, seu funcionamento e algumas aplicações, vale trazer essa tecnologia para a realidade do onboarding digital e do cadastro de usuários em aplicativos e plataformas.

Para se ter uma ideia, imagine só que um cliente precisa validar sua identidade em um app para abrir conta em determinada instituição financeira. Para realizar a operação de maneira remota e sem a necessidade de levar a documentação presencialmente, é possível fazer essa verificação a partir do OCR.

Isso porque o usuário pode enviar uma foto do documento de identidade, a ser escolhido na tela inicial, seja RG, CPF ou CNH. Por meio da tecnologia, então, as informações da imagem são extraídas e categorizadas. Com isso, os dados são utilizados para agilizar o processo, preenchendo automaticamente os campos de cadastro.

Durante este onboarding ainda, os dados são transmitidos para o banco da empresa responsável, tipificados de acordo com cada documento e categorizados conforme as informações contidas nele de forma automática.

Na plataforma da idwall, o nosso leitor OCR tipifica os documentos brasileiros (RG, novo RG, CNH, CRLV, RNM e passaporte), usando inteligência artificial, com a melhor acurácia do mercado.

E a utilização do OCR na verificação de documentos?

Mas, então, você pode perguntar: ‘além de extrair e tipificar os dados de fotos de documentos no cadastro, como o leitor OCR pode atuar na verificação de documentos?’. Bom, vamos lá. A ferramenta atua na camada inicial de validação de documentos. Ou seja, é possível realizar a aprovação ou não do documento por meio dessa verificação.

Confira os principais atributos do OCR na avaliação rápida, simples e segura dos documentos:

Análise da qualidade das imagens, já que as fotos passam por diversos controles de qualidade
Recusa automática de fotos que não sejam documentos

Assim, é possível mitigar possíveis fraudes ou erros no envio de documentos, de maneira automatizada, e reduzindo o número de recusas por falso positivo.

Além disso, os dados extraídos e categorizados permitem buscar informações dos usuários e montar relatórios completos de background check, atendendo aos requisitos de KYC (Know Your Customer – Conheça Seu Cliente) e Prevenção à Lavagem de Dinheiro.

Principais benefícios do OCR para as empresas

Com todo este cenário, são evidentes as vantagens para as empresas de utilizar o OCR nos mais diversos processos, incluindo o onboarding digital de usuários e verificação de documentos. Os principais impactos positivos são:

Entrada rápida de dados e ganho de tempo

Com o OCR, a inserção de documentos e dados por parte dos usuários fica muito mais fácil e rápida, agilizando o trabalho que normalmente é demorado e burocrático.

Automação de processos

Com a extração automática dos dados das imagens dos documentos, os processos de cadastro e validação são automatizados, ganhando mais eficiência.

Diminuição do trabalho e custos de backoffice

Fazer o processo de extração e verificação de documentos de maneira manual, além de gerar demora e erros, também causa muitos esforços e custos para uma equipe de backoffice. Ao otimizar tal operação com o leitor OCR, é possível inclusive gerar economia para a empresa.

Redução de erros

A automação no preenchimento das informações a partir da leitura da foto via OCR garante maior confiabilidade e diminui os erros na inserção de dados em cadastros. O que reduz as verificações de documentos que terminam como inválidas e também o índice de retrabalhos dos usuários para colocar os dados novamente no onboarding.

Simplificação dos fluxos de cadastro

Imagine só para o usuário ter que inserir cada dado pessoal no preenchimento de um cadastro. Provavelmente, esse processo vai ter umas 14 telas para completar toda a inserção de informações. Por outro lado, com o OCR, as empresas simplificam os fluxos de cadastro e facilitam a vida do cliente.

Vale lembrar que os usuários que dão nota pelo menos 8 para uma experiência de cadastro estão 129% mais propensos a permanecer como clientes daquela empresa ou instituição. Este número é do Ranking de Onboarding Digital 2021, elaborado pela idwall.

Melhor experiência dos usuários

Fornecer uma melhor experiênc i a para os usuários, sejam funcionários, parceiros ou clientes, na hora de fazer o processo de onboarding é quase uma obrigação atualmente. Com o OCR, é possível otimizar essa atividade e garantir uma operação rápida e sem recusas por erros de digitação ou falhas na inserção de informações.

Redução de fraudes

Por fim, o uso do OCR na verificação dos documentos permite que as empresas possam fazer pesquisas em bancos de dados sobre o usuário ali cadastrado. Com a inclusão do recurso de background check, por exemplo, é possível verificar multas, processos judiciais, antecedentes e outras informações de segurança.

Indo além do OCR: conte com a plataforma completa de verificação de identidade e prevenção de fraudes da idwall

Claro que a tecnologia OCR traz ganhos substanciais para as operações das empresas. Com a ferramenta da idwall, por exemplo, o seu negócio consegue:

Garantimos uma taxa de sucesso na extração de dados dos documentos de até 92%
Processos mais rápidos: 4,5x vezes melhor
Economize 30% de custos usando o nosso OCR nas suas operações
Cerca de 10% das imagens que recebemos no nosso OCR não passam pela validação por baixa qualidade

Mas, para ter uma gestão completa de riscos, de verificação de identidade e de documentos, do onboarding de usuários, prevenção a fraudes e promover o compliance, vale a pena contar com uma plataforma integrada de tecnologias e soluções, incluindo o OCR.

A plataforma da idwall reúne todos esses atributos em um só lugar, permitindo a orquestração de fluxos de validação de usuários, de acordo com as normas, regulamentações e compliance do seu negócio.

Crie fluxos, tipos de validação, gatilho e ações automatizadas em seus fluxos
Segmente seus usuários conforme respostas obtidas no processo
Evite fraudes através da construção e gerenciamento de fluxos de validação de identidade e análise de risco
Automatize os processos de tomada de decisão sobre a aprovação ou não de usuários
Centralize todas as informações dos seus usuários e tenha todas as nossas ferramentas em um só lugar

Para você ter uma ideia do impacto causado pelas ferramentas da idwall:

A cada segundo, verificamos pelo menos 3 pessoas com nossas soluções

Detectamos +120 mil suspeitas de fraudes por mês

1 a cada 10 documentos enviados podem apresentar suspeitas de fraude

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