Serviços de Processamento de Documentos
Leia, extraia e classifique documentos em escala
Se o seu time lê notas fiscais, contratos, PDFs e e-mails à mão e digita os dados em outro lugar, podemos automatizar isso. Saída estruturada a partir de entrada não estruturada, sem templates.
O que entregamos
Na maioria dos casos, processamento de documento é alguém lendo um PDF e digitando o que vê em outro sistema. Esse é o trabalho que removemos.
- Extração de notas fiscais e recibos. Itens de linha, totais, datas e dados do fornecedor vão direto para o sistema contábil em vez de passar por uma área de transferência.
- Análise de contratos. Obrigações, cláusulas de risco, datas de renovação e valores financeiros aparecem em segundos, cada um com a citação da passagem de onde foi extraído.
- Classificação e roteamento automáticos. Os arquivos que entram caem na fila certa pelo que contêm, não por quem estava olhando a caixa de entrada naquele dia.
- Saída estruturada a partir de entrada confusa. JSON, CSV ou escrita direta no banco, com regras de validação nos campos que realmente importam para o processamento seguinte.
- Triagem de currículos. Candidatos ranqueados pelos critérios que você definir, com a justificativa anexada para o time de contratação confiar na ordem e contestar quando discordar.
Tecnologias
A stack muda conforme o caso. A maioria dos pipelines combina um modelo de linguagem para leitura com código determinístico para validação e entrega. Esse equilíbrio mantém a acurácia alta e o custo previsível.
- Modelos de linguagem. OpenAI, Claude, Gemini e opções open-source como Llama, Mistral, Gemma e Qwen, escolhidos por tarefa conforme acurácia, custo e requisitos de privacidade.
- OCR. Opções open-source modernas como PaddleOCR, Qianfan-OCR e Tesseract quando podemos rodar no nosso ambiente, Google Vision ou AWS Textract quando a digitalização é ruim ou o volume é alto o suficiente para a via gerenciada compensar.
- ML clássico. Scikit-learn e XGBoost para problemas de classificação mais estreitos, onde um modelo grande é exagero e um menor é mais barato e mais rápido.
- Pipelines de validação. Thresholds de confiança e checagens de regra que barram extrações incertas antes de chegarem ao sistema downstream.
- Entrega. Webhooks, escritas diretas no banco ou handoff via fila, conforme o jeito que seus sistemas realmente esperam receber os dados.
Como conduzimos
Uma situação comum
Alguém do time abre cada nota fiscal, lê os valores e datas, e digita no sistema contábil. Leva horas, erros acontecem, e a pilha só cresce.
Como conduzimos
Pegamos uma amostra dos documentos reais, treinamos um pipeline de extração nos formatos que você realmente recebe, adicionamos regras de validação para os campos mais importantes, e conectamos a saída onde os dados precisam ir.
O que você recebe
Um pipeline que lê, extrai e entrega dados estruturados. Um plano técnico para escalar. Números de tempo de processamento e acurácia após rodar com seus documentos reais.
Dúvidas sobre automação de documentos
Combinamos OCR com um modelo de linguagem para ler notas fiscais eletrônicas e em PDF escaneado, extraímos itens de linha, totais, datas e dados do fornecedor, e entregamos os dados direto no seu sistema contábil por API, webhook ou escrita no banco. Sem templates fixos. Funciona mesmo com layouts diferentes por fornecedor.
Sim. Para contratos em português ou inglês, extraímos obrigações, valores, prazos de renovação e cláusulas de risco, sempre com a citação da passagem de origem anexada. Útil para revisão jurídica, due diligence e acompanhamento de vencimentos.
Depende da qualidade da digitalização. Para PDFs nativos usamos extração direta. Para scans, o OCR open-source avançou bastante. PaddleOCR e Qianfan-OCR lidam bem com português, inclusive em scans ruins onde o Tesseract costumava falhar. Quando os requisitos passam do que o open-source entrega de forma confiável, Google Vision ou AWS Textract são a alternativa gerenciada. A escolha entra no plano técnico conforme seus documentos reais.
Treinamos um classificador sobre uma amostra dos seus documentos para rotear cada arquivo que chega (por e-mail, upload ou pasta compartilhada) para a fila certa — contas a pagar, jurídico, RH, etc. O modelo aprende com os tipos que você realmente recebe, não com categorias genéricas.
Depende do volume, da variedade de layouts e de onde os dados precisam chegar. O diagnóstico inicial (1 a 2 semanas) fecha escopo e preço antes de construirmos o protótipo. Um pipeline de extração piloto costuma ficar pronto em 2 a 4 semanas.
Sim. Assinamos NDA, processamos os documentos em ambiente controlado e, quando a privacidade exige, usamos modelos open-source (Llama, Mistral, Gemma, Qwen, entre outros) rodando na sua infraestrutura ou na nossa, sem envio para APIs externas.
Nossos diferenciais
- Protótipo funcional antes de qualquer decisão de longo prazo
- Sem lock-in: você leva todo código e documentação
- Projetos iniciam em dias, não semanas
Vamos falar do seu caso
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O que acontece depois
- Conversa de 30 min, sem compromisso
- Diagnóstico em 1-2 semanas
- Protótipo funcional em 2-4 semanas, plano técnico em 1 semana
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