Automatizar a recepção de documentos com extracção assistida por IA
Um pipeline de pesquisa e extracção que lê documentos de candidatura, estrutura os dados e encaminha casos incertos para revisão humana.
Cliente: Prestador de serviços financeiros (anonimizado)
- Tempo de recepção, antes dezenas de minutos por processo
- Minutos
- Saída da extracção, verificada antes da persistência
- Validada
- Mantida por desenho nos casos de baixa confiança
- Revisão humana
- Suíte de avaliação que trava cada alteração de modelo
- Versionada
As candidaturas chegavam como digitalizações e fotografias de qualidade muito variável. O pessoal reintroduzia os mesmos campos em dois sistemas, e os erros só apareciam na aprovação, devolvendo o processo ao início. A capacidade estava limitada pela velocidade de leitura das pessoas.
Construímos um pipeline de extracção que combina OCR com um modelo de linguagem restringido a um esquema de saída estrito, validado contra regras de negócio antes de qualquer escrita. Limiares de confiança encaminham documentos ambíguos para uma fila de revisão com a região de origem destacada. Um conjunto de avaliação, estabelecido antes do desenvolvimento, é reexecutado a cada alteração de modelo ou de prompt, para que regressões de precisão façam falhar o pipeline em vez de chegarem a produção.
Tecnologias utilizadas
- Next.js
- TypeScript
- Python
- PostgreSQL
- Claude
- Redis
Serviços contratados
Outros casos de estudo
- Serviços Públicos2024
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- Node.js
- PostgreSQL
- Retalho e Distribuição2025
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- Node.js
- TypeScript
- PostgreSQL
- Kafka
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