Nos últimos anos, as empresas descobriram que podem usar técnicas de análise de dados, o famoso big data, para fazer análises preditivas, entender melhor seu mercado e até descobrir novos produtos. 

Imagine ser uma empresa de 30 ou 40 anos de operação, você certamente tem muita informação sobre seu mercado e sobre como seus consumidores se comportam. Então, você decide começar uma área de BI (business intelligence, ou inteligência de negócios). O problema é que seus dados estão no arquivo, em milhares de documentos em papel. Uma forma de converter seu arquivo em dados seria contratar um time para ler cada um dos documentos, identificar os campos importantes e digitar as informações em uma planilha ou banco de dados. Isso certamente custaria caro e levaria bastante tempo. Além disso, as pessoas cometem erros, ainda mais depois de realizar uma tarefa repetitiva e exaustiva por muito tempo. A solução então é digitalizar os dados.

“Ah, mas isso é tranquilo! É só comprar um scanner super rápido que em poucas semanas todos os meus documentos estarão digitalizados!” Mais ou menos… Seus arquivos agora vão ser milhares de PDFs no servidor da empresa e eles ainda não servem pra muita coisa, porque os tão cobiçados dados ainda estão fora do seu alcance.

“Que nada! Meu scanner super moderno veio com um software de OCR. Eu consigo converter todos os documentos para texto!” Então agora em vez de PDFs você tem um monte de arquivos tipo TXT ou DOC, mas os dados continuam ali, escondidos.

Para realmente conseguir transformar suas décadas de conhecimento acumulado nos seus documentos em dados, é preciso ainda mais um passo. Você precisa de um sistema que leia todos estes documentos, interprete-os, extraia as informações importantes de dentro deles e as organize em um banco de dados. É aí que entra a inteligência artificial e, mais especificamente, o campo de processamento de linguagem natural. 

Todos os contratos assinados ao longo dos anos têm informações como datas, preços, prazos, pessoas, etc. A maioria esmagadora dos dados do mundo estão assim, em documentos desestruturados e, portanto, sem fácil acesso. Apenas quando estas informações estiverem, finalmente, organizadas em uma base de dados, é que o mundo de BI e análises preditivas vai se abrir. 

Olhando uma série histórica, pode ser dita qual a sazonalidade do seu negócio. Há meses em que historicamente fecham mais contratos? Há meses em que há a necessidade de parcelar mais porque seus clientes estão com caixa mais baixo? Seus preços acompanharam a inflação ao longo dos anos, ou foram baixando em termos reais? Quem são seus melhores clientes?

Se a sua empresa é uma imobiliária, você vai conseguir descobrir com que frequência os imóveis do bairro, onde você atua, são comercializados. Existem regiões em que os imóveis trocam de mãos mais vezes do que em outras? A preferência do morador típico do bairro passou de apartamentos maiores mas com menos suítes, para apartamentos pequenos mas com suítes e piscina? Os compradores de imóveis já moravam no mesmo bairro ou estão vindo de outras partes da cidade?

Estes, são apenas alguns poucos exemplos do tipo de análise que você pode fazer se tiver seus dados estruturados, alimentando um sistema de BI. Ninguém sabe mais do que você, qual é o potencial destes dados para trazer insights sobre seu negócio.

A startup deeptech Beaver, por exemplo, tem modelos de inteligência artificial treinados especificamente para a tarefa de analisar documentos jurídicos em português. Alguns dos documentos que podem ser processados por estes modelos, são matrículas imobiliárias, contratos sociais e procurações. O sistema permite, de forma bastante simples, converter um PDF em dados estruturados. Portanto, há solução para seus dados esquecidos.

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