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Como uma multinacional de tecnologia modernizou a extração de dados de documentos com IA

Modernizar extração de dados em RG, CNH e laudos médicos com GenAI multimodal

Busca inteligente de dados de RG, CNH e laudos médicosProcessamento de múltiplos modelossem necessidade de retreinamentoArquitetura serverless**com redução de latência e flexibilidade operacional

*Uma multinacional líder global em serviços de tecnologia e transformação digital implementou, com apoio da BlueMetrics, uma nova arquitetura baseada em IA generativa para modernizar seu processo de extração de dados de documentos. A empresa substituiu um pipeline tradicional baseado em OCR por uma solução centralizada utilizando modelos de IA via Amazon Bedrock, capaz de interpretar semanticamente documentos como RG, CNH e relatórios médicos, independentemente de variações de layout ou qualidade das imagens. A nova abordagem simplificou significativamente a arquitetura de processamento, reduziu a latência do sistema e aumentou a precisão da extração de dados, mesmo em documentos de baixa qualidade. *

Visão geral

Organizações globais que operam em larga escala frequentemente dependem da extração automatizada de dados de documentos para suportar processos críticos de verificação, validação e integração de informações em sistemas corporativos.

Foi nesse contexto que uma grande empresa internacional de tecnologia identificou limitações significativas em sua plataforma atual de processamento documental. A solução existente era baseada em ferramentas tradicionais de OCR e dependia fortemente de layouts rígidos de documentos, o que exigia constantes ajustes técnicos e manutenção sempre que novas versões de documentos eram introduzidas.

Além disso, o pipeline atual era composto por múltiplas etapas sequenciais: classificação, extração e validação, cada uma executada por serviços diferentes, aumentando a complexidade da arquitetura e a latência do processo.

Diante da crescente necessidade de escalabilidade, flexibilidade e redução de custos operacionais, a empresa decidiu evoluir sua plataforma para uma arquitetura baseada em IA generativa, capaz de interpretar documentos de forma contextual e simplificar significativamente o fluxo de processamento.

Contexto do mercado

 Problema:  dependência de OCR tradicional e arquitetura complexa

Apesar de contar com uma infraestrutura moderna em AWS, o pipeline de extração de documentos da empresa ainda apresentava limitações importantes associadas ao uso de OCR tradicional e modelos customizados baseados em layout.

Sempre que uma nova versão de documento surgia, como diferentes formatos de CNH ou RG, era necessário coletar novos dados, rotular exemplos e retreinar modelos específicos para aquele layout. Esse processo gerava custos elevados de manutenção e reduzia a agilidade para incorporar novos tipos de documentos ao sistema.

Outro desafio importante estava relacionado à qualidade dos documentos processados. Imagens com baixa resolução, sombras, rasuras ou campos manuscritos frequentemente resultavam em erros de extração, exigindo revisão manual e reduzindo a eficiência operacional.

Além disso, o fluxo de processamento dependia de múltiplos serviços em sequência: um para classificação e outro para extração, aumentando a latência e criando potenciais pontos de falha no pipeline.

Com o crescimento do volume de documentos e a necessidade de maior flexibilidade, ficou claro que o modelo atual não era sustentável no longo prazo.

Principais desafios

Operacionais

De negócio

Tecnológicos

Solução:  plataforma de extração inteligente com IA generativa

A BlueMetrics desenvolveu uma nova arquitetura baseada em IA generativa capaz de substituir completamente o pipeline tradicional de OCR por uma solução centralizada e mais inteligente.

A nova abordagem utiliza modelos de IA generativa disponíveis no Amazon Bedrock Data Automation para interpretar documentos de forma contextual, identificando e extraindo automaticamente informações relevantes independentemente da posição do texto ou da estrutura do layout.

A solução foi projetada para processar diferentes tipos de documentos, como RG, CNH e relatórios médicos, utilizando prompts especializados para cada categoria documental. Uma função AWS Lambda atua como orquestradora do processo, montando dinamicamente o prompt adequado e invocando a API do Bedrock para execução da análise.

O fluxo foi simplificado para uma única chamada ao modelo de IA, eliminando a necessidade de etapas separadas de classificação e extração. Os documentos enviados pelos usuários são armazenados em Amazon S3, processados pelo modelo de IA e têm seus dados estruturados persistidos em formato JSON em Amazon DynamoDB.

Toda a arquitetura foi construída utilizando serviços serverless da AWS, garantindo escalabilidade automática, alta disponibilidade e custos operacionais otimizados.

Principais componentes

Extração inteligente de dados com IA generativa via Amazon Bedrock Função Lambda para orquestração do fluxo de processamento Armazenamento de documentos em Amazon S3 Persistência de dados estruturados em Amazon DynamoDB API Gateway para exposição de serviços Autenticação de usuários com Amazon Cognito

Diferenciais tecnológicos

Extração baseada em interpretação semântica de documentos, não apenas posição do texto Processamento de múltiplos layouts sem necessidade de retreinamento Arquitetura serverless simplificada e altamente escalável Integração nativa com o ecossistema AWS existente

Benefícios imediatos

Resultados:

Com a implementação da nova solução baseada em IA generativa, a empresa obteve avanços importantes em precisão, eficiência operacional e simplicidade arquitetural.

O sistema passou a atingir níveis elevados de precisão na extração de dados estruturados, alcançando mais de 75% de acurácia em documentos de alta qualidade eacima de 50% em documentos de baixa qualidade**, mesmo em cenários com rasuras, sombras ou campos manuscritos.

Além disso, a nova arquitetura permitiu suportar múltiplas versões de documentos oficiais sem necessidade de retreinamento de modelos, aumentando significativamente a flexibilidade do sistema.

A simplificação do pipeline reduziu a latência total do processo em mais de 30%, ao mesmo tempo em que eliminou diversos pontos de falha presentes na arquitetura anterior.

Eficiência operacional:

Redução superior a 30% na latência total do processamento Arquitetura simplificada com menos pontos de falha Menor necessidade de intervenção manual

Precisão e inteligência de dados:

Acurácia superior a 75% em documentos padrão Extração eficiente mesmo em documentos de baixa qualidade Validação contextual de informações extraídas

Avanço tecnológico:

Tecnologias utilizadas

Serviços AWS

Amazon Cognito

Amazon API Gateway

AWS Lambda

Amazon DynamoDB

Amazon S3 Amazon

Bedrock Data Automation

Amazon CloudFront

Segurança

Criptografia de dados em trânsito e em repouso

Controle de acesso baseado em políticas

AWS Auditoria completa de processamento

 Conclusão:

Este projeto demonstra como a adoção de IA generativa pode transformar profundamente processos tradicionais de extração documental.

Ao substituir um pipeline baseado em OCR por uma solução inteligente capaz de interpretar documentos de forma contextual, a empresa conseguiu simplificar sua arquitetura tecnológica, reduzir custos operacionais e aumentar significativamente a flexibilidade do sistema.

Mais do que melhorar a precisão da extração de dados, a nova plataforma criou uma base tecnológica preparada para o futuro, permitindo incorporar rapidamente novos tipos de documentos e evoluir para aplicações mais avançadas de automação e análise.

Com apoio da BlueMetrics, a empresa conseguiu transformar um processo operacional complexo em uma solução escalável e inteligente, colocando a inteligência artificial no centro de sua estratégia de processamento documental.

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