UiPath AI e automação completam análise de 800 notas fiscais em apenas 24 horas, proporcionando redução de custos de até R$ 100 mil por ano
Para promover a otimização no processo de análise e revisão de faturas para reembolso de serviços intercompany, o Banco Carrefour, braço financeiro do Grupo Carrefour Brasil, passou a adotar soluções de inteligência artificial. Esta inovação é possível graças às soluções da UiPath (NYSE: PATH), uma empresa líder em automação empresarial e software de IA.
Mensalmente, o Banco Carrefour gerencia um volume de cerca de 800 faturas, referentes aos custos que as lojas Carrefour, Atacadão e Sam’s Club incorrem na cobrança de faturas e na venda de cartões de crédito. Após análise dos documentos é feito o reembolso desses serviços.
Antes da utilização dA UiPath AI, o processo de fiscalização, verificação e apontamento de discrepâncias era feito manualmente e demorava cerca de cinco dias para ser concluído. Com a ferramenta, o tempo necessário para faturar todas as faturas foi reduzido para apenas 24 horas.
“Com a implementação da inteligência artificial, reduzimos significativamente o tempo dedicado à extração de informações das notas fiscais e alcançamos uma economia estimada de R$ 100 mil por ano. O fator humano continua indispensável: o funcionário, antes responsável por todo o processo de análise e revisão, agora trabalha apenas para verificar inconsistências apontadas pela IA”, explica Helio Francisco de Souza, coordenador de desenvolvimento de TI do Banco Carrefour.
Para Mauricio Grohs, VP da UiPath para o Brasil, a aplicação de IA em casos como o do Banco Carrefour reforça a série de vantagens que esta tecnologia é capaz de oferecer às empresas. “A redução de tempo, a mitigação de erros que uma verificação manual pode gerar, o ganho de produtividade dos funcionários e a possibilidade de migração para tarefas mais estratégicas e menos burocráticas são alguns dos muitos benefícios que a aplicação assertiva de IA pode proporcionar”, diz Grohs.
Com a plataforma UiPath, os dados são extraídos com base em regras e modelos inteligentes que podem lidar com documentos de estrutura fixa, tabelas, caligrafia, assinaturas e caixas de seleção. A tecnologia usa IA para processar documentos com formatos semelhantes, enquanto modelos de aprendizado de máquina pré-treinados podem processar documentos menos estruturados.
A solução também permite aos usuários realizar customizações com a incorporação de novos modelos ou recursos de empresas parceiras, desta forma, a tecnologia pode se adaptar a diferentes tipos de documentos e atender às necessidades do negócio. “A tecnologia permite ao usuário etiquetar documentos e treinar modelos de aprendizado de máquina. Isso significa que quanto mais uma pessoa trabalha com o modelo, mais eficaz ele se torna”, acrescenta Grohs.
Em situações de imprecisões ou exceções, os robôs contactam um colaborador para validar os dados. O colaborador é avisado sempre que há necessidade de verificar exceções nos resultados de extração ou classificação. Durante este processo é possível revisar todos os campos extraídos, garantindo que os dados sejam processados com total precisão.
