Desafios de Negócio

Uma empresa brasileira com mais de 30 anos de atuação no mercado de soluções para gestão de documentos enfrentava um desafio crítico ao atender grandes instituições financeiras. O processo manual de extração de dados de extratos bancários, essencial para as operações dessas instituições, era lento, suscetível a erros e incapaz de escalar para os volumes necessários. Com mais de 10 mil documentos bancários processados por semana, a empresa se via limitada em sua capacidade de atender à crescente demanda. O risco de erros manuais e a ineficiência no processamento resultavam em inconsistências nos dados, o que prejudicava a conformidade com as rígidas regulamentações do setor financeiro e comprometia a confiança dos clientes.

Além disso, o tempo de processamento era um ponto crítico. O método manual utilizado era incapaz de acompanhar o volume de transações, atrasando o tempo de resposta e impactando a capacidade da empresa de competir em um mercado cada vez mais exigente. A empresa precisava urgentemente de uma solução automatizada que não apenas aumentasse a velocidade de processamento, mas também garantisse precisão e escalabilidade, permitindo a redução de até 70% no tempo de processamento e a eliminação de erros manuais, com uma meta de alcançar uma taxa de precisão superior a 90%.

Solução Proposta

Para resolver o desafio de extrair dados críticos de extratos bancários de forma precisa e em larga escala, a BRLink implementou uma solução utilizando serviços da AWS. O primeiro passo foi a configuração do Amazon Textract, que, através das APIs de Analyze Document e Detect Document Text, automatizou a extração de textos e elementos complexos, como tabelas e formulários. Essa automação eliminou a necessidade de intervenção manual no processo, garantindo agilidade e eficiência na captura dos dados essenciais. Além disso, o OpenSearch foi integrado como Vector Store para indexação dos dados, possibilitando a execução de consultas rápidas e eficientes, usando técnicas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para melhorar a precisão na recuperação de informações.

O segundo componente fundamental foi o uso do Amazon Bedrock, com o modelo Claude 3 Haiku, que atuou em conjunto com o Textract para preencher automaticamente dados faltantes nos documentos. Essa camada adicional garantiu que todos os campos críticos fossem completos e precisos, essencial para lidar com a complexidade e os grandes volumes de extratos bancários. Com essa abordagem, a solução foi capaz de processar milhares de documentos bancários por semana, assegurando que as informações extraídas estivessem prontas para operações financeiras imediatas, sem a necessidade de revisões manuais.

Por fim, a BRLink assegurou a escalabilidade e robustez da solução ao utilizar Amazon SageMaker para o gerenciamento dos modelos de machine learning, e Amazon S3 como solução de armazenamento escalável e segura. A gestão de dados estruturados foi garantida com o uso do DynamoDB, que proporciona alta disponibilidade e baixa latência. Durante o experimento, a BRLink realizou um knowledge transfer detalhado, capacitando o time interno do cliente para operar e evoluir a solução para produção de forma independente. Toda a documentação técnica fornecida, incluindo planos de sprint e declarações de trabalho, foi projetada para suportar a evolução contínua da solução em larga escala no ambiente AWS.