Aplicação de Tratamento Automatizado de Faturas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lorena, Gustavo José Pires da Silveira e
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/48650
Resumo: Trabalho de projeto de mestrado, Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020
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spelling Aplicação de Tratamento Automatizado de FaturasComputação na nuvemaprendizagem profundatratamento e análise de faturas de despesasTrabalhos de projeto de mestrado - 2020Departamento de InformáticaTrabalho de projeto de mestrado, Informática, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2020As empresas cada vez mais procuram automatizar os seus processos, em especial os que incluem atividades de natureza rotineira, repetitiva e que envolvem um elevado volume de dados a serem manuseados. É objetivo das organizações melhorar a eficiência e eficácia organizacional, diminuindo tempos e custos de funcionamento associados. As plataformas de computação na nuvem, como a Amazon, têm desempenhado um papel essencial nesta transformação e cada vez mais dispõem de uma diversidade de serviços que permitem solucionar problemas que, de outra forma, exigeria recursos significativos que são inexistentes ou escassos. Este projeto foi realizado na Management Solutions e teve como objetivo desenvolver uma aplicação que permitisse melhorar o processo de tratamento e análise de faturas de despesas dos colaboradores. Pretendeu-se utilizar algumas ferramentas a que todos os colaboradores acedem com o telemóvel para fazer o input da fatura através de uma imagem que, posteriormente fosse processada de forma mais automatizada possível, para extração dos vários campos que a integram. Para este efeito, foram equacionadas duas abordagens, uma que pudesse dar resposta imediata ao problema e que teve por base a construção de algoritmos de procura especifícos e outra que se suportasse num modelo de aprendizagem profunda com um dataset que seria continuamente atualizado com as faturas que viessem a ser introduzidas ao longo do tempo pelos colaboradores. As duas soluções revelaram-se válidas, a primeira é uma solução transitória, até que a segunda solução se apresente com níveis de robustez suficientes para ser utilizada com melhores resultados do que a primeira, ou seja, exista informação suficiente que permita ao modelo de aprendizagem profunda ser eficiente e preciso nas respostas.Companies are increasingly seeking to automate their processes, especially those that include routine and repetitive nature activities and involving a high volume of data to be handled. The goal is to improve organizational efficiency and effectiveness, decreasing associated operating times and costs. Cloud computing platforms such as Amazon have played a key role in this transformation and have a variety of services to solve problems that would otherwise require significant resources that are non-existent or scarce. This project was carried out at Management Solutions and aimed to develop an application that would improve the process of treatment and analyzing employee expenses invoices. It was intended to use some tools that all employees access as the mobile phone to make the invoice input through an image that would later be processed in the most automated possible way, to extract the various fields that integrate it. For this purpose, two approaches were considered, one that could provide an immediate response to the problem and which was based on the construction of specific search algorithms and another that was supported on a deep learning model with a dataset that would be continuously updated with the invoices that would be introduced over time by employees. Both solutions proved to be valid, the first is a transitory solution, until the second solution presents sufficient levels of robustness to be used with better results than the first one, meaning that, there is enough information to allow the deep learning model to be efficient and precise in the answers.Langlois, ThibaultRepositório da Universidade de LisboaLorena, Gustavo José Pires da Silveira e2021-06-21T07:56:47Z202020202020-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/48650TID:202696073porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:52:01Zoai:repositorio.ul.pt:10451/48650Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T22:00:25.850052Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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