Implementação de Tecnologia OCR e Deep Learning em Aplicativo Móvel para Automatização do Registro de Finanças Pessoais Baseado em Recibos

Aplicativo Móvel Revoluciona a Gestão de Finanças Pessoais com OCR e Aprendizado Profundo

Um novo aplicativo móvel desenvolvido tem como objetivo transformar a gestão de finanças pessoais ao automatizar o registro e a classificação de despesas usando tecnologias de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) e Aprendizado Profundo. Essa abordagem inovadora aborda problemas de longa data nos processos de registro manual e nas aplicações financeiras convencionais.

O aplicativo foi desenvolvido utilizando um conjunto de dados com 900 imagens de recibos de transações locais. A extração de texto utiliza uma Rede Neural Convolucional Recorrente (CRNN), alcançando uma precisão de caracteres de 97,05% e uma precisão de palavras de 92,1%, superando o Tesseract OCR.

Para a classificação de despesas, o aplicativo emprega um modelo de Rede Neural Convolucional (CNN) refinado através do ajuste fino do EfficientNet. Os usuários experimentaram uma redução média de 62% no tempo de entrada de transações em comparação com métodos manuais.

Um teste de usabilidade envolvendo 36 respondentes resultou em uma pontuação de 70,069 na Escala de Usabilidade do Sistema, refletindo uma recepção positiva entre os usuários.

A principal contribuição do estudo reside na integração de OCR adaptativo e classificação baseada em aprendizado profundo, adaptada ao cenário financeiro da Indonésia.