AI và OCR: Nhận dạng ký tự quang học đang được hồi sinh

359

Các công cụ nhận dạng ký tự quang học đang trải qua một cuộc cách mạng thầm lặng khi các nhà cung cấp phần mềm đầy tham vọng kết hợp OCR với AI. Nhờ đó, các phần mềm thu thập dữ liệu có thể đồng thời có được thông tin và hiểu được nội dung. Trong thực tế, điều này có nghĩa là các công cụ AI có thể kiểm tra các lỗi mà không cần người quản lý can thiệp.

Kết hợp AI và OCR với nhau là một chiến lược win-win cho việc quản trị và thu thập dữ liệu

Trước khi OCR và AI được tích hợp cùng nhau, vào những năm 1990, nhận dạng ký tự quang học hay OCR đã được sử dụng rộng rãi. OCR là công cụ giúp chủ doanh nghiệp tự động hóa việc xử lý các tài liệu vật lý. Với OCR, các doanh nghiệp bắt đầu sử dụng phần mềm để quét các tài liệu như hóa đơn và tạo các bản sao điện tử.

Ngày nay, các nền tảng OCR vẫn được sử dụng để chuyển đổi văn bản viết tay hoặc in thành văn bản được mã hóa bằng máy để có thể truy cập nó trên máy tính. Nền tảng OCR có thể tạo bản sao của các tài liệu như biên lai, báo cáo ngân hàng, hộ chiếu và các tài liệu khác cần được quản lý. Nếu bạn đã từng chuyển đổi một văn bản thành PDF bằng một chương trình như Adobe Acrobat, thì bạn đã sử dụng OCR.

Chất lượng của OCR đã được cải thiện đáng kể từ khi được tạo ra. Thật không may, nhu cầu của các doanh nghiệp hiện đại đã nhanh chóng vượt xa sự tiến bộ của OCR. Các công ty đang bắt đầu chuyển sang các lựa chọn khác để tăng hiệu quả và trích xuất ý nghĩa văn bản. Chỉ đơn giản tạo mẫu tài liệu là chưa đủ, doanh nghiệp muốn một công cụ có thể đọc hiểu nữa.

Các giải pháp OCR dựa trên mẫu và AI

Hình thức phổ biến nhất của OCR dựa trên mẫu là xác định vị trí của phần văn bản mà họ muốn ghi từ tài liệu vật lý. Sau khi nhập vào nền tảng OCR, văn bản đã chọn sẽ được xác định và sau đó được ghi lại ở định dạng kỹ thuật số như PDF. Khi người dùng hoàn tất cấu hình cài đặt OCR, là họ đã có một giải pháp tự động tạo các bản sao kỹ thuật số của các tài liệu vật lý.

Độ chính xác của OCR phụ thuộc vào chất lượng của tài liệu gốc. Đối với văn bản đánh máy, hầu hết các nền tảng duy trì tỷ lệ chính xác 98 hoặc 99%. Tỷ lệ chính xác là một vấn đề rất lớn vì những lỗi nhỏ có thể dẫn đến việc mất các điểm dữ liệu quan trọng. Ví dụ: nếu bạn có một hóa đơn mà lại bỏ sót hoặc ghi không chính xác tên hoặc giá, thì hóa đơn đó cũng không còn ý nghĩa.

Dùng OCR truyền thống, người dùng chỉ có thể kiểm tra máy quét bằng cách check lại kết quả một cách thủ công. Các giải pháp AI có thể làm điều này tự động, đồng thời đưa ra những hiểu biết sâu sắc từ văn bản. Nói cách khác, AI có thể xử lý nội dung tài liệu kỹ lưỡng hơn.

Thế hệ tiếp theo: AI kết hợp OCR

Các công cụ OCR đang trải qua một cuộc cách mạng thầm lặng khi các nhà cung cấp phần mềm đầy tham vọng kết hợp chúng với AI. Do đó, phần mềm vừa có thể thu thập dữ liệu, đồng thời nắm bắt thông tin và hiểu nội dung văn bản. Trong thực tế, điều này có nghĩa là các công cụ AI có thể kiểm tra các lỗi mà không cần con người quản lí.

Nhưng các công cụ này hoạt động như thế nào? Câu trả lời sẽ khác nhau tùy thuộc vào nền tảng AI mà bạn đang sử dụng. Một case study về cách sử dụng đã được thực hiện ở một quỹ đầu tư quốc tế. Cơ sở hạ tầng IDC, một công cụ lai AI và OCR đã được sử dụng để giúp quản lý các báo cáo tài chính. Công cụ này được sử dụng để sao chép báo cáo tài chính từ nhiều ngôn ngữ khác nhau và dịch chúng sang tiếng Anh.

Để làm điều này, cơ sở hạ tầng đã sử dụng kết hợp các thuật toán học máy và máy tính. Các thuật toán này được sử dụng để phân tích bố cục tài liệu trong quá trình tiền xử lý để xác định thông tin nào sẽ được ghi lại. Một công cụ OCR sau đó đã được sử dụng để trích xuất văn bản từ tài liệu được quét. Các tài liệu sau đó được dịch với sự trợ giúp của mạng lưới thần kinh sâu sử dụng dữ liệu trực tiếp để đảm bảo độ chính xác.

Nếu không có sự trợ giúp của AI, các báo cáo như vậy sẽ cần được quản lý bởi từng nhân viên và được kiểm tra bởi người dịch. Bằng cách kết hợp AI với giải pháp OCR, cơ sở hạ tầng đã giảm thiểu gánh nặng hành chính của các nhân viên trong công ty đầu tư này.

Có rất nhiều ví dụ khác về các công ty sử dụng AI và OCR theo cách này. Softworks AI, đã làm việc với tổ chức tài chính Fortune 500 để đơn giản hóa việc quản lý các tài liệu thế chấp. Công ty tài chính này đang tìm kiếm một giải pháp tự động hóa việc tạo tài liệu và giúp xác định các khoản vay được ưu tiên cao. Softworks AI đã sử dụng AI để xác định chính xác những khoản vay cần xử lý nhanh chóng và giảm thời gian xử lý khoản vay từ 2 giờ xuống còn 5 phút.

OCR và AI: công cuộc chuyển đổi số

Đã có lúc, OCR được coi là một công nghệ mới đột phá, tự động hóa các quy trình kinh doanh thủ công. Sự phát triển của AI đã khiến các doanh nghiệp hiện đại tăng kỳ vọng về những gì tự động hóa có thể đạt được. Các công cụ OCR phải có sự quản lý bởi người dùng đang dần bị vượt mặt bởi những AI có thể tìm kiếm các lỗi.

Kết hợp AI và OCR với nhau là một chiến lược hoàn hảo cho cả việc thu thập và quản lý dữ liệu. Mặc dù các công cụ OCR dựa trên AI có thể không nổi bật như các công nghệ biến đổi khác, nhưng chắc chắn chúng sẽ có tác động đáng kể đến lợi nhuận của các công ty sở hữu chúng. Giảm gánh nặng hành chính là chìa khóa giúp cho nhân viên làm việc hiệu quả hơn.

Các công cụ AI OCR như những nàng công chúa đang ngủ trong khu rừng chuyển đổi số. Chúng có khả năng giúp vô số tổ chức tự động hóa việc xử lý và kiểm tra lỗi các tài liệu vật lý. Các công nghệ giúp cắt giảm chi phí và tăng hiệu quả sẽ luôn cần thiết đối với mọi doanh nghiệp.

FPT.AI Vision là một sản phẩm của nền tảng trí tuệ nhân tạo toàn diện FPT.AI. Với công nghệ OCR kết hợp với AI, FPT.AI Vision đem đến giải pháp nhận dạng và trích xuất chính xác thông tin từ hình ảnh, giúp số hóa các loại giấy tờ tùy thân tại Việt Nam và nhận diện khách hàng một cách nhanh chóng.

Theo Information-age

Tin liên quan:
  • 104
    Shares