Nhiều doanh nghiệp đã quen với OCR – công nghệ nhận dạng chữ từ ảnh hoặc bản scan. Nhưng với tài liệu thực tế, chỉ lấy được chữ thường chưa đủ. Điều doanh nghiệp cần là biết đâu là thông tin quan trọng và đưa nó vào đúng quy trình.
OCR là bước đầu, không phải điểm cuối
Một hóa đơn có số tiền, mã số thuế, ngày phát hành và nhiều thông tin khác. Một bộ hồ sơ có thể gồm nhiều loại giấy tờ, mỗi loại lại có bố cục khác nhau. Nếu hệ thống chỉ chuyển toàn bộ nội dung thành văn bản, con người vẫn phải đọc lại để tìm đúng dữ liệu cần dùng.
Document AI kết hợp OCR với các mô hình AI để nhận biết bố cục, phân loại tài liệu và trích xuất các trường thông tin theo mục tiêu nghiệp vụ. Với những tài liệu phức tạp hơn, LLM hoặc mô hình đa phương thức có thể hỗ trợ hiểu ngữ cảnh và quan hệ giữa chữ, bảng biểu và hình ảnh.
Giá trị nằm ở việc nối tài liệu với quy trình
Một hệ thống xử lý tài liệu hữu ích không nên dừng ở việc xuất ra một file Excel. Dữ liệu sau khi trích xuất có thể được kiểm tra, đối chiếu, đưa vào phần mềm nghiệp vụ hoặc chuyển sang bước xử lý tiếp theo
Ví dụ, trong một quy trình hồ sơ vay, hệ thống có thể nhận biết loại giấy tờ, lấy các trường cần thiết và chuyển kết quả sang bước kiểm tra. Trong logistics, Document AI có thể hỗ trợ xử lý chứng từ. Trong doanh nghiệp, cùng nguyên lý đó có thể áp dụng cho hóa đơn, hợp đồng, biểu mẫu hoặc kho tài liệu nội bộ.
| Model | F1-score |
|---|---|
bộ. Độ chính xác cần được nhìn cùng cơ chế kiểm soát
Không có hệ thống OCR hay AI nào chính xác tuyệt đối với mọi loại tài liệu. Vì vậy, một thiết kế thực tế cần có ngưỡng tin cậy, cơ chế cảnh báo và bước kiểm tra của con người với những trường hợp chưa chắc chắn.
Cách làm này giúp doanh nghiệp tận dụng tốc độ của AI nhưng vẫn kiểm soát được chất lượng dữ liệu. Mục tiêu không phải loại bỏ hoàn toàn con người khỏi quy trình, mà là giảm phần việc lặp lại để con người tập trung vào những trường hợp thực sự cần đánh giá.
