Đối với việc nhập và trích xuất dữ liệu, chúng ta có thể lấy ví dụ về việc sử dụng Document OCR trong ngành bệnh viện. Hàng trăm nghìn dữ liệu được lưu trữ trong bệnh viện dưới dạng giấy tờ hoặc hình ảnh kỹ thuật số hàng ngày.
Với việc sử dụng OCR Tài liệu, dữ liệu này có thể dễ dàng được quét và chuyển đổi thành các tệp dựa trên văn bản dễ truy cập hơn. Nó không chỉ tiết kiệm 90% thời gian nhập dữ liệu mà còn cải thiện độ chính xác.
Tài liệu OCR đã cách mạng hóa cách các công ty quản lý và vận hành hóa đơn và thanh toán của họ. Chúng ta có thể lấy ví dụ về xử lý tài liệu Nanonets. Đây là một phần mềm OCR dựa trên AI có thể trích xuất dữ liệu từ hóa đơn hoặc hóa đơn, đơn đặt hàng hoặc bất kỳ tài liệu nào khác.
Các công ty có thể sử dụng nó để tự động hóa các tác vụ lập hóa đơn và thanh toán của họ, đồng thời dữ liệu được trích xuất có thể được sử dụng để tạo hóa đơn nhanh hơn nhiều.
Đối với việc sử dụng Document OCR trong quản lý hợp đồng, chúng ta có thể lấy ví dụ về một Ngân hàng Quốc tế cần tự động hóa các quy trình hợp đồng của mình.
Khi các hợp đồng được lưu trữ ở dạng giấy, chúng chiếm quá nhiều không gian và khó truy cập và quản lý.
Bằng cách sử dụng OCR Tài liệu, các ngân hàng có thể quét và trích xuất thông tin liên hệ và lưu trữ chúng trong hệ thống dựa trên đám mây, do đó cũng có thể dễ dàng truy cập thông tin này.
OCR tài liệu cũng có thể tự động hóa một số khía cạnh của hợp đồng, vì nó có thể nhanh chóng thông báo khi một số điều khoản trong hợp đồng sắp hết hạn hoặc bị thay đổi.
Một công ty đa quốc gia có thể sử dụng Document OCR để trích xuất và lưu trữ hiệu quả tất cả thông tin của nhân viên từ tài liệu vật lý sang hệ thống dựa trên đám mây. Nó có thể dễ dàng truy cập và sử dụng khi cần thiết.
OCR cũng được sử dụng rộng rãi trong quản lý hồ sơ chăm sóc sức khỏe. Ví dụ: nó cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe chuyển đổi các ghi chú viết tay, báo cáo phòng thí nghiệm và các tài liệu y tế khác sang định dạng kỹ thuật số, cung cấp một hệ thống lưu giữ hồ sơ y tế chính xác và hiệu quả hơn.
Trong quá trình xử lý tài liệu pháp lý, công nghệ OCR có thể tiết kiệm thời gian và cải thiện độ chính xác. Luật sư có thể trích xuất dữ liệu từ các tài liệu pháp lý và tự động hóa việc xem xét hợp đồng, tiết kiệm thời gian làm việc.
Quản lý tài liệu bảo hiểm cũng phù hợp với OCR. Các công ty bảo hiểm có thể tự động hóa việc xử lý các yêu cầu và chính sách, loại bỏ nhu cầu phân loại tài liệu thủ công và nhập dữ liệu và giảm thiểu sai sót.
OCR cũng có thể hỗ trợ tự động hóa ERP. Ví dụ: trích xuất dữ liệu từ hóa đơn hoặc tài liệu tài chính khác có thể hợp lý hóa quy trình kế toán và giảm khả năng xảy ra lỗi của con người đồng thời nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Cần bất kỳ trong số này giải quyết? Nanonet có thể thực hiện các trường hợp sử dụng này và hơn thế nữa. Giải quyết các vấn đề trích xuất dữ liệu tài liệu của bạn với Nanonets ngay hôm nay. Bắt đầu dùng thử miễn phí của bạn.
Những thách thức của OCR trong tự động hóa tài liệu
Chất lượng hình ảnh kém
Để OCR Tài liệu nhận dạng chính xác các ký tự và chuyển đổi chúng thành văn bản kỹ thuật số, chất lượng hình ảnh phải rõ ràng và khác biệt. Tuy nhiên, đôi khi hình ảnh cần chuyển đổi có chất lượng thấp, điều này có thể dẫn đến OCR không chính xác.
Nhận dang chu Viet
Vì chữ viết tay có thể khác nhau rất nhiều từ người này sang người khác, nên các công cụ OCR thường không thể chuyển đổi chính xác văn bản viết tay thành văn bản kỹ thuật số. Nó có thể dẫn đến sự không chính xác trong đầu ra cuối cùng.
nhận dạng ngôn ngữ
Các ngôn ngữ khác nhau có bộ ký tự và kiểu viết khác nhau. Do đó, các công cụ OCR có thể khó xác định và chuyển đổi chúng thành văn bản kỹ thuật số một cách chính xác. Khó khăn hơn khi tài liệu được quét chứa nhiều ngôn ngữ.
Bố cục và định dạng không nhất quán
Các tài liệu khác nhau có thể có các biến thể về bố cục và định dạng, khiến các công cụ OCR khó xác định và diễn giải chính xác các phân đoạn khác nhau của tài liệu.
Tích hợp với các hệ thống khác
Để các đầu ra OCR của Tài liệu được sử dụng hiệu quả trong các hệ thống khác, nó cần được tích hợp liền mạch với các hệ thống đó. Tuy nhiên, đây có thể là một quy trình phức tạp, đặc biệt là khi xử lý các hệ thống cũ có thể không tương thích với các công nghệ OCR hiện đại.
Hình ảnh bị lệch
Hình ảnh bị lệch có thể khiến các công cụ OCR nhận dạng sai các ký tự hoặc đoạn văn bản, dẫn đến kết quả cuối cùng không chính xác.
Các phương pháp hay nhất để có quy trình OCR tài liệu hiệu quả
Để đảm bảo các quy trình OCR tài liệu hiệu quả, điều quan trọng là phải tuân theo một số phương pháp thực hành được đề xuất nhất định. Những thực hành này đảm bảo tỷ lệ chính xác cao hơn, thời gian xử lý nhanh hơn và giảm lỗi, do đó dẫn đến tăng năng suất trong thời gian dài. Để tránh điều này, những điểm sau đây có thể được xem xét cho một quy trình hiệu quả.
Chọn phần mềm và phần cứng OCR phù hợp
Một trong những điều chính là chọn đúng phần mềm và phần cứng OCR phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn. Các ứng dụng phần mềm OCR có các khả năng, tính năng và hạn chế khác nhau.
Vì vậy, việc chọn giải pháp OCR đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn, bao gồm khối lượng, loại và định dạng tài liệu là điều cần thiết.
Ngoài ra, việc chọn phần cứng OCR phù hợp có thể xử lý khối lượng tài liệu cần xử lý cũng quan trọng không kém.
Chuẩn bị tài liệu để xử lý OCR
Chuẩn bị các tài liệu trước khi xử lý OCR là một điều quan trọng khác. Đó là đảm bảo rằng các tài liệu có định dạng, cấu trúc và hướng phù hợp để phần mềm OCR nhận dạng văn bản một cách chính xác. Điều này có thể liên quan đến các quy trình như quét, xử lý hình ảnh và chuyển đổi tệp.
Đào tạo hệ thống OCR
Phần mềm OCR yêu cầu được đào tạo phù hợp để nhận dạng và ghi lại văn bản một cách chính xác từ các tài liệu. Do đó, đào tạo phần mềm OCR thông qua các tài liệu mẫu để nhận dạng các phông chữ, kiểu, ngôn ngữ và định dạng khác nhau trước khi triển khai đầy đủ là điều cần thiết. Quá trình đào tạo này sẽ nâng cao độ chính xác của kết quả và cải thiện quy trình OCR tổng thể.
Thử nghiệm và tinh chỉnh các quy trình OCR
Sau khi cài đặt phần mềm OCR, điều quan trọng là phải liên tục kiểm tra và tinh chỉnh các quy trình OCR để đảm bảo rằng nó mang lại kết quả mong muốn. Nó liên quan đến giám sát hiệu suất, phân tích lỗi và tinh chỉnh các quy trình OCR để đáp ứng nhu cầu của bạn.
Đánh giá thường xuyên các quy trình OCR sẽ đảm bảo rằng hệ thống OCR vẫn hiệu quả và linh hoạt, do đó đáp ứng nhu cầu kinh doanh ngày càng tăng của bạn.
Tích hợp OCR với các hệ thống khác
Việc tích hợp hệ thống OCR với các hệ thống, kho dữ liệu và quy trình kinh doanh hiện có là rất quan trọng để tăng cường quản lý tài liệu từ đầu đến cuối. Nó cho phép xử lý tài liệu liền mạch, trích xuất dữ liệu, tạo báo cáo và phân tích, nâng cao hiệu quả và năng suất cao hơn.
Có một trường hợp sử dụng OCR trong tâm trí?
Phần mềm Nanonets OCR rất dễ sử dụng, thiết lập và cung cấp độ chính xác OCR trên 95%. Trích xuất dữ liệu từ PDF, hình ảnh, email, v.v. trên chế độ lái tự động.
Nanonets cho tự động hóa OCR tài liệu
Ống nano trực tuyến dựa trên AI Phần mềm OCR việc này trích xuất văn bản từ hình ảnh, PDF và bất kỳ loại tài liệu nào khác với độ chính xác 95%. Nanonets hoạt động với tất cả các hệ điều hành và có thể được tích hợp với hơn 5000 ứng dụng với khả năng tích hợp API và Zapier dễ dàng.
Nó không có ứng dụng dành cho máy tính để bàn, nhưng nó rất nhẹ và do đó, nó có thể được sử dụng bằng bất kỳ trình duyệt trực tuyến nào mà không cần tải thiết bị của bạn.
Nanonets chủ yếu được sử dụng để tự động hóa tất cả các thủ công quy trình nhập dữ liệu. Vì vậy, sử dụng Nanonets, bạn có thể tự động hóa trích xuất dữ liệu, xử lý văn bảnvà xác minh tài liệu quy trình để cải thiện hiệu quả của bạn.
Nanonet được tin dùng bởi hơn 500 doanh nghiệp và hơn 30,000+ người trên thế giới để trích xuất văn bản từ 30 triệu + tài liệu mỗi năm.
Tại sao chọn Nanonet?
- Dễ sử dụng
- Gói miễn phí
- Hỗ trợ di chuyển miễn phí – chúng tôi thực hiện các công việc nặng nhọc cho bạn.
- Giao diện người dùng hiện đại - Giao diện trực quan
- Không có nền tảng mã
- 5000+ tích hợp
- Hỗ trợ 24 × 7 cho tất cả mọi người
- Tài liệu đào tạo đầy đủ
- Dịch vụ OCR chuyên nghiệp
- Lưu trữ đám mây và tại chỗ
Kết luận
Những tiến bộ trong công nghệ OCR đã mang tính cách mạng, giúp việc quản lý tài liệu hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí hơn cho các tổ chức. Khi công nghệ tiếp tục được cải thiện, OCR sẽ càng trở nên chính xác hơn và có khả năng nhận dạng chữ viết tay và thậm chí cả hình ảnh. Sự phát triển của các thuật toán máy học đã dẫn đến những cải tiến đáng kể trong OCR và chúng tôi dự kiến sẽ tiếp tục thấy những tiến bộ trong lĩnh vực này.
Đầu tư vào công nghệ OCR cập nhật nhất được khuyến nghị mạnh mẽ cho các tổ chức đang cân nhắc triển khai OCR. Làm như vậy sẽ cho phép họ đạt được mức độ chính xác cao nhất và đảm bảo rằng quá trình triển khai diễn ra suôn sẻ.
Ngoài ra, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng việc triển khai OCR phù hợp với các mục tiêu của tổ chức và được tích hợp với các hệ thống và quy trình hiện có. Các tổ chức cũng nên xem xét việc đào tạo cần thiết cho nhân viên để sử dụng hiệu quả OCR và khả năng tiết kiệm chi phí mà nó có thể mang lại.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến thức. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://nanonets.com/blog/document-ocr/
