Intelligent Document Processing การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ

Intelligent Document Processing (การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ)

Intelligent Document Processing (IDP) หรือ การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ คือ การรวมเทคโนโลยีอัจฉริยะที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับเอกสารหลากหลายรูปแบบ เช่น เอกสารสแกน ไฟล์ PDF และไฟล์รูปภาพ ระบบนี้ถูกออกแบบมาเพื่อให้การแปลงข้อมูลในเอกสารกลายเป็นข้อมูลที่พร้อมใช้งานและสามารถแก้ไขได้ อีกทั้งยังสามารถวิเคราะห์ และจัดประเภทได้อีกด้วย ซึ่งช่วยลดข้อผิดพลาดจากการประมวลผลแบบเดิมๆ เพิ่มความรวดเร็วในการทำงาน และสนับสนุนการตัดสินใจที่แม่นยำ

สารบัญ

ส่วนประกอบหลักของ Intelligent Document Processing

การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะประกอบด้วยเทคโนโลยีที่ช่วยจัดการเอกสารได้อย่างมีประสิทธิภาพ ได้แก่ Optical Character Recognition, Machine Learning, Natural Language Processing และระบบ Automation มีรายละเอียดดังนี้

Optical Character Recognition (OCR)

Optical Character Recognition (OCR)

Optical Character Recognition (OCR) เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานในระบบ IDP ที่ช่วยแปลงข้อความจากภาพหรือเอกสารสแกนให้กลายเป็นข้อมูลดิจิทัลที่สามารถแก้ไขและค้นหาได้ กระบวนการนี้ช่วยลดความซับซ้อนในการป้อนข้อมูลด้วยมือ เช่น การกรอกแบบฟอร์มจำนวนมาก หรือการจัดเก็บข้อมูลในระบบฐานข้อมูล เป็นต้น

Machine Learning (ML)

Machine Learning (ML) ช่วยให้ IDP มีความสามารถในการเรียนรู้และปรับปรุงการประมวลผลข้อมูลโดยอัตโนมัติผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเดิม ตัวอย่างเช่น การจัดหมวดหมู่เอกสาร การคาดการณ์ข้อมูลที่ขาดหาย และกระบวนการคัดแยกข้อมูลสำคัญออกจากข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง

Machine Learning (ML)

Natural Language Processing (NLP)

NLP ช่วยให้ IDP เข้าใจภาษาในเอกสารไม่ว่าจะเป็นข้อความที่ซับซ้อนหรือภาษาที่ไม่เป็นทางการ เช่น การแยกข้อมูลที่มีความสำคัญในรายงาน ข้อความในเอกสาร หรือข้อความในอีเมล ช่วยให้การประมวลผลเอกสารที่ไม่เป็นโครงสร้างจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Automation

การทำงานแบบอัตโนมัติเป็นหัวใจสำคัญของ IDP ที่ช่วยให้ระบบสามารถจัดการเอกสารจำนวนมากได้โดยไม่ต้องพึ่งพาการทำงานด้วยมือ RPA ช่วยลดเวลาในกระบวนการต่างๆ เช่น การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล การส่งต่อเอกสารไปยังหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง และการอัปเดตข้อมูลในระบบ ERP หรือฐานข้อมูลอื่นๆ อ่านเพิ่มเติม Automation

การใช้งานการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ

การประมวลผลเอกสารอัจริยะมีบทบาทสำคัญในหลากหลายอุตสาหกรรมที่ต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมากและมีความซับซ้อนสูง ตัวอย่างการใช้งาน

IDP ในธุรกิจการเงิน

การใช้งานในธุรกิจการเงิน

ในธุรกิจการเงิน Intelligent Document Processing มีบทบาทสำคัญในการจัดการเอกสารและข้อมูลจำนวนมาก เช่น ใบแจ้งหนี้ การเปิดบัญชี และสัญญาต่างๆ ด้วย 2 เทคโนโลยี AI และ OCR สามารถดึงข้อมูลสำคัญจากเอกสารได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ตัวอย่างเช่น การประมวลผลการขอสินเชื่อสามารถทำได้ภายในไม่กี่นาทีแทนที่จะใช้เวลาหลายวัน

ประมวลผลเอกสารในธุรกิจการแพทย์

ในวงการแพทย์การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการจัดการเอกสาร เช่น บันทึกเวชระเบียน ใบสั่งยา และผลตรวจสุขภาพ ด้วยการแปลงเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลดิจิทัลพร้อมใช้งาน ช่วยให้แพทย์และเจ้าหน้าที่ค้นหาข้อมูลผู้ป่วยได้รวดเร็วขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพอย่างละเอียดและเชิงลึก เช่น การตรวจจับความเสี่ยงของโรคผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเวชระเบียนที่เก็บบันทึกไว้ เป็นต้น

IDP ในการแพทย์
IDP ในการศึกษา

ประมวลผลเอกสารการศึกษา

ในภาคการศึกษา Intelligent Document Processing (IDP) ช่วยปรับปรุงกระบวนการจัดการข้อมูลของสถาบันการศึกษา เช่น การประมวลผลใบสมัครของนักเรียน การจัดการเอกสารทางการเงิน และการประเมินผลการเรียน เทคโนโลยีนี้สามารถช่วยลดภาระงานของเจ้าหน้าที่และครูผู้สอน และช่วยให้นักเรียนได้รับข้อมูลต่างๆ อย่างรวดเร็ว ตัวอย่างเช่น การดึงข้อมูลเกรดและประวัติการเรียนของนักเรียนจากเอกสารเก่ามาใช้เพื่อวางแผนการสอน เป็นต้น

ข้อดีของ Intelligent Document Processing

  1. ลดข้อผิดพลาดด้วยการใช้ AI และระบบอัตโนมัติ
  2. IDP ช่วยให้กระบวนการที่เคยใช้เวลานานเสร็จสิ้นได้ในไม่กี่นาที
  3. การแปลงข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัลทำให้การค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเรื่องง่าย
  4. การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะสามารถจัดการเอกสารหลากหลายรูปแบบ
  5. การประหยัดเวลาและลดข้อผิดพลาดนำไปสู่การลดต้นทุนในการดำเนินงาน
  6. การเก็บข้อมูลในระบบดิจิทัลช่วยลดความเสี่ยงจากการสูญหายของข้อมูล
ข้อดีของการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ

คำถามที่พบบ่อยในการประมวผลเอกสารอัจฉริยะ

OCR ทั่วไปสามารถแปลงข้อความจากภาพให้กลายเป็นข้อความดิจิทัลได้ แต่ไม่สามารถแยกแยะความสำคัญของข้อมูลในเอกสารได้ เช่น แยกตามวันที่ของใบแจ้งหนี้ หรือวันที่ครบกำหนดชำระเงิน

ในทางกลับกัน IDP หรือการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ สามารถตีความของข้อมูลเหล่านี้ได้โดยอาศัย AI ที่ถูกฝึกด้วยตัวอย่างเอกสาร ทำให้ระบบสามารถรู้ได้ว่าแต่ละฟิลด์ในเอกสารหมายถึงอะไร

ระบบ IDP รองรับเอกสารหลากหลายประเภท สามารถแบ่งได้เป็น 3 กลุ่มหลัก

  1. เอกสารที่มีโครงสร้าง เช่น ฟอร์มภาษี, แบบฟอร์มลงทะเบียน ซึ่งช่องต่างๆ อยู่ตำแหน่งเดิมเสมอ
  2. เอกสารกึ่งโครงสร้าง เช่น ใบแจ้งหนี้, ใบสั่งซื้อ, ใบส่งของ เป็นต้น ข้อมูลเหมือนกัน แต่ตำแหน่งอาจเปลี่ยนแปลงได้
  3. เอกสารไม่มีโครงสร้าง เช่น จดหมายราชการ, สัญญา, อีเมล เป็นต้น เอกสารที่ไม่มีรูปแบบตายตัว ต้องใช้ NLP เพื่อวิเคราะห์ความหมายของข้อมูล

ระบบ IDP ที่ได้รับการฝึก AI มาอย่างดีจะมีความแม่นำ ตั้งแต่ 85% ขึ้นไป แต่ความแม่นยำขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ความคมชัดของเอกสาร, รูปแบบและภาษาที่ใช้ในเอกสาร, ปริมาณตัวอย่างที่ใช้ฝึก หรือ OCR ที่เลือกใช้

Facebook
LinkedIn
x.com