การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ Intelligent Document Processing (IDP)

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

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)

OCR เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานในระบบ IDP ที่ช่วยแปลงข้อความจากภาพหรือเอกสารสแกนให้กลายเป็นข้อมูลดิจิทัลที่สามารถแก้ไขและค้นหาได้ กระบวนการนี้ช่วยลดความซับซ้อนในการป้อนข้อมูลด้วยมือ เช่น การกรอกแบบฟอร์มจำนวนมาก หรือการจัดเก็บข้อมูลในระบบฐานข้อมูล เป็นต้น

ท่านใดที่สนใจเข้ามาดูรายละเอียดได้ที่นี้ โปรแกรม OCR

Machine Learning (ML)

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

การใช้งาน IDP ในอุตสาหกรรม

Intelligent Document Processing มีบทบาทสำคัญในหลากหลายอุตสาหกรรมที่ต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมากและมีความซับซ้อนสูง ตัวอย่างเช่น

IDP ในธุรกิจการเงิน

IDP ในธุรกิจการเงิน

ในธุรกิจการเงิน Intelligent Document Processing มีบทบาทสำคัญในการจัดการเอกสารและข้อมูลจำนวนมาก เช่น ใบแจ้งหนี้ การเปิดบัญชี และสัญญาต่างๆ ด้วยเทคโนโลยี OCR และ AI สามารถดึงข้อมูลสำคัญจากเอกสารได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ตัวอย่างเช่น การประมวลผลการขอสินเชื่อสามารถทำได้ภายในไม่กี่นาทีแทนที่จะใช้เวลาหลายวัน

IDP ในธุรกิจการแพทย์

ในวงการแพทย์ Intelligent Document Processing ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการจัดการเอกสาร เช่น บันทึกเวชระเบียน ใบสั่งยา และผลตรวจสุขภาพ ด้วยการแปลงเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลดิจิทัลพร้อมใช้งาน ช่วยให้แพทย์และเจ้าหน้าที่ค้นหาข้อมูลผู้ป่วยได้รวดเร็วขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพอย่างละเอียดและเชิงลึก เช่น การตรวจจับความเสี่ยงของโรคผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเวชระเบียนที่เก็บบันทึกไว้ เป็นต้น

IDP ในการแพทย์
IDP ในการศึกษา

IDP ในการศึกษา

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

ข้อดีของการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ

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

แนะนำบทความที่น่าสนใจ

ดึงข้อมูล

บทความเรื่องการดึงข้อมูล

Data Extraction และ Data Retrieval ทั้ง 2 อย่างนี้เป็นการดึงข้อมูล แต่แตกต่างกันที่

บทความ Machine Learning

Machine Learning (ML)

ระบบที่สามารถเรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมากและนำมาวิเคราะห์ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ Machine Learning