Xử lý tài liệu thông minh là gì?
Xử lý tài liệu thông minh (IDP) là tự động hóa quá trình nhập dữ liệu thủ công từ các tài liệu trên giấy hoặc hình ảnh tài liệu để tích hợp với các quá trình kinh doanh kỹ thuật số khác. Ví dụ: hãy xem xét quy trình làm việc của quá trình kinh doanh sẽ tự động gửi đơn đặt hàng cho nhà cung cấp khi lượng hàng tồn kho thấp. Mặc dù quy trình được tự động hóa nhưng đơn đặt hàng sẽ không được vận chuyển cho đến khi nhà cung cấp nhận được khoản thanh toán. Nhà cung cấp gửi hóa đơn qua email và nhóm tài khoản nhập dữ liệu theo cách thủ công trước khi hoàn tất thanh toán, qua đó đưa vào sử dụng các điểm kiểm tra thủ công tạo ra tắc nghẽn hoặc lỗi. Thay vào đó, các hệ thống IDP tự động trích xuất dữ liệu hóa đơn và nhập dữ liệu đó theo định dạng được yêu cầu trong hệ thống kế toán. Bạn có thể sử dụng quy trình xử lý tài liệu để tự động quản lý tài liệu với việc sử dụng máy học (ML) và nhiều công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) khác nhau.
Lợi ích của việc xử lý tài liệu thông minh là gì?
IDP đem lại một loạt các lợi ích cho các doanh nghiệp. Sau đây là một vài trong số những lợi thế quan trọng.
Khả năng điều chỉnh quy mô
Quy trình xử lý tài liệu thủ công có thể dẫn đến lỗi chủ quan, làm giảm hiệu quả kinh doanh của bạn. Quy trình này cũng đặt ra giới hạn về số lượng tài liệu bạn có thể xử lý cùng một lúc. Với các giải pháp IDP, bạn có thể quét chính xác tài liệu ở quy mô lớn. Giải pháp ML/AI xử lý tài liệu mà không tạo ra sai sót. Bạn có thể quản lý các nhu cầu hoạt động lớn một cách chính xác và hiệu quả hơn.
Tiết kiệm chi phí
Tự động hóa xử lý và phân tích tài liệu giúp giảm chi phí chung. Bạn có thể tự động hóa bất kỳ tác vụ nào lặp đi lặp lại là trung tâm trong hoạt động của mình và khắc phục tắc nghẽn, loại bỏ chi phí phát sinh từ việc nhập và xử lý dữ liệu theo cách thủ công. Bạn có thể tận dụng IDP để tăng năng suất và hợp lý hóa quy trình làm việc trong các hoạt động kinh doanh của mình.
Sự thỏa mãn của khách hàng
Với IDP, bạn có thể xử lý tài liệu khách hàng nhanh hơn. Bạn có thể sử dụng IDP để tự động hóa các tác vụ như hướng dẫn ban đầu cho khách hàng, đặt chỗ và thanh toán liên quan đến tài liệu. Chatbot có thể sử dụng dữ liệu từ tài liệu của khách hàng để trả lời các truy vấn của khách hàng theo cách phù hợp với từng người hơn. Việc cung cấp câu trả lời và dịch vụ cho khách hàng nhanh chóng hơn sẽ nâng cao mối quan hệ với khách hàng.
Quy trình xử lý tài liệu thông minh có những trường hợp sử dụng nào?
Xử lý tài liệu thông minh là quy trình hữu ích cho các doanh nghiệp trong nhiều ngành khác nhau.
Chăm sóc sức khỏe
IDP cải thiện việc quản lý hồ sơ chăm sóc sức khỏe. Ngành chăm sóc sức khỏe phải lưu giữ hồ sơ bệnh nhân một cách hoàn toàn chính xác trên mọi điểm tương tác với bệnh viện hoặc tổ chức y tế. Các doanh nghiệp chăm sóc sức khỏe sử dụng IDP để trích xuất dữ liệu từ hồ sơ bệnh nhân và sắp xếp các tài liệu y tế một cách hiệu quả hơn. Ngành bảo hiểm chăm sóc sức khỏe cũng sử dụng IDP để xác minh yêu cầu bồi thường và giảm thủ tục giấy tờ trong lĩnh vực này.
Tài chính
Lĩnh vực tài chính sử dụng IDP để tự động hóa một số khía cạnh trong quản lý chi phí và xử lý hóa đơn. Các doanh nghiệp có thể hợp lý hóa quy trình tạo báo cáo chi phí bằng cách trích xuất dữ liệu từ chi phí, biểu mẫu và biên lai kinh doanh. Bộ phận tài chính có thể quản lý các khoản thanh toán của nhân viên và nhà thầu một cách nhanh chóng và hiệu quả. Ví dụ: giải pháp IDP có thể trích xuất số liệu từ các tài liệu tài chính và xử lý dữ liệu cho các khoản thanh toán trong tương lai.
Pháp lý
Các doanh nghiệp trong lĩnh vực pháp lý có thể sử dụng IDP để phân tích hợp đồng. Các nhóm pháp lý sử dụng tính năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích các điều khoản và nghĩa vụ của hợp đồng pháp lý. Họ có thể trích xuất dữ liệu từ các tài liệu pháp lý và hồ sơ tòa án để xây dựng các vụ việc pháp lý chắc chắn hơn.
Kho vận
Các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực kho vận cần theo dấu các lô hàng, giấy phép quá cảnh và các tài liệu quan trọng khác. Các công ty xử lý tài liệu bằng IDP để giảm rủi ro lỗi chủ quan dẫn đến sai lầm nghiêm trọng. IDP giúp trích xuất, xác thực và phân loại dữ liệu, do đó, các công ty trong lĩnh vực kho vận có thể đẩy nhanh việc thực hiện các chức năng kho vận.
Nhân sự
Nhân viên nhân sự (HR) sử dụng IDP để trích xuất thông tin quan trọng từ lý lịch việc làm của ứng viên. Hệ thống IDP tiết kiệm thời gian và đảm bảo các nhóm HR tập trung vào việc lựa chọn giữa các ứng cử viên hàng đầu. Ngành HR cũng sử dụng IDP khi quản lý bảng lương, phân bổ nghỉ phép và các chức năng nhân sự khác.
Hình ảnh sau đây cho thấy cách IDP có thể trích xuất thông tin quan trọng từ phiếu lương của nhân viên, chẳng hạn như tổng lương từ đầu năm đến thời điểm hiện tại (YTD) và thời gian nghỉ ốm được hưởng.
Quy trình xử lý tài liệu thông minh sử dụng những công nghệ nào?
IDP sử dụng một loạt các công nghệ để xử lý nhiều loại tài liệu khác nhau.
Nhận dạng ký tự quang học
Nhận dạng ký tự quang học (OCR) chuyển đổi một hình ảnh văn bản thành định dạng văn bản mà máy có thể đọc được. Bạn có thể sử dụng OCR để quét tài liệu giấy và chuyển đổi thành hình ảnh chứa dữ liệu văn bản có thể tìm kiếm. OCR có vai trò vô cùng quan trọng đối với việc xử lý tài liệu vì chuyển đổi các biểu mẫu, biên lai, hóa đơn, hợp đồng, tài liệu pháp lý và nhiều loại văn bản khác dạng giấy sang các tài liệu số hóa.
Có nhiều loại OCR, mỗi loại có các ứng dụng khác nhau:
- Phần mềm OCR đơn giản sử dụng các thuật toán so khớp để so sánh hình ảnh văn bản với mẫu hình ảnh văn bản và phông chữ
- Phần mềm nhận dạng ký tự thông minh (ICR) sử dụng phần mềm ML để xử lý các thuộc tính hình ảnh khác nhau, như đường cong và đường thẳng, để xử lý văn bản
- Nhận dạng từ thông minh sử dụng các nguyên tắc tương tự như ICR nhưng tập trung xử lý toàn bộ từ thay vì xử lý các ký tự riêng lẻ
- Nhận dạng ký hiệu quang học sử dụng thuật toán so khớp để xác định hệ thống văn bản, logo và watermark
Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên
NLP là một công nghệ ML cho phép máy tính phân tích, diễn giải và hiểu ngôn ngữ của con người. Phần mềm NLP xử lý dữ liệu văn bản và giọng nói để phân tích cảm xúc, nội dung hoặc ý định. NLP sử dụng một loạt các công nghệ, bao gồm ML, ngôn ngữ học điện toán và mô hình học sâu, để xử lý ngôn ngữ của con người. Sau đây là một số công nghệ đó:
- Ngôn ngữ học điện toán liên quan đến phân tích ngữ nghĩa và cú pháp để tạo ra các khuôn khổ ghi lại bản chất của ngôn ngữ con người
- Công nghệ ML cho phép các mô hình NLP cải thiện khả năng hiểu về phép ẩn dụ, thay đổi cấu trúc câu, ngữ pháp, lối nói thông tục, phép châm biếm và các yếu tố khác trong lời nói của con người
- Mạng nơ-ron học sâu cho phép máy tính nhận biết, phân loại và xác định các mẫu phức tạp trong dữ liệu mẫu
NLP đặc biệt hữu ích khi xử lý các tài liệu phi cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc, như ghi âm trực tiếp hoặc lời nói của con người.
Tìm hiểu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Tự động hóa quy trình robot
Tự động hóa quy trình robot (RPA) là một hình thức công nghệ tạo điều kiện cho việc xây dựng và triển khai phần mềm tự động hóa các hành động của con người. Bạn có thể tự động hóa quy trình làm việc nghiệp vụ bằng phần mềm RPA. Ví dụ: người dùng có thể ghi lại cách họ xử lý tài liệu. Sau đó, phần mềm RPA lặp lại các bước tương tự, do đó không cần xử lý tài liệu thủ công. Bạn có thể sử dụng RPA để tự động hóa bất kỳ quy trình nào, từ trích xuất dữ liệu đến thu thập dữ liệu và nhiều quy trình khác.
Xử lý tài liệu thông minh hoạt động như thế nào?
IDP có thể diễn giải, phân loại và trích xuất dữ liệu từ nhiều loại tài liệu khác nhau, từ dữ liệu có cấu trúc đến văn bản phi cấu trúc như email hoặc báo cáo. Sau đây là tổng quan về quá trình.
Phân loại tài liệu
Bước đầu tiên trong IDP là ghi lại và phân loại tài liệu. Bước này bao gồm nhập cả tài liệu giấy và tài liệu kỹ thuật số vào hệ thống. Các công cụ xử lý tài liệu sử dụng AI để nhận dạng và phân loại các loại tài liệu đã quét khác nhau, chẳng hạn như hóa đơn, đơn đặt hàng hoặc hợp đồng pháp lý. Bước phân loại này rất quan trọng để xác định các bước xử lý tiếp theo cho từng loại tài liệu.
Trích xuất dữ liệu
Sau khi phân loại, hệ thống trích xuất dữ liệu có liên quan từ các tài liệu. Thông qua OCR và NLP, các hệ thống IDP xác định chính xác thông tin cụ thể như ngày tháng, số tiền hoặc tên.
Sau khi trích xuất, hệ thống cũng thực hiện xác thực dữ liệu để đảm bảo độ chính xác. Ví dụ: hệ thống có thể tham chiếu chéo dữ liệu được trích xuất với cơ sở dữ liệu hiện có hoặc sử dụng các quy tắc đã xác định trước để kiểm tra lỗi.
Xử lý dữ liệu
Sau khi xác thực, dữ liệu trích xuất được xử lý theo mục đích của dữ liệu. Ví dụ: dữ liệu trên hóa đơn có thể được định tuyến để xử lý thanh toán và chi tiết trong hợp đồng có thể được gửi đến một nền tảng pháp lý. Hệ thống IDP tích hợp với các hệ thống nghiệp vụ khác, chẳng hạn như ERP và CRM, để đảm bảo luồng dữ liệu liền mạch và tự động hóa các hành động dựa trên dữ liệu đã xử lý.
Học tập liên tục
Một tính năng chính của hệ thống IDP là khả năng học hỏi và cải thiện theo thời gian. Thông qua các thuật toán ML, các hệ thống học hỏi từ các lỗi trước đó và thích ứng với những thay đổi về định dạng tài liệu để nâng cao độ chính xác. Quá trình học tập liên tục này đảm bảo hệ thống vẫn hiệu quả ngay cả khi nhu cầu kinh doanh và loại tài liệu thay đổi.
Báo cáo và phân tích
Hệ thống IDP có thể theo dấu số liệu như thời gian xử lý, tỷ lệ lỗi và khối lượng thông lượng. Có thể xử lý thêm các số liệu này thông qua phân tích nghiệp vụ để thu thập thông tin chi tiết giúp xác định tắc nghẽn, cải thiện quy trình làm việc và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để đạt hiệu quả tổng thể.
AWS có thể hỗ trợ xử lý tài liệu thông minh như thế nào?
Amazon Web Services (AWS) cung cấp hai dịch vụ để hỗ trợ các yêu cầu về IDP của bạn.
Amazon Textract giúp bạn dễ dàng tự động trích xuất chữ viết tay, các phần tử trong bố cục, văn bản in và dữ liệu từ bất kỳ tài liệu nào. Amazon Textract sử dụng ML để đọc, xử lý và hiểu bất kỳ loại tài liệu nào mà không cần tương tác thủ công. Với Amazon Textract, bạn có thể:
- Trích xuất thông tin quan trọng từ các tài liệu kinh doanh với độ chính xác cao
- Điều chỉnh quy mô của quy trình xử lý tài liệu để có tính linh hoạt cần thiết nhằm mục đích thích ứng với nhu cầu thị trường
- Tự động xử lý dữ liệu trong môi trường an toàn, đáp ứng các tiêu chuẩn tuân thủ
Amazon Comprehend là một dịch vụ NLP sử dụng ML để khám phá những thông tin chi tiết và kết nối có giá trị trong văn bản. Đây là một dịch vụ được quản lý toàn phần và được đào tạo liên tục, vì vậy, bạn không phải quản lý việc điều chỉnh quy mô tài nguyên, duy trì mã hoặc duy trì dữ liệu đào tạo. Với Amazon Comprehend, bạn có thể:
- Khám phá những thông tin chi tiết có giá trị từ văn bản trong bất kỳ hình thức tài liệu nào
- Đơn giản hóa quy trình xử lý tài liệu bằng cách trích xuất cảm xúc, văn bản, cụm từ hoặc chủ đề từ tài liệu
- Xác định và ẩn thông tin nhận dạng cá nhân (PII) từ các tài liệu riêng tư
Tìm hiểu cách xây dựng giải pháp IDP toàn diện bằng Amazon Textract và Amazon Comprehend.
Bắt đầu xử lý tài liệu thông minh trên AWS bằng cách đăng ký tài khoản ngay hôm nay.
Các bước tiếp theo trên AWS
