Tại sao Agentic Document Extraction đang thay thế OCR để tự động hóa tài liệu thông minh hơn

Trong nhiều năm, các doanh nghiệp đã sử dụng Nhận dạng ký tự quang học (OCR) chuyển đổi tài liệu vật lý sang định dạng kỹ thuật số, cải thiện quy trình nhập liệu. Tuy nhiên, khi các doanh nghiệp phải đối mặt với quy trình làm việc ngày càng phức tạp, những hạn chế của OCR ngày càng lộ rõ. Công nghệ này gặp khó khăn khi xử lý các bố cục phi cấu trúc, văn bản viết tay và hình ảnh nhúng, đồng thời thường không thể diễn giải ngữ cảnh hoặc mối quan hệ giữa các phần khác nhau của tài liệu. Những hạn chế này ngày càng trở nên nghiêm trọng trong môi trường kinh doanh năng động hiện nay.

Trích xuất tài liệu Agentic, tuy nhiên, đại diện cho một sự tiến bộ đáng kể. Bằng cách sử dụng các công nghệ AI như Học máy (ML), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), và nền tảng trực quan, công nghệ này không chỉ trích xuất văn bản mà còn hiểu được cấu trúc và ngữ cảnh của tài liệu. Với tỷ lệ chính xác trên 95% và thời gian xử lý được giảm từ hàng giờ xuống chỉ còn vài phút, Agentic Document Extraction đang chuyển đổi cách các doanh nghiệp xử lý tài liệu, cung cấp giải pháp mạnh mẽ cho những thách thức mà OCR không thể vượt qua.

Tại sao OCR không còn đủ nữa

Trong nhiều năm, OCR là công nghệ được ưa chuộng để số hóa tài liệu, cách mạng hóa cách xử lý dữ liệu. Nó giúp tự động hóa việc nhập dữ liệu bằng cách chuyển đổi văn bản in thành các định dạng có thể đọc được bằng máy, hợp lý hóa quy trình làm việc trong nhiều ngành. Tuy nhiên, khi các quy trình kinh doanh phát triển, những hạn chế của OCR trở nên rõ ràng hơn.

Một trong những thách thức đáng kể với OCR là khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc. Trong các ngành như chăm sóc sức khỏe, OCR thường gặp khó khăn khi diễn giải văn bản viết tay. Đơn thuốc hoặc hồ sơ y tế, thường có chữ viết tay khác nhau và định dạng không nhất quán, có thể bị hiểu sai, dẫn đến lỗi có thể gây hại cho sự an toàn của bệnh nhân. Agentic Document Extraction giải quyết vấn đề này bằng cách trích xuất chính xác dữ liệu viết tay, đảm bảo thông tin có thể được tích hợp vào hệ thống chăm sóc sức khỏe, cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân.

Trong tài chính, việc OCR không thể nhận ra mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu khác nhau trong tài liệu có thể dẫn đến sai sót. Ví dụ, hệ thống OCR có thể trích xuất dữ liệu từ hóa đơn mà không liên kết với lệnh mua hàng, dẫn đến sự khác biệt về tài chính tiềm ẩn. Agentic Document Extraction giải quyết vấn đề này bằng cách hiểu ngữ cảnh của tài liệu, cho phép nhận ra các mối quan hệ này và đánh dấu sự khác biệt theo thời gian thực, giúp ngăn ngừa các lỗi tốn kém và gian lận.

OCR cũng gặp phải những thách thức khi xử lý các tài liệu yêu cầu xác thực thủ công. Công nghệ này thường hiểu sai các con số hoặc văn bản, dẫn đến việc sửa lỗi thủ công có thể làm chậm hoạt động kinh doanh. Trong lĩnh vực pháp lý, OCR có thể hiểu sai các thuật ngữ pháp lý hoặc bỏ sót chú thích, đòi hỏi luật sư phải can thiệp thủ công. Agentic Document Extraction loại bỏ bước này, cung cấp các diễn giải chính xác về ngôn ngữ pháp lý và bảo toàn cấu trúc ban đầu, khiến nó trở thành một công cụ đáng tin cậy hơn cho các chuyên gia pháp lý.

Một tính năng nổi bật của Agentic Document Extraction là việc sử dụng AI tiên tiến, vượt xa khả năng nhận dạng văn bản đơn thuần. Công nghệ này hiểu được bố cục và ngữ cảnh của tài liệu, cho phép nhận dạng và lưu trữ bảng biểu, biểu mẫu và sơ đồ, đồng thời trích xuất dữ liệu một cách chính xác. Điều này đặc biệt hữu ích trong các ngành như thương mại điện tử, nơi danh mục sản phẩm có nhiều bố cục khác nhau. Agentic Document Extraction tự động xử lý các định dạng phức tạp này, trích xuất thông tin chi tiết về sản phẩm như tên, giá cả và mô tả, đồng thời đảm bảo căn chỉnh chính xác.

Một tính năng nổi bật khác của Agentic Document Extraction là việc sử dụng nền tảng trực quan, giúp xác định vị trí chính xác của dữ liệu trong một tài liệu. Ví dụ, khi xử lý hóa đơn, hệ thống không chỉ trích xuất số hóa đơn mà còn làm nổi bật vị trí của hóa đơn trên trang, đảm bảo dữ liệu được ghi lại chính xác trong ngữ cảnh. Tính năng này đặc biệt có giá trị trong các ngành như hậu cần, nơi khối lượng lớn hóa đơn vận chuyển và chứng từ hải quan được xử lý. Trích xuất tài liệu Agentic cải thiện độ chính xác bằng cách ghi lại thông tin quan trọng như số theo dõi và địa chỉ giao hàng, giảm lỗi và cải thiện hiệu quả.

Cuối cùng, khả năng thích ứng với các định dạng tài liệu mới của Agentic Document Extraction là một lợi thế đáng kể khác so với OCR. Trong khi các hệ thống OCR yêu cầu lập trình lại thủ công khi có các loại tài liệu hoặc bố cục mới phát sinh, Agentic Document Extraction học hỏi từ mỗi tài liệu mới mà nó xử lý. Khả năng thích ứng này đặc biệt có giá trị trong các ngành như bảo hiểm, nơi các biểu mẫu yêu cầu bồi thường và tài liệu chính sách khác nhau giữa các công ty bảo hiểm. Agentic Document Extraction có thể xử lý nhiều định dạng tài liệu khác nhau mà không cần phải điều chỉnh hệ thống, giúp nó có khả năng mở rộng và hiệu quả cao đối với các doanh nghiệp xử lý nhiều loại tài liệu khác nhau.

Công nghệ đằng sau việc trích xuất tài liệu Agentic

Agentic Document Extraction kết hợp một số công nghệ tiên tiến để giải quyết những hạn chế của OCR truyền thống, cung cấp một cách mạnh mẽ hơn để xử lý và hiểu tài liệu. Nó sử dụng học kĩ càng, NLP, điện toán không gian và tích hợp hệ thống để trích xuất dữ liệu có ý nghĩa một cách chính xác và hiệu quả.

Cốt lõi của Agentic Document Extraction là các mô hình học sâu được đào tạo trên lượng lớn dữ liệu từ cả tài liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Các mô hình này sử dụng Mạng thần kinh hợp pháp (CNN) để phân tích hình ảnh tài liệu, phát hiện các yếu tố cần thiết như văn bản, bảng và chữ ký ở cấp độ pixel. Các kiến ​​trúc như ResNet-50 và EfficientNet giúp hệ thống xác định các tính năng chính trong tài liệu.

Ngoài ra, Agentic Document Extraction sử dụng các mô hình dựa trên bộ chuyển đổi như LayoutLM và DocFormer, kết hợp thông tin trực quan, văn bản và vị trí để hiểu cách các thành phần khác nhau của một tài liệu liên quan đến nhau như thế nào. Ví dụ, nó có thể kết nối tiêu đề bảng với dữ liệu mà nó biểu diễn. Một tính năng mạnh mẽ khác của Agentic Document Extraction là học vài lần. Nó cho phép hệ thống thích ứng với các loại tài liệu mới với dữ liệu tối thiểu, đẩy nhanh quá trình triển khai trong các trường hợp chuyên biệt.

Khả năng NLP của Agentic Document Extraction vượt xa việc trích xuất văn bản đơn giản. Nó sử dụng các mô hình tiên tiến để Nhận dạng thực thể có tên (NER), chẳng hạn như BERT, để xác định các điểm dữ liệu cần thiết như số hóa đơn hoặc mã y tế. Agentic Document Extraction cũng có thể giải quyết các thuật ngữ mơ hồ trong tài liệu, liên kết chúng với các tham chiếu thích hợp, ngay cả khi văn bản không rõ ràng. Điều này làm cho nó đặc biệt hữu ích cho các ngành như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, nơi độ chính xác là rất quan trọng. Trong các tài liệu tài chính, Agentic Document Extraction có thể liên kết chính xác các trường như “tổng cộng” vào các mục tương ứng, đảm bảo tính nhất quán trong tính toán.

Một khía cạnh quan trọng khác của việc trích xuất tài liệu Agentic là việc sử dụng nó điện toán không gian. Không giống như OCR, xử lý tài liệu như một chuỗi văn bản tuyến tính, Agentic Document Extraction hiểu tài liệu như các bố cục 2D có cấu trúc. Nó sử dụng các công cụ thị giác máy tính như OpenCV và Mask R-CNN để phát hiện bảng, biểu mẫu và văn bản nhiều cột. Agentic Document Extraction cải thiện độ chính xác của OCR truyền thống bằng cách sửa các vấn đề như góc nhìn lệch và văn bản chồng chéo.

Nó cũng sử dụng Biểu đồ Mạng Nơ-ron (GNN) để hiểu cách các yếu tố khác nhau trong một tài liệu có liên quan như thế nào trong không gian, chẳng hạn như “Tổng số” giá trị được định vị bên dưới một bảng. Lý luận không gian này đảm bảo rằng cấu trúc của tài liệu được bảo toàn, điều này rất cần thiết cho các tác vụ như đối chiếu tài chính. Agentic Document Extraction cũng lưu trữ dữ liệu được trích xuất với tọa độ, đảm bảo tính minh bạch và khả năng truy xuất ngược trở lại tài liệu gốc.

Đối với các doanh nghiệp muốn tích hợp Agentic Document Extraction vào quy trình làm việc của mình, hệ thống cung cấp khả năng tự động hóa toàn diện mạnh mẽ. Tài liệu được thu thập thông qua REST API hoặc trình phân tích cú pháp email và được lưu trữ trong các hệ thống dựa trên đám mây như AWS S3. Sau khi thu thập, các dịch vụ siêu nhỏ, được quản lý bởi các nền tảng như Kubernetes, sẽ xử lý dữ liệu bằng OCR, NLP và các mô-đun xác thực song song. Xác thực được xử lý bằng cả các kiểm tra dựa trên quy tắc (như khớp tổng hóa đơn) và các thuật toán học máy phát hiện ra các bất thường trong dữ liệu. Sau khi trích xuất và xác thực, dữ liệu được đồng bộ hóa với các công cụ kinh doanh khác như hệ thống ERP (SAP, NetSuite) hoặc cơ sở dữ liệu (PostgreSQL), đảm bảo rằng dữ liệu luôn sẵn sàng để sử dụng.

Bằng cách kết hợp các công nghệ này, Agentic Document Extraction biến các tài liệu tĩnh thành dữ liệu động, có thể hành động. Nó vượt ra ngoài những hạn chế của OCR truyền thống, cung cấp cho các doanh nghiệp một giải pháp thông minh hơn, nhanh hơn và chính xác hơn để xử lý tài liệu. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị trong nhiều ngành, cho phép hiệu quả cao hơn và cơ hội mới cho tự động hóa.

5 cách trích xuất tài liệu của Agentic vượt trội hơn OCR

Trong khi OCR hiệu quả đối với việc quét tài liệu cơ bản, Agentic Document Extraction cung cấp một số lợi thế khiến nó trở thành lựa chọn phù hợp hơn cho các doanh nghiệp muốn tự động hóa quá trình xử lý tài liệu và cải thiện độ chính xác. Sau đây là cách nó vượt trội:

Độ chính xác trong các tài liệu phức tạp

Agentic Document Extraction xử lý các tài liệu phức tạp như các tài liệu chứa bảng, biểu đồ và chữ ký viết tay tốt hơn nhiều so với OCR. Nó giảm lỗi tới 70%, khiến nó trở nên lý tưởng cho các ngành như chăm sóc sức khỏe, nơi các tài liệu thường bao gồm các ghi chú viết tay và bố cục phức tạp. Ví dụ, hồ sơ y tế chứa nhiều chữ viết tay, bảng và hình ảnh khác nhau có thể được xử lý chính xác, đảm bảo thông tin quan trọng như chẩn đoán và tiền sử bệnh nhân được trích xuất chính xác, điều mà OCR có thể gặp khó khăn.

Thông tin chi tiết theo ngữ cảnh

Không giống như OCR, trích xuất văn bản, Agentic Document Extraction có thể phân tích ngữ cảnh và mối quan hệ trong một tài liệu. Ví dụ, trong ngân hàng, nó có thể tự động đánh dấu các giao dịch bất thường khi xử lý sao kê tài khoản, giúp tăng tốc phát hiện gian lận. Bằng cách hiểu mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu khác nhau, Agentic Document Extraction cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn nhanh hơn, cung cấp mức độ thông minh mà OCR truyền thống không thể sánh kịp.

Tự động hóa không cần chạm

OCR thường yêu cầu xác thực thủ công để sửa lỗi, làm chậm quy trình làm việc. Mặt khác, Agentic Document Extraction tự động hóa quy trình này bằng cách áp dụng các quy tắc xác thực như "tổng hóa đơn phải khớp với các mục dòng". Điều này cho phép các doanh nghiệp đạt được quy trình xử lý không cần chạm hiệu quả. Ví dụ, trong bán lẻ, hóa đơn có thể được xác thực tự động mà không cần sự can thiệp của con người, đảm bảo rằng số tiền trên hóa đơn khớp với đơn đặt hàng và giao hàng, giảm lỗi và tiết kiệm đáng kể thời gian.

khả năng mở rộng

Các hệ thống OCR truyền thống gặp phải những thách thức khi xử lý khối lượng lớn tài liệu, đặc biệt là nếu các tài liệu có nhiều định dạng khác nhau. Agentic Document Extraction dễ dàng mở rộng quy mô để xử lý hàng nghìn hoặc thậm chí hàng triệu tài liệu mỗi ngày, khiến nó trở nên hoàn hảo cho các ngành có dữ liệu động. Trong thương mại điện tử, nơi danh mục sản phẩm liên tục thay đổi hoặc trong chăm sóc sức khỏe, nơi hồ sơ bệnh nhân trong nhiều thập kỷ cần được số hóa, Agentic Document Extraction đảm bảo rằng ngay cả các tài liệu có khối lượng lớn, đa dạng cũng được xử lý hiệu quả.

Tích hợp tương lai

Agentic Document Extraction tích hợp trơn tru với các công cụ khác để chia sẻ dữ liệu thời gian thực trên nhiều nền tảng. Điều này đặc biệt có giá trị trong các ngành công nghiệp có nhịp độ nhanh như hậu cần, nơi việc truy cập nhanh vào thông tin chi tiết về vận chuyển được cập nhật có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể. Bằng cách kết nối với các hệ thống khác, Agentic Document Extraction đảm bảo rằng dữ liệu quan trọng chảy qua các kênh thích hợp vào đúng thời điểm, cải thiện hiệu quả hoạt động.

Những thách thức và cân nhắc khi triển khai trích xuất tài liệu Agentic

Trích xuất tài liệu Agentic đang thay đổi cách các doanh nghiệp xử lý tài liệu, nhưng có những yếu tố quan trọng cần cân nhắc trước khi áp dụng. Một thách thức là làm việc với các tài liệu chất lượng thấp, như bản quét mờ hoặc văn bản bị hỏng. Ngay cả AI tiên tiến cũng có thể gặp sự cố khi trích xuất dữ liệu từ nội dung bị mờ hoặc bị bóp méo. Đây chủ yếu là mối quan tâm trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, nơi các hồ sơ viết tay hoặc cũ rất phổ biến. Tuy nhiên, những cải tiến gần đây trong các công cụ xử lý trước hình ảnh, như làm lệch hướng và nhị phân hóa, đang giúp giải quyết những vấn đề này. Sử dụng các công cụ như OpenCV và Tesseract OCR có thể cải thiện chất lượng tài liệu được quét, tăng độ chính xác đáng kể.

Một cân nhắc khác là sự cân bằng giữa chi phí và lợi nhuận đầu tư. Chi phí ban đầu của Agentic Document Extraction có thể cao, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp nhỏ. Tuy nhiên, lợi ích lâu dài là rất đáng kể. Các công ty sử dụng Agentic Document Extraction thường thấy thời gian xử lý giảm 60-85% và tỷ lệ lỗi giảm 30-50%. Điều này dẫn đến thời gian hoàn vốn thông thường là 6 đến 12 tháng. Khi công nghệ tiến bộ, các giải pháp Agentic Document Extraction dựa trên đám mây đang trở nên hợp túi tiền hơn, với các tùy chọn giá linh hoạt giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể tiếp cận được.

Nhìn về phía trước, Agentic Document Extraction đang phát triển nhanh chóng. Các tính năng mới, như trích xuất dự đoán, cho phép các hệ thống dự đoán nhu cầu dữ liệu. Ví dụ, nó có thể tự động trích xuất địa chỉ khách hàng từ các hóa đơn định kỳ hoặc làm nổi bật các ngày hợp đồng quan trọng. Trí tuệ nhân tạo tạo sinh cũng đang được tích hợp, cho phép Agentic Document Extraction không chỉ trích xuất dữ liệu mà còn tạo ra các bản tóm tắt hoặc điền thông tin chi tiết vào hệ thống CRM.

Đối với các doanh nghiệp đang cân nhắc Agentic Document Extraction, điều quan trọng là phải tìm kiếm các giải pháp cung cấp các quy tắc xác thực tùy chỉnh và các bản kiểm toán minh bạch. Điều này đảm bảo sự tuân thủ và tin cậy trong quá trình trích xuất.

Lời kết

Tóm lại, Agentic Document Extraction đang chuyển đổi quá trình xử lý tài liệu bằng cách cung cấp độ chính xác cao hơn, xử lý nhanh hơn và xử lý dữ liệu tốt hơn so với OCR truyền thống. Mặc dù đi kèm với những thách thức, chẳng hạn như quản lý đầu vào chất lượng thấp và chi phí đầu tư ban đầu, nhưng những lợi ích lâu dài, chẳng hạn như cải thiện hiệu quả và giảm lỗi, khiến nó trở thành một công cụ có giá trị cho các doanh nghiệp.

Khi công nghệ tiếp tục phát triển, tương lai của việc xử lý tài liệu có vẻ tươi sáng với những tiến bộ như trích xuất dự đoán và AI tạo ra. Các doanh nghiệp áp dụng Agentic Document Extraction có thể mong đợi những cải tiến đáng kể trong cách họ quản lý các tài liệu quan trọng, cuối cùng dẫn đến năng suất và thành công cao hơn.