อัลกอริธึมการรู้จำอักขระด้วยแสงกำหนดกระบวนการทางธุรกิจใหม่ได้อย่างไร

การป้อนข้อมูลและย้ายจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่งเป็นงานที่ซ้ำซากและใช้เวลานาน พนักงานคนหนึ่งสามารถใช้เวลาถึงสามชั่วโมงต่อวันเพียงแค่ย้ายข้อมูลไปรอบๆ นอกเหนือจากการเสียเวลาของพนักงานแล้ว การจัดการข้อมูลด้วยตนเองมักเกิดข้อผิดพลาด ซึ่งนำไปสู่การสูญเสียรายได้

รายงานโดย Dun & Bradstreet ที่สำรวจอดีตและอนาคตของข้อมูล เปิดเผยว่า 1 ใน 5 ของธุรกิจสูญเสียเงินเนื่องจากข้อมูลไม่ครบถ้วน เทคโนโลยีการรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) สามารถช่วยให้ธุรกิจแก้ปัญหาเหล่านี้ได้ อัลกอริธึม OCR สามารถเปลี่ยนเอกสารที่ใช้กระดาษเป็นข้อความที่ค้นหาได้ซึ่งแก้ไขได้

พวกเขายังสามารถดึงข้อมูลจากไฟล์และป้อนลงในฟิลด์ที่เกี่ยวข้องในระบบไอทีของบริษัท แล้ว OCR ทำงานอย่างไร? เทคโนโลยีนี้จะช่วยให้คุณบรรลุเป้าหมายทางธุรกิจได้อย่างไร และคุณควรติดต่อผู้ให้บริการโซลูชันปัญญาประดิษฐ์เพื่อช่วยคุณสร้างและตั้งค่าซอฟต์แวร์ OCR หรือไม่

การรู้จำอักขระด้วยแสงคืออะไรและทำงานอย่างไร

คำจำกัดความ OCR

การรู้จำอักขระด้วยแสงเป็นเทคโนโลยีที่แปลงข้อความที่พิมพ์หรือเขียนด้วยลายมือและภาพที่พิมพ์ที่มีข้อความให้อยู่ในรูปแบบข้อมูลดิจิทัลที่เครื่องอ่านได้ อัลกอริธึม OCR ช่วยเปลี่ยนเอกสารกระดาษจำนวนมากให้เป็นไฟล์ดิจิทัล ช่วยอำนวยความสะดวกในการจัดเก็บข้อความ การประมวลผล และการค้นหา

ระบบ OCR ประกอบด้วยฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ส่วนฮาร์ดแวร์อาจเป็นเครื่องสแกนออปติคัลหรืออุปกรณ์ที่คล้ายกันที่สามารถแปลงเอกสารที่เป็นกระดาษเป็นรูปแบบดิจิทัล ส่วนซอฟต์แวร์คืออัลกอริธึม OCR เอง

OCR ทำงานอย่างไร?

คอมพิวเตอร์จะจดจำอักขระได้ยากเนื่องจากแบบอักษรและรูปแบบที่แตกต่างกันในการเขียนจดหมาย จดหมายที่เขียนด้วยลายมือทำให้เรื่องยุ่งยากยิ่งขึ้นไปอีก อย่างไรก็ตาม อัลกอริธึมการรู้จำอักขระด้วยแสงก็เผชิญกับความท้าทายนี้ โซลูชัน OCR ทั้งหมดทำงานในสี่ขั้นตอนหลัก:

การรับภาพ

กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการใช้เครื่องสแกนออปติคัลเพื่อจับภาพสำเนาดิจิทัลของเอกสารที่เป็นกระดาษ เอกสารต้องได้รับการจัดตำแหน่งและขนาดอย่างเหมาะสม

ก่อนการประมวลผล

เป้าหมายของเฟสนี้คือการทำให้ไฟล์อินพุตใช้งานได้โดยอัลกอริธึม OCR เสียงรบกวนและพื้นหลังจะถูกลบออก การประมวลผลล่วงหน้าประกอบด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:

• การวิเคราะห์เลย์เอาต์: การ ระบุคำอธิบายภาพ คอลัมน์ และกราฟเป็นบล็อก
• De-skew: การเอียงเอกสารดิจิทัลเพื่อสร้างเส้นในแนวนอน ในกรณีที่ไม่ได้จัดแนวอย่างเหมาะสมระหว่างการสแกน
• การปรับแต่งภาพ: ปรับขอบให้เรียบ ขจัดอนุภาคฝุ่น เพิ่มความคมชัดระหว่างข้อความและพื้นหลัง
• การตรวจจับข้อความ: อัลกอริธึมบางตัวตรวจจับคำที่แยกจากกันและแบ่งออกเป็นตัวอักษร ในขณะที่บางตัวทำงานกับข้อความโดยตรงโดยไม่แยกเป็นตัวอักษร
• Binarization: แปลงเอกสารที่สแกนให้อยู่ในรูปแบบขาวดำ โดยที่พื้นที่มืดแทนอักขระ (ตัวอักษรหรือตัวเลข) และพื้นที่สีขาวจะถูกระบุเป็นพื้นหลัง ขั้นตอนนี้ช่วยในการจดจำแบบอักษรต่างๆ

ในระหว่างขั้นตอนนี้ อัลกอริธึมการรู้จำอักขระด้วยแสงจะทำการปรับเปลี่ยนต่างๆ เพื่อจดจำตัวอักษรและตัวเลข มีสองวิธีหลัก:

• การจดจำรูปแบบ: อัลกอริทึม OCR ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับแบบอักษร รูปแบบข้อความ และรูปแบบการเขียนด้วยลายมือที่หลากหลาย เพื่อเปรียบเทียบอักขระที่แตกต่างจากไฟล์อินพุตกับสิ่งที่พวกเขาได้เรียนรู้
• การรู้จำคุณสมบัติ: อัลกอริทึมบางตัวได้รับประโยชน์จากคุณสมบัติของอักขระที่รู้จัก เช่น กากบาทและเส้นโค้ง เพื่อระบุอักขระในไฟล์อินพุต ตัวอย่างเช่น ตัวอักษร "H" ถูกกำหนดเป็นเส้นแนวตั้งสองเส้นและเส้นแนวนอนข้ามเส้นหนึ่งเส้น อัลกอริธึม OCR ที่ขับเคลื่อนโดยโครงข่ายประสาทเทียม (NN) ใช้ตรรกะอื่นโดยที่เลเยอร์ NN แรกรวมพิกเซลจากไฟล์อินพุตเพื่อสร้างแผนที่คุณลักษณะระดับต่ำของรูปภาพ

หลังจากตรวจพบอักขระ โปรแกรมจะแปลงเป็น American Standard Code for Information Exchange (ASCII) เพื่ออำนวยความสะดวกในการปรับเปลี่ยนเพิ่มเติม

หลังการประมวลผล

ผลลัพธ์อาจเป็นแบบพื้นฐาน เช่น สตริงอักขระหรือไฟล์ โซลูชัน OCR ขั้นสูงสามารถรักษาโครงสร้างหน้าเดิมและสร้างไฟล์ PDF พร้อมข้อความที่ค้นหาได้ แม้ว่าจะยังไม่มีเครื่องมือใดที่จะรับประกันความถูกต้อง 100% ในไฟล์อินพุตต่างๆ ได้ แต่อัลกอริธึมการรู้จำอักขระด้วยแสงบางตัวสามารถบรรลุความแม่นยำที่น่าประทับใจ 99.8% สำหรับข้อความที่คุ้นเคย การใช้ลายมือจะทำให้ผลลัพธ์ลดลงอย่างมาก นอกจากนี้ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจด้วยว่าการฝึกอบรมที่ไม่ดีหรือข้อความที่ไม่คุ้นเคย อัตราข้อผิดพลาดอาจสูงถึง 20% ดังนั้น ผู้ใช้จึงจำเป็นต้องตรวจสอบ ตรวจสอบ ตรวจทาน และแก้ไขเอาต์พุตของอัลกอริธึม OCR อย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีเอกสารประเภทใหม่เข้าสู่ไปป์ไลน์

ขั้นตอนหลังการประมวลผลอาจเกี่ยวข้องกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และเทคนิค AI อื่นๆ สำหรับการตรวจสอบข้อมูล AI ไม่เพียงแต่สามารถแก้ไขข้อความเท่านั้น แต่ยังตรวจจับข้อผิดพลาดในการคำนวณได้อีกด้วย สมมติว่าขณะประมวลผลใบแจ้งหนี้ อัลกอริทึม OCR ระบุยอดรวมเป็น $500 AI สามารถตรวจสอบได้โดยการเพิ่มค่าใช้จ่ายทั้งหมดและพบว่าไม่มีมูลค่าถึง 500 ดอลลาร์ AI สามารถแจ้งพนักงานที่เป็นมนุษย์เพื่อตรวจสอบกรณีนี้โดยเฉพาะ

หากคุณต้องการปรับปรุงคุณภาพของอัลกอริทึม คุณสามารถทดลองกับไลบรารี OCR โอเพ่นซอร์ส เช่น Tesseract ที่ใช้พจนานุกรมของตนเองสำหรับการแบ่งกลุ่มอักขระ อีกวิธีหนึ่งคือการสร้างอภิธานศัพท์เฉพาะของคำศัพท์ที่เกิดขึ้นซ้ำในโดเมนของคุณ นอกจากนี้ ผู้ตรวจทานสามารถใช้คำติชมของตนเป็นข้อมูลป้อนเข้าไปยังเซสชันการฝึกอบรมอัลกอริทึมการรู้จำอักขระด้วยแสงอื่นได้

อัลกอริทึม OCR มีประโยชน์ต่อธุรกิจของคุณอย่างไร

นี่คือสิ่งที่โซลูชันการรู้จำอักขระด้วยแสงสามารถช่วยคุณได้:

• ลดค่าใช้จ่าย: การแปลงไฟล์เป็นรูปแบบดิจิทัลและการป้อนข้อมูลอัตโนมัติช่วยลดต้นทุนในแง่ของชั่วโมงการทำงานของพนักงาน
• เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า: เทคโนโลยีนี้จะช่วยให้ผู้คนสามารถอัปเดตข้อมูลส่วนบุคคลของพวกเขาจากระยะไกลโดยการสแกนเอกสารระบุตัวตนแทนการไปที่ธนาคารหรือสถานประกอบการอื่น ๆ
• เสนอตัวเลือกการสำรองข้อมูลที่ถูกกว่า: ไม่จำเป็นต้องจัดเก็บเอกสารที่เป็นกระดาษพร้อมกับเอกสารที่ซ้ำกันและสามเท่า ซึ่งใช้หน่วยจัดเก็บข้อมูลทางกายภาพที่มีราคาแพง
• อำนวยความสะดวกในการแปลในภาษาต่างๆ: เครื่องมือ OCR บางตัวมีความสามารถในการแปลเอกสารจากภาษาหนึ่งเป็นอีกภาษาหนึ่ง
• เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ: การค้นหาไฟล์ดิจิทัลด้วยระบบการจัดการที่ดีจะเร็วกว่าการจัดการกับเอกสารที่เป็นกระดาษ กระบวนการที่น้อยลงจะถูกพักไว้ในขณะที่ค้นหาฟิสิคัลไฟล์ที่สูญหาย หากคุณสนใจโซลูชันระบบอัตโนมัติที่ครอบคลุมมากขึ้น คุณสามารถใช้บริการกระบวนการอัตโนมัติอัจฉริยะที่มี OCR และความสามารถขั้นสูงอื่นๆ

โซลูชั่น OCR ที่มีจำหน่ายในตลาด

หากคุณกำลังคิดที่จะรวมคุณสมบัติ OCR เข้ากับระบบไอทีของคุณ คุณมีตัวเลือกมากมายให้เลือก

อัลกอริธึมการรู้จำอักขระด้วยแสงแบบโอเพนซอร์ส

มีอัลกอริธึม OCR โอเพ่นซอร์สหลายอย่างที่ธุรกิจสามารถปรับให้เข้ากับความต้องการได้ โซลูชันเหล่านี้ปรับแต่งได้ง่ายกว่าเนื่องจากซอร์สโค้ดเข้าถึงได้ทั่วไป อย่างไรก็ตาม ไม่มีอำนาจกลาง ผู้พัฒนาโซลูชันโอเพนซอร์สไม่รับผิดชอบและไม่ให้การสนับสนุนเพิ่มเติม ดังนั้น คุณภาพของโค้ดจึงเป็นที่น่าสงสัย ตัวเลือกนี้เหมาะสำหรับบริษัทที่มีแผนกไอทีที่รัดกุมซึ่งสามารถแก้ไขการทำงานผิดพลาดได้ หรือคุณสามารถติดต่อที่ปรึกษาด้านแมชชีนเลิร์นนิงซึ่งสามารถปรับแต่งและฝึกอบรมซอฟต์แวร์นี้ใหม่ให้กับคุณได้

ต่อไปนี้คือโซลูชัน OCR โอเพ่นซอร์สที่ใช้กันทั่วไป:

Tesseract

เอ็นจิ้นโอเพ่นซอร์ส Tesseract เป็นหนึ่งในเครื่องมือ OCR ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด และเชื่อว่าเป็นหนึ่งในเครื่องมือฟรีที่แม่นยำที่สุด ได้รับการพัฒนาโดย Hewlett-Packard ระหว่างปี 1985 ถึง 1994 ตั้งแต่ปี 2006 แพลตฟอร์มนี้ได้รับการจัดการและพัฒนาเพิ่มเติมโดย Google Tesseract เขียนด้วย C ++ แต่มีตัวห่อหุ้มใน Java, Python, Swift, Ruby และ R และภาษาโปรแกรมทั่วไปอีกสองสามภาษา

เครื่องมือนี้ทำงานโดยใช้บรรทัดคำสั่งและไม่มีส่วนติดต่อผู้ใช้แบบกราฟิก อย่างไรก็ตาม มีตัวเลือก GUI หลายตัวที่คุณสามารถปรับใช้เพื่อทำให้โซลูชันนี้เป็นมิตรกับผู้ใช้ ตัวอย่างหนึ่งคือ glmageReader อินเทอร์เฟซนี้พัฒนาขึ้นโดยใช้ Python และรองรับรูปแบบรูปภาพต่างๆ รวมถึง PNG, GIF และ PNM

Tesseract ไม่มีการวิเคราะห์เค้าโครงหน้า ไม่จัดรูปแบบเอาต์พุต และอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งกำหนดให้ส่งรูปภาพทั้งหมดในรูปแบบ TIFF นอกจากนี้ โซลูชัน OCR นี้ไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ GPU และไม่อนุญาตให้ประมวลผลแบบกลุ่ม

OCRopus

OCRopus เดิมเขียนด้วย Python และตอนนี้มีเวอร์ชัน C ++ แยกต่างหาก รองรับโดย Google และถูกใช้เป็นเครื่องมือ OCR สำหรับอัลกอริทึม Google ReCaptcha

OCropus มีคุณสมบัติหลักสามประการ:

• การวิเคราะห์เค้าโครงทางกายภาพ: ระบุบล็อคข้อความ คอลัมน์ และบรรทัด และกำหนดลำดับการอ่าน ตัวอย่างเช่น ในการตรวจจับคอลัมน์ จะใช้อัลกอริธึมสี่เหลี่ยมช่องว่างสูงสุดเพื่อตรวจหาช่องว่างสีขาวระหว่างคอลัมน์
• การจดจำเส้น: จดจำเส้นภายในแต่ละบล็อกหรือคอลัมน์ ไม่ว่าจะเป็นเส้นแนวตั้งหรือจากซ้ายไปขวา
• แบบจำลองภาษาเชิงสถิติ: ใช้พจนานุกรมและไวยากรณ์สุ่มเพื่อแก้ไขปัญหาตัวอักษรที่ขาดหายไปและไม่สามารถระบุได้

EasyOCR

Jaided AI บริษัทการรู้จำอักขระด้วยแสงได้สร้างแพ็คเกจ EasyOCR โดยใช้ไลบรารี Python และ PyTorch พร้อมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก รองรับมากกว่า 80 ภาษา รวมถึงอักษรซิริลลิก จีน และอาหรับ และฐานนี้ยังคงขยายตัวอย่างต่อเนื่อง เป็นส่วนหนึ่งของแผนงานการนำไปใช้ มีแผนจะเพิ่มตัวเลือกที่กำหนดค่าได้สำหรับการจดจำข้อความที่เขียนด้วยลายมือ

โซลูชัน OCR เชิงพาณิชย์

โซลูชัน Software as a service (SaaS) ช่วยให้คุณได้รับประโยชน์จากอัลกอริธึมคุณภาพสูงและรับการสนับสนุนอย่างเต็มที่จากผู้จำหน่าย ขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์มที่เลือก คุณอาจสามารถฝึกอัลกอริทึม OCR ใหม่บนชุดข้อมูลของคุณและปรับให้เข้ากับความต้องการเฉพาะของคุณได้อีกด้วย

Amazon Text

Amazon Texttract เป็นบริการที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องที่แยกข้อความที่พิมพ์และเขียนด้วยลายมือออกจากเอกสารที่สแกน สามารถทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและข้อความที่จัดรูปแบบ เช่น แบบฟอร์มและตาราง โซลูชันนี้ใช้ AI และไม่ต้องการขั้นตอนหรือเทมเพลตการกำหนดค่าเพิ่มเติม บริการนี้มีความปลอดภัยและสอดคล้องกับระเบียบข้อบังคับด้านการปกป้องข้อมูล เช่น HIPAA และ GDPR Amazon Texttract มี API สี่ตัวที่ลูกค้าสามารถใช้และชำระเงินได้ดังนี้:

• ตรวจหา API ข้อความของเอกสาร: แยกข้อความที่พิมพ์และลายมือที่ไม่มีโครงสร้างออกจากการสแกน ราคา 0.0015 ดอลลาร์ต่อหน้าสำหรับหนึ่งล้านหน้าแรก หลังจากนั้นราคาจะลดลง
• วิเคราะห์เอกสาร API: ทำงานกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง แยกข้อความจากแบบฟอร์มและตาราง ลูกค้าจะจ่าย $0.015 ต่อหน้าเมื่อประมวลผลตาราง และ $0.05 ต่อหน้าในกรณีของแบบฟอร์ม ราคาลดลงหลังจากล้านหน้าแรก
• วิเคราะห์ API ค่าใช้จ่าย: ทำงานร่วมกับใบแจ้งหนี้ บริการนี้มีอนุกรมวิธานทั่วไปของฟิลด์ที่เกี่ยวข้องกับใบเสร็จ ตัวอย่างเช่น สามารถรับรู้หมายเลขใบแจ้งหนี้ ผู้ใช้จะจ่าย $0.01 ต่อหน้าสำหรับล้านหน้าแรก
• วิเคราะห์ ID API: เข้าใจบริบทของเอกสารระบุตัวตน เช่น ใบขับขี่และหนังสือเดินทาง และสามารถดึงข้อความจากฟิลด์เฉพาะได้ คุณสามารถรับประโยชน์จากบริการนี้ในราคา 0.025 ดอลลาร์สหรัฐฯ สำหรับ 100,000 หน้าแรก

Google Cloud Vision

Google นำเสนอ Vision API ซึ่งสามารถดึงข้อความที่พิมพ์และเขียนด้วยลายมือออกจากเอกสารและรูปภาพ ประกอบด้วยคุณสมบัติสองประการสำหรับการรู้จำอักขระด้วยแสง:

• Text_detection: ดึงข้อความจากภาพ เช่น ภาพถ่ายสัญญาณจราจร
• Document_text_detection: จับข้อความในเอกสารและรูปภาพ ซึ่งแตกต่างจากคุณลักษณะก่อนหน้านี้เนื่องจากการตอบสนองได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับข้อความที่มีความหนาแน่นสูง

คุณสมบัติทั้งสองนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถประมวลผล 1,000 หน่วยแรกต่อเดือนได้ฟรี หลังจากนั้น คุณจะต้องจ่าย 1.5 ดอลลาร์ต่อ 1,000 หน่วย ราคานี้จะลดลงเมื่อคุณส่งหน่วยเพิ่มเติมต่อเดือน

Microsoft Azure Computer Vision

Microsoft ให้บริการ OCR โดยเป็นส่วนหนึ่งของ Computer Vision API ทั่วไป ไม่ใช่คุณลักษณะแบบสแตนด์อโลน ดังนั้น คุณจึงจ่ายสำหรับแพ็คเกจทั้งหมด ซึ่งนอกเหนือจากการรู้จำอักขระด้วยแสงแล้ว ยังรวมถึงการระบุคนดัง สถานที่สำคัญ แบรนด์ และการตรวจจับวัตถุทั่วไปด้วย API นี้จะเสียค่าใช้จ่าย $1 ต่อ 1,000 ธุรกรรมสำหรับล้านหน่วยแรก หลังจากนั้น ราคาจะลดลงเหลือ 0.65 เหรียญต่อธุรกรรม 1,000 รายการ และจะลดลงเรื่อยๆ เมื่อคุณส่งเนื้อหาเพิ่มเติม

กรณีการใช้งาน OCR อันดับต้นๆ ในอุตสาหกรรมต่างๆ

อัลกอริธึมการรู้จำอักขระด้วยแสงกำลังได้รับความสนใจในอุตสาหกรรมต่างๆ ด้านล่างนี้คือแอปพลิเคชัน OCR ที่โดดเด่นที่สุดบางส่วน

OCR ในธนาคาร

สถาบันการธนาคารใช้เอกสารที่เป็นกระดาษจำนวนมากในขั้นตอนการทำงาน ซึ่งรวมถึงเช็ค บันทึกลูกค้า การขอสินเชื่อ ใบแจ้งยอดจากธนาคาร ฯลฯ การใช้อัลกอริธึมการรู้จำ OCR ช่วยให้พนักงานสามารถจัดเก็บและเข้าถึงเอกสารทั้งหมดเหล่านี้แบบดิจิทัล และป้องกันการสูญเสียและความเสียหายของเอกสาร

ตรวจสอบการจัดการ

ตัวอย่างหนึ่งของ OCR ในภาคส่วนนี้คือการใช้แอปธนาคารเพื่อฝากเช็คแบบกระดาษแบบดิจิทัล โซลูชันเหล่านี้ปรับใช้อัลกอริธึมการรู้จำอักขระด้วยแสงเพื่อระบุฟิลด์ที่เกี่ยวข้องในการตรวจสอบและดำเนินการตามนั้นโดยไม่จำเป็นต้องให้พนักงานถ่ายโอนข้อมูลทั้งหมดนี้ด้วยตนเอง นอกจากนี้ แอพดังกล่าวสามารถดำเนินการตรวจสอบลายเซ็นกับฐานข้อมูลที่มีอยู่และล้างการตรวจสอบทันที

การเริ่มต้นใช้งานของลูกค้า

แทนที่จะให้พนักงานตรวจสอบข้อมูลประจำตัวของลูกค้าด้วยตนเอง โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย OCR สามารถดึงและตรวจสอบข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดจากหนังสือเดินทางของบุคคลนั้นและเอกสารประจำตัวอื่นๆ ซึ่งช่วยให้สามารถตรวจสอบได้ทันทีและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

ข้อมูลลูกค้าอัพเดท

แทนที่จะต้องไปเยี่ยมหรือโทรหาธนาคาร ด้วยความช่วยเหลือของ OCR ลูกค้าสามารถสแกนเอกสารของพวกเขาเพื่ออัปเดตข้อมูลโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น Alfa-Bank ร่วมมือกับ Smart Engines เพื่อปรับปรุงแอปธนาคารของตนด้วยความสามารถในการจดจำอักขระด้วยแสง ด้วยฟีเจอร์ใหม่นี้ ลูกค้าสามารถวางเอกสารประจำตัวไว้หน้ากล้องของสมาร์ทโฟน ยืนยันข้อมูลที่ดึงออกมา และอัปเดตข้อมูลในระบบธนาคารได้

OCR ในการดูแลสุขภาพ

เช่นเดียวกับภาคธนาคาร องค์กรด้านการดูแลสุขภาพได้รวบรวมเอกสารที่เป็นกระดาษจำนวนมาก เช่น การสแกนด้วยเอ็กซ์เรย์ ผลการทดสอบ แผนการรักษา และอื่นๆ อัลกอริธึม OCR ช่วยแปลงไฟล์เหล่านี้ให้เป็นดิจิทัลเพื่อป้องกันการสูญหายของเอกสารจริง และลดความพยายามที่สูญเปล่าในการจัดการไฟล์กระดาษด้วยตนเอง นอกจากนี้ โซลูชัน OCR บางอย่างที่จดจำข้อความที่เขียนด้วยลายมือสามารถประมวลผลเอกสารการลงทะเบียนของผู้ป่วยและใบสั่งยาได้

ระบบการเรียกร้องค่ารักษาพยาบาล

มีผู้จำหน่ายซอฟต์แวร์ที่เชี่ยวชาญในการประมวลผลการเคลมทางการแพทย์ที่เปิดใช้งาน OCR หนึ่งในบริษัทดังกล่าวคือ OCR Solutions พัฒนาผลิตภัณฑ์ที่สามารถสแกน ตรวจสอบ และกำหนดเส้นทางการเคลมทางการแพทย์ได้อย่างถูกต้องเพื่อการจัดการต่อไป โปรแกรมนี้ได้รับการฝึกอบรมและกำหนดค่าให้ทำงานกับรูปแบบทั่วไป เช่น แบบฟอร์มการเรียกร้องทางทันตกรรม และ CMS-1500 เป็นต้น

แฟกซ์

สถานพยาบาลหลายแห่งยังคงพึ่งพาแฟกซ์ โซลูชันการรู้จำอักขระด้วยแสงสามารถแปลงวัสดุที่เข้ามาเป็นรูปแบบที่จัดเก็บแบบดิจิทัลที่สามารถเข้าถึงได้

การออกใบแจ้งหนี้

โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย OCR ช่วยให้องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถแปลงใบแจ้งหนี้ให้เป็นดิจิทัลและจัดเก็บได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่าง OCR หนึ่งมาจาก Nanonets ในซานฟรานซิสโก ซึ่งนำเสนอโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย OCR ที่เชี่ยวชาญด้านการประมวลผลใบแจ้งหนี้ บริษัทอ้างว่าซอฟต์แวร์ของบริษัทจะลดเวลาในการป้อนข้อมูลใบแจ้งหนี้จากสามนาทีต่อใบแจ้งหนี้เหลือเพียง 30 วินาที

OCR ในร้านค้าปลีก

อัลกอริธึมการรู้จำอักขระด้วยแสงช่วยให้พนักงานขายปลีกสามารถประหยัดเวลาในการประมวลผลใบสั่งซื้อ ใบแจ้งหนี้ รายการบรรจุภัณฑ์ และเอกสารอื่นๆ โซลูชันเหล่านี้ยังสามารถดึงหมายเลขซีเรียลจากบาร์โค้ดของผลิตภัณฑ์ และช่วยให้ลูกค้าสามารถสแกนบัตรกำนัลและดึงรหัสซีเรียลได้

สแกนบัตรประชาชน

พนักงานร้านค้าอาจจำเป็นต้องสแกนข้อมูลส่วนบุคคลด้วยเหตุผลหลายประการ เช่น การตรวจสอบอายุ การกรอกข้อมูลเพื่อความภักดีของลูกค้า และอื่นๆ ผู้จำหน่าย OCR ใช้ประโยชน์จากโอกาสนี้

ตัวอย่างเช่น OCR Solutions ซึ่งตั้งอยู่ในฟลอริดาได้พัฒนา idMax ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนโดย OCR ซึ่งสามารถสแกนเอกสาร ID แยกฟิลด์ที่เกี่ยวข้อง และเติมฐานข้อมูลของผู้ค้าปลีกด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้อง idMax สามารถติดตั้งในเครื่องหรือเข้าถึงได้ผ่านระบบคลาวด์

ความท้าทายของการนำโซลูชัน OCR มาใช้ในธุรกิจของคุณ

หากคุณตัดสินใจที่จะปรับใช้อัลกอริธึมการรู้จำ OCR เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานของคุณ มีหลายแง่มุมที่คุณต้องพิจารณา:

วัสดุอินพุต: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าไฟล์อินพุตทั้งหมดเหมาะสำหรับอัลกอริธึม OCR ตัวอย่างเช่น ไฟล์ต้องปราศจากความเสียหายที่อาจรบกวนความสามารถของอัลกอริทึมในการจดจำเนื้อหาของไฟล์ คอนทราสต์สูงเพียงพอ จัดหน้าเพจอย่างเหมาะสม ฯลฯ อัลกอริธึมบางตัวมีความสามารถในการประมวลผลล่วงหน้าที่ทรงพลัง และสามารถแก้ไขปัญหาเหล่านี้ให้คุณได้ แต่ถ้าไม่ใช่กรณีนี้ อาจเป็นความคิดที่ดีที่จะลงทุนในเครื่องสแกนคุณภาพสูงและจัดตำแหน่งหน้าที่เหมาะสม

ชุดข้อมูลการฝึกอบรม: หากคุณตัดสินใจที่จะฝึกหรือฝึกอัลกอริธึมการรู้จำอักขระด้วยแสงใหม่ คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลที่คุณวางแผนจะใช้อย่างถูกต้องแสดงถึงวัสดุที่คุณป้อนและมีคำอธิบายประกอบที่ถูกต้องเพียงพอ หากชุดข้อมูลการฝึกของคุณมีขนาดเล็กเกินไปหรือมีคำอธิบายประกอบไม่เพียงพอ อัลกอริทึมจะไม่ให้ผลลัพธ์ที่ต้องการ นอกจากนี้ ในระหว่างการฝึกอบรม คุณต้องให้ความสนใจเป็นพิเศษกับอักขระ/สัญลักษณ์ที่คล้ายคลึงกัน ตัวอย่างเช่น ตัวเลข 2 และ 7 อาจดูค่อนข้างคล้ายกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคาดว่าอัลกอริทึมจะทำงานกับข้อความที่เขียนด้วยลายมือ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องครอบคลุมความแตกต่างดังกล่าวในข้อมูลการฝึกอบรม อีกตัวอย่างหนึ่งคือการใช้อัลกอริธึม OCR เพื่อตรวจจับและจับป้ายทะเบียนรถยนต์ คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าอัลกอริทึมของคุณไม่ใช้สติกเกอร์แบบกำหนดเองที่มีข้อความอยู่ด้านหลังรถซึ่งเข้าใจผิดว่าเป็นป้ายทะเบียน

ข้อความที่ เขียนด้วยลายมือ: การเขียนด้วยลายมือมาพร้อมความท้าทาย OCR เพิ่มเติมมากมาย มีรูปแบบการเขียนที่หลากหลายในแต่ละคน แม้แต่การเขียนของผู้ใช้แต่ละคนก็อาจไม่สอดคล้องกัน การรวบรวมชุดข้อมูลการฝึกอบรมตัวแทนที่เชื่อถือได้ถือเป็นความท้าทาย เนื่องจากคุณจำเป็นต้องพิจารณารูปแบบที่แตกต่างกันทั้งหมด การเขียนด้วยลายมือเขียนด้วยลายมือมีความท้าทายเป็นพิเศษในการประมวลผล นอกจากนี้ แม้ว่าข้อความที่พิมพ์ออกมาจะเป็นเส้นตรง การเขียนด้วยลายมือมีแนวโน้มที่จะมีการหมุนเวียนตัวแปร ซึ่งทำให้เรื่องยุ่งยากมากยิ่งขึ้น

การ ปรับขนาด: หากคุณเพิ่มจำนวนผู้ใช้หรือจำนวนคำขอต่อช่วงเวลา ระบบสามารถยุบได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณใช้โซลูชันโอเพนซอร์ซและอาศัยพลังประมวลผลของคุณเอง ในกรณีของผลิตภัณฑ์ OCR เชิงพาณิชย์ที่ทำงานในระบบคลาวด์ คุณสามารถจัดเตรียมและชำระเงินสำหรับความจุที่เพิ่มขึ้นได้

การตรวจสอบประสิทธิภาพของอัลกอริธึม OCR: หลังจากการปรับใช้ ประสิทธิภาพของอัลกอริธึมอาจเริ่มลดลงเนื่องจากปัจจัยต่างๆ ตัวอย่างหนึ่งคือการเปลี่ยนแปลงการกระจายระหว่างข้อมูลการฝึกอบรมและข้อมูลการผลิตจริง สิ่งนี้เกิดขึ้นเมื่อโมเดลเริ่มทำงานกับชุดข้อมูลที่ไม่ได้เตรียมไว้ เช่น ฟอนต์หรืออักขระต่างๆ ที่มีความลาดเอียงผิดปกติ การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จะส่งผลต่อเอาต์พุตของโมเดลเมื่อเวลาผ่านไป และคุณจำเป็นต้องตรวจหาปัญหาเหล่านี้และฝึกโมเดลใหม่ตามลำดับเพื่อรักษาระดับความแม่นยำเริ่มต้น

สรุป

อัลกอริธึมการรู้จำอักขระด้วยแสงมีศักยภาพในการเร่งกระบวนการทางธุรกิจของคุณ อย่างไรก็ตาม มีความท้าทายที่เกี่ยวข้องที่ต้องพิจารณา อัลกอริธึมที่เลือกมักจะต้องมีการฝึกอบรมใหม่ และจะเป็นงานที่น่าเบื่อที่จะต้องใส่คำอธิบายประกอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างเหมาะสม คุณต้องคิดถึงการปรับขนาดที่อาจเกิดขึ้นในขณะที่ธุรกิจของคุณขยายตัว

การใช้โซลูชันโอเพ่นซอร์สดูเหมือนจะดึงดูดใจด้านราคา แต่ก็มีข้อเสีย เช่น ขาดการสนับสนุนและการอัปเดต ซึ่งสามารถเปิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัยได้ โซลูชันเชิงพาณิชย์มีความน่าเชื่อถือมากกว่าในเรื่องนี้ แต่อาจมีราคาแพงและปรับแต่งได้ยาก

หากคุณไม่แน่ใจว่าจะดำเนินการอย่างไรและโซลูชัน OCR ใดเหมาะสมที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณ อย่าลังเลที่จะติดต่อกลับ ที่ ITRex เรายินดีที่จะทำการประเมินความต้องการทางธุรกิจของคุณอย่างละเอียดเพื่อกำหนดตัวเลือก OCR ที่ดีที่สุด นอกจากนี้เรายังสามารถช่วยคุณฝึกอบรมโซลูชันที่เลือกใหม่และรวมเข้ากับระบบของคุณได้ นอกจากนี้เรายังสามารถสร้างอัลกอริธึม OCR แบบกำหนดเองได้ หากจำเป็น

คุณต้องการให้การดำเนินการของคุณเร็วขึ้นด้วยการรู้จำอักขระด้วยแสงหรือไม่? วางสาย ITRex! ผู้เชี่ยวชาญ AI ของพวกเขาจะช่วยคุณในการรวมและฝึกอบรมโซลูชัน OCR พวกเขายังสามารถพัฒนาอัลกอริธึมแบบกำหนดเองให้กับคุณได้ หากจำเป็น

เผยแพร่ครั้งแรกที่ https://itrexgroup.com เมื่อวันที่ 6 เมษายน 2022