Xử lý tài liệu thông minh IDP là gì? Hiệu quả số hoá của IDP

IDP là gì? Intelligent Document Processing (IDP) là công nghệ tự động hóa tiên tiến được thiết kế để trích xuất, phân loại và tổ chức dữ liệu từ nhiều định dạng tài liệu khác nhau mà không cần đến sự can thiệp thủ công. IDP đã trở thành công cụ không thể thiếu cho các tổ chức cần xử lý khối lượng lớn tài liệu một cách nhanh chóng và chính xác. Trong bài viết này, FPT.AI sẽ trình bày chi tiết cơ chế hoạt động của IDP, những lợi ích nổi bật mà công nghệ này mang lại, các ứng dụng thực tế, những thách thức khi triển khai. Cùng khám phá nhé!

Xử lý tài liệu thông minh (IDP) là gì?

Xử lý tài liệu thông minh (Intelligent Document Processing (IDP) là công nghệ tự động hóa quy trình được thiết kế để trích xuất, phân loại và tổ chức dữ liệu có cấu trúc, không cấu trúc và bán cấu trúc từ nhiều dạng tài liệu (giấy tờ vật lý, điện tử, hình ảnh, PDF, email) mà không cần nhập liệu thủ công. IDP kết hợp AI, Machine Learning, Optical Character Recognition (OCR), Natural Language Processing (NLP), Robotic Process Automation (RPA) và Computer Vision để đọc, hiểu nội dung tài liệu và trích xuất thông tin theo yêu cầu.

IDP đã trở thành công cụ thiết yếu cho các tổ chức cần xử lý khối lượng lớn tài liệu một cách hiệu quả, cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn, tối ưu quy trình kinh doanh và tăng cường khả năng cạnh tranh của tổ chức.

>>> XEM THÊM: Xu hướng ứng dụng công nghệ OCR trong ngành bảo hiểm tại Việt Nam

Cơ chế hoạt động của IDP là gì?

Xử lý tài liệu thông minh (IDP) thay thế quá trình nhập liệu thủ công tốn thời gian và dễ sai sót. Quy trình xử lý tài liệu của Intelligent Document Processing gồm các bước chính sau:

• Tiền xử lý tài liệu: Trước khi bắt đầu trích xuất dữ liệu, IDP tối ưu hóa chất lượng tài liệu bằng cách loại bỏ nhiễu, điều chỉnh độ tương phản và chuẩn hóa hình ảnh..
• Phân loại tài liệu: Hệ thống sử dụng AI để nhận diện và phân loại các tài liệu theo loại (hóa đơn, hợp đồng, đơn đặt hàng…) dựa trên mẫu học được hoặc quy tắc đã thiết lập.
• Trích xuất dữ liệu: Sau khi phân loại, IDP sử dụng OCR và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP để nhận diện và trích xuất thông tin quan trọng như ngày tháng, số tiền, tên người/tổ chức,…
• Xác thực dữ liệu: Hệ thống tự động đối chiếu với thông tin trong cơ sở dữ liệu để kiểm tra tính chính xác của dữ liệu đã trích xuất hoặc áp dụng các quy tắc logic để phát hiện sai sót.
• Xử lý và tích hợp: Sau khi xác thực, dữ liệu được chuẩn hóa và định dạng theo cấu trúc phù hợp, rồi tự động chuyển đến hệ thống nghiệp vụ tương ứng như ERP, CRM,…
• Học liên tục: Một đặc điểm quan trọng của IDP là khả năng tự học và cải thiện theo thời gian. Thông qua ML, hệ thống học từ lỗi, thích nghi với thay đổi trong định dạng tài liệu và liên tục nâng cao độ chính xác.
• Báo cáo và phân tích: Intelligent Document Processing cho phép doanh nghiệp theo dõi và phân tích quá trình xử lý các tài liệu như thời gian xử lý, tỷ lệ lỗi và khối lượng thông lượng để xác định các điểm nghẽn, cải thiện quy trình làm việc và ra quyết định chính xác hơn dựa trên dữ liệu.

Để hiểu rõ hơn về vai trò của IDP, hãy xem xét một quy trình đặt hàng tự động. Khi tồn kho thấp, hệ thống sẽ tự động gửi đơn đặt hàng đến nhà cung cấp (đơn hàng chỉ được vận chuyển sau khi thanh toán hoàn tất). Khi nhà cung cấp gửi hóa đơn qua email, IDP có thể tự động nhận diện, trích xuất thông tin như số hóa đơn, số tiền, ngày thanh toán và tự động cập nhật vào hệ thống kế toán mà không cần nhập liệu thủ công, giúp đẩy nhanh quy trình thanh toán và giảm thiểu sai sót.

>>> XEM THÊM: OMR là gì? Phân biệt công nghệ OCR, OMR và ICR

Lợi ích nổi bật của IDP là gì?

Dưới đây là những lợi ích nổi bật của hệ thống xử lý tài liệu thông minh IDP:

• Khả năng mở rộng quy mô – IDP có thể xử lý khối lượng lớn tài liệu đa dạng mà không cần tăng nguồn lực thủ công. Đây là giải pháp lý tưởng giúp doanh nghiệp quản lý nhu cầu hoạt động lớn một cách chính xác và hiệu quả.
• Tiết kiệm chi phí đáng kể – Tự động hóa quy trình xử lý tài liệu giúp loại bỏ các chi phí liên quan đến nhập liệu và xử lý thủ công. Doanh nghiệp có thể tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, hợp lý hóa quy trình làm việc và tối ưu hóa chi phí vận hành.
• Độ chính xác cao – Việc ứng dụng AI trong xử lý tài liệu giảm thiểu lỗi của con người. Các giải pháp ML/AI xử lý tài liệu với độ chính xác cao, hạn chế các rủi ro về thông tin thường gặp khi nhập liệu thủ công.
• Nâng cao hiệu suất hoạt động – IDP giúp chuyển đổi từ phương pháp làm việc phức tạp sang quy trình xử lý tự động và hiệu quả. Việc xử lý tài liệu được thực hiện nhanh hơn, giảm thời gian xử lý hồ sơ từ 10 phút xuống chỉ còn 1-2 phút.
• Tăng năng suất nhân viên – Giải pháp IDP giải phóng nhân viên khỏi các công việc nhập liệu đơn điệu, giúp họ tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo và có giá trị cao hơn. Theo báo cáo của McKinsey, một công ty dịch vụ tài chính hàng đầu đã tiết kiệm hơn 20.000 giờ làm việc chỉ trong một năm nhờ tự động hóa.
• Tích hợp dữ liệu liền mạch – IDP có khả năng tích hợp với các hệ thống kinh doanh khác, tạo ra luồng dữ liệu suôn sẻ hơn. Việc này giúp khai thác hiệu quả khối lượng dữ liệu không cấu trúc chiếm tới 80-90% dữ liệu doanh nghiệp.
• Nâng cao sự hài lòng của khách hàng – Với IDP, doanh nghiệp có thể xử lý tài liệu khách hàng nhanh chóng hơn, tự động hóa các nhiệm vụ như nhập thông tin ban đầu, đặt chỗ và thanh toán. AI Chatbot có thể sử dụng dữ liệu từ tài liệu để phản hồi truy vấn theo cách cá nhân hóa, mang đến trải nghiệm hiện đại cho khách hàng.
• Khả năng làm việc liên tục – Không giống con người, hệ thống IDP có thể hoạt động 24/7 mà không cần nghỉ ngơi. Điều này đảm bảo chất lượng xử lý tài liệu ổn định và không bị gián đoạn bởi các yếu tố chủ quan.
• Giảm rủi ro thông tin – IDP giúp doanh nghiệp giảm thiểu các rủi ro về thông tin như thất lạc dữ liệu, khó khăn trong tìm kiếm, và chi phí lưu trữ. Việc tự động hóa quy trình xử lý hồ sơ bằng AI giúp tài liệu được xử lý chính xác và dễ dàng truy xuất khi cần.
• Lợi thế cạnh tranh – Việc áp dụng công nghệ IDP trong thời đại 4.0 tạo lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp. Giải pháp này giúp xử lý từ những tài liệu đơn giản như CMND, giấy khai sinh đến các quy trình phức tạp như bồi thường bảo hiểm, hồ sơ vay vốn, hồ sơ nhân sự.

>>> XEM THÊM: Gán nhãn dữ liệu là gì? Data Labeling trong học máy và AI

Ứng dụng thực tế nổi bật của Intelligent Document Processing

• Trong lĩnh vực y tế: IDP trích xuất chính xác dữ liệu từ nhiều loại tài liệu y tế, giúp các tổ chức y tế duy trì hồ sơ bệnh nhân chính xác tại mọi điểm tương tác. Intelligent Document Processing cũng hỗ trợ xác minh yêu cầu bảo hiểm y tế, giảm thiểu quy trình giấy tờ thủ công và tổ chức tài liệu y tế hiệu quả hơn.
• Trong ngành tài chính: Các tổ chức tài chính ứng dụng IDP để tự động hóa nhiều quy trình quan trọng như quản lý chi phí, xử lý đơn xin vay, số hóa hồ sơ giấy và xử lý hóa đơn. Hệ thống có khả năng trích xuất dữ liệu quan trọng như số tiền, ngày tháng từ biên lai và hóa đơn, hợp lý hóa việc tạo báo cáo chi phí và quản lý thanh toán cho nhân viên và nhà thầu nhanh chóng, chính xác.
• Trong lĩnh vực pháp lý: IDP hỗ trợ xử lý, lưu trữ và quản lý khối lượng lớn dữ liệu pháp lý và hồ sơ vụ án. Đặc biệt, công nghệ này kết hợp với xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích các điều khoản và nghĩa vụ trong hợp đồng pháp lý, giúp các nhóm pháp lý trích xuất thông tin từ tài liệu pháp lý và hồ sơ tòa án nhằm xây dựng các vụ kiện pháp lý mạnh mẽ hơn.
• Trong quản lý nhân sự: Các phòng nhân sự sử dụng IDP để tự động hóa xử lý hồ sơ ứng viên, tài liệu nhập việc và quản lý hồ sơ lương. Công nghệ này giúp trích xuất thông tin quan trọng từ hồ sơ ứng viên, tiết kiệm thời gian và cho phép đội ngũ HR tập trung vào việc lựa chọn ứng viên phù hợp. IDP cũng được áp dụng trong quản lý bảng lương, phân bổ nghỉ phép và các chức năng nhân sự khác.
• Trong ngành bảo hiểm: IDP cải thiện đáng kể quy trình xử lý yêu cầu bồi thường bằng cách trích xuất dữ liệu như chi tiết chính sách, biểu mẫu yêu cầu bồi thường và các tài liệu hỗ trợ khác, giúp đẩy nhanh quy trình và giảm thiểu sai sót trong xử lý hồ sơ.
• Trong logistics và chuỗi cung ứng: Các doanh nghiệp logistics sử dụng IDP để theo dõi lô hàng, xử lý giấy phép vận chuyển và các tài liệu quan trọng khác. Công nghệ này giúp trích xuất, xác nhận và phân loại dữ liệu từ đơn đặt hàng, tài liệu chuỗi cung ứng, giảm nguy cơ lỗi của con người và thường được tích hợp với hệ thống ERP để tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng.
• Trong khu vực chính phủ: IDP giúp các cơ quan chính phủ tự động hóa quy trình xử lý các mẫu thuế, đơn xin cấp phép và tài liệu xác minh danh tính, nâng cao hiệu quả và giảm thời gian xử lý các thủ tục hành chính.

>>> XEM THÊM: Fraud Detection: Công nghệ giúp eKYC tăng hàng rào bảo mật

Các thách thức cần cân nhắc khi triển khai và áp dụng IDP là gì?

• Chất lượng dữ liệu và độ chính xác: Mặc dù dữ liệu trải qua giai đoạn tiền xử lý, việc trích xuất thông tin dựa trên công nghệ OCR và NLP của công cụ IDP có thể không đạt được độ chính xác tuyệt đối nếu nguồn tài liệu có chất lượng thấp, hình ảnh mờ, nhạt hoặc có bố cục phức tạp.
• Thách thức về tích hợp hệ thống: Mặc dù IDP được thiết kế để tích hợp với nhiều quy trình kinh doanh khác nhau, nhưng không phải tất cả các giải pháp đều tương thích với mọi hệ thống, đặc biệt là các hệ thống cũ.
• Vấn đề bảo mật và tuân thủ quy định: Các tổ chức xử lý dữ liệu nhạy cảm như hồ sơ bệnh nhân hoặc thông tin tài chính phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt như HIPAA hoặc GDPR. Điều này đòi hỏi việc kiểm tra kỹ lưỡng các tính năng bảo mật và quyền riêng tư của công cụ IDP được lựa chọn.
• Nhu cầu hỗ trợ kỹ thuật liên tục: Hệ thống IDP thường yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật thường xuyên. ĐIều này có nghĩa là tổ chức phải có đủ nguồn lực và chuyên môn kỹ thuật để duy trì hoạt động hiệu quả của hệ thống sau khi triển khai.
• Khả năng mở rộng: Khi lựa chọn giải pháp IDP, tổ chức cần đảm bảo phần mềm có khả năng mở rộng theo sự phát triển của doanh nghiệp. Một giải pháp không đáp ứng được nhu cầu ngày càng tăng về xử lý dữ liệu có thể trở thành một hạn chế lớn trong tương lai.
• Khả năng xử lý đa dạng dữ liệu: Đảm bảo phần mềm IDP có thể xử lý hiệu quả cả dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc là một thách thức quan trọng.

Khi cân nhắc triển khai phần mềm IDP, các tổ chức nên đánh giá kỹ lưỡng nhu cầu xử lý dữ liệu, mức độ chính xác mong muốn, các yêu cầu về bảo mật và tuân thủ, khả năng tích hợp với hệ thống hiện có và tiềm năng mở rộng trong tương lai để đảm bảo đáp ứng đúng nhu cầu và mục tiêu cụ thể của tổ chức.

>>> XEM THÊM: TOP 6 phần mềm nhận dạng văn bản cho điện thoại, máy tính

Lịch sử phát triển của Intelligent Document Processing

Ban đầu, việc xử lý tài liệu là một quá trình tốn thời gian, công sức, đòi hỏi nhập dữ liệu thủ công, gây ra tắc nghẽn trong quy trình làm việc và dễ dẫn đến sai sót. Công nghệ OCR là bước đột phá đầu tiên trong tự động hóa xử lý tài liệu, sử dụng kỹ thuật nhận dạng ký tự để chuyển đổi hình ảnh văn bản thành định dạng máy tính có thể đọc được.

Tuy nhiên, OCR vẫn chưa đủ khi các tổ chức phải đối phó với dữ liệu lớn. ADP (Automated Document Processing) là bước phát triển tiếp theo, kết hợp OCR với các hệ thống dựa trên quy tắc. ADP sử dụng các mẫu được định nghĩa trước để ánh xạ dữ liệu vào các trường cụ thể, tự động hóa nhiều quá trình hơn. Tuy nhiên, ADP không thể trong việc xử lý tài liệu mới và dữ liệu không cấu trúc.

IDP (Intelligent Document Processing) được nâng cấp từ ADP bằng cách tích hợp các công nghệ AI, ML và NLP. IDP có thể hiểu, phân loại và trích xuất dữ liệu từ cả tài liệu có cấu trúc và không cấu trúc, thích ứng với các loại tài liệu mới và tự cải thiện độ chính xác theo thời gian.

Điều này cho phép các tổ chức tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp với khối lượng dữ liệu lớn. IDP sẽ trở nên chính xác hơn khi các mô hình AI của nó trở nên giỏi hơn trong việc nhận biết ý định và hiểu các quy trình làm việc cụ thể. Việc tinh chỉnh và đào tạo nhiều hơn sẽ dần cải thiện hiệu suất của cá

c hệ thống IDP.

Như vậy, IDP đã chứng minh giá trị của mình trong nhiều lĩnh vực từ y tế, tài chính đến logistics. Với sự phát triển không ngừng của các mô hình AI, IDP hứa hẹn sẽ ngày càng hoàn thiện, mang đến những giải pháp tự động hóa toàn diện hơn cho các doanh nghiệp trong kỷ nguyên số. Hy vọng bạn đã có cái nhìn toàn diện về “IDP là gì” sau khi đọc xong bài viết.

>>> XEM THÊM:

• Hạn chế của công nghệ OCR trong số hoá tài liệu
• ICR là gì? Tìm hiểu về công nghệ nhận dạng ký tự thông minh