OCR là gì? Ưu điểm nổi bật và nhược điểm của công nghệ OCR

Công nghệ OCR đang trở thành một phần không thể thiếu trong quá trình doanh nghiệp số hóa dữ liệu và xử lý thông tin tự động hóa. Thay vì phải nhập liệu thủ công từ hàng nghìn giấy tờ, hợp đồng hay chứng từ giấy mà còn rủi ro nhiều sai sót, OCR ra đời giúp máy tính “đọc hiểu” chữ viết và chuyển đổi thành dữ liệu số nhanh chóng, chính xác hơn. Vậy cụ thể OCR là gì? OCR có lợi ích gì đối với doanh nghiệp? Hãy cùng FPT.AI tìm hiểu qua bài viết sau!

OCR là gì? OCR là viết tắt của từ gì?

OCR là viết tắt của từ Optical Character Recognition – Nhận dạng ký tự quang học là công nghệ chuyển đổi chữ viết trong hình ảnh, file scan hoặc tài liệu giấy thành văn bản số có thể đọc, chỉnh sửa, định dạng và tìm kiếm. Nhờ công nghệ OCR, tài liệu in ấn, PDF, hóa đơn, thẻ ID hay mẫu đơn viết tay đều có thể được số hóa nhanh chóng.

Nguyên lý hoạt động của công nghệ OCR (Nhận dạng ký tự quang học)

Để hiểu cách công nghệ OCR chuyển đổi hình ảnh chứa văn bản thành dữ liệu số có thể chỉnh sửa và tìm kiếm, trước hết cần nắm rõ quy trình hoạt động của OCR qua từng bước cụ thể như sau:

Bước 1: Thu thập hình ảnh (Image acquisition)

Toàn bộ trang tài liệu được quét và chuyển sang dạng ảnh số. Công nghệ OCR sẽ chuyển ảnh này thành dạng đen trắng hoặc hai màu, sau đó phân tích vùng sáng và vùng tối. Trong đó, vùng tối được xác định là ký tự cần nhận dạng, vùng sáng được xác định là nền.

Bước 2: Tiền xử lý hình ảnh (Preprocessing)

OCR sử dụng các kỹ thuật làm sạch hình ảnh để nâng cao chất lượng dữ liệu trước khi nhận diện ký tự, bao gồm: chỉnh thẳng hoặc nghiêng tài liệu để khắc phục lỗi căn chỉnh khi quét, khử nhiễu và làm mịn viền chữ, loại bỏ đường viền, khung và đường thẳng không cần thiết, đồng thời hỗ trợ nhận dạng chữ viết trong môi trường đa ngôn ngữ.

Bước 3: Nhận dạng văn bản (Text recognition)

OCR phân tích từng ký tự, từ hoặc khối văn bản để nhận dạng chữ cái, chữ số và ký hiệu. Quá trình này sử dụng hai phương pháp chính:

• Nhận dạng theo mẫu (Pattern recognition): OCR so sánh ký tự trong ảnh với các mẫu chữ đã được huấn luyện trước theo từng font và kiểu chữ. Mỗi dạng ký tự cụ thể được gọi là một glyph. Phương pháp này hoạt động tốt với các font quen thuộc nhưng khó bao phủ toàn bộ ngôn ngữ và kiểu chữ trên thế giới.
• Nhận dạng theo đặc trưng (Feature recognition): Khi gặp font chưa được huấn luyện, OCR sẽ phân tích đặc điểm hình học của ký tự như số nét, giao điểm, đường cong hoặc vòng khép kín. Ví dụ, chữ “A” được xác định dựa trên hai nét chéo và một nét ngang ở giữa. Sau khi nhận dạng, ký tự được chuyển thành mã ASCII để máy tính xử lý.

Bước 4: Nhận dạng bố cục tài liệu (Layout recognition)

Công nghệ OCR nâng cao còn phân tích cấu trúc tài liệu, chia trang thành các thành phần như đoạn văn, bảng biểu hoặc hình ảnh. Văn bản được tách thành dòng, từ và ký tự, sau đó đối chiếu với các mẫu phù hợp để cho ra kết quả hoàn chỉnh.

Bước 5: Hậu xử lý dữ liệu OCR (Post Processing)

Dữ liệu sau khi nhận dạng được lưu dưới dạng file văn bản có thể chỉnh sửa hoặc PDF có thể tìm kiếm. Một số hệ thống lưu cả ảnh gốc và bản OCR để tiện so sánh và quản lý tài liệu.

Ưu điểm nổi bật và nhược điểm của công nghệ OCR

Công nghệ OCR hiện nay đang được ứng dụng rộng rãi trong số hóa tài liệu, giúp giải quyết nhiều vấn đề, từ đó tiết kiệm thời gian và chi phí cho doanh nghiệp. Hiện nay, với sự kết hợp AI, OCR đã trở nên thông minh hơn và hiệu quả hơn. Việc hiểu rõ các ưu điểm và nhược điểm của OCR sẽ giúp doanh nghiệp lựa chọn và triển khai công nghệ này một cách hiệu quả.

Ưu điểm nổi bật của OCR

Dưới đây là các ưu điểm nổi bật của công nghệ OCR:

• Tính chính xác cao trong nhận diện văn bản: OCR có khả năng chuyển đổi văn bản từ hình ảnh sang dạng điện tử với độ chính xác cao, đặc biệt khi dùng máy scan phẳng (flatbed scanners) chất lượng tốt.
• Giảm sai sót nhập liệu: Công nghệ OCR nhập liệu nhanh chóng, loại bỏ lỗi nhập liệu thủ công như thông thường, đảm bảo dữ liệu đồng nhất và chính xác.
• Tiết kiệm chi phí: OCR giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí nhờ lưu trữ dữ liệu qua máy tính, giảm lưu trữ hồ sơ giấy và giúp tối ưu không gian văn phòng.
• Tốc độ xử lý cao: Có thể xử lý hàng loạt tài liệu cùng lúc một cách chính xác, rút ngắn thời gian truy xuất xuống chỉ còn 2–3 giây.
• Tự động hóa: Hỗ trợ định tuyến tài liệu, phân tích nội dung (text mining) và trích xuất dữ liệu thông minh.
• Tăng khả năng tiếp cận: Cho phép nhân viên và khách hàng khiếm thị truy cập thông tin thông qua công cụ hỗ trợ đọc màn hình.
• Giữ nguyên định dạng gốc ban đầu: Các phần mềm OCR tiếng Việt hiện đại có thể giữ nguyên định dạng bảng biểu, cột và layout văn bản gốc.

Hạn chế của OCR

• Hạn chế với văn bản viết tay: OCR có thể gặp khó khăn khi xử lý chữ viết tay, độ chính xác thường thấp hơn do nét chữ đa dạng và không đồng nhất. Để đạt độ chính xác khi xử lý chữ viết tay, cần huấn luyện hệ thống OCR nhận dạng chữ viết tay.
• Ảnh hưởng chất lượng hình ảnh: Độ chính xác của OCR phụ thuộc lớn vào chất lượng ảnh quét. Hình ảnh mờ, nhiễu hoặc độ phân giải thấp khiến hệ thống OCR khó nhận diện ký tự chính xác, dẫn đến rủi ro sai lệch kết quả.
• Cần kiểm tra chỉnh sửa thủ công: Tuy công nghệ OCR giúp chuyển đổi văn bản nhanh, nhưng kết quả vẫn có thể phát sinh sai sót. Vì vậy, tài liệu sau khi nhận dạng cần được rà soát và chỉnh sửa thủ công, đặc biệt với nội dung phức tạp hoặc ảnh quét chất lượng thấp.

Những hạn chế trên cho thấy OCR truyền thống vẫn chủ yếu tập trung vào việc “đọc chữ”, chưa có khả năng hiểu nội dung và ngữ cảnh của tài liệu. Đây cũng là lý do hiện nay các hệ thống xử lý tài liệu hiện đại bắt đầu kết hợp OCR với các mô hình AI nâng cao như Vision Language Model để khắc phục những điểm yếu của OCR.

So sánh sự khác nhau giữa OCR và VLM

Dưới đây là so sánh giữa OCR và VLM theo các tiêu chí:

Qua so sánh trên, có thể hiểu đơn giản: OCR trả lời “trong ảnh có chữ gì”, còn VLM trả lời “tài liệu này đang nói về điều gì”.

Nhờ sự kết hợp giữa OCR và VLM, doanh nghiệp không chỉ tự động hóa quy trình nhập liệu mà còn nâng cấp khả năng hiểu và xử lý thông tin, đáp ứng các yêu cầu ngày càng cao trong chuyển đổi số, tài chính, ngân hàng, bảo hiểm và dịch vụ doanh nghiệp.

>>> Có thể bạn quan tâm: OCR vs IDP: Đâu là sự khác biệt?

Phân loại các công nghệ OCR (Công nghệ nhận diện ký tự quang học)

Hiện nay, công nghệ OCR được chia thành 4 loại:

• Nhận dạng ký tự quang học đơn giản (Simple OCR): Là loại OCR đầu tiên và phổ biến nhất. OCR nhận dạng từng ký tự bằng cách so khớp với mẫu có sẵn (lưu trữ). Phương pháp này có thể bị giới hạn khi gặp nhiều font chữ và ngôn ngữ khác nhau.
• Nhận dạng dấu hiệu quang học (OMR – Optical Mark Recognition): Nhận diện các dấu đánh dấu như ô tick, bubble khảo sát, chữ ký, logo hoặc watermark, dựa trên việc so khớp hình ảnh.
• Nhận dạng ký tự thông minh (ICR – Intelligent Character Recognition): Bằng cách ứng dụng Machine Learning và Deep Learning, OCR sẽ học cách nhận dạng ký tự như con người thông qua thực hành và đào tạo liên tục.
• Nhận dạng từ thông minh (Intelligent Word Recognition): Phiên bản nâng cao của ICR, cho phép AI nhận diện cả từ trong một lần quét, giúp xử lý nhanh và chính xác hơn.

Ứng dụng thực tiễn của công nghệ OCR

Nhờ khả năng chuyển văn bản thành dữ liệu số nhanh chóng và chính xác, công nghệ OCR ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong đa dạng lĩnh vực. Dưới đây là một số ứng dụng thực tiễn của OCR:

Ứng dụng công nghệ OCR trong ngân hàng

Công nghệ OCR trong ngân hàng giúp trích xuất thông tin từ giấy tờ tùy thân (trích xuất CMND/CCCD, hộ chiếu), hóa đơn, sao kê ngân hàng để mở tài khoản, xác minh danh tính điện tử (eKYC), xử lý hồ sơ vay, đối chiếu thông tin và lưu trữ dữ liệu số. Việc ứng dụng OCR không chỉ tiết kiệm thời gian, giảm thiểu sai sót do nhập liệu thủ công mà còn hỗ trợ các ngân hàng chuyển đổi số hiệu quả, đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật và lưu trữ dữ liệu khách hàng.

Bên cạnh đó, OCR cho phép ngân hàng quét và trích xuất dữ liệu tự động từ các tài liệu như xử lý hồ sơ vay, hồ sơ tín dụng hay hóa đơn. Nhờ đó, quá trình xét duyệt khoản vay hoặc phát hành thẻ tín dụng được rút ngắn đáng kể.

>>> Xem thêm: Nhận dạng chữ viết tay bằng công nghệ OCR với FPT AI Read

Ứng dụng công nghệ OCR trong y tế

Công nghệ OCR trong y tế hỗ trợ tự động hóa quy trình quản lý và xử lý hồ sơ bệnh án, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót trong việc nhập liệu thủ công. Cụ thể, OCR có thể quét và chuyển đổi dữ liệu từ toa thuốc, phiếu xét nghiệm, hồ sơ khám bệnh, giấy ra viện hay đơn bảo hiểm thành dạng văn bản số, giúp bệnh viện và bác sĩ dễ dàng lưu trữ, tra cứu và quản lý hồ sơ bệnh án.

Tại Hoa Kỳ, Cleveland Clinic, một trong những bệnh viện hàng đầu đã triển khai OCR để số hóa tài liệu y tế, đơn thuốc và hồ sơ bệnh án. Hệ thống này giúp bác sĩ truy cập dữ liệu bệnh nhân tức thì, cải thiện chất lượng quyết định y tế và giảm thiểu rủi ro khi lưu trữ tài liệu giấy.

Ứng dụng công nghệ OCR trong giáo dục

Trong lĩnh vực giáo dục, công nghệ OCR cho phép chuyển đổi các nội dung viết tay, sách giáo khoa, bảng trắng hoặc tài liệu quét thành văn bản số có thể chỉnh sửa hoặc đọc to bằng công cụ text-to-speech. Điều này đặc biệt hữu ích với học sinh mắc chứng khó đọc (dyslexia) hoặc người khiếm thị, giúp họ tiếp cận tài liệu học tập một cách độc lập và hiệu quả hơn.

Ngoài ra, OCR còn giúp học sinh, giáo viên tiết kiệm thời gian ghi chép, tránh sai sót khi nhập liệu và hỗ trợ nhanh chóng trích xuất thông tin từ tài liệu số, góp phần tạo ra môi trường học tập linh hoạt, dễ tiếp cận và phù hợp với nhu cầu cá nhân hóa trong giáo dục hiện đại.

Ứng dụng công nghệ OCR trong Logistics

Công nghệ OCR trong Logistics giúp tự động trích xuất dữ liệu từ nhãn vận đơn, xử lý hóa đơn tự động, theo dõi chứng từ vận chuyển, hỗ trợ theo dõi lô hàng nhanh và chính xác hơn. Nhờ giảm tác vụ nhập liệu thủ công, OCR giúp doanh nghiệp tăng hiệu suất vận hành và hạn chế sai sót.

Top 6 phần mềm OCR tốt nhất trên thị trường hiện nay

Giải pháp OCR tiếng Việt FPT AI Read giúp MB Bank số hóa thành công

Trong số các giải pháp OCR hiện nay, FPT AI Read nổi bật nhờ khả năng trích xuất dữ liệu tự động với độ chính xác lên tới 98% từ hàng loạt loại giấy tờ quen thuộc như CCCD, hộ chiếu, giấy phép lái xe, hóa đơn VAT, hợp đồng, chứng từ tài chính, hồ sơ bệnh án hay CV ứng viên.

Giải pháp ứng dụng công nghệ OCR kết hợp Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), giúp xử lý linh hoạt cả tài liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và chữ viết tay, kể cả trong trường hợp ảnh mờ, nhòe hoặc phức tạp. Nhờ tốc độ nhập liệu chỉ dưới 1 giây/tài liệu và khả năng tích hợp dữ liệu trực tiếp vào hệ thống quản trị (Excel, CSV, XML), FPT AI Read đang được nhiều doanh nghiệp lớn trong lĩnh vực Ngân hàng, Bảo hiểm, Tài chính, Logistics tin dùng để tăng 80% năng suất vận hành và tối ưu chi phí.

FPT AI Read tự động hóa quy trình xử lý tài liệu cho doanh nghiệp, giảm bớt thao tác thủ công và tăng hiệu suất vận hành. Xem thêm về giải pháp trong video sau:

(Giữ nguyên video)

Tại MB Bank, khi ra mắt gói sản phẩm MB Family vào năm 2020, ngân hàng phải đối mặt với thách thức lớn trong việc xử lý khối lượng hồ sơ đăng ký. FPT AI Read đã giúp MB Bank tự động trích xuất dữ liệu từ các giấy tờ như chứng minh thư, hộ khẩu và giấy khai sinh, xử lý hồ sơ khách hàng, định danh khách hàng điện tử (eKYC),…

FPT AI Read không chỉ giúp ngân hàng xử lý khoảng 5.000 yêu cầu mỗi ngày mà còn đảm bảo tốc độ và độ chính xác cao trong việc nhập liệu, giảm tải cho nhân viên và cải thiện trải nghiệm khách hàng. FPT AI Read giúp MB Bank có thể định danh khách hàng một cách nhanh chóng

Với những thành công đã đạt được, có thể khẳng định rằng OCR sẽ tiếp tục là một phần không thể thiếu trong lộ trình số hóa của nhiều tổ chức trong tương lai. Để được tư vấn chi tiết và tùy chỉnh giải pháp công nghệ phù hợp với doanh nghiệp của bạn, liên hệ ngay FPT AI qua số Hotline: 1900 638 399 hoặc truy cập FPT.AI để được hỗ trợ sớm nhất nhé!