vi
en
ja
OCR và IDP đều là công nghệ trích xuất văn bản từ hình ảnh nhưng IDP có thể phân tích ý nghĩa của văn bản. OCR chỉ tự động hóa bước đầu tiên của quy trình xử lý tài liệu – chuyển đổi văn bản trong PDF và tệp quét thành định dạng có thể chỉnh sửa và tìm kiếm được. Tìm hiểu sâu hơn những khác biệt chính giữa OCR vs IDP trong bài viết sau của FPT.AI để chọn công cụ phù hợp với ngân sách và mục tiêu kinh doanh.
OCR là gì?
Nhận dạng ký tự quang học (OCR) nhận diện từ ngữ trong hình ảnh, tệp PDF và tài liệu viết tay, sau đó chuyển đổi chúng thành văn bản mà máy tính có thể đọc được. Các tổ chức thường sử dụng công nghệ này để đẩy nhanh các tác vụ nhập dữ liệu, như số hóa sách và biểu mẫu.
Ví dụ, một phòng khám có thể sử dụng công nghệ OCR để chuyển đổi hình ảnh quét của biểu mẫu tiếp nhận viết tay thành tài liệu văn bản có thể tìm kiếm và chỉnh sửa được.
>>> XEM THÊM: Xu hướng ứng dụng công nghệ OCR trong ngành bảo hiểm tại Việt Nam
IDP là gì?
Intelligent Document Processing kết hợp OCR với các khả năng AI tiên tiến để giúp người dùng tự động hóa các quy trình quản lý tài liệu phức tạp.
Ví dụ, một nhà cung cấp dịch vụ y tế có thể sử dụng IDP để chuyển đổi tài liệu quét thành văn bản máy tính có thể đọc được, phân loại chúng dựa trên nội dung, trích xuất dữ liệu quan trọng và chuyển thông tin đó đến hệ thống quản lý hồ sơ.
>>> XEM THÊM: ICR là gì? Tìm hiểu về công nghệ nhận dạng ký tự thông minh
5 sự khác biệt giữa OCR và IDP
OCR và IDP đều tự động hóa quy trình xử lý tài liệu, nhưng chúng khác nhau về phạm vi, công nghệ, ứng dụng và giá cả.
| Tiêu chí | OCR | IDP |
| Phạm vi | Chuyển đổi tài liệu quét thành văn bản máy tính có thể đọc được. | Vượt ngoài OCR để tự động hóa quy trình làm việc; trích xuất, xác thực và phân loại dữ liệu. |
| Công nghệ | Thuật toán so khớp mẫu; nâng cao chất lượng hình ảnh. | OCR; NLP; ML; Deep Dearning. |
| Ứng dụng | Chuyển đổi văn bản hình ảnh thành tệp văn bản số. | Tự động hóa quy trình xử lý yêu cầu bảo hiểm, bảng lương và quy trình nhân sự mới. |
| Dễ sử dụng | Yêu cầu chuyên môn kỹ thuật tối thiểu. | Yêu cầu thiết lập cấu hình phức tạp và đào tạo Machine Learning tiềm năng trên dữ liệu công ty. |
| Chi phí | Miễn phí đến 30 USD mỗi người dùng hàng tháng. | Hàng trăm đến hàng nghìn đô la mỗi tháng. |
| Công cụ | Microsoft OneNote; Google Drive; Tesseract; Adobe Acrobat Pro. | DataSnipper; Blue Prism Decipher. |
Phạm vi
OCR tập trung vào bước đầu tiên trong nhiều quy trình quản lý tài liệu, đó là chuyển đổi tài liệu giấy hoặc PDF thành tệp văn bản số. Tuy nhiên, OCR không thể hiểu nội dung của tài liệu hoặc tự động hóa các bước bổ sung trong quy trình.
Ngược lại, IDP có phạm vi rộng hơn. Sau khi OCR chuyển đổi tài liệu vật lý và hình ảnh thành văn bản có thể tìm kiếm, IDP áp dụng các thuật toán Machine Learning (ML) để hiểu ngữ cảnh của văn bản và trích xuất dữ liệu có ý nghĩa, như tên và số hóa đơn. Sau đó, nó có thể phân loại và xác thực dữ liệu, đồng thời chuyển tài liệu để phê duyệt hoặc đến hệ thống khác.
>>> XEM THÊM: Nhận dạng chữ viết tay bằng công nghệ OCR với FPT AI Read
Công nghệ
OCR dựa vào các thuật toán nhận dạng mẫu đơn giản để nhận diện ký tự trong tài liệu quét và tệp PDF và so khớp chúng với các phông chữ và kiểu chữ viết tay khác nhau trong cơ sở dữ liệu. Một số công cụ OCR cũng cung cấp khả năng xử lý hình ảnh để điều chỉnh độ tương phản và nâng cao chất lượng hình ảnh trước khi quá trình so khớp mẫu bắt đầu. Điều này giảm độ mờ và giúp công cụ chuyển đổi văn bản chính xác hơn.
Trong khi IDP bao gồm OCR như một bước ban đầu trong quy trình tự động hóa lớn hơn, nó cũng cung cấp công nghệ so khớp mẫu cơ bản. Tuy nhiên, nó bao gồm các công nghệ AI tiên tiến hơn, như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP), Machine Learning và Deep learning, để phân loại tài liệu dựa trên nội dung của chúng. Nó cũng sử dụng phân tích AI để xác định và trích xuất thông tin quan trọng, như ngày tháng hoặc chữ ký, từ những tài liệu đó.
>>> XEM THÊM: Robotic Process Automation là gì? Các ứng dụng của RPA trong thực tiễn
Ứng dụng
OCR phù hợp nhất với các tổ chức muốn số hóa khối lượng thông tin lớn nhưng không yêu cầu hoặc thiếu ngân sách cho các khả năng tự động hóa nâng cao. Ví dụ, các trường đại học và thư viện thường sử dụng công nghệ OCR để chuyển đổi sách, bài báo khoa học và các hiện vật lịch sử, như thư từ, sang định dạng số để bảo quản và dễ dàng truy cập. Tương tự, các nhóm kế toán sử dụng OCR để chuyển đổi biên lai và hóa đơn giấy sang định dạng số.
Các tổ chức muốn vượt ra ngoài việc chuyển đổi định dạng và tự động hóa nhiều bước trong quy trình xử lý tài liệu cần đến IDP. Ví dụ, một số công ty bảo hiểm sử dụng IDP để tự động trích xuất thông tin, như số hợp đồng và ngày tháng, từ tài liệu quét để tự động hóa quy trình xử lý yêu cầu bồi thường. Các ứng dụng khác bao gồm xử lý hóa đơn và tiếp nhận bệnh nhân tự động cũng như phân loại tài liệu pháp lý.
>>> XEM THÊM: Số Hóa Chứng Từ Xuất Nhập Khẩu Với FPT AI Read
Yêu cầu tuỳ chỉnh
OCR đòi hỏi ít thiết lập hơn IDP vì nó tập trung vào một tác vụ duy nhất. Hầu hết các công cụ OCR đều được cấu hình sẵn, yêu cầu cấu hình tối thiểu và ít chuyên môn kỹ thuật.
Ngược lại, IDP thường đòi hỏi tùy chỉnh phức tạp. Ví dụ, người dùng có thể cần đào tạo mô hình ML của công cụ dựa trên dữ liệu công ty và tích hợp nó với các hệ thống khác.
Chi phí
Chi phí của OCR thường dao động từ miễn phí đến 30 USD mỗi người dùng hàng tháng. Ví dụ, Microsoft OneNote và Google Drive cung cấp khả năng OCR miễn phí, trong khi các công cụ như Adobe Acrobat Pro và Microsoft Azure AI Vision cung cấp khả năng OCR có tính phí.
Các tổ chức cũng có thể sử dụng các công cụ OCR mã nguồn mở, như Tesseract và DocTR, miễn phí. Tuy nhiên, cách tiếp cận này đòi hỏi một số kiến thức về lập trình để triển khai.
Khả năng IDP có thể có giá từ hàng trăm đến hàng nghìn đô la mỗi tháng và thường đòi hỏi chi phí triển khai và bảo trì riêng biệt. Tuy nhiên, mặc dù có mức giá cao hơn, các công cụ IDP có thể giúp các tổ chức hợp lý hóa các quy trình phức tạp và giảm đáng kể chi phí vận hành. Ví dụ về các công cụ này bao gồm DataSnipper và Blue Prism Decipher.
>>> XEM THÊM: Hướng dẫn tự động trích xuất thông tin từ hình ảnh với API OCR của FPT.AI
OCR vs IDP – Nên lựa chọn công cụ nào?
Để chọn công cụ phù hợp, các chuyên gia quản lý thông tin nên đánh giá mức độ phức tạp của quy trình xử lý tài liệu. Ví dụ, OCR hoạt động tốt cho các tổ chức cần khả năng số hóa văn bản cơ bản.
Mặt khác, IDP hợp lý hơn cho các doanh nghiệp có khối lượng lớn hoặc quy trình làm việc phức tạp, như trong các ngành tài chính, pháp lý và y tế. Công nghệ này có thể thực hiện các tác vụ OCR, nhưng nó cũng phân tích thông tin văn bản và tích hợp với các hệ thống khác. Ngoài ra, IDP có thể số hóa các định dạng tài liệu phức tạp và kiểu chữ viết tay không rõ ràng chính xác hơn so với các công cụ OCR cơ bản. Do đó, các tổ chức xử lý những loại tài liệu này có thể xem xét sử dụng IDP.
Tóm lại, OCR và IDP thể hiện hai mức độ khác biệt trong tự động hóa xử lý tài liệu. OCR tập trung vào việc chuyển đổi văn bản từ hình ảnh sang định dạng điện tử với chi phí thấp và yêu cầu kỹ thuật đơn giản, phù hợp cho các nhu cầu số hóa cơ bản.
IDP tích hợp AI để nâng cao khả năng phân tích, trích xuất và tích hợp thông tin vào các hệ thống nghiệp vụ, mang lại giá trị cao hơn cho các quy trình phức tạp trong lĩnh vực tài chính, y tế và pháp lý. Việc lựa chọn giữa hai công nghệ này cần dựa trên đánh giá kỹ lưỡng về nhu cầu, quy mô và ngân sách của doanh nghiệp
>>> XEM THÊM:
