9 loại tài liệu phổ biến được xử lý bằng giải pháp nhận dạng ký tự quang học 

Trong kỷ nguyên công nghệ số, việc số hóa tài liệu trở nên vô cùng quan trọng. Nhờ có giải pháp nhận dạng ký tự quang học (OCR), giờ đây chúng ta có thể dễ dàng “hô biến” các loại tài liệu dưới dạng giấy tờ thành tệp tin kỹ thuật số, mở ra vô vàn lợi ích cho công việc và cuộc sống. Hãy cùng VinBigdata tìm hiểu về 9 loại tài liệu phổ biến được xử lý bằng giải pháp nhận dạng ký tự quang học trong bài viết dưới đây! 

1. Tài liệu văn bản in

Các tài liệu văn bản in là loại văn bản được xử lý phổ biến nhất bằng công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR). Danh mục này bao gồm sách, báo, thư từ, hóa đơn, biên lai và bất kỳ tài liệu nào khác chứa văn bản được in trên giấy. Hệ thống xử lý tài liệu với công nghệ OCR có khả năng chuyển đổi nhanh chóng các tài liệu vật lý này thành định dạng kỹ thuật số có thể chỉnh sửa, ví dụ như tài liệu Word hoặc PDF với độ chính xác lên đến 99,9%.

2. Tài liệu kinh doanh

Các doanh nghiệp thường sử dụng nhiều loại tài liệu khác nhau, bao gồm hóa đơn, thỏa thuận, hợp đồng, báo cáo tài chính và sao kê ngân hàng. Việc quản lý và theo dõi hiệu quả tất cả các tài liệu này từ nhiều nhà cung cấp và khách hàng khác nhau có thể tiêu tốn nhiều thời gian và công sức.

Trong khi đó, nền tảng OCR hiện đại không chỉ đơn thuần quét tài liệu giấy mà còn cung cấp các tính năng lưu trữ trung tâm, hỗ trợ tìm kiếm tài liệu hiệu quả. Điều này giúp ích cho nhiều đối tượng trong doanh nghiệp, chẳng hạn như nhân viên, kiểm toán viên, quản lý, lãnh đạo cấp cao và kế toán viên, tiết kiệm thời gian đáng kể trong việc tìm kiếm thông tin cần thiết.

3. Biểu mẫu 

Các tổ chức trong 1 số lĩnh vực như ngân hàng, dược phẩm hay thậm chí cả giáo dục thường yêu cầu khách hàng điền nhiều mẫu đơn và giấy tờ để đáp ứng các quy định khắt khe. Điều này không chỉ gây tốn thời gian cho khách hàng mà còn tạo ra một khối lượng lớn giấy tờ cho doanh nghiệp.

Ví dụ, trong ngành ngân hàng và tín dụng, khách hàng thường cần phải điền vào một bộ hồ sơ vay vốn phức tạp, bao gồm thông tin cá nhân, lịch sử tín dụng, tình hình tài chính, và mục đích vay vốn. Sau đó, hồ sơ này sẽ được chuyển đến cán bộ tín dụng để xem xét và phê duyệt. Tương tự, các phòng ban dược phẩm phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về thử nghiệm và bán thuốc, liên quan đến việc điền vào các biểu mẫu chi tiết về thành phần thuốc, tác dụng phụ và quy trình thử nghiệm lâm sàng. 

Do đó, phần mềm nhận dạng ký tự quang học giúp đơn giản hóa quy trình làm việc bằng cách trích xuất dữ liệu cần thiết từ các biểu mẫu và tải dữ liệu lên máy chủ theo một định dạng có cấu trúc. Các phòng ban liên quan có thể dễ dàng tra cứu, theo dõi trạng thái của các tài liệu quan trọng và lưu trữ biểu mẫu an toàn trên nền tảng đám mây để xử lý/tham khảo thêm trong tương lai.

4. Tài liệu viết tay

Một trong những tính năng nổi bật của công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) là khả năng phân biệt chữ viết tay và trích xuất dữ liệu tương ứng. Tuy nhiên, hiệu quả trích xuất dữ liệu này phụ thuộc nhiều vào kiểu chữ viết tay.

Điểm mạnh của công nghệ nhận dạng ký tự quang học nằm ở khả năng nhận dạng các mẫu ký tự thống nhất. Do đó, công nghệ này hoạt động hiệu quả nhất với văn bản được viết bằng chữ in hoa rõ ràng, các ký tự có kích thước và khoảng cách đều nhau. Trong trường hợp này, OCR có thể phân tích chính xác từng ký tự và trích xuất dữ liệu với độ tin cậy cao.

Song, công nghệ nhận dạng ký tự quang học vẫn gặp phải thách thức khi xử lý chữ viết thường dạng nối nét (cursive). Kiểu chữ viết tay này thường không có tính thống nhất về độ nghiêng, nét nối và khoảng cách giữa các chữ cái. Điều này khiến thuật toán OCR gặp khó khăn trong việc phân biệt các ký tự riêng lẻ, dẫn đến tỷ lệ sai sót trong quá trình trích xuất dữ liệu.

Mặc dù vậy, các giải pháp nhận dạng ký tự quang học tiên tiến hiện nay đã được tích hợp thuật toán học sâu (deep learning) với khả năng phân tích các biến thể trong chữ viết tay và nhận dạng chữ viết thường với độ chính xác cao hơn.

5. Thẻ ID và giấy tờ tùy thân

Công nghệ nhận dạng ký tự quang học không chỉ dừng lại ở việc trích xuất dữ liệu từ văn bản thông thường mà còn có khả năng xử lý hiệu quả các loại giấy tờ tùy thân quan trọng.

Hệ thống OCR sử dụng kỹ thuật key-value pair để xác định các trường dữ liệu quan trọng trên giấy tờ tùy thân. “Key” (khóa) đại diện cho một tiêu đề hoặc nhãn mác, còn “value” (giá trị) là nội dung tương ứng với tiêu đề đó. Ví dụ: Trên bằng lái xe, một số cặp key-value tiêu biểu bao gồm “địa chỉ”, “nhóm máu”, “ngày sinh” và “giới tính”. Bằng cách phân tích bố cục trang và nhận dạng ký tự quang học, hệ thống OCR có thể xác định vị trí của từng trường dữ liệu và trích xuất chính xác thông tin tương ứng.

Tính năng trích xuất dữ liệu từ giấy tờ tùy thân của OCR đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp ngân hàng và tín dụng, từ đó đơn giản hóa quy trình “onboarding” (xác minh danh tính khách hàng mới) và “KYC” (Know Your Customer – nhận biết khách hàng), qua đó đẩy nhanh tiến độ xét duyệt hồ sơ và nâng cao hiệu quả hoạt động.

6. Tài liệu theo chuyên ngành cụ thể 

6.1. Ngành y tế (Hồ sơ bệnh án, bảo hiểm y tế)

Công nghệ nhận dạng ký tự quang học đang tạo ra những tác động tích cực đến lĩnh vực y tế, đặc biệt trong việc trích xuất dữ liệu từ hồ sơ bệnh án. Ứng dụng OCR mang lại nhiều lợi ích cho các cơ sở y tế, giúp nâng cao hiệu quả hoạt động và đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật thông tin. Cụ thể: 

• Quản lý hồ sơ bệnh án điện tử: Hệ thống OCR cho phép các bệnh viện và phòng khám ghi lại và lưu trữ dữ liệu bệnh nhân một cách hệ thống và chính xác. Phần mềm tự động định dạng hồ sơ y tế được quét dưới dạng hình ảnh và chuyển chúng thành văn bản điện tử có thể chỉnh sửa và tìm kiếm. Nhân viên y tế có thể dễ dàng truy cập hồ sơ bệnh nhân bất cứ lúc nào thông qua hệ thống lưu trữ trung tâm trên đám mây. Điều này giúp cải thiện quy trình điều trị, tiết kiệm thời gian tìm kiếm thông tin và nâng cao hiệu quả chăm sóc bệnh nhân.
• Tối ưu quy trình giải quyết quyền lợi bảo hiểm: Phần mềm OCR có khả năng trích xuất tự động thông tin cần thiết từ các hóa đơn và hồ sơ yêu cầu giải quyết quyền lợi bảo hiểm. Điều này giúp đẩy nhanh quá trình xử lý thủ tục, giảm thời gian lưu viện của bệnh nhân và cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng.

6.2. Ngành giáo dục (Sách/tài liệu hướng dẫn)

Trường học thường sử dụng nhiều sách và tài liệu hướng dẫn để cung cấp thông tin cho giáo viên và học sinh. Việc áp dụng OCR giúp số hóa các tài liệu này thành định dạng điện tử, tạo ra một kho tri thức trực tuyến dễ dàng truy cập. Cụ thể: 

• OCR giúp chuyển đổi sách giáo khoa, tài liệu hướng dẫn và các tài liệu giáo dục khác từ dạng in sang định dạng kỹ thuật số như PDF, Word, hoặc ePub.
• Nhờ OCR, học sinh có thể dễ dàng truy cập và tùy chỉnh tài liệu học tập theo nhu cầu và sở thích riêng, tạo điều kiện cho việc học tập cá nhân hóa và hiệu quả hơn.
• Việc lưu trữ tài liệu dưới dạng kỹ thuật số giúp bảo quản chúng khỏi hư hỏng, thất lạc và đảm bảo cho các thế hệ sau có thể tiếp cận và sử dụng.
• Số hóa tài liệu giáo dục giúp giảm thiểu chi phí in ấn và phát hành sách giáo khoa, tài liệu hướng dẫn, góp phần tiết kiệm ngân sách cho các trường học và tổ chức giáo dục.

7. Tài liệu đa ngôn ngữ

Công nghệ xử lý tài liệu OCR có khả năng xử lý tài liệu đa ngôn ngữ bằng cách nhận dạng và trích xuất văn bản từ các ngôn ngữ khác nhau. Các thuật toán tiên tiến có thể xác định ngôn ngữ và áp dụng mô hình phù hợp để trích xuất dữ liệu chính xác. OCR đa ngôn ngữ được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như dịch thuật tài liệu, xử lý hồ sơ xuất nhập khẩu, và tự động hóa quy trình làm việc.

Tuy nhiên, hệ thống OCR có thể gặp khó khăn trong việc xử lý các tài liệu có chứa nhiều ngôn ngữ trong cùng một dòng hoặc đoạn văn. Điều này là do thuật toán OCR phụ thuộc vào ngữ cảnh để xác định ranh giới giữa các ngôn ngữ. Khi các ngôn ngữ xuất hiện xen kẽ, thuật toán có thể bị nhầm lẫn và ảnh hưởng đến độ chính xác của việc trích xuất dữ liệu. 

8. Tài liệu có bảng biểu

Công nghệ xử lý tài liệu OCR có khả năng xử lý hiệu quả các tài liệu chứa bảng biểu bằng cách nhận dạng chính xác các ô dữ liệu, cột, ô đánh dấu (checkbox) và ô chứa văn bản, từ đó giảm thiểu sai sót trong quá trình nhập liệu dữ liệu, đảm bảo tính chính xác của thông tin.

Tuy nhiên, OCR cũng gặp thách thức với một số loại bảng biểu phức tạp, chẳng hạn như bảng biểu chứa các ô được kết hợp từ nhiều ô nhỏ hơn với kích thước không đồng nhất (merged cells) vì OCR cần xác định chính xác vị trí và ranh giới của từng ô dữ liệu. Ngoài ra, bảng biểu có bố cục phức tạp, nhiều đường kẻ phân cách ngang dọc đan xen hoặc chứa các biểu đồ, hình ảnh nhúng bên trong cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng nhận dạng của OCR.

9. Tài liệu có hình ảnh

Công nghệ nhận dạng ký tự quang học không chỉ dừng lại ở việc trích xuất dữ liệu từ văn bản mà còn mở rộng khả năng sang các hình ảnh nhúng trong tài liệu bao gồm: 

• Trích xuất văn bản từ ảnh: Công nghệ nhận dạng ký tự quang học có thể trích xuất văn bản ngay cả từ các bức ảnh chứa logo và hình mờ, giúp tiết kiệm thời gian và công sức so với việc nhập liệu thủ công.
• Xóa bỏ thông tin nhạy cảm: Khả năng trích xuất văn bản từ ảnh cũng hữu ích cho việc xóa bỏ thông tin nhạy cảm trong tài liệu trước khi chia sẻ. Bằng cách này, OCR hỗ trợ bảo mật dữ liệu.
• Tạo văn bản có thể tìm kiếm: Công nghệ nhận dạng ký tự quang học giúp chuyển đổi nội dung văn bản trong ảnh thành định dạng có thể tìm kiếm, hỗ trợ việc tìm kiếm thông tin dễ dàng hơn.

Tại Việt Nam, giải pháp Vizone Lens của VinBigdata cũng hỗ trợ xử lý lên đến 6 loại tài liệu khác nhau bao gồm: 

• Giấy tờ tùy thân: Chứng minh nhân dân/Căn cước công dân, hộ chiếu, giấy phép lái xe, sổ hộ khẩu. 
• Giấy tờ khác: Giấy phép kinh doanh, chứng chỉ hành nghề, hóa đơn, biểu mẫu, tài liệu chữ viết tay. 

Với hệ thống được đào tạo trên kho dữ liệu khổng lồ lên đến 3.500 terabyte, bao gồm hàng triệu hình ảnh người, vật thể, phương tiện và kiến thức đa lĩnh vực, Vizone mang đến khả năng phân tích hình ảnh chính xác và hiệu quả cao. Ngoài ra, Vizone Lens có thể nhận diện chính xác các dấu hiệu giả mạo và đưa ra cảnh báo, đồng thời phát hiện các loại giấy tờ bị làm mờ, nhòe, cắt góc, tẩy xóa, hết hạn, v.v, giúp bạn xác định tình trạng giấy tờ trước khi sử dụng.

Kết luận 

Nhìn chung, nhận dạng ký tự quang học (OCR) là công nghệ mang lại nhiều lợi ích cho con người trong việc số hóa tài liệu, tự động hóa quy trình và nâng cao hiệu quả công việc. Với khả năng trích xuất văn bản từ nhiều loại tài liệu khác nhau, OCR đóng vai trò quan trọng trong mọi lĩnh vực của đời sống. Tuy nhiên, OCR vẫn còn một số hạn chế nhất định, đặc biệt là với các loại tài liệu phức tạp hoặc chất lượng thấp. Do đó, việc lựa chọn giải pháp OCR phù hợp là vô cùng quan trọng.

Liên hệ với VinBigdata để được tư vấn triển khai giải pháp nhận dạng ký tự quang học: 

• Fanpage: VinBigdata 
• LinkedIn: VinBigdata
• Email: info@vinbigdata.com
• Hotline: (024) 3 208 8208