VBD 
Khi nhắc đến trích xuất, làm việc và lưu trữ các loại dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu không cấu trúc, phục vụ cho các quy trình tự động hóa đầu cuối, không ít công ty sẽ ứng dụng OCR (Nhận diện ký tự quang học). Tuy nhiên, công nghệ này có một số hạn chế riêng, có thể dẫn đến trích xuất sai, quá tải hoặc thất thoát dữ liệu. Đây là lúc CMR (cognitive machine reading) trở thành một nhân tố mới đầy tiềm năng. Vậy CMR là gì và có gì vượt trội so với OCR? Bài viết dưới đây sẽ là câu trả lời đầy đủ cho bạn.
CMR là gì?
CMR là viết tắt của Cognitive Machine Reading, công nghệ cho phép số hóa dữ liệu phi cấu trúc và trích xuất thông tin từ tài liệu xác thực.
CMR được phát triển bằng cách sử dụng so khớp mẫu (pattern-matching) thông qua các phương pháp truy xuất đối tượng dựa trên nội dung, từ đó đưa ra mức độ chính xác đáng kể. CMR không bị ảnh hưởng bởi bộ phông chữ, do đó tránh được sự bất thường.
Ưu điểm của CMR
1. Khả năng của thị giác máy tính
CMR là công cụ nhập liệu duy nhất đáp ứng các yêu cầu phức tạp của Thị giác máy về dữ liệu phi cấu trúc và khác biệt, đồng thời phục vụ cho hầu hết các định dạng tài liệu..
2. Nhận dạng mẫu phức tạp
CMR cung cấp khả năng phân loại dựa trên công nghệ ngôn ngữ tự nhiên hiện đại với các tập dữ liệu khiêm tốn, từ đó xác định các mẫu phức tạp trong dữ liệu. CMR trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc phức tạp để phân tích và tóm tắt.
Nó cũng phân tích dữ liệu không thể xử lý theo quy tắc, có rất ít hoặc không cấu trúc, thậm chí siêu dữ liệu và các tài liệu không dựa trên văn bản.
3. Cấu hình liền mạch
Nhờ cấu hình được sắp xếp hợp lý, CMR có thể được triển khai nhanh chóng nhờ khả năng để nắm bắt thông tin từ một bộ tài liệu đại diện quy mô hạn chế. Bạn có thể tổng hợp một lượng lớn dữ liệu khách hàng thông qua mô hình ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Modelling – NLM) để tạo ra những hiểu biết sâu sắc hơn.
4. Một giải pháp thay thế cho OCR
OCR (Nhận dạng ký tự quang học) có hạn chế trong việc đọc dữ liệu phi cấu trúc. Được hỗ trợ bởi khoa học phân dạng (fractal science), CMR đủ khả năng để đọc tất cả các loại dữ liệu, cũng như duy trì độ tin cậy và chính xác của dữ liệu.
Lợi ích của CMR đối với doanh nghiệp
1. Mở rộng phạm vi tự động hóa
CMR cho phép bạn tận dụng 85% dữ liệu (theo Docsumo) chưa được khai thác và không có cấu trúc phổ biến trong tổ chức, từ đó tiến hành tự động hóa các quy trình sâu hơn cũng như dữ liệu phức tạp hơn.
2. Độ chính xác cao hơn với dữ liệu chắc chắn hơn
CMR cung cấp khả năng thu thập thông tin một cách nhất quán, với độ chính xác hơn 80%. CMR cho phép doanh nghiệp cải thiện mức độ tin cậy của dữ liệu, nhờ vậy đạt được tỷ lệ xử lý trực tiếp cao hơn.
3. Hoàn vốn nhanh
Với cấu hình được sắp xếp hợp lý và khả năng triển khai linh hoạt hơn bằng cách sử dụng các tập dữ liệu nhỏ để đào tạo, CMR tăng cường tự động hóa với hiệu quả và tốc độ. Trong quá trình hoạt động, CMR vẫn tiếp tục học hỏi từ các quy trình để tối ưu hóa liên tục.
4. Các lợi ích khác
Cách tiếp cận tự động hóa của CMR mang đến cho các doanh nghiệp lợi thế cạnh tranh nhờ một số yếu tố sau đây:
- Nhập và xử lý tất cả các loại dữ liệu, bao gồm dữ liệu có cấu trúc dưới dạng văn bản trường cố định và các loại dữ liệu không có cấu trúc bao gồm email, video, hình ảnh và văn bản viết tay.
- Không yêu cầu tạo mẫu mới mỗi khi phải nhập và xử lý dữ liệu mới, không giống như OCR. CMR không dựa vào việc tạo mẫu và có thể số hóa dữ liệu bất kể phương sai hoặc định dạng của nó.
- Giải mã và xử lý các ký tự đặc biệt trong một số ngôn ngữ thông qua nhận dạng mẫu. Trong khi đó, OCR không thể đọc hiểu dữ liệu được viết bằng các ngôn ngữ khác nhau mà không có sự can thiệp của con người dưới hình thức ghi nhãn hoặc xem xét nội dung theo cách thủ công.
- Giúp người dùng quét, lọc và tìm thông tin chính xác cần thiết trong tài liệu, miễn là các tham số cho thông tin cần thiết được thiết lập. OCR không thể khoanh vùng và ngữ cảnh hóa các đặc thù trong dữ liệu được cung cấp.
Tính ưu việt của CMR so với OCR
Tính ưu việt của của CMR còn ở chỗ nó hoạt động như một máy quét thông tin có nhận thức nhờ các công cụ thông minh luôn tiếp tục học tập từ một bộ tài liệu đại diện thông qua Học máy.
CMR và Học máy (Machine Learning) vượt xa OCR truyền thống, mặc dù kế thừa một số đặc điểm như xử lý dữ liệu có cấu trúc.
Không phụ thuộc vào các khu vực, định dạng, mẫu, chế độ và ngôn ngữ, quy trình CMR, sắp xếp và phân loại dữ liệu trên một số ngôn ngữ, đảm bảo rằng dữ liệu đó luôn sẵn sàng để xử lý.
Bạn cũng có thể xuất dữ liệu để xử lý qua một số định dạng như CSV, XML, JSON và lược đồ DB.
CMR giải quyết thách thức xử lý dữ liệu phi cấu trúc vốn là bài toán lớn trong nhiều ngành khác nhau (như tài chính ngân hàng, du lịch khách sạn,…). CMR đặc biệt có lợi cho các hệ thống máy tính cũ, các tài liệu và dữ liệu phong phú được lưu trữ ở nhiều định dạng.
Kết luận
CMR mở rộng phạm vi tự động hóa và cải thiện tỷ suất hoàn vốn, đồng thời nâng cao độ tin cậy của dữ liệu và liên tục thúc đẩy tối ưu hóa các quy trình kinh doanh.
CMR mang lại những lợi ích đáng kể so với OCR, bao gồm cả khả năng xử lý dữ liệu có cấu trúc, phi cấu trúc và dữ liệu phức tạp.
Hiện nay, một số công ty khai thác dữ liệu đang cân nhắc chuyển sang CMR để hiểu rõ hơn về dữ liệu, trích xuất nhiều thông tin hơn và hoàn vốn nhanh hơn.
