ทีมต่าง ๆ พึ่งพา OCR แบบดั้งเดิมในการดึงข้อความจากไฟล์ แน่นอนว่ามันสามารถ "อ่าน" ได้ แต่ไม่สามารถ เข้าใจ อะไรได้เลย
ดังนั้นผู้คนจึงต้องติดอยู่กับการทำงานที่น่าเบื่อหน่ายด้วยตนเอง: แก้ไขข้อผิดพลาด, กรอกข้อมูลที่ขาดหาย, และจัดการกับข้อมูลที่ยุ่งเหยิงให้กลายเป็นสิ่งที่ใช้ได้
ปัญญาประดิษฐ์ได้เปลี่ยนแปลงพลวัตนั้นไปอย่างสิ้นเชิง
การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะสมัยใหม่ (IDP) สามารถตีความบริบท โครงสร้าง และความหมายได้ ไม่ว่าจะเป็นแบบฟอร์ม ใบแจ้งหนี้ สัญญา หรือบันทึกที่เขียนด้วยลายมือ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถเข้าใจและจัดการข้อมูลเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว ซึ่งแต่เดิมต้องอาศัยเวลาและความเอาใจใส่อย่างมากจากมนุษย์ ทันใดนั้น งานตรวจสอบและจัดระเบียบเอกสารที่ซ้ำซากและใช้เวลานานก็กลายเป็นเพียงเรื่องรอง และกระบวนการทำงานที่ต้องพึ่งพาเอกสารจำนวนมากก็กลายเป็นเรื่องง่ายและราบรื่นยิ่งขึ้น
ในบทความนี้ เราจะอธิบายอย่างละเอียดว่าการประมวลผลเอกสารด้วย AI คืออะไร จุดเด่นของมันอยู่ที่ไหน และเครื่องมือใดที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงไปสู่กระบวนการทำงานเอกสารที่ชาญฉลาดและอัตโนมัติมากขึ้น
การประมวลผลเอกสารด้วย AI คืออะไร?
การประมวลผลเอกสารด้วยปัญญาประดิษฐ์ (หรือที่รู้จักในชื่อ IDP) คือกระบวนการที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อทำให้การสกัดข้อมูล การจัดหมวดหมู่ และการตรวจสอบความถูกต้องจากเอกสารเป็นไปโดยอัตโนมัติ
ในขณะที่ระบบ OCR มุ่งเน้นการสกัดข้อความ ระบบประมวลผลเอกสารอัจฉริยะสามารถระบุและเข้าใจบริบทและความหมายของเนื้อหาในเอกสารกระบวนการต่างๆ(PDF, อีเมล และภาพที่สแกน)
การประมวลผลเอกสารด้วย AI ผสมผสานเทคโนโลยีต่างๆ เช่น:
- การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) แปลงภาพที่สแกนหรือไฟล์ PDF ให้เป็นข้อความที่เครื่องอ่านได้โดยการสกัดอักขระและคำจากเอกสารที่มีโครงสร้าง
- การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ทำความเข้าใจและตีความภาษาของมนุษย์ภายในเอกสาร ซึ่งรวมถึงการระบุสิ่งที่เป็นสาระสำคัญ (ชื่อ วันที่ สถานที่) การตรวจจับเจตนา และการสกัดความสัมพันธ์และบริบท
- แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง ปรับปรุงความแม่นยำอย่างต่อเนื่องโดยการเรียนรู้จากข้อมูลย้อนกลับ ในขณะที่แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าจะสามารถจดจำรูปแบบได้ แบบจำลองที่ปรับแต่งเองจำเป็นต้องมีการติดป้ายกำกับข้อมูลและฝึกอบรมบนเอกสารเฉพาะทาง
- การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ ระบุและตีความองค์ประกอบของเลย์เอาต์ (ตาราง, กล่องกาเครื่องหมาย, ลายเซ็น, เป็นต้น) ในเอกสาร
- การเรียนรู้เชิงลึก ช่วยให้สามารถจดจำรูปแบบที่ซับซ้อนได้ เช่น ความสัมพันธ์ของเอนทิตีและการแยกข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
เครื่องมือเหล่านี้แปลงเอกสารแบบอนาล็อกให้เป็นรูปแบบดิจิทัลที่คอมพิวเตอร์สามารถตีความและเข้าใจได้ ความสามารถนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถประมวลผลเอกสารได้หลากหลายรูปแบบ รวมถึงเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง มีโครงสร้าง และกึ่งมีโครงสร้างที่มีรูปแบบซับซ้อน หลายภาษา หรือแม้แต่เนื้อหาที่เขียนด้วยลายมือ
👀 คุณรู้หรือไม่? การแพร่ระบาดของโควิดได้เร่งการนำเทคโนโลยีอัตโนมัติมาใช้ในหลากหลายอุตสาหกรรมตามการสำรวจของ McKinsey พบว่าในบรรดาบริษัทที่นำระบบอัตโนมัติมาใช้ในระยะทดลอง กว่า 52% กำลังทดลองใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับเอกสารและ OCR
การประมวลผลเอกสารด้วย AI ทำงานอย่างไร?
นี่คือวิธีการทำงานของการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ ขั้นตอนต่อขั้นตอน:
1. การนำเข้าข้อมูลเอกสาร
ระบบดึงไฟล์จากแหล่งต่าง ๆ รวมถึงอีเมล, ไดร์ฟบนคลาวด์, เครื่องสแกน, ระบบ CRM, และแม้กระทั่งภาพของบันทึกที่เขียนด้วยลายมือ. ทุกสิ่งที่คุณต้องการประมวลผลถือเป็นข้อมูลเอกสาร. ซึ่งรวมถึง:
- ยอมรับรูปแบบไฟล์เช่น PDF, ไฟล์ภาพสแกน, อีเมล, DOCX, และไฟล์สเปรดชีต
- การรวบรวมข้อมูลจากไดรฟ์ที่ใช้ร่วมกัน แอปพลิเคชันบนคลาวด์ กล่องจดหมายอีเมล หรือ API
- การจัดการการอัปโหลดแบบกลุ่มหรือการสตรีมเอกสารปริมาณมาก
2. การเตรียมข้อมูลเบื้องต้น
เอกสารได้รับการทำความสะอาดและปรับให้เป็นมาตรฐานเพื่อปรับปรุงความถูกต้อง. ข้อมูลที่สะอาดหมายถึงการบันทึกข้อมูลที่แม่นยำขึ้น. ขั้นตอนนี้ประกอบไปด้วย:
- การปรับแก้ความเอียงของภาพสแกนหรือหน้ากระดาษที่หมุน
- การลดสัญญาณรบกวนเพื่อกำจัดความเบลอ รอยเปื้อน หรือสิ่งผิดปกติ
- การเพิ่มความคมชัดสำหรับข้อความที่จางหรือความละเอียดต่ำ
- การปรับเส้นข้อความให้ตรงหรือการแบ่งส่วนในเอกสารลายมือ
ขั้นตอนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากแม้แต่โมเดล AI ที่ล้ำหน้าก็ยังประสบปัญหาเมื่อได้รับข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง
3. การดึงข้อมูลด้วย OCR
ระบบ OCR แปลงตัวอักษรที่พิมพ์ พิมพ์ดีด หรือเขียนด้วยลายมือให้เป็นข้อความที่เครื่องอ่านได้ ระบบจะระบุและดึงข้อมูลสำคัญจากเอกสาร เช่น ชื่อ วันที่ ยอดรวม และเงื่อนไขของสัญญา โดยพิจารณาจากบริบท แม้จะเป็นเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างที่ตายตัวซึ่งข้อมูลไม่ได้เรียงตามแม่แบบเอกสารที่กำหนดไว้
4. การตรวจจับเค้าโครงและโครงสร้าง
การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะไม่ได้จำกัดเพียงแค่การอ่านข้อความเท่านั้น แต่ยังสามารถตีความโครงสร้างของเอกสารโดยใช้เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิชันและการเรียนรู้เชิงลึกได้อีกด้วย
ตัวอย่างเช่น เมื่อประมวลผลใบแจ้งหนี้ ระบบไม่ได้เพียงแค่ดึงตัวเลขออกมาเท่านั้น แต่ยังเข้าใจว่าตัวเลขเหล่านั้นถูกจัดระเบียบอย่างไรในแถวและคอลัมน์
5. ความเข้าใจตามบริบทด้วย NLP
NLP ช่วยให้ระบบสามารถจดจำนิติบุคคลที่มีชื่อเฉพาะ (เช่น วันที่, บุคคล, สถานที่), สันนิษฐานเจตนา, และตีความหมายเชิงความหมายได้
บอกเมื่อป้ายกำกับไม่ชัดเจน ระบบยังสามารถแยกแยะระหว่างวันครบกำหนดและวันที่ออกใบแจ้งหนี้ได้โดยอิงจากโครงสร้างประโยคและรูปแบบภาษา
นี่คือเหตุผลที่การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะสามารถปรับตัวให้เข้ากับคำศัพท์เฉพาะทางของโดเมน รู้จักตัวย่อหรือคำที่มีความหมายเหมือนกัน และเข้าใจข้อความกึ่งโครงสร้างที่วิธีการแบบคีย์เวิร์ดดั้งเดิมไม่สามารถทำได้
📮 ClickUp Insight: 30% ของพนักงานเชื่อว่าการทำงานอัตโนมัติสามารถช่วยประหยัดเวลาได้ 1–2 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ในขณะที่ 19% ประเมินว่าอาจเพิ่มเวลาได้ 3–5 ชั่วโมงสำหรับการทำงานที่ต้องใช้สมาธิและความลึก
แม้เวลาที่ประหยัดได้เพียงเล็กน้อยก็สะสมเป็นเวลาได้มาก: เพียงสองชั่วโมงต่อสัปดาห์ที่คืนกลับมา เท่ากับมากกว่า 100 ชั่วโมงต่อปี—เวลาที่สามารถนำไปใช้เพื่อความคิดสร้างสรรค์ การคิดเชิงกลยุทธ์ หรือการเติบโตส่วนบุคคลได้ 💯
ด้วย ClickUp AI Agents และClickUp Brain คุณสามารถทำงานอัตโนมัติได้, สร้างการอัปเดตโครงการ, และเปลี่ยนบันทึกการประชุมของคุณให้กลายเป็นขั้นตอนต่อไปที่สามารถทำได้—ทั้งหมดนี้อยู่ในแพลตฟอร์มเดียว ไม่จำเป็นต้องใช้เครื่องมือเพิ่มเติมหรือการผสานระบบ—ClickUp นำทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อทำงานอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณไว้ในที่เดียว
💫 ผลลัพธ์ที่แท้จริง: RevPartners ลดค่าใช้จ่าย SaaS ลง 50% ด้วยการรวมเครื่องมือสามตัวเข้าด้วยกันใน ClickUp—ได้รับแพลตฟอร์มที่รวมทุกอย่างไว้ในที่เดียวพร้อมฟีเจอร์มากขึ้น การทำงานร่วมกันที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้น และแหล่งข้อมูลเดียวที่ง่ายต่อการจัดการและขยายขนาด
6. การติดแท็กข้อมูลและการจัดประเภทข้อมูล
ด้วยความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับเนื้อหาและโครงสร้าง AI สามารถจัดหมวดหมู่และติดป้ายกำกับฟิลด์สำคัญจากแหล่งข้อมูลหลายแห่งได้แล้ว ซึ่งรวมถึง:
- การจัดประเภทเอกสาร (เช่น ใบแจ้งหนี้ สัญญา ใบเสร็จรับเงิน แบบฟอร์ม)
- การติดแท็กข้อมูลเมตา เช่น หมายเลขใบแจ้งหนี้ วันที่ครบกำหนด จำนวนเงินรวม เป็นต้น
- การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของการจำแนกประเภทโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
- การประมวลผลใบแจ้งหนี้และจัดการเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างหรือมีโครงสร้างบางส่วนที่มีรูปแบบไม่ตายตัว
7. การตรวจสอบความถูกต้องและการตรวจสอบไขว้
ระบบ IDP ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลโดยการอ้างอิงข้ามกับค่าที่ทราบ ฐานข้อมูล หรือกฎทางธุรกิจ เมื่อพบความไม่สอดคล้องกันหรือมีฟิลด์ที่ขาดหายไป กลไกการจัดการข้อยกเว้นจะทำการแจ้งเตือนเพื่อตรวจสอบหรือกระตุ้นการแจ้งเตือนเพื่อให้มนุษย์ดำเนินการ
8. ผลลัพธ์และการบูรณาการ
ขั้นตอนสุดท้ายเกี่ยวข้องกับการส่งข้อมูลเอกสารไปยังระบบปลายทางหรือใช้เพื่อกระตุ้นขั้นตอนถัดไป:
- ส่งฟิลด์ที่แยกออกมาไปยัง CRM, ERP หรือฐานข้อมูลผ่าน API
- การทำให้กระบวนการต่าง ๆ เช่น การอนุมัติ การชำระเงิน หรือการแจ้งเตือน เป็นอัตโนมัติ
- บันทึกทุกขั้นตอนเพื่อตรวจสอบย้อนหลังและการปฏิบัติตามข้อกำหนด
- การผสานรวมกับเครื่องมือ RPA เพื่อจัดการงานติดตามผลที่ทำซ้ำได้
ด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม คุณสามารถทำให้กระบวนการทำงานเป็นอัตโนมัติได้ ตั้งแต่การรับข้อมูลจนถึงการดำเนินการ
👀 คุณรู้หรือไม่? เครื่องประมวลผลเอกสารเครื่องแรกถูกประดิษฐ์ขึ้นเมื่อกว่า 100 ปีที่แล้ว ในปี 1914นักฟิสิกส์ชื่อ Emanuel Goldbergได้สร้างเครื่องที่สามารถอ่านตัวอักษรและแปลงเป็นรหัสได้ ซึ่งเกิดขึ้นหลายสิบปีก่อนที่คอมพิวเตอร์จะมี!
ประโยชน์ของการประมวลผลเอกสารด้วยปัญญาประดิษฐ์
ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ในการประมวลผลเอกสารด้วยมือไม่ใช่แค่เวลาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงข้อมูลเชิงลึกที่สูญเสียไป การตัดสินใจที่ล่าช้า และความพยายามที่ซ้ำซ้อน AI ช่วยเร่งกระบวนการให้เร็วขึ้น บริษัทที่นำระบบประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP) มาใช้จะเห็นประสิทธิภาพในการดำเนินงานที่ดีขึ้น
มาดูกันว่ามันมีผลกระทบมากที่สุดในส่วนใดของการดำเนินงานที่ต้องใช้เอกสารจำนวนมาก:
- ลดความพยายามในการทำงานด้วยตนเอง: ย้ายงานที่ทำซ้ำๆ เช่น การป้อนข้อมูล การติดแท็กฟอร์ม และการจัดเส้นทางไฟล์ ไปยังระบบอัตโนมัติที่ทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง 7 วัน
- ปรับปรุงความถูกต้อง: การตรวจสอบความถูกต้องในตัว, ความเข้าใจตามบริบท, และการเรียนรู้ด้วยระบบ ML ช่วยลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดจากมนุษย์
- เสริมสร้างการปฏิบัติตามข้อกำหนด: ติดตามทุกขั้นตอนของวงจรชีวิตเอกสารโดยอัตโนมัติ สร้างเส้นทางการตรวจสอบที่ชัดเจนซึ่งสนับสนุนกฎระเบียบทั้งภายในและภายนอก
- ขยายขนาดด้วยระบบอัตโนมัติ: AI จัดการปริมาณงานที่เพิ่มขึ้นโดยไม่ต้องเพิ่มจำนวนพนักงานในช่วงที่มีความต้องการสูงตามฤดูกาลหรือการขยายตัวของตลาด
- ลดความยุ่งยากในการดำเนินงาน:ระบบการจัดการเอกสารอัตโนมัติช่วยให้การอนุมัติ การกระทบยอด และการตรวจสอบเป็นไปอย่างรวดเร็ว ลดการติดตามงานที่ไม่สิ้นสุดและช่วยให้กระบวนการทำงานเป็นไปอย่างต่อเนื่อง
AI ในการปฏิบัติ: การสกัดชื่อและวันเกิดโดยอัตโนมัติจากบันทึกโดยสำนักงานบริการสัญชาติและตรวจคนเข้าเมืองสหรัฐอเมริกา (USCIS)
สิ่งที่ทำ: USCIS ใช้เครื่องมือ AI เพื่อดึงชื่อและวันเดือนปีเกิดจากบันทึกการตรวจสอบประวัติของ FBIโดยอัตโนมัติซึ่งช่วยประหยัดเวลาของเจ้าหน้าที่โดยไม่ต้องสแกนเอกสารยาวและไม่เป็นระเบียบด้วยตนเอง
วิธีการทำงาน:ระบบใช้แบบจำลองภาษาที่ฝึกฝนมาเพื่อจดจำนามแฝงจริงและวันเกิดที่ถูกต้อง ระบบจะละเว้นชื่อถนน ข้อความแทน หรือข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง หากมีชื่อหรือวันเกิดอยู่ในระบบแล้ว ระบบจะไม่แจ้งเตือนซ้ำ
มนุษย์ในห่วงโซ่การตัดสินใจ:เจ้าหน้าที่ตรวจสอบและอนุมัติคำแนะนำของระบบ AI พวกเขาตัดสินใจว่าชื่อหรือวันเกิดที่ถูกทำเครื่องหมายว่าเกี่ยวข้องนั้นมีความเกี่ยวข้องกับคดีจริงหรือไม่
เหตุใดจึงสำคัญ:เครื่องมือนี้ช่วยเร่งกระบวนการตรวจสอบตัวตนระหว่างการดำเนินการคดีตรวจคนเข้าเมือง (เช่น การขอสัญชาติแบบฟอร์ม N-400) เพิ่มความถูกต้องแม่นยำ และลดภาระงานที่ต้องทำด้วยมือ ทั้งนี้ไม่ส่งผลกระทบต่อสิทธิหรือผลลัพธ์ด้านการตรวจคนเข้าเมืองของบุคคลใด
สถานะ:ใช้งานตั้งแต่ปี 2022 และใช้เป็นส่วนหนึ่งของการตรวจสอบกรณีภายในระบบ USCIS ELIS
กรณีการใช้งานชั้นนำสำหรับการประมวลผลเอกสารด้วย AI
ด้านล่างนี้คือบางส่วนของพื้นที่ที่มีผลกระทบมากที่สุดซึ่งการประมวลผลเอกสารด้วย AI กำลังสร้างความแตกต่าง:
1. การประมวลผลใบแจ้งหนี้
หนึ่งในกรณีการใช้งานที่พบได้บ่อยที่สุด (และน่าหงุดหงิดที่สุด) แทนที่จะต้องป้อนหมายเลขใบแจ้งหนี้ วันที่ จำนวนเงิน และรายละเอียดผู้ขายเข้าสู่ระบบบัญชีด้วยตนเอง AI สามารถดึงข้อมูล ตรวจสอบความถูกต้อง และส่งต่อข้อมูลเพื่อขออนุมัติได้
📍 ตัวอย่าง: บริษัทที่ให้บริการระบบอัตโนมัติตั้งแต่การจัดซื้อจนถึงการชำระเงิน (Source-to-Pay) ประมวลผลใบแจ้งหนี้มากกว่า 20,000 ฉบับต่อเดือนโดยใช้การสกัดข้อมูลด้วยระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ทีมปฏิบัติการของพวกเขาก่อนหน้านี้ใช้เวลาเกิน 20 นาทีต่อใบแจ้งหนี้ในการจัดหมวดหมู่รายการในเอกสารซึ่งมีแบบฟอร์มต่างกันมากกว่า 60 แบบ
ด้วยระบบอัตโนมัติ พวกเขาสามารถลดเวลาการประมวลผลใบแจ้งหนี้ให้เหลือไม่ถึง 5 นาที พร้อมความแม่นยำในการดึงข้อมูลถึง 98%
นี่คือวิธีที่ClickUp Agenสามารถช่วยตรวจสอบรายละเอียดในกรณีเช่นนี้ได้:
2. การตรวจสอบและวิเคราะห์สัญญา
ปัญญาประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมายและธุรกิจที่ซับซ้อนได้, ระบุข้อความสำคัญ, และเน้นความเสี่ยงหรือเงื่อนไขที่ขาดหายไป, ช่วยประหยัดเวลาให้ทีมกฎหมายหลายชั่วโมงจากการตรวจสอบด้วยตนเอง.
สิ่งนี้ทำให้ภาษาในสัญญาสามารถบันทึก สรุป และนำกลับมาใช้ใหม่ในข้อตกลงในอนาคตได้ง่ายขึ้น AI ไม่ได้เพียงแค่วิเคราะห์สัญญาหรือแปลงข้อมูลเท่านั้น แต่ยังสร้างเอกสารและคลังข้อกำหนดที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้อีกด้วย
📍 ตัวอย่าง: บริษัทอสังหาริมทรัพย์ใช้ AI เพื่อตรวจสอบสัญญาเช่า ระบบจะแจ้งเตือนเมื่อมีข้อกำหนดการยกเลิกสัญญาที่ขาดหายไปและติดแท็กความรับผิดชอบที่เกี่ยวข้องกับการบำรุงรักษาทรัพย์สินโดยอัตโนมัติ ช่วยให้ทีมงานหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่อาจก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายสูงในระหว่างการเจรจา
📚 อ่านเพิ่มเติม: AI สำหรับเอกสาร: กรณีการใช้งานและคำแนะนำ
3. การยืนยันตัวตน KYC
ปัจจัยสำคัญในการปรับปรุงกระบวนการรับลูกค้าใหม่และเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้าคือการเปลี่ยนแปลงกระบวนการรู้จักลูกค้า (KYC) จากที่เคยเป็นประสบการณ์ที่เต็มไปด้วยความยุ่งยากและเสียเวลา ได้ถูกขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) พร้อมชั้นของปัญญาที่มองไม่เห็น AI ที่ขับเคลื่อนกระบวนการ KYC ช่วยเร่งการได้มาซึ่งลูกค้าและเสริมสร้างการจัดการความเสี่ยงให้แข็งแกร่งขึ้น
4. ระบบอัตโนมัติสำหรับการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน
ระบบ AI ทำการสกัดข้อมูลจากแบบฟอร์มคำขอ, เอกสารประกอบ, และรูปภาพ จากนั้นส่งต่อข้อมูลเพื่อตัดสินใจหรือติดตามผล—ทั้งหมดนี้ในขณะที่ลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด
เบื่อกับการดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้หรือเอกสารด้วยตนเองและตรวจสอบรายละเอียดทุกอย่างซ้ำหรือไม่? ด้วย AI Fields ใน ClickUp คุณสามารถปล่อยให้ระบบอัตโนมัติทำงานหนักแทนคุณ เพียงอัปโหลดใบแจ้งหนี้หรือเอกสารของคุณ แล้ว AI ของ ClickUp จะดึงข้อมูลสำคัญ เช่น หมายเลขใบแจ้งหนี้ วันที่ และยอดรวม ตรงไปยังฟิลด์ที่กำหนดเองของคุณ ช่วยประหยัดเวลาและลดข้อผิดพลาด
AI Fields สามารถตรวจสอบได้ว่าข้อมูลที่บันทึกไว้ตรงกับสิ่งที่คุณคาดหวังไว้หรือไม่ ระบุข้อผิดพลาดหรือความไม่สอดคล้อง และกระตุ้นขั้นตอนต่อไปในกระบวนการทำงานของคุณโดยอัตโนมัติ ซึ่งหมายความว่าคุณจะต้องกรอกข้อมูลซ้ำ ๆ น้อยลง มีบันทึกที่แม่นยำขึ้น และได้รับการอนุมัติอย่างรวดเร็ว ทั้งหมดนี้อยู่ในที่เดียว ลาก่อนการประมวลผลแบบแมนนวล และต้อนรับการจัดการเอกสารที่ชาญฉลาดและราบรื่นกับ ClickUp AI
5. การแปลงข้อมูลเวชระเบียนเป็นดิจิทัล
ผู้ให้บริการด้านสุขภาพต้องเผชิญกับภาระอันมหาศาลในการจัดการบันทึกทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้าง เขียนด้วยลายมือ และไม่สอดคล้องกันทั้งหมด ในขณะเดียวกันยังเสี่ยงต่อการไม่ปฏิบัติตามกฎระเบียบข้อมูลสุขภาพ หากไม่มีการแปลงเอกสารเป็นดิจิทัล การเข้าถึงและการดำเนินการกับข้อมูลผู้ป่วยยังคงกระจัดกระจายและไม่มีประสิทธิภาพ
การประมวลผลเอกสารด้วย AI อ่านบันทึกทางการแพทย์ รายงานห้องปฏิบัติการ และบันทึกที่เขียนด้วยลายมือ เพื่อแปลงข้อมูลให้เป็นดิจิทัลและจัดระเบียบข้อมูลผู้ป่วย ทำให้สามารถค้นหาและใช้งานได้ทั่วทั้งระบบ
📍 ตัวอย่าง:แพลตฟอร์มดิจิทัลโอเมก้า (ODP)ใช้ประโยชน์จาก AI, RPA, ML, และ NLP เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานในวงจรรายได้สำหรับผู้ให้บริการ แพลตฟอร์มนี้ทำงานอัตโนมัติในกระบวนการต่างๆ ตั้งแต่การเข้าถึงผู้ป่วย, กลางวงจรรายได้, และหน้าที่ของสำนักงานธุรกิจ ช่วยลดภาระงานด้านการบริหาร, ลดค่าใช้จ่ายในการเข้ารหัสในขณะที่รักษาความแม่นยำมากกว่า 95%, ลดวันบัญชีลูกหนี้ลง 30%, และเพิ่มการเก็บเงินได้ 10–20%.
6. แบบฟอร์มทรัพยากรบุคคลและการปฐมนิเทศพนักงานใหม่
AI ช่วยทีม HR ประมวลผลประวัติย่อ แบบฟอร์มภาษี และเอกสารการปฏิบัติตามข้อกำหนดได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำในระหว่างกระบวนการจ้างงานและการปฐมนิเทศพนักงานใหม่
📍 ตัวอย่าง: บริษัทสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีที่กำลังเติบโตได้นำระบบอัตโนมัติมาใช้กับเอกสารการเข้าทำงาน พนักงานใหม่สามารถอัปโหลดแบบฟอร์ม W-4 และแบบฟอร์มการฝากเงินโดยตรง จากนั้น AI จะดึงข้อมูล รายละเอียด ตรวจสอบความถูกต้อง และอัปเดตระบบเงินเดือนทันที
นี่คือตัวอย่างของกระบวนการเริ่มต้นใช้งานที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI:
เครื่องมือประมวลผลเอกสารด้วย AI ที่ดีที่สุด
มีเครื่องมือมากมายที่จัดการเอกสารได้ แต่มีเพียงไม่กี่เครื่องมือเท่านั้นที่รวมเอาการทำงานอัตโนมัติ ปัญญาประดิษฐ์ และการดำเนินการเข้าด้วยกันในแพลตฟอร์มเดียว
นี่คือการวิเคราะห์ของตัวเลือกที่ดีที่สุด เริ่มต้นด้วยตัวเลือกที่สามารถทำได้ทุกอย่าง:
1. ClickUp (เหมาะที่สุดสำหรับการผสานรวมการประมวลผลเอกสาร, การวิเคราะห์ด้วย AI, และระบบการทำงานอัตโนมัติของงาน)
ในClickUp ซึ่งเป็นเวิร์กสเปซ AI แบบรวมเป็นหนึ่งเดียวแห่งแรกของโลก เอกสาร ข้อมูล AI และงานต่าง ๆ จะอยู่ภายใต้หลังคาเดียวกัน แม้ว่าจะไม่ใช่แพลตฟอร์มประมวลผลเอกสารอัจฉริยะทั่วไป แต่ก็มีฟีเจอร์ที่ช่วยให้คุณจัดการเวิร์กโฟลว์เอกสาร AI ของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
ใช้ ClickUp Docs สำหรับเนื้อหาที่มีโครงสร้าง
ClickUp Docsช่วยให้ทีมสามารถบันทึกและจัดระเบียบข้อมูลในรูปแบบที่สามารถค้นหาได้, ร่วมมือกันได้, และเชื่อมโยงอย่างแน่นหนากับการดำเนินงาน
เอกสารทุกฉบับอยู่ในพื้นที่ทำงานของคุณและสามารถเชื่อมโยงกับงาน, เป้าหมาย, และแดชบอร์ดได้. นี่ช่วยขจัดความไม่สอดคล้องกันระหว่างเอกสารกับงานประจำของทีม.
นี่คือวิธีที่มันสนับสนุน IDP:
- หน้าซ้อน ช่วยให้คุณสร้างฐานความรู้หรือคู่มือกระบวนการที่เป็นระเบียบด้วยโครงสร้างแบบหลายชั้น
- งานที่เชื่อมโยง ช่วยให้คุณสามารถเปลี่ยนข้อความใด ๆ ให้กลายเป็นงาน พร้อมผู้รับผิดชอบ วันที่ครบกำหนด และความสำคัญ
- แท็กเอกสาร ช่วยจัดหมวดหมู่เอกสารตามหัวข้อ ทีม หรือขั้นตอนการทำงาน เพื่อให้ง่ายต่อการกรองและค้นหา
- การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ ช่วยให้ทุกคนเห็นการอัปเดตได้ทันที พร้อมการติดตามการแก้ไขอย่างครบถ้วนและเส้นเรื่องความคิดเห็น
- สิทธิ์และการแชร์ ให้คุณควบคุมได้ว่าใครสามารถดู แก้ไข หรือแชร์เนื้อหาได้ทั้งภายในและภายนอกองค์กร
ใช้ ClickUp Brain เพื่อประมวลผล สกัดข้อมูล และดำเนินการกับเนื้อหาในเอกสาร
ClickUp Brainคือผู้ช่วย AI ในตัวของคุณ (พูดตามตรง นี่คืออนาคตของการทำงาน) ที่ช่วยให้เอกสารของคุณเข้าใจง่ายและนำไปใช้งานได้จริง นอกเหนือจากการค้นหาไฟล์แล้วซอฟต์แวร์ผู้ช่วยเขียนนี้ยังเข้าใจบริบทของเอกสารของคุณอีกด้วย
โดยสรุป:
- การค้นหาและเรียกคืนเอกสาร: ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อค้นหาเอกสาร หน้า หรือความคิดเห็นทั้งหมดของคุณ เพียงถาม 'รายการตรวจสอบการปฐมนิเทศใหม่อยู่ที่ไหน?' และ Brain จะค้นหาให้คุณ
- การดึงข้อมูล: สมองสามารถดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างจากเนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้างได้ ซึ่งรวมถึงชื่อ วันที่ กำหนดส่ง หรือฟิลด์ที่กำหนดเองที่ซ่อนอยู่ในข้อความของคุณ คุณสามารถจัดรูปแบบข้อมูลนั้นให้เป็นตาราง รายการ หรือสรุปภายใน Workspace ของคุณได้
- การสร้างและแก้ไขเนื้อหา:ต้องการเขียนเอกสารโครงการตั้งแต่เริ่มต้นใช่ไหม? Brain ช่วยเขียน เขียนใหม่ หรือปรับปรุงส่วนต่างๆ ของเอกสารของคุณได้ นอกจากนี้ยังสามารถสร้างโครงร่าง รายการตรวจสอบ หรือแม่แบบการเขียนเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นได้เร็วขึ้น
⏳ เคล็ดลับเพิ่มประสิทธิภาพ: หากคุณต้องการยกระดับการทำงานไปอีกขั้นClickUp Brain MAXมอบผู้ช่วย AI บนเดสก์ท็อปที่ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพนอกเหนือจากพื้นที่ทำงาน ClickUp ของคุณ
คุณสามารถ:
- ค้นหาข้ามแอปทั้งหมดที่คุณเชื่อมต่อ (Google Drive, GitHub, SharePoint และอื่นๆ)
- ใช้การแปลงเสียงเป็นข้อความเพื่อมอบหมายงาน, จดบันทึก, หรือสร้างเนื้อหาโดยไม่ต้องใช้มือ
- เข้าถึงโมเดล AI หลายตัว (GPT-4. 1, Claude, Gemini) ตามภารกิจ
- สร้างบันทึกการประชุมโดยอัตโนมัติ สร้างรายงานโครงการ และสร้างภาพสำหรับกระบวนการที่ซับซ้อน
มันเหมือนกับการมอบผู้จัดการปฏิบัติการ AI ส่วนตัวให้กับทีมของคุณ—ผู้ซึ่งเข้าใจบริบทการทำงานทั้งหมดของคุณและไม่ทำให้คุณต้องสลับแท็บไปมา
ใช้ระบบอัตโนมัติของ ClickUp เพื่อให้กระบวนการทำงานของเอกสารดำเนินไปอย่างต่อเนื่อง
คุณต้องการให้แน่ใจว่าเอกสารของคุณขับเคลื่อนขั้นตอนต่อไปที่ถูกต้อง บรรลุทุกสิ่งที่คุณต้องการและมากกว่านั้นด้วยClickUp AutomationsและClickUp Custom Agents กำหนดทริกเกอร์และการกระทำที่เฉพาะเจาะจงเพื่อสร้างตัวแทน AI ที่จัดการงานของคุณภายใน ClickUp
ตัวอย่างเช่น สามารถจัดเส้นทางงานตามผู้ขาย, จำนวนเงิน, หรือหมวดหมู่ลูกค้าในใบแจ้งหนี้และกระบวนการจัดการข้อมูลแบบฟอร์มของคุณได้ คุณสามารถใช้ตัวแทนที่กำหนดเองเหล่านี้เพื่อสร้างงานจากสัญญา (เช่น การติดตาม, การอนุมัติ, การตรวจสอบข้อกำหนด) และสร้างรายการตรวจสอบจากแบบฟอร์มที่ส่งเข้ามา
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ ClickUp
- ใช้ผู้ช่วย AI ที่เฉพาะเจาะจงในแถบด้านข้างเพื่อทำให้งานที่ทำซ้ำๆ เป็นไปอย่างราบรื่นและให้บริบททันที
- รวมศูนย์งาน เอกสาร เป้าหมาย และการสื่อสารของทีมไว้ในแพลตฟอร์มเดียวที่ครอบคลุม
- ใช้ตัวเลือกการปรับแต่งที่หลากหลาย รวมถึงมุมมองต่าง ๆ เช่น บอร์ด, รายการ, และปฏิทิน เพื่อให้เหมาะกับกระบวนการทำงานใด ๆ
- สร้างงาน ติดตามความคืบหน้า และจัดลำดับความสำคัญของงานโดยอัตโนมัติด้วยตัวแทน AI ที่กำหนดเอง
ข้อจำกัดของ ClickUp
- จำนวนคุณสมบัติที่มากมายทำให้เกิดเส้นโค้งการเรียนรู้ที่ชัน และอาจทำให้หน้าจอรู้สึกแออัดหรือท่วมท้น
ราคาของ ClickUp
ตารางราคา
คะแนนและรีวิว ClickUp
- G2: 4. 7/5 (10,600+ รีวิว)
- Capterra: 4. 6/5 (4,000+ รีวิว)
ผู้ใช้จริงพูดถึง ClickUp อย่างไรบ้าง?
รีวิวจากผู้ใช้กล่าวว่า:
ClickUp Brain MAX เป็นส่วนเสริมที่ยอดเยี่ยมสำหรับกระบวนการทำงานของฉัน การที่มันรวมเอา LLM หลายตัวไว้ในแพลตฟอร์มเดียวทำให้การตอบสนองรวดเร็วและเชื่อถือได้มากขึ้น และการแปลงเสียงเป็นข้อความที่ใช้ได้ทั่วทั้งแพลตฟอร์มช่วยประหยัดเวลาได้อย่างมาก ผมยังรู้สึกขอบคุณอย่างมากกับความปลอดภัยระดับองค์กร ซึ่งมอบความสบายใจเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน สิ่งที่โดดเด่นที่สุดคือวิธีที่มันช่วยให้ผมตัดผ่านเสียงรบกวนและคิดได้ชัดเจนขึ้น — ไม่ว่าจะเป็นการสรุปการประชุม การร่างเนื้อหา หรือการระดมความคิดใหม่ ๆ มันรู้สึกเหมือนมีผู้ช่วย AI แบบครบวงจรที่ปรับตัวให้เข้ากับสิ่งที่ผมต้องการได้เสมอ
ClickUp Brain MAX เป็นส่วนเสริมที่ยอดเยี่ยมสำหรับกระบวนการทำงานของฉัน วิธีที่มันรวม LLM หลายตัวไว้ในแพลตฟอร์มเดียวทำให้การตอบสนองรวดเร็วและเชื่อถือได้มากขึ้น และการแปลงเสียงเป็นข้อความทั่วทั้งแพลตฟอร์มช่วยประหยัดเวลาได้อย่างมาก ผมยังรู้สึกขอบคุณอย่างมากกับความปลอดภัยระดับองค์กร ซึ่งมอบความสบายใจเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน สิ่งที่โดดเด่นที่สุดคือวิธีที่มันช่วยให้ผมตัดผ่านเสียงรบกวนและคิดได้ชัดเจนขึ้น — ไม่ว่าจะเป็นการสรุปการประชุม การร่างเนื้อหา หรือการระดมความคิดใหม่ ๆ มันรู้สึกเหมือนมีผู้ช่วย AI แบบครบวงจรที่ปรับตัวให้เข้ากับสิ่งที่ผมต้องการได้เสมอ
2. รอสซัม
Rossumเป็นที่รู้จักในด้านระบบอัตโนมัติอีเมลสู่ ERP และการดึงข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้าง (schema-free extraction) ซึ่งหมายความว่าสามารถดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้หรือแบบฟอร์มที่มีรูปแบบแตกต่างกันอย่างมากได้ คุณไม่จำเป็นต้องสร้างเทมเพลตสำหรับกรณีการใช้งานของคุณเลย วงจรการป้อนกลับแบบ "เรียนรู้จากการแก้ไข" ช่วยให้ปรับแต่งโมเดลได้แบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องฝึกอบรมทางเทคนิคใหม่
คุณสมบัติเด่นของ Rossum
- ใช้ Rossum Aurora Document AI สำหรับการสกัดข้อมูลอัตโนมัติที่มีความแม่นยำสูงจากเอกสารธุรกรรมที่ซับซ้อน
- นำเข้าเอกสารได้อย่างราบรื่นจากแหล่งต่าง ๆ รวมถึงอีเมล, API, ไดรฟ์ที่แชร์, และเครือข่ายใบแจ้งหนี้อิเล็กทรอนิกส์ เช่น PEPPOL
- ใช้หน้าจอตรวจสอบที่ได้รับการรับรองตามหลักการยศาสตร์ที่ช่วยให้การตรวจสอบโดยมนุษย์และการจัดการข้อยกเว้นเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ
- อัตโนมัติกระบวนการทำงานเอกสารแบบครบวงจรสำหรับฟังก์ชันธุรกิจหลัก เช่น การบัญชีเจ้าหนี้และการจัดการห่วงโซ่อุปทาน
ข้อจำกัดของรอสซัม
- ต้องการการจัดการการเปลี่ยนแปลงองค์กรอย่างมีนัยสำคัญสำหรับทีมที่ใหม่ต่อโซลูชันการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะโดยเฉพาะ
- เวลาการPLOYMENTอาจขยายออกไปสำหรับเอกสารประเภทเฉพาะหรือเมื่อต้องการระบบธุรกิจที่กำหนดเองในระดับสูง
- ทีมขนาดเล็กบางทีมอาจพบว่าฟีเจอร์ของแพลตฟอร์มเต็มรูปแบบและการเน้นที่องค์กรขนาดใหญ่มีความก้าวหน้ามากกว่าที่จำเป็น
ราคาของ Rossum
- ราคาตามความต้องการ
คะแนนและรีวิวของ Rossum
- G2: 4. 5/5 (110+ รีวิว)
- Capterra: ไม่มีรีวิวเพียงพอ
3. นาโนเน็ต
แพลตฟอร์มการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะและระบบอัตโนมัติของกระบวนการทำงานด้วยปัญญาประดิษฐ์Nanonetsเป็นที่รู้จักในด้านการฝึกอบรมโมเดลแบบไม่ต้องเขียนโค้ด แพลตฟอร์มนี้รองรับเอกสารหลากหลายรูปแบบและหลายภาษา มันโดดเด่นในสถานการณ์การดำเนินงานจริง เช่น โลจิสติกส์และการดูแลสุขภาพ ที่มีความหลากหลายของเอกสารสูง ต่างจากระบบที่แข็งตัว Nanonets อนุญาตให้ผู้ใช้ฝึกอบรมโมเดลที่กำหนดเองใหม่ด้วยไฟล์ตัวอย่างเพียงไม่กี่ไฟล์ โดยไม่ต้องมีความช่วยเหลือจากนักพัฒนา
คุณสมบัติเด่นของนาโนเน็ต
- ให้บริการแพลตฟอร์มแบบไม่ต้องเขียนโค้ด และอินเตอร์เฟซผู้ใช้ที่สะอาดตา เพื่อฝึกอบรมแบบจำลอง AI ด้วยเอกสารตัวอย่างจำนวนน้อย
- ระบบอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์แบบครบวงจรโดยใช้เครื่องมือตัดสินใจในตัวสำหรับการตรวจสอบข้อมูล การจัดรูปแบบ และการควบคุมกระบวนการ
- นำเสนอโมเดลการกำหนดราคาที่ยืดหยุ่นตามการใช้งาน พร้อมตัวเลือกการชำระเงินตามการใช้งานจริง เหมาะสำหรับธุรกิจทุกขนาด
- ให้ความแม่นยำในการดึงข้อมูลสูง และได้รับการยกย่องอย่างสม่ำเสมอในด้านความสะดวกในการติดตั้งและความสามารถในการผสานรวมที่แข็งแกร่ง
ข้อจำกัดของนาโนเน็ต
- การรองรับและความแม่นยำของแพลตฟอร์มอาจไม่เพียงพอเมื่อประมวลผลเอกสารที่มีโครงสร้างไม่แน่นอนหรือมีความหลากหลายสูง
- การสนับสนุนลูกค้าแบบเฉพาะบุคคลและแบบตัวต่อตัวไม่รวมอยู่ในแผนระดับล่าง
- แผนฟรีของแพลตฟอร์มมีข้อจำกัดจำนวนหน้าต่ำ และไม่มีคุณสมบัติขั้นสูง เช่น AI สำหรับการเก็บข้อมูลตามความต้องการ
การกำหนดราคาของนาโนเน็ต
- ฟรี
- เริ่มต้น (จ่ายตามการใช้งาน): $0/เดือน + ค่าบริการตามการใช้งาน (ประมาณ $0.30/หน้า)
- ข้อดี: $999/เดือน (รวม 10,000 หน้า)
- องค์กร: ราคาตามตกลง
คะแนนและรีวิวของนาโนเน็ต
- G2: 4. 8/5 (รีวิวมากกว่า 90+)
- Capterra: ไม่มีรีวิวเพียงพอ
4. Docsumo
Docsumoถูกสร้างขึ้นเพื่อการสกัดข้อมูลในระดับรายการจากเอกสารกึ่งโครงสร้าง เช่น ใบแจ้งหนี้, รายการเดินบัญชีธนาคาร, และใบสั่งซื้อ ด้วยแนวทางที่ให้ความสำคัญกับการตรวจสอบก่อนเป็นอันดับแรก ผู้ใช้สามารถกำหนดกฎเกณฑ์ล่วงหน้าและตรวจจับความผิดปกติ (เช่น ความไม่ตรงกันของภาษี) ก่อนที่ข้อมูลจะเข้าสู่ระบบปลายทาง ช่วยลดการทำงานซ้ำด้วยมือได้อย่างมีนัยสำคัญ
คุณสมบัติเด่นของ Docsumo
- บรรลุระดับการประมวลผลแบบไร้สัมผัสที่สูงมาก ซึ่งมักจะเกิน 90% สำหรับกรณีการใช้งานเอกสารมาตรฐาน
- รองรับการดึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว มักทำให้ข้อมูลพร้อมสำหรับการตรวจสอบภายในเวลาไม่ถึง 30 วินาทีหลังการอัปโหลด
- นำเสนอโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับเอกสารมากกว่า 100 ประเภทเฉพาะอุตสาหกรรม พร้อมการผสานรวม API ที่ใช้งานง่าย
ข้อจำกัดของ Docsumo
- การอัปโหลดไฟล์ถูกจำกัดขนาดสูงสุดที่ 20MB ต่อเอกสาร
- ผู้ใช้ได้สังเกตว่ากระบวนการติดตั้งอาจซับซ้อนกว่าเมื่อเทียบกับคู่แข่ง ซึ่งอาจทำให้เส้นทางการเรียนรู้ในช่วงแรกมีความชันมากขึ้น
ราคาของ Docsumo
- แผนฟรี: ฟรี (ทดลองใช้ 14 วัน)
- เงินเดือนเริ่มต้น: ~$1,500/เดือน (ขั้นต่ำตามระดับปริมาณงาน)
- การเติบโต: การกำหนดราคาแบบเฉพาะ (ตามปริมาณ)
- องค์กร: ราคาตามความต้องการ
คะแนนและรีวิวของ Docsumo
- G2: 4. 8/5 (รีวิวมากกว่า 60 รายการ)
- Capterra: ไม่มีรีวิวเพียงพอ
5. ABBYY Vantage
ABBYY Vantageนำเสนอโมดูลาร์ที่อิงตามทักษะ AI คุณสามารถเชื่อมต่อโมเดลการสกัดที่สร้างไว้ล่วงหน้า (เช่น ใบแจ้งหนี้, บัตรประจำตัว, ใบแจ้งค่าสาธารณูปโภค) เข้ากับเวิร์กโฟลว์โดยไม่ต้องฝึกโมเดลใหม่ตั้งแต่ต้น ABBYY Marketplace มีทักษะที่สร้างไว้ล่วงหน้าหลายสิบรายการ (เช่น OCR, ตาราง, บัตรประจำตัว, การเรียกร้อง) พร้อมใช้งานได้ทันที
คุณสมบัติเด่นของ ABBYY Vantage
- นำเสนอแพลตฟอร์ม AI แบบ low-code ที่ใช้ "ทักษะ" ที่ได้รับการฝึกฝนล่วงหน้าแล้ว เพื่อความแม่นยำในการจดจำมากกว่า 90% พร้อมใช้งานทันที
- แปลงเอกสารทางธุรกิจเป็นรูปแบบ JSON ที่มีโครงสร้างเพื่อการผสานรวมอย่างราบรื่นกับระบบ Generative AI และ LLM
- ใช้การเรียนรู้ของเครื่องร่วมกับกระบวนการตรวจสอบโดยมนุษย์เพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการสกัดอย่างต่อเนื่องและลดต้นทุนการตรวจสอบความถูกต้อง
- รองรับเอกสารที่ซับซ้อน รวมถึงการสกัดข้อมูลจากเอกสารที่มีโครงสร้าง มีโครงสร้างบางส่วน และลายมือ พร้อมด้วยโมเดลที่ผ่านการฝึกฝนมาแล้วหลากหลายรูปแบบ
ข้อจำกัดของ ABBYY Vantage
- การสร้างกระบวนการทำงานที่ปรับแต่งอย่างสูงหรือ 'ทักษะ' สำหรับสถานการณ์เอกสารที่ไม่เหมือนใครหรือเฉพาะทางอาจก่อให้เกิดการติดขัดในกระบวนการทำงาน
- ตัวเลือกการติดตั้งภายในองค์กรต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลสูงและมีรายงานปัญหาเกี่ยวกับการจัดการแพตช์อย่างมีประสิทธิภาพ
- ส่วนติดต่อผู้ใช้สำหรับการจัดการสิทธิ์ของผู้ใช้และการเข้าถึงข้อมูลรายงานแยกออกจาก API โดยต้องใช้หน้าจอการจัดการ
ABBYY Vantage ราคา
- ราคาตามความต้องการ
คะแนนและรีวิวของ ABBYY Vantage
- G2: 4. 5/5 (รีวิวมากกว่า 340 รายการ)
- Capterra: 4. 7/5 (420+ รีวิว)
6. Automation Anywhere IDP
เครื่องมือ IDP นี้สร้างขึ้นบนแพลตฟอร์มAutomation Anywhereโดยผสานการดึงข้อมูลด้วย AI เข้ากับการประสานงาน RPA แบบเนทีฟ จุดเด่นคือความสามารถในการควบคุมเวิร์กโฟลว์แบบครบวงจร—ตั้งแต่การนำเข้าเอกสารไปจนถึงการอัปเดตระบบปลายทาง—โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือภายนอก บอทเอกสารที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับกรณีการใช้งานทั่วไป (เช่น ใบแจ้งหนี้และคำขอเคลม) ช่วยให้สามารถปรับใช้ได้อย่างรวดเร็วในสภาพแวดล้อมองค์กรที่มีความต้องการด้านระบบอัตโนมัติที่ซับซ้อน
คุณสมบัติที่ดีที่สุดของ Automation Anywhere IDP
- ผสานการทำงานของระบบอัตโนมัติเอกสารเข้ากับแพลตฟอร์มหลักของระบบอัตโนมัติกระบวนการทำงานด้วยหุ่นยนต์ (RPA) อย่างไร้รอยต่อเพื่อการไหลของกระบวนการทำงานตั้งแต่ต้นจนจบ
- ใช้ Automator AI เพื่อสร้างและเร่งกระบวนการทำงานอัตโนมัติโดยอัตโนมัติ ช่วยลดเวลาในการพัฒนาได้อย่างมาก
- รับ AI Agent Studio แบบ low-code ที่ผู้ใช้สามารถออกแบบและจัดการตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ของตนเองสำหรับงานขั้นสูง
ข้อจำกัดของ IDP ของ Automation Anywhere
- ผู้ใช้รายงานว่ามีข้อจำกัดในความหลากหลายของคำสั่งอัตโนมัติและการผสานรวมกับแอปพลิเคชันเฉพาะทางบางประเภท
- ตัวเลือกการปรับแต่งอาจมีจำกัดเนื่องจากแพลตฟอร์มมุ่งเน้นไปที่บอทและเทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้า
ราคาของระบบอัตโนมัติ IDP
- Community Edition: ฟรี
- แพ็กเกจเริ่มต้นคลาวด์: 750 ดอลลาร์/เดือน (แพ็กเกจเหมาจ่าย)
- แพ็กเกจขั้นสูง/องค์กร: ราคาตามตกลง
คะแนนและรีวิวของ Automation Anywhere IDP
- G2: 4. 5/5 (รีวิวมากกว่า 3,990 รายการ)
- Capterra: ไม่มีรีวิวเพียงพอ
เริ่มต้นใช้งานการประมวลผลเอกสารด้วย AI
การนำระบบประมวลผลเอกสารด้วย AI มาใช้ไม่จำเป็นต้องหมายถึงการปรับเปลี่ยนระบบทั้งหมดของคุณใหม่ทั้งหมด ในความเป็นจริง ทีมที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดมักจะเริ่มต้นจากสิ่งเล็กๆ นี่คือแผนที่นำทางง่ายๆ ที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้นได้:
1. ระบุขั้นตอนการทำงานที่มีแรงเสียดทานสูง
เริ่มต้นด้วยการระบุจุดที่ทีมของคุณใช้เวลาส่วนใหญ่ในการจัดการกับเอกสาร คิดถึง: การป้อนใบแจ้งหนี้, การอนุมัตินโยบาย, การรับพนักงานใหม่, หรือการติดตามการปฏิบัติตามข้อกำหนด
ถามคำถามเหล่านี้สำหรับแต่ละกระบวนการที่มีเอกสารจำนวนมาก:
- พนักงานกำลังป้อนข้อมูลเดียวกันด้วยตนเองในหลายระบบหรือไม่?
- การอนุมัติหรือการทบทวนมักล่าช้าเนื่องจากความไม่ชัดเจนในความเป็นเจ้าของเอกสารหรือไม่?
- มีการติดต่อกลับไปกลับมาบ่อยครั้งเกี่ยวกับรายละเอียดเอกสารที่ขาดหายหรือไม่สอดคล้องกันหรือไม่?
- สมาชิกในทีมใช้เวลาในการจัดรูปแบบใหม่หรือเปลี่ยนชื่อไฟล์เพื่อให้ชัดเจนหรือไม่?
- คุณพึ่งพาอีเมลหรือแชทในการติดตามสถานะเอกสารหรือการส่งต่องานหรือไม่?
หากคุณตอบว่า ใช่ สองข้อขึ้นไป คุณอาจพบผู้สมัครที่มีศักยภาพสูงสำหรับการประมวลผลเอกสารด้วย AI แล้ว
2. ตรวจสอบรูปแบบเอกสารปัจจุบันของคุณ
ระบุประเภทของเอกสารที่คุณจัดการบ่อยที่สุด—ไฟล์ PDF, แบบฟอร์มที่สแกน, แม่แบบที่มีโครงสร้าง, หรือไฟล์แนบอีเมลที่ยุ่งเหยิง สิ่งนี้จะช่วยให้คุณเลือกเครื่องมือที่สามารถจัดการกับข้อมูลจริงของคุณได้ รวมถึงเอกสารที่ซับซ้อนที่ยากต่อการทำให้เป็นมาตรฐาน
💡 เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญ: อัปโหลดชุดตัวอย่างของแต่ละประเภทเอกสารลงในเครื่องมือที่คุณเลือกในโหมดทดลองใช้ฟรี (หากมีให้บริการ) เพื่อดูว่าเครื่องมือสามารถจัดประเภทเอกสาร แยกข้อมูลจากฟิลด์ และจัดการกับความแตกต่างของรูปแบบเอกสารได้ดีเพียงใด ก่อนตัดสินใจใช้งานจริง
3. เลือกเครื่องมือ AI ที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณ
เครื่องมือประมวลผลเอกสารไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาเหมือนกันทุกตัว บางตัวเชี่ยวชาญเฉพาะเอกสารที่มีโครงสร้าง เช่น ใบแจ้งหนี้และแบบฟอร์ม ในขณะที่บางตัวถูกออกแบบมาเพื่อช่วยคุณจัดการเนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น บันทึกการประชุม สัญญา หรือเอกสารนโยบาย จับคู่การใช้งานของคุณกับสิ่งที่เครื่องมือนั้นทำได้ดีที่สุด
4. เริ่มต้นด้วยประเภทเอกสารหรือกระบวนการหนึ่ง
เริ่มต้นด้วยเวิร์กโฟลว์หนึ่งอย่าง เช่น การแปลงบันทึกการประชุมเป็นงานที่ต้องทำ หรือการส่งต่อแบบฟอร์ม HR ที่ส่งเข้ามา และวัดเวลาที่ประหยัดได้ นี่คือจุดที่คุณในฐานะผู้ใช้ธุรกิจจะเห็นคุณค่าตั้งแต่เริ่มต้นโดยไม่ต้องพึ่งพาฝ่ายไอที
⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡ ⚡
แม่แบบ SOPช่วยให้ทีมสามารถบันทึกขั้นตอนการประมวลผลเอกสารด้วย AI ได้ตั้งแต่การรับข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้อง การจัดการข้อยกเว้น ไปจนถึงการฝึกอบรมใหม่
ด้วยเทมเพลตเหล่านี้ คุณสามารถสร้างความสม่ำเสมอ กระบวนการเริ่มต้นที่รวดเร็วขึ้น และขั้นตอนการทำงานที่พร้อมสำหรับการตรวจสอบสำหรับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งทางเทคนิคและไม่ทางเทคนิค
5. ตั้งค่าการเชื่อมต่อและการทำงานอัตโนมัติ
ตั้งค่าการทำงานอัตโนมัติเพื่อเชื่อมต่อเอกสารของคุณกับ CRM, ERP,ตัวแยกวิเคราะห์ PDF หรือเครื่องมือจัดการงานต่างๆ ในขั้นตอนนี้ClickUp's Prebuilt Autopilot Agentsช่วยให้คุณสามารถตอบสนองต่อทริกเกอร์และโพสต์การอัปเดตในตำแหน่งที่เฉพาะเจาะจงได้
เปลี่ยนความวุ่นวายของเอกสารให้ชัดเจนด้วย ClickUp
เป็นเวลาหลายปีที่ทีมต่างๆ ติดอยู่ในวังวนของความวุ่นวายด้านเอกสาร ข้อมูลสำคัญกระจัดกระจายอยู่ในหลายที่ งานต่างๆ ถูกฝังอยู่ในไฟล์ PDF และผู้คนเสียเวลาไปกับการพิมพ์ซ้ำ สรุป และตามหาสิ่งที่ควรจะเห็นได้ชัดเจน
ดังนั้น แทนที่จะสร้างเครื่องมือที่แยกส่วนอีกชิ้นหนึ่ง ClickUp จึงตั้งคำถามที่ดีกว่า: จะเป็นอย่างไรหาก AI สามารถอยู่ภายในงานของคุณได้? จะเป็นอย่างไรหากมันเข้าใจงาน เอกสาร เป้าหมาย และทุกสิ่งทุกอย่างที่อยู่ระหว่างนั้น?
ด้วย ClickUp Docs ทีมงานสามารถสร้างเนื้อหาที่มีโครงสร้างและเชื่อมโยงกัน ซึ่งเชื่อมโยงกับงานที่สนับสนุนได้ ClickUp Brain เข้าใจเนื้อหาและช่วยเปลี่ยนให้เป็นปฏิบัติการ ไม่ว่าจะเป็นการแสดงขั้นตอนถัดไปหรือสรุปเอกสาร 10 หน้าภายในไม่กี่วินาที ทั้งหมดนี้ในขณะที่ ClickUp Automations ทำให้ทุกอย่างดำเนินไปอย่างต่อเนื่อง
ลงทะเบียนบน ClickUp วันนี้เพื่อเริ่มต้น
✅ คำถามที่พบบ่อย
การประมวลผลเอกสารด้วย AI ถูกนำมาใช้เพื่อทำให้การสกัด, การวิเคราะห์, และการจัดการข้อมูลจากเอกสารเป็นไปโดยอัตโนมัติ มันช่วยให้กระบวนการต่าง ๆ เช่น การประมวลผลใบแจ้งหนี้, การวิเคราะห์สัญญา, การป้อนข้อมูล, การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด, และการลงทะเบียนลูกค้าเป็นไปอย่างราบรื่น โดยการแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (เช่น ข้อความ, รูปภาพ, PDF) ให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างและสามารถนำไปใช้ได้ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาและลดความพยายามในการทำงานด้วยตนเอง
การประมวลผลเอกสารด้วย AI มีความแม่นยำสูง โดยมักจะได้ความแม่นยำถึง 90-99% ขึ้นอยู่กับเครื่องมือ คุณภาพของเอกสาร และข้อมูลที่ใช้ฝึกฝน โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง เช่น โมเดลที่ใช้ NLP และคอมพิวเตอร์วิชั่น ช่วยเพิ่มความแม่นยำโดยการเรียนรู้จากเอกสารหลากหลายประเภทและแก้ไขข้อผิดพลาดเมื่อเวลาผ่านไป แม้ว่าความแม่นยำอาจแตกต่างกันไปตามเอกสารที่ซับซ้อนหรือมีคุณภาพต่ำ
ใช่, AI สามารถอ่านเอกสารที่สแกนได้. โดยใช้ OCR ร่วมกับ ML, AI สามารถดึงข้อความและข้อมูลออกจากภาพที่สแกนหรือไฟล์ PDF ได้, รวมถึงการจัดการกับบันทึกที่เขียนด้วยลายมือ, ภาพสแกนความละเอียดต่ำ, หรือเอกสารที่บิดเบี้ยว, ทำให้มีประสิทธิภาพในการแปลงเอกสารทางกายภาพให้เป็นดิจิทัล.
AI เหนือกว่า OCR แบบดั้งเดิมด้วยการผสมผสานการจดจำอักขระเข้ากับความเข้าใจในบริบท ในขณะที่ OCR เพียงดึงข้อความออกมา AI สามารถตีความความหมาย ระบุช่องข้อมูล (เช่น วันที่ จำนวนเงิน) และจัดการกับรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้างหรือหลากหลายได้ AI มีความยืดหยุ่นมากกว่ากับเอกสารที่ซับซ้อน ลดข้อผิดพลาด และเรียนรู้ได้ตลอดเวลา ซึ่งต่างจาก OCR ที่ใช้กฎเกณฑ์ซึ่งมีปัญหาในการจัดการกับความไม่สอดคล้องกัน
เครื่องมือหลายตัวมีความโดดเด่นในการทำงานเอกสารแบบอัตโนมัติ: ClickUp: นำเสนอการประมวลผลเอกสารที่แข็งแกร่งด้วยระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการจัดการงาน การสกัดข้อมูล และการบูรณาการเวิร์กโฟลว์ เหมาะสำหรับทีมที่ต้องการปรับปรุงการดำเนินงานตั้งแต่ต้นจนจบABBYY Vantage: เชี่ยวชาญในการจับข้อมูลอัจฉริยะจากเอกสารหลากหลายประเภทNanonets: ใช้ AI สำหรับการสกัดข้อมูลที่รวดเร็วและแม่นยำและการทำงานอัตโนมัติของเวิร์กโฟลว์ เครื่องมือเหล่านี้สามารถผสานรวมกับระบบที่มีอยู่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการที่มีเอกสารจำนวนมากRossum: แพลตฟอร์มขับเคลื่อนด้วย AI ที่เชี่ยวชาญด้าน IDP โดยเฉพาะสำหรับใบแจ้งหนี้ พร้อมการสกัดข้อมูลและการตรวจสอบความถูกต้องโดยอัตโนมัติ