Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào điện thoại của bạn có thể dịch thực đơn nhà hàng nước ngoài trong vài giây? Hoặc làm thế nào mà đống tài liệu được quét có thể biến thành văn bản có thể tìm kiếm được một cách kỳ diệu?
Đằng sau những phép màu công nghệ hàng ngày này là hai công nghệ mạnh mẽ: Nhận dạng ký tự quang học (OCR) và Trí tuệ nhân tạo (AI).
Mặc dù cả hai công nghệ này đều có thể cách mạng hóa cách thức kinh doanh xử lý thông tin, nhưng chúng phục vụ các mục đích khác nhau. Lựa chọn công cụ (hoặc kết hợp) phù hợp có thể tác động đáng kể đến năng suất, hiệu quả và lợi nhuận của bạn!
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ phân tích mọi thứ bạn cần biết về OCR và AI — sự khác biệt, điểm mạnh, giới hạn và trường hợp sử dụng của từng công nghệ.
Đây là văn bản có thể đọc được bằng máy nhưng đã được tải lại! Bắt đầu nào. 🎢
⏰ Tóm tắt 60 giây
- OCR đơn giản hóa việc trích xuất văn bản và chuyển đổi hình ảnh và tệp PDF đã quét thành văn bản có thể chỉnh sửa và tìm kiếm, giảm thiểu việc nhập dữ liệu thủ công
- AI vượt xa nhận dạng văn bản, hiểu ngữ cảnh, trích xuất thông tin chi tiết và tự động hóa quá trình ra quyết định bằng cách sử dụng máy học và NLP
- OCR là lựa chọn lý tưởng cho các ngành tài chính, y tế và pháp lý, nơi cần số hóa dữ liệu; AI nổi trội trong phân tích dự đoán và giải thích dữ liệu phức tạp
- OCR có chi phí thấp và hiệu quả nhưng gặp khó khăn với chữ viết tay và dữ liệu không cấu trúc; AI mạnh mẽ nhưng đòi hỏi đầu tư lớn và đào tạo chuyên sâu
- Kết hợp OCR với AI giúp nâng cao độ chính xác, tự động hóa quy trình làm việc và mở ra những hiểu biết sâu sắc hơn trong các ngành như tài chính, y tế và công nghệ pháp lý
- OCR là giải pháp tiết kiệm chi phí cho việc số hóa đơn giản; AI đòi hỏi nhiều tài nguyên hơn nhưng mang lại khả năng tự động hóa và ra quyết định mang tính cách mạng
- ClickUp cung cấp các công cụ để quản lý quy trình làm việc AI+OCR, từ tài liệu đến tự động hóa, giúp triển khai trơn tru
OCR là gì?
Công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) cho phép máy tính của bạn 'đọc' và xử lý các yếu tố hình ảnh.
Công nghệ này chuyển đổi các loại tài liệu khác nhau — giấy quét, PDF hoặc hình ảnh chụp bằng máy ảnh kỹ thuật số — thành dữ liệu có thể chỉnh sửa và tìm kiếm được.
Hãy nghĩ về lần cuối cùng bạn phải nhập thủ công thông tin từ một tài liệu in vào máy tính. Thật tẻ nhạt, phải không? OCR loại bỏ khó khăn đó bằng cách tự động trích xuất văn bản từ hình ảnh, giúp thông tin có thể truy cập, chỉnh sửa và tìm kiếm được.
⚡️ Bonus: Kết hợp OCR với tự động hóa, bạn sẽ đạt được hiệu quả tối đa. Hãy xem cách thực hiện! 👇🏼
Cách thức hoạt động của OCR
Phần mềm OCR hoạt động thông qua một quy trình nhiều bước hấp dẫn:
Đầu tiên, nó chụp tài liệu bằng máy quét hoặc máy ảnh. Sau đó, nó cải thiện hình ảnh bằng cách điều chỉnh độ sáng và độ tương phản đồng thời loại bỏ mọi nhiễu/rối để cải thiện độ rõ ràng của văn bản.
Tiếp theo là phần quan trọng nhất — phần mềm phát hiện các vùng văn bản và phân tích các mẫu và hình dạng để nhận dạng từng ký tự. Cuối cùng, phần mềm sẽ tinh chỉnh kết quả bằng cách sử dụng từ điển và mô hình ngôn ngữ để sửa các lỗi tiềm ẩn.
Đối với các doanh nghiệp làm việc với các tập dữ liệu lớn, phần mềm OCR có thể tăng tốc độ tự động hóa nhập dữ liệu và hợp lý hóa quy trình công việc.
Tự động trích xuất dữ liệu cho phép các doanh nghiệp xử lý khối lượng lớn tài liệu một cách nhanh chóng và chính xác. Bằng cách kết hợp với phần mềm quản lý tài liệu tiên tiến, các tổ chức có thể lưu trữ, phân loại và truy xuất thông tin một cách an toàn, từ đó nâng cao năng suất và tuân thủ quy định.
➡️ Đọc thêm: Sắp xếp tệp và thư mục: Chiến lược cải thiện quy trình làm việc
Các trường hợp sử dụng phổ biến của OCR
Công nghệ OCR đã âm thầm thay đổi nhiều ngành công nghiệp bằng cách tối ưu hóa các quy trình xử lý tài liệu phức tạp.
Dưới đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến:
- Ngành tài chính hoặc ngân hàng: OCR xử lý mọi thứ, từ xử lý séc đến chuyển đổi báo cáo tài chính sang định dạng kỹ thuật số, tiết kiệm vô số thời gian nhập dữ liệu thủ công
Ví dụ: thay vì nhập thủ công số thẻ và ngày hết hạn dài dòng, người dùng có thể chỉ cần quét thẻ vật lý, như thẻ MasterCard, bằng camera của điện thoại thông minh.
Hệ thống OCR của cổng thanh toán sẽ trích xuất ngay lập tức thông tin cần thiết và chuyển đổi thành dữ liệu kỹ thuật số. Quá trình này giúp tăng tốc độ thanh toán và giảm thiểu rủi ro lỗi liên quan đến nhập liệu thủ công, từ đó nâng cao sự tiện lợi và bảo mật cho các giao dịch trực tuyến.
- Chăm sóc sức khỏe: Đối với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, OCR số hóa hồ sơ bệnh nhân và biểu mẫu y tế, giúp thông tin quan trọng có thể truy cập được khi cần thiết nhất. Bằng cách quét cả các slide bệnh án cũ và hiện tại, Mayo Clinic đã tạo ra một cơ sở dữ liệu gồm 20 triệu hình ảnh slide kỹ thuật số được liên kết với 10 triệu hồ sơ bệnh nhân, bao gồm các dữ liệu về điều trị, hình ảnh và gen
- Ngành luật: Các công ty luật sử dụng OCR để tìm kiếm hàng nghìn tài liệu vụ án, tìm kiếm thông tin quan trọng trong vài giây thay vì vài giờ. Các sáng kiến phi lợi nhuận như Dự án Luật Miễn phí giúp công chúng dễ dàng trích xuất thông tin từ các tài liệu của Hệ thống Truy cập Công khai Hồ sơ Điện tử Tòa án (PACER) bằng công nghệ OCR
- Quản lý bán lẻ và hóa đơn: OCR tự động hóa quản lý hàng tồn kho bằng cách thu thập dữ liệu sản phẩm từ nhãn, trong khi xử lý hóa đơn, nó giảm đáng kể việc nhập liệu thủ công và giảm lỗi
🌟 Ví dụ phổ biến nhất về OCR? Google Lens! Bằng cách phân tích văn bản nhúng trong hình ảnh, Google có thể tinh chỉnh kết quả tìm kiếm, cung cấp cho người dùng các kết quả phù hợp hơn.
Tính năng này được mở rộng sang Google Lens, được tích hợp trong Tìm kiếm hình ảnh, cho phép người dùng lựa chọn và sao chép văn bản trực tiếp từ hình ảnh. Tính năng này rất hữu ích để nhanh chóng trích xuất thông tin từ các biển báo, tài liệu hoặc bất kỳ hình ảnh nào có chứa văn bản, thể hiện ứng dụng thực tế của OCR trong chức năng tìm kiếm hàng ngày.
➡️ Đọc thêm: Các công cụ trích xuất dữ liệu PDF AI tốt nhất để khai thác thông tin
Ưu điểm và hạn chế của OCR
OCR tỏa sáng trong nhiều lĩnh vực — nó có độ chính xác cao với các tài liệu rõ ràng, có cấu trúc và giảm đáng kể thời gian nhập dữ liệu thủ công. Ngoài ra, nó còn rẻ hơn các giải pháp AI phức tạp, giúp tìm kiếm văn bản trong hình ảnh và tích hợp dễ dàng với các hệ thống hiện có.
Tuy nhiên, OCR không phải là công nghệ hoàn hảo. Dưới đây là bản tóm tắt nhanh về những ưu điểm và giới hạn của OCR:
| Tính năng/Khía cạnh | Ưu điểm của OCR | Hạn chế của OCR |
| Độ chính xác | Độ chính xác cao với tài liệu rõ ràng, có cấu trúc | Khó khăn với ghi chú viết tay và phông chữ cách điệu |
| Hiệu quả | Giảm đáng kể thời gian nhập dữ liệu thủ công | Hình ảnh chất lượng kém có thể dẫn đến lỗi |
| Chi phí | Giá cả phải chăng hơn so với các giải pháp AI phức tạp | Hiểu biết hạn chế về ý nghĩa của văn bản |
Đây chính là lúc AI phát huy tác dụng.
Hiểu về Trí tuệ Nhân tạo
Không giống như OCR truyền thống, thực hiện một hàm rất cụ thể, AI bao gồm phạm vi khả năng rộng hơn nhiều — từ giải quyết vấn đề cơ bản đến ra quyết định phức tạp, sánh ngang với trí tuệ con người.
Thay vì chỉ trích xuất văn bản từ hình ảnh, AI có thể giúp bạn dịch, tóm tắt hoặc thậm chí trực quan hóa thông tin, tùy thuộc vào khả năng của nó.
Các loại AI
AI có nhiều dạng khác nhau, mỗi dạng có khả năng riêng biệt:
- AI hẹp được thiết kế cho các công việc cụ thể như nhận dạng giọng nói hoặc hệ thống đề xuất — đây là công nghệ hỗ trợ trợ lý ảo và các đề xuất của Netflix
- Học máy cho phép hệ thống cải thiện thông qua kinh nghiệm mà không cần lập trình rõ ràng. Cung cấp đủ dữ liệu, và nó sẽ tự động học các mẫu
- Deep learning (Học sâu) đưa công nghệ này lên một tầm cao mới bằng cách sử dụng mạng thần kinh mô phỏng theo cấu trúc não người để xử lý dữ liệu theo cách ngày càng phức tạp
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho phép máy tính hiểu ngôn ngữ của con người — không chỉ nhận dạng văn bản (như OCR) mà còn hiểu ý nghĩa và ngữ cảnh của văn bản đó
Ưu điểm của AI
Không giống như OCR, hệ thống AI trở nên thông minh hơn theo thời gian với nhiều dữ liệu hơn. Chúng có thể xử lý khối lượng thông tin vượt xa sức chứa của con người và áp dụng khả năng của mình vào nhiều công việc ngoài nhận dạng văn bản đơn giản.
Điều ấn tượng nhất có lẽ là AI có thể dự đoán kết quả dựa trên mẫu dữ liệu và xử lý các quy trình phức tạp đòi hỏi sự phán đoán và ra quyết định.
Chúng ta đã thấy một số ví dụ về cách AI trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có thể phân tích hàng nghìn hình ảnh y tế để phát hiện ung thư ở giai đoạn đầu, thường với độ chính xác cao hơn bác sĩ. Với tốc độ hoạt động hiện nay của hầu hết các doanh nghiệp, khả năng tạo ra những thông tin chi tiết nhanh chóng và có thể hành động ngay lập tức khiến AI vượt trội hơn OCR.
🌻 Ví dụ điển hình: Phần mềm AI do các nhà nghiên cứu tại Imperial College London, Đại học Kỹ thuật Munich và Đại học Edinburgh phát triển có thể xác định chính xác thời điểm khởi phát đột quỵ và tiềm năng điều trị từ một lần chụp CT não. Hệ thống AI này, được đào tạo trên 800 ca chụp CT và thử nghiệm trên gần 2.000 bệnh nhân, có độ chính xác gấp đôi so với đánh giá trực quan của các chuyên gia y tế hiện nay.
Giới hạn của AI
Mặc dù có khả năng mạnh mẽ, AI vẫn tồn tại một số hạn chế quan trọng.
Việc triển khai và duy trì các hệ thống AI đòi hỏi đầu tư đáng kể, cả về tài chính và chuyên môn. Ngoài ra, còn có những vấn đề quan trọng về đạo đức và bảo mật liên quan đến việc sử dụng dữ liệu và ra quyết định.
Kết quả AI chỉ tốt bằng dữ liệu đầu vào, và hệ thống có thể duy trì các sai lệch có trong dữ liệu đào tạo nếu không được thiết kế cẩn thận.
Không giống như hàm đơn giản của OCR, hệ thống AI đôi khi có thể là "hộp đen" , khiến người dùng khó hiểu cách chúng đi đến kết luận nhất định.
Các nhà nghiên cứu chưa hiểu đầy đủ về cách thức hoạt động của các thuật toán học máy, đặc biệt là thuật toán học sâu. Trường AI có thể giải thích đang nỗ lực phát triển các thuật toán mà mặc dù không nhất thiết phải là hộp kính, nhưng có thể được con người hiểu rõ hơn. Trong nhiều trường hợp, có lý do chính đáng để cảnh giác với các thuật toán và mô hình học máy hộp đen. Giả sử một mô hình học máy đã chẩn đoán sức khỏe của bạn. Bạn muốn mô hình đó là hộp đen hay hộp kính?
Các nhà nghiên cứu chưa hiểu đầy đủ về cách thức hoạt động của các thuật toán học máy, đặc biệt là thuật toán học sâu. Trường AI có thể giải thích đang nỗ lực phát triển các thuật toán không nhất thiết phải là hộp kính, nhưng có thể được con người hiểu rõ hơn. Trong nhiều trường hợp, có lý do chính đáng để cảnh giác với các thuật toán và mô hình học máy hộp đen. Giả sử một mô hình học máy đã chẩn đoán sức khỏe của bạn. Bạn muốn mô hình đó là hộp đen hay hộp kính?
Các nhà nghiên cứu chưa hiểu đầy đủ về cách thức hoạt động của các thuật toán học máy, đặc biệt là thuật toán học sâu. Trường AI có thể giải thích đang nghiên cứu phát triển các thuật toán không nhất thiết phải là hộp kính, nhưng có thể được con người hiểu rõ hơn. Trong nhiều trường hợp, có lý do chính đáng để cảnh giác với các thuật toán và mô hình học máy hộp đen. Giả sử một mô hình học máy đã chẩn đoán sức khỏe của bạn. Bạn muốn mô hình đó là hộp đen hay hộp kính?
Với tính chất phát triển liên tục của công nghệ, vấn đề độ chính xác cũng được đặt ra, vì AI có thể hiểu sai dữ liệu hoặc sản sinh ra các phản hồi không liên quan.
Ứng dụng của AI trong các trường khác nhau
Sự linh hoạt của AI đã thúc đẩy việc áp dụng công nghệ này trong vô số ngành công nghiệp, và nó đang phát triển nhanh chóng.
🌎 Kiểm tra sự thật: Theo nghiên cứu mới nhất của McKinsey, tỷ lệ các tổ chức báo cáo sử dụng thường xuyên AI tạo ra nội dung trong ít nhất một hàm kinh doanh đã tăng từ 65% vào đầu năm 2024 lên 71% vào năm 2025.
Trong trường hợp so sánh OCR và AI, tiềm năng ứng dụng là vô cùng lớn. Hãy cùng xem một số ví dụ:
- Chăm sóc sức khỏe: AI vượt xa khả năng trích xuất dữ liệu đơn giản (như trong OCR) bằng cách hỗ trợ chẩn đoán bệnh thông qua nhận dạng hình ảnh tiên tiến, tạo kế hoạch điều trị cá nhân hóa bằng phân tích dự đoán và đẩy nhanh quá trình phát hiện thuốc thông qua các mô hình học máy. Không giống như OCR, chỉ đơn thuần số hóa văn bản, AI giải thích và phân tích dữ liệu phức tạp để cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động được
- Tài chính: Trong khi OCR có thể số hóa các tài liệu tài chính, AI còn tiến thêm một bước nữa bằng cách phát hiện các hoạt động gian lận, đánh giá rủi ro và tối ưu hóa các chiến lược giao dịch thuật toán. Hệ thống AI cũng có thể phân tích các mẫu trong các tập dữ liệu khổng lồ, khiến các trường hợp sử dụng như AI cho kế toán trở nên phổ biến hơn
- Giao thông vận tải: OCR có thể được sử dụng để xử lý tài liệu đăng ký xe, nhưng khả năng ra quyết định của AI mở rộng sang nhiều ứng dụng, bao gồm xe tự lái và hệ thống giao thông tối ưu hóa bằng AI. Những hệ thống này dựa vào phân tích dữ liệu thời gian thực và ra quyết định, vượt xa tính tĩnh của OCR
- Ngành luật: Các công cụ AI dành cho luật sư giúp xác định các điều khoản quan trọng, tóm tắt các tài liệu dài và dự đoán kết quả vụ án bằng những thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu. Bằng cách tận dụng các công cụ này, các công ty luật có thể nâng cao hiệu quả, giảm thiểu lỗi do con người gây ra và tập trung vào công việc pháp lý có giá trị cao hơn.
- Dịch vụ khách hàng: OCR có thể trích xuất văn bản từ các thông tin liên lạc của khách hàng, nhưng chatbot hỗ trợ AI và các công cụ phân tích cảm xúc còn vượt xa khả năng hiểu ngữ cảnh, cảm xúc và ý định. Điều này cho phép tương tác với khách hàng hiệu quả hơn và được cá nhân hóa hơn
- Sản xuất: Trong khi OCR có thể số hóa hướng dẫn sử dụng hoặc nhãn, hệ thống kiểm soát chất lượng và bảo trì dự đoán dựa trên AI phân tích dữ liệu cảm biến để xác định các lỗi thiết bị tiềm ẩn trước khi chúng xảy ra. Cách tiếp cận chủ động này là một bước tiến đáng kể so với tính chất phản ứng của OCR
💡 Mẹo chuyên nghiệp: Tận dụng tính năng tìm kiếm thông minh dựa trên AI trong phần mềm tìm kiếm doanh nghiệp để phá vỡ các silo dữ liệu và cải thiện quản lý kiến thức. AI nâng cao khả năng hiểu ngữ cảnh và điều chỉnh kết quả, giúp nhân viên nhanh chóng tìm thấy thông tin liên quan. Điều này giúp tăng năng suất, hợp lý hóa quá trình ra quyết định và đảm bảo quyền truy cập an toàn vào dữ liệu quan trọng.
OCR và AI: Những điểm khác biệt chính
Mặc dù cả hai công nghệ đều hướng đến mục tiêu tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu, nhưng cách tiếp cận và kết quả đạt được của chúng có sự khác biệt đáng kể.
OCR có phạm vi tập trung hẹp—nó nhận dạng văn bản từ hình ảnh. Chỉ vậy thôi. Đây là công nghệ tương đối đơn giản với một công việc cụ thể cần làm. Nó không thể học hỏi từ kinh nghiệm hoặc hiểu ý nghĩa của văn bản.
Mặt khác, AI mô phỏng trí tuệ con người trong một phạm vi khả năng rộng lớn. AI có thể hiểu bối cảnh và ý nghĩa, cải thiện nhờ kinh nghiệm và đưa ra các quyết định phức tạp.
Hãy nghĩ về nó theo cách này: OCR có thể cho bạn biết những từ nào có trên một trang, trong khi AI có thể cho bạn biết những từ đó có nghĩa là gì, chúng liên quan đến nhau như thế nào và bạn nên thực hiện hành động gì dựa trên thông tin đó.
Sự khác biệt về chi phí cũng rất đáng kể. Các giải pháp OCR thường có giá cả phải chăng cho các doanh nghiệp thuộc mọi kích thước, trong khi việc triển khai AI toàn diện thường đòi hỏi khoản đầu tư đáng kể.
📮ClickUp Insight: 18% số người tham gia khảo sát về việc sử dụng AI của chúng tôi muốn sử dụng AI để tổ chức cuộc sống của họ thông qua lịch, nhiệm vụ và nhắc nhở. 15% khác muốn AI xử lý các công việc thường ngày và công việc hành chính.
Để làm được điều này, AI cần có khả năng: hiểu mức độ ưu tiên của từng công việc trong quy trình làm việc, thực hiện các bước cần thiết để tạo công việc hoặc điều chỉnh công việc, và thiết lập quy trình làm việc tự động. Hầu hết các công cụ đều có một hoặc hai bước này.
Nhưng ClickUp giúp người dùng hợp nhất tới hơn 5 ứng dụng bằng nền tảng của chúng tôi! Trải nghiệm lập lịch dựa trên AI, nơi các công việc và cuộc họp có thể dễ dàng được phân bổ vào các khoảng trống trong lịch của bạn dựa trên mức độ ưu tiên. Bạn cũng có thể thiết lập các quy tắc tự động hóa tùy chỉnh qua ClickUp Brain để xử lý các công việc thường ngày. Nói lời tạm biệt với công việc bận rộn!
OCR vs. AI: Nên chọn công nghệ nào?
Việc lựa chọn giữa OCR và AI không phải lúc nào cũng đơn giản. Sự lựa chọn của bạn phụ thuộc vào nhu cầu kinh doanh, nguồn lực và mục tiêu cụ thể của bạn.
Khi nào nên sử dụng OCR
OCR là lựa chọn lý tưởng khi mục tiêu chính của bạn chỉ là chuyển đổi tài liệu vật lý sang định dạng kỹ thuật số. Nếu bạn đang làm việc với các biểu mẫu tiêu chuẩn hoặc văn bản được gõ và có nhu cầu trích xuất văn bản đơn giản, OCR cung cấp giải pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí.
Hãy tưởng tượng bạn điều hành một công ty kế toán nhỏ cần số hóa hàng trăm hóa đơn của khách hàng mỗi tháng. OCR cho phép bạn trích xuất dữ liệu từ các tài liệu có cấu trúc này mà không cần hệ thống AI phức tạp hoặc vượt quá ngân sách của bạn.
Khi AI là lựa chọn tốt hơn
AI trở nên cần thiết khi bạn cần vượt ra ngoài nhận dạng văn bản để hiểu bối cảnh và ý nghĩa đằng sau văn bản.
Nếu bạn phải xử lý nhiều định dạng tài liệu, chữ viết tay hoặc bố cục phức tạp, khả năng nhận dạng mẫu vượt trội của AI sẽ mang lại kết quả tốt hơn. AI cũng rất hiệu quả khi bạn cần tự động hóa quy trình ra quyết định, dự đoán kết quả hoặc hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Lấy ví dụ về một công ty logistics lớn muốn tối ưu hóa toàn bộ chuỗi cung ứng của mình. Bằng cách triển khai hệ thống AI phân tích báo cáo hoạt động, phản hồi của khách hàng và dữ liệu theo dõi thời gian thực — vượt xa khả năng tìm kiếm từ khóa đơn giản của OCR — AI có thể xác định các điểm nghẽn trong lộ trình giao hàng và tối ưu hóa việc lưu trữ kho dựa trên nhu cầu sản phẩm.
➡️ Đọc thêm: Kỹ thuật AI: Nắm vững Học máy, Học sâu và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Kết hợp OCR và AI để đạt kết quả tốt nhất
Đây là điểm thú vị: giải pháp mạnh mẽ nhất thường kết hợp cả hai công nghệ.
OCR có thể xử lý việc trích xuất văn bản ban đầu, trong khi AI xử lý và phân tích thông tin đã trích xuất. Kết hợp với nhau, chúng tạo ra một giải pháp toàn diện mang lại cả hiệu quả và trí tuệ.
Cách tiếp cận kết hợp này đặc biệt hiệu quả cho các ngành phải xử lý khối lượng lớn tài liệu phức tạp, chẳng hạn như xử lý yêu cầu bảo hiểm hoặc phân tích hợp đồng pháp lý. OCR số hóa tài liệu, còn AI trích xuất thông tin có ý nghĩa, xác định các vấn đề tiềm ẩn và thậm chí đề xuất các hành động cần thực hiện.
Áp dụng OCR và AI cùng nhau
Kết hợp OCR và AI tạo ra sức mạnh tổng hợp mạnh mẽ, giải quyết các giới hạn của từng công nghệ đồng thời phát huy thế mạnh của chúng. Xử lý tài liệu thông minh đã có mặt!
Lợi ích của việc kết hợp OCR và AI
Khi được tích hợp hiệu quả, các công nghệ này mang lại nhiều lợi ích đáng kể:
AI nâng cao khả năng nhận dạng văn bản của OCR, đặc biệt đối với các tài liệu khó như ghi chú viết tay hoặc bản quét chất lượng kém. Giải pháp kết hợp có thể xử lý nhiều loại tài liệu hơn với độ chính xác cao hơn.
Ngoài việc nhận dạng văn bản, hệ thống tích hợp còn có thể trích xuất thông tin có ý nghĩa từ nội dung. Hệ thống xử lý thông tin nhanh hơn và yêu cầu ít can thiệp thủ công hơn để sửa lỗi.
Dưới đây là cách bộ đôi mạnh mẽ này giúp tạo ra các quy trình làm việc toàn diện, từ đầu đến cuối, trên nhiều ngành công nghiệp.
| Ngành công nghiệp | Trường hợp sử dụng | Vai trò của OCR | Cải tiến của AI |
| Y tế | Số hóa hồ sơ bệnh nhân | Trích xuất văn bản từ tài liệu y tế | Phân tích dữ liệu để dự đoán bệnh tật và đưa ra các khuyến nghị điều trị |
| Tài chính | Xử lý hóa đơn tự động | Đọc văn bản từ hóa đơn và biên lai | Xác thực mục nhập, phát hiện gian lận và phân loại chi phí |
| Pháp lý | Phân tích hợp đồng và tuân thủ | Trích xuất các điều khoản từ hợp đồng | Sử dụng NLP để xác định rủi ro, nghĩa vụ và sự không nhất quán |
| Bán lẻ | Quản lý kho thông minh | Quét mã vạch và nhãn sản phẩm | Dự đoán nhu cầu hàng tồn kho và tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho |
| Giao thông vận tải | Nhận diện biển số xe cho thu phí và đỗ xe | Trích xuất số biển số xe từ hình ảnh | So khớp dữ liệu với hồ sơ xe và tự động hóa thanh toán |
| Dịch vụ khách hàng | Tự động hóa xử lý email và tài liệu | Trích xuất văn bản từ biểu mẫu đã quét và email của khách hàng | Phân loại dựa trên AI, phân tích cảm xúc và phản hồi tự động |
| Sản xuất | Kiểm soát chất lượng và phát hiện lỗi | Đọc nhãn, số sê-ri và thông số kỹ thuật | Phân tích hình ảnh dựa trên AI phát hiện lỗi và đảm bảo tuân thủ |
| Giáo dục | Chấm điểm tự động cho bài thi viết tay | Trích xuất các phản hồi viết tay | AI đánh giá câu trả lời và cung cấp phản hồi |
| Bất động sản | Xác minh tài liệu bất động sản | Đọc chứng thư, hợp đồng và danh sách bất động sản | AI xác thực quyền sở hữu, phát hiện các bất thường và đánh giá giá trị tài sản |
| Logistics | Hợp lý hóa việc vận chuyển và đang theo dõi | Trích xuất dữ liệu từ nhãn vận chuyển và hóa đơn | AI dự đoán thời gian giao hàng và tối ưu hóa lộ trình logistics |
➡️ Đọc thêm: Hướng dẫn sử dụng tự động hóa quy trình làm việc AI để đạt năng suất tối đa
Công cụ và phần mềm để triển khai hệ thống OCR + AI tích hợp
Có thể bạn đang sở hữu một phần mềm OCR tuyệt vời. Và một trợ lý AI mà bạn sử dụng trong công việc.
Tuy nhiên, việc tích hợp chúng với nhau thường rất phức tạp. Mặc dù OCR rẻ hơn, nhưng các giải pháp AI tùy chỉnh hầu như luôn đắt tiền và có thể cần đầu tư khá nhiều thời gian trước khi bạn có thể đưa chúng vào hoạt động.
Đây là lúc bạn cần một ứng dụng đa năng như ClickUp, vì AI hỗ trợ mọi khía cạnh của quy trình làm việc của ClickUp, từ quản lý kiến thức đến quản lý dự án và hợp tác.
Điều đó có ý nghĩa gì đối với bạn? Một quy trình số hóa và xử lý tài liệu liền mạch được hỗ trợ bởi AI! Hãy cùng xem cách thức hoạt động.
Tài liệu ClickUp: Tài liệu chuẩn hóa dễ dàng
Là trình xử lý tài liệu tích hợp sẵn của nền tảng, ClickUp Docs giúp bạn sắp xếp thông tin một cách có cấu trúc. Nó đi kèm với các tính năng như trang lồng nhau và định dạng văn bản phong phú để giúp bạn định dạng nội dung. Điều này đặc biệt hữu ích nếu bạn đang cố gắng chuẩn hóa định dạng nội dung để dễ dàng trích xuất dữ liệu OCR.
Ví dụ: nếu bạn đang thiết lập quy trình OCR+AI để quản lý hóa đơn, bạn có thể tận dụng Mẫu hóa đơn ClickUp để chuẩn hóa quy trình tài liệu của mình nhằm trích xuất thông tin từ hóa đơn. Mặc dù ClickUp không có tính năng OCR tích hợp để trích xuất dữ liệu từ các tài liệu của bạn, như hóa đơn, nhưng nó có thể giúp bạn hợp lý hóa quy trình trích xuất dữ liệu bằng OCR.
Nhiệm vụ ClickUp: Quản lý nhiệm vụ dựa trên AI
Sau khi dữ liệu được trích xuất, sử dụng Nhiệm vụ ClickUp để sắp xếp và cấu trúc dữ liệu thành các quy trình công việc có thể thực hiện được. Các tính năng này cũng cho phép bạn bản đồ các phần cụ thể của tập dữ liệu đã trích xuất vào Trường Tùy chỉnh. Điều này đặc biệt hữu ích nếu bạn có thể tạo cơ sở dữ liệu hoặc quy trình công việc rất cụ thể với dữ liệu đã trích xuất.
Quay trở lại ví dụ về hóa đơn, Chế độ xem bảng ClickUp sẽ cho bạn cái nhìn tổng quan về số lượng hóa đơn hiện đang được xử lý, với Trạng thái tùy chỉnh để chỉ ra chính xác vị trí của chúng trong quy trình.
Tự động hóa ClickUp: Quy trình làm việc của bạn trên chế độ tự động
Nếu OCR giúp giảm bớt việc nhập dữ liệu thủ công, thì điều cuối cùng bạn muốn làm là cập nhật trạng thái nhiệm vụ theo cách thủ công. Tự động hóa dựa trên AI của ClickUp giúp bạn dễ dàng xây dựng các quy tắc tự động hóa tùy chỉnh bằng ngôn ngữ đơn giản, chẳng hạn như "khi nhận được hóa đơn, hãy cập nhật trạng thái thành Đã nhận". Thật dễ dàng! Ngoài ra, bạn còn có hơn 100 mẫu tự động hóa sẵn có trong ClickUp để giúp bạn dễ dàng sử dụng.
ClickUp Brain: Một AI làm tất cả mọi việc
Mọi dự án, tài liệu, tệp, video clip và clip âm thanh bạn có trên không gian làm việc ClickUp đều có thể tìm kiếm được thông qua AI. Đúng vậy. ClickUp Brain, mạng nơ-ron tích hợp của ClickUp, có thể 'đọc' và 'hiểu' bối cảnh của nội dung của bạn và giúp bạn làm được nhiều việc hơn với nội dung đó!
Dưới đây là những việc ClickUp Brain có thể làm cho bạn:
- Tự động tạo, cập nhật và phân công công việc với độ chính xác nhờ AI
- Tạo nội dung, tóm tắt ghi chú và tinh chỉnh văn bản một cách dễ dàng
- Trích xuất thông tin chi tiết hoặc thông tin từ tệp, công cụ tích hợp của bên thứ ba và không gian làm việc của bạn
- Tạo bản tóm tắt trò chuyện được hỗ trợ bởi AI trong ClickUp Chat và bản tóm tắt chủ đề trong ClickUp Tasks để giúp bạn cập nhật thông tin mới nhất
Một công cụ quản lý dự án mạnh mẽ cho việc triển khai AI + OCR của bạn
Không biết bắt đầu từ đâu? Kiểm soát việc triển khai AI + OCR của bạn với các công cụ quản lý dự án mạnh mẽ của ClickUp, được thiết kế để hợp lý hóa quy trình của bạn từ đầu đến cuối.
✅ Lập kế hoạch chính xác: Tạo lộ trình của bạn bằng ClickUp Docs để xác định mục tiêu và dòng thời gian, trong khi Bảng trắng cho phép bạn sắp xếp quy trình công việc một cách trực quan
✅ Phân công công việc một cách liền mạch: Dễ dàng phân công công việc bằng ClickUp Tasks dựa trên chuyên môn của nhóm và tự động hóa việc phân công bằng quy trình làm việc thông minh
✅ Theo dõi tiến độ trong thời gian thực: Xác định các cột mốc, trực quan hóa các phụ thuộc trong Biểu đồ Gantt trong ClickUp và sử dụng Bảng điều khiển ClickUp để theo dõi các chỉ số và hiệu suất quan trọng
✅ Cộng tác như chưa từng có: Tập trung tất cả các cuộc thảo luận của nhóm trong ClickUp Chat và các bình luận được gán, giúp mọi người luôn đồng bộ với các cập nhật trạng thái và nhắc nhở tự động
✅ Tối ưu hóa và mở rộng quy mô dễ dàng: Tận dụng ClickUp Brain để có thông tin chi tiết theo thời gian thực, thu thập phản hồi bằng ClickUp Forms và tự động hóa các công việc đang diễn ra để mở rộng quy mô và bảo trì trơn tru
Đây là ứng dụng công việc toàn diện, tập trung tất cả thông tin dự án tại một địa điểm dễ truy cập.
Khám phá sức mạnh của AI + OCR với ClickUp
Trong bối cảnh xử lý tài liệu đang phát triển, ranh giới giữa OCR và AI đang trở nên mờ nhạt. OCR xử lý số hóa, AI cho phép tự động hóa sâu hơn và các giải pháp hiệu quả nhất kết hợp cả hai.
ClickUp cung cấp các tính năng cấu trúc, tự động hóa và cộng tác để hiện thực hóa các sáng kiến AI + OCR. Từ lập kế hoạch và quản lý công việc đến theo dõi và tối ưu hóa thời gian thực, ClickUp đảm bảo mọi giai đoạn triển khai của bạn được tổ chức, hiệu quả và có thể mở rộng.
Tương lai của trí tuệ tài liệu bắt đầu từ chiến lược phù hợp — ClickUp giúp bạn thực hiện chiến lược đó.
Đăng ký tài khoản ClickUp miễn phí ngay hôm nay!