OCR RealDoc là giải pháp giúp các doanh nghiệp tự động hóa quy trình xử lý tài liệu, được tăng cường bởi công nghệ trí tuệ nhân tạo hàng đầu.

1

Thách thức của các doanh nghiệp trong xử lý tài liệu

Việc xử lý số lượng lớn tài liệu theo cách thủ công cần rất nhiều thời gian, nhân lực trong khi dễ mắc phải các sai sót và quá trình thực hiện lặp đi lặp lại nhàm chán. Bên cạnh đó, tốc độ thực hiện cũng không được đảm bảo, phải phụ thuộc rất nhiều vào yếu tố con người.

2

Lợi ích của OCR RealDoc

  • Độ chính xác cao
  • Chỉ cần nguồn lực thủ công tối thiểu
  • Tiết kiệm chi phí nhân sự, đào tạo
  • Tăng tốc độ xử lý công việc lên gấp nhiều lần
  • Tăng độ hài lòng của khách hàng và nhân viên
  • Cho phép cung cấp các dịch vụ và sản phẩm đột phá, mang lại lợi thế cạnh tranh
  • Cho phép hoạt động kinh doanh liên tục và xây dựng khả năng phục hồi của doanh nghiệp.

Ưu điểm của OCR RealDoc

  • Hỗ trợ sẵn nhiều loại tài liệu khác nhau như Giấy tờ cá nhân (chứng minh nhân dân, căn cước công dân, giấy khai sinh, hộ chiếu,), Giấy tờ xe (giấy phép lái xe, đăng ký xe, đăng kiểm xe), Tài liệu doanh nghiệp (hóa đơn, đăng ký kinh doanh …)
  • Nhận diện chữ viết tay: Có thể xử lý các tài liệu điền tay như phiếu yêu cầu bồi thường bảo hiểm, giấy mở tài khoản, giấy nộp / rút tiền của ngân hàng với độ chính xác cao.
  • Mở rộng nhanh chóng: Mô hình AI mở rộng nhanh chóng, đáp ứng mọi loại tài liệu của doanh nghiệp.
  • Mô hình triển khai linh hoạt: Có thể triển khai linh hoạt trên nền tảng Cloud hoặc On-Premise.
  • Chi phí tối ưu với cả số lượng tài liệu lớn, không yêu cầu chi phí nền tảng
  • Đội ngũ kỹ thuật đáng tin cậy, là các chuyên gia trong lĩnh vực AI.

Quy trình xử lý tài liệu của OCR RealDoc

3

 

4

Đầu vào của OCR RealDoc

Kênh đầu vào:

  • Upload
  • Mobile
  • Email
  • API

Loại tài liệu để số hóa:

  • PDF
  • XML
  • Hình ảnh

Tự động hóa tối đa bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo hàng đầu

  • Tiền xử lý: Thực hiện xử lý ảnh trước hình ảnh để tăng chất lượng tài liệu
  • Phân loại tài liệu: Tự động phân loại một cách nhanh chóng bằng cách sử dụng OCR/Computer Vision.
  • Trích xuất dữ liệu: Trích xuất dữ liệu cần thiết bằng các mô hình trí tuệ nhân tạo đã được đào tạo trước và tối ưu cho từng loại tài liệu mang lại độ chính xác cao.

Tích hợp quy trình kiểm soát chất lượng với sự tham gia của con người

6

  • Xác minh và sửa lỗi: Con người tham gia vào những nơi cần thiết xác minh và sửa lỗi dữ liệu.
  • Phê duyệt: Tùy chọn kiểm soát chất lượng hai bước để đảm bảo chất lượng của dữ liệu.
  • Phân quyền: Đảm bảo tuân thủ quy định trong quy trình công việc với các vai trò khác nhau trong tổ chức: Quản trị, Tải tài liệu lên, Xác nhận, Phê duyệt, Xem tài liệu

Tùy chỉnh mức độ kiểm soát chất lượng

Tùy chỉnh mức độ kiểm soát chất lượng để cân bằng giữa nguồn lực thủ công và chất lượng dữ liệu:

  • Không tự động: tất cả dữ liệu sẽ được kiểm tra bằng con người
  • Luôn luôn tự động: không có sự tham gia của con người
  • Dựa vào độ tin cậy: Con người chỉ kiểm tra các dữ liệu độ tin cậy dưới Ngưỡng.
7

 

Tích hợp với các hệ thống khác

Dữ liệu sau khi xử lý ở dạng có cấu trúc, có thể đưa tiếp sang các hệ thống khác để khai thác phục vụ kinh doanh như Phần mềm kế toán, ERP, CRM, BPM, RPA, … một cách dễ dàng qua import / export hoặc API.

8