OCR คือ นวัตกรรมที่เปลี่ยนโลกดิจิทัล
ในยุคดิจิทัลที่ข้อมูลคือหัวใจสำคัญของธุรกิจทุกประเภท OCR (Optical Character Recognition) หรือ “การรู้จำอักขระด้วยแสง” คือ เทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญซึ่งไม่สามารถมองข้ามได้ สำหรับการเปลี่ยนข้อมูลจากเอกสาร ซึ่งรูปแบบที่เข้าถึงได้ยาก ให้กลายเป็นข้อมูลดิจิทัลที่สามารถจัดการได้ง่ายยิ่งขึ้น ไม่ว่าจะเป็นข้อความจากเอกสารกระดาษประเภทต่างๆ อาทิ ใบเสนอราคา ใบกำกับภาษี ใบ PO หรือ อาจจะเป็นจากภาพถ่าย ภาพที่ถูกสแกนเนอร์มา ฯลฯ ซึ่ง OCR ทำให้เราสามารถดึงข้อมูลที่มีค่าเหล่านั้นออกมาใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่
ความเชื่อมโยงระหว่าง OCR AI และ Machine Learning
การพัฒนาและความก้าวหน้าของ OCR ได้รับแรงผลักดันอย่างมากจาก AI (ปัญญาประดิษฐ์) และ ML (Machine Learning) เนื่องจากนวัตกรรมดังกล่าว จะเป็นส่วนช่วยให้ระบบ OCR มีการเรียนรู้ และปรับปรุงความสามารถในการรู้จำตัวอักษรและข้อความ จากเอกสารประเภทต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำมากยิ่งขึ้น
นอกเหนือจากนั้น การทยกระดับของเทคโนโลยี AI ใหม่ๆ ก็เป็นส่วนช่วยให้เปิดความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่ดึงออกมาได้จากการทำ OCR ได้มากขึ้นอีกด้วย อาทิ การทำ OCR เพื่อเอาข้อมูลตัวเลขทางบัญชีจากเอกสาร ไปเชื่อมโยงกับระบบบัญชีได้อัตโนมัติ หรือการนำเอาข้อมูลจากเอกสารคำสั่งซื้อ เพื่อนำไปกรอกเข้าสู่ระบบจัดการสินค้าและบริการ (ERP) ได้โดยอัตโนมัติ และไม่จำเป็นต้องพึ่งพาแรงงานมนุษย์
OCR คือ เทคโนโลยีอะไร? ทำงานได้อย่างไร?
สำหรับท่านใดที่อยากทรายการทำงานของ OCR (Optical Character Recognition) หากจะพูดในเชิงเทคนิค ก็ถือเป็นหนึ่งในกระบวนการที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอน ซึ่งสามารถสรุปได้คร่าว ดังนี้
1. ขั้นตอนการเตรียมรูปภาพ (Pre-processing) ก่อนทำ OCR
หมายถึง ขั้นตอนแรกคือการปรับแต่งรูปภาพเพื่อเพิ่มคุณภาพและลดความซับซ้อนของข้อมูลที่ไม่จำเป็น เช่น การปรับความคมชัด (Sharpening) การปรับแต่งคอนทราสต์ (Contrast Adjustment) การลบพื้นหลัง (Background Removal) และ การหมุน (Rotation) เป็นต้น
2. การแบ่งส่วนตัวอักษร (Segmentation)
ในขั้นตอนนี้ ระบบจะทำการแยกตัวอักษรแต่ละตัวออกจากกัน เพื่อให้ระบบสามารถระบุและประมวลผลได้ง่ายขึ้น
3. การรู้จำตัวอักษร (Character Recognition)
หลังจากที่ตัวอักษรถูกแบ่งส่วนแล้ว ระบบ OCR จะใช้เทคนิคในการรู้จำตัวอักษร ซึ่งอาจรวมถึง การรู้จำแบบรูปภาพ (Pattern Recognition) ระบบจะเปรียบเทียบตัวอักษรกับฐานข้อมูลของรูปแบบตัวอักษรที่รู้จัก และการใช้งาน AI และ ML เนื่องจากการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) จะช่วยให้ระบบสามารถรู้จำตัวอักษรที่หลากหลายและเรียนรู้จากข้อผิดพลาดได้
4. การเพิ่มประสิทธิภาพหลังการรู้จำ (Post-processing)
ถือเป็นขั้นตอนสุดท้าย สำหรับตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นระหว่างกระบวนการ OCR รวมถึงการใช้คำศัพท์และกฎไวยากรณ์เพื่อปรับปรุงความถูกต้องของข้อความที่แปลงได้
ประโยชน์ของ OCR ที่มีต่อธุรกิจยุคใหม่ และการทำ Digital Transformation
การนำ OCR มาใช้มีประโยชน์อย่างมากต่อธุรกิจในแง่ใดบ้าง? มีดังนี้
- OCR ช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่าย: เนื่องจากเป็นเทคโนโลยีที่ช่วยปรับปรุงกระบวนการทำงาน ลดเวลาที่ใช้ในการป้อนข้อมูลด้วยมือ
- OCR ช่วยเพิ่มความถูกต้องและความเข้าถึงข้อมูล: ช่วยให้ข้อมูลดิจิทัลถูกต้องและลดข้อผิดพลาดของการคีย์ข้อมูลได้
- OCR ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ดีขึ้น: สามารถนำข้อมูลดิจิทัลไปวิเคราะห์เพื่อหาข้อมูลที่มีค่าและอินไซต์สำหรับธุรกิจ
