มากกว่าการรู้จำตัวอักษร: บริษัทพัฒนา AI OCR มืออาชีพควรส่งมอบอะไรให้ธุรกิจ

หลายธุรกิจใช้ OCR (Optical Character Recognition) เพื่อแปลงเอกสารที่สแกนหรือรูปภาพให้เป็นข้อความดิจิทัล แม้เทคโนโลยีนี้จะช่วยลดการป้อนข้อมูลด้วยมือ แต่ OCR พื้นฐานไม่ได้เข้าใจเสมอไปว่าข้อมูลเหล่านั้นมีความหมายอย่างไร หรือควรถูกนำไปใช้ในกระบวนการทางธุรกิจแบบใด 

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ OCR อาจอ่านข้อความทั้งหมดบนใบแจ้งหนี้จากซัพพลายเออร์ได้ แต่ไม่สามารถระบุได้ว่าข้อมูลใดคือเลขที่ใบแจ้งหนี้ จำนวน VAT หรือรายละเอียดสินค้าแต่ละรายการ พนักงานจึงยังต้องจัดระเบียบข้อมูลและป้อนเข้าสู่ระบบบัญชีหรือ ERP ด้วยตนเอง 

นี่คือเหตุผลที่การประมวลผลเอกสารด้วย AI (AI-powered Document Processing) เข้ามามีบทบาทสำคัญ ธุรกิจที่กำลังมองหา บริษัทรับพัฒนา AI OCR ไม่ควรพิจารณาเพียงความแม่นยำในการรู้จำตัวอักษรเท่านั้น แต่ควรมองหาพาร์ตเนอร์ที่สามารถเปลี่ยนข้อมูลในเอกสารให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ผ่านการตรวจสอบ และพร้อมนำไปใช้งานทางธุรกิจได้จริง 

ทำไม OCR พื้นฐานจึงไม่เพียงพอสำหรับธุรกิจ 

OCR แบบดั้งเดิมมุ่งเน้นการรู้จำตัวอักษรและแปลงเป็นข้อความดิจิทัล ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการทำให้เอกสารที่สแกนสามารถค้นหาหรือแก้ไขได้ 

อย่างไรก็ตาม เอกสารทางธุรกิจประกอบด้วยองค์ประกอบหลายประเภท เช่น หัวข้อ ตาราง ป้ายกำกับ คอลัมน์ และฟิลด์ข้อมูลสำคัญ ความหมายของข้อมูลเหล่านี้ขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบต่าง ๆ 

ตัวอย่างเช่น ใบแจ้งหนี้อาจประกอบด้วยข้อมูลซัพพลายเออร์ เลขที่ใบแจ้งหนี้ วันที่ เลขอ้างอิงใบสั่งซื้อ จำนวนสินค้า VAT และยอดรวม OCR พื้นฐานอาจรู้จำข้อมูลเหล่านี้ได้ แต่ไม่สามารถจัดระเบียบลงในฟิลด์ตามที่ธุรกิจต้องการได้อย่างถูกต้อง 

หากระบบไม่สามารถทำความเข้าใจเอกสารและดึงข้อมูลอย่างเป็นโครงสร้างได้ พนักงานก็ยังต้องตรวจสอบ จัดระเบียบ และส่งต่อข้อมูลด้วยตนเอง ซึ่งทำให้ประโยชน์ของระบบอัตโนมัติลดลง 

6 ความสามารถที่บริษัทพัฒนา AI OCR มืออาชีพควรมี 

1. การรู้จำและทำความเข้าใจโครงสร้างเอกสาร

โซลูชัน AI OCR ที่มีประสิทธิภาพควรเข้าใจว่าข้อมูลภายในเอกสารถูกจัดวางอย่างไร ไม่ใช่เพียงรู้จำตัวอักษรแต่ละตัวเท่านั้น 

ระบบควรสามารถระบุหัวข้อ ย่อหน้า ตาราง ป้ายกำกับ และความสัมพันธ์ระหว่างฟิลด์ต่าง ๆ ได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อประมวลผลใบแจ้งหนี้ ระบบควรแยกแยะชื่อซัพพลายเออร์ออกจากวันที่ออกใบแจ้งหนี้ และระบุได้ว่าจำนวนสินค้าและราคาของแต่ละรายการอยู่ในแถวใดของตาราง 

ความสามารถนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่ได้รับเอกสารจากซัพพลายเออร์หลายราย ซึ่งแต่ละรายอาจใช้รูปแบบเอกสารที่แตกต่างกัน 

2. การดึงข้อมูลสำคัญทางธุรกิจอย่างแม่นยำ

แต่ละแผนกมีความต้องการข้อมูลที่แตกต่างกัน ฝ่ายบัญชีอาจต้องการเลขที่ใบแจ้งหนี้ จำนวน VAT และรายละเอียดการชำระเงิน ขณะที่ฝ่ายจัดซื้ออาจต้องการข้อมูลซัพพลายเออร์ รหัสสินค้า และจำนวนสินค้า 

โซลูชันที่พร้อมใช้งานทางธุรกิจควรสามารถดึงข้อมูลที่เลือกไว้ลงในฟิลด์ที่กำหนดล่วงหน้า แทนการส่งผลลัพธ์กลับมาเป็นข้อความยาวเพียงชุดเดียว 

ตัวอย่างเช่น ข้อมูลจากใบแจ้งหนี้สามารถจัดระเบียบได้ดังนี้ 

การจัดเก็บข้อมูลอย่างเป็นโครงสร้างช่วยให้พนักงานตรวจสอบข้อมูลและส่งต่อไปยังแอปพลิเคชันธุรกิจอื่น ๆ ได้ง่ายขึ้น 

3. รองรับเอกสารภาษาไทยและหลายภาษา

ธุรกิจในประเทศไทยมักต้องประมวลผลเอกสารที่มีทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ เช่น ใบกำกับภาษี ใบเสร็จรับเงิน ใบสั่งซื้อ และสัญญา 

พาร์ตเนอร์ด้านการพัฒนาระบบควรแสดงให้เห็นว่าโซลูชันสามารถจัดการกับฟอนต์ที่แตกต่างกัน ตำแหน่งของข้อความ คุณภาพของรูปภาพ และรูปแบบการจัดวางเอกสารได้อย่างไร 

นอกจากนี้ ระบบควรรองรับรูปแบบเอกสารที่องค์กรใช้งาน เช่น ไฟล์ PDF ที่ผ่านการสแกน ไฟล์ PDF ดิจิทัล รูปถ่าย และไฟล์แนบในอีเมล 

หากเอกสารมีข้อมูลที่เขียนด้วยลายมือ หรือได้รับมาจากซัพพลายเออร์ต่างประเทศ ควรนำข้อกำหนดเหล่านี้มาหารือและประเมินตั้งแต่เริ่มต้นโครงการ 

4. การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลและการจัดการข้อผิดพลาด

ไม่ควรคาดหวังว่าระบบ OCR จะมีความแม่นยำสมบูรณ์แบบในทุกสถานการณ์ คุณภาพของรูปภาพที่ไม่ดี รูปแบบเอกสารที่ไม่คุ้นเคย และตัวอักษรที่ไม่ชัดเจน ล้วนส่งผลต่อความถูกต้องของการดึงข้อมูลได้ 

โซลูชันระดับมืออาชีพควรรองรับคะแนนความมั่นใจในการรู้จำข้อมูล (Confidence Score) และกฎการตรวจสอบตามเงื่อนไขทางธุรกิจ เพื่อระบุข้อมูลที่อาจไม่ถูกต้องหรือไม่ครบถ้วน 

ตัวอย่างเช่น ระบบประมวลผลใบแจ้งหนี้สามารถตรวจสอบว่ายอดรวมก่อนภาษี จำนวน VAT และยอดรวมสุทธิสอดคล้องกันหรือไม่ หากข้อมูลในฟิลด์ที่จำเป็นขาดหายไป หรือค่าที่รู้จำได้มีระดับความมั่นใจต่ำ ระบบสามารถส่งเอกสารให้พนักงานตรวจสอบเพิ่มเติมได้ 

แนวทางนี้ช่วยลดภาระการตรวจสอบด้วยมือ พร้อมรักษาการควบคุมข้อมูลสำคัญทางธุรกิจ 

5. การเชื่อมต่อระบบและการทำ Workflow Automation

ระบบ AI OCR ไม่ควรกลายเป็นแอปพลิเคชันอีกตัวที่แยกขาดจากระบบงานเดิม คุณค่าของระบบจะเพิ่มขึ้นเมื่อข้อมูลที่ดึงออกมาสามารถส่งต่อไปยังระบบที่พนักงานใช้งานอยู่ได้โดยตรง 

ความต้องการด้านการเชื่อมต่อระบบที่พบได้บ่อย ได้แก่ 

• ระบบ ERP และโปรแกรมบัญชี 
• แอปพลิเคชัน CRM 
• Microsoft 365 และ SharePoint 
• ระบบจัดการเอกสาร (Document Management System: DMS) 
• Microsoft Power Automate 
• ฐานข้อมูลภายในและแอปพลิเคชันผ่าน API 

ตัวอย่างเช่น ใบแจ้งหนี้จากซัพพลายเออร์สามารถถูกอัปโหลดเข้าสู่ระบบ จากนั้น AI OCR จะประมวลผลและดึงข้อมูลออกมา พร้อมตรวจสอบความถูกต้อง ก่อนส่งข้อมูลเข้าสู่ระบบ ERP โดย Workflow สามารถส่งเอกสารไปยังขั้นตอนการตรวจสอบหรืออนุมัติก่อนดำเนินการทางบัญชีให้เสร็จสมบูรณ์ 

พาร์ตเนอร์ด้านการพัฒนาระบบควรเข้าใจระบบที่องค์กรใช้งานอยู่ และออกแบบแนวทางการเชื่อมต่อให้เหมาะสมกับกระบวนการทำงานจริง 

6. ความปลอดภัย การรองรับการขยายระบบ และการสนับสนุนระยะยาว

เอกสารทางธุรกิจอาจมีข้อมูลทางการเงินที่เป็นความลับ ข้อมูลลูกค้า และรายละเอียดของพนักงาน ผู้ให้บริการมืออาชีพควรอธิบายได้ว่าโซลูชันมีวิธีปกป้องเอกสารและข้อมูลที่ดึงออกมาอย่างไร ผ่านการกำหนดสิทธิ์การเข้าถึง การเข้ารหัสข้อมูล การส่งข้อมูลอย่างปลอดภัย และการควบคุมระยะเวลาการจัดเก็บข้อมูล 

องค์กรในประเทศไทยควรพิจารณาข้อกำหนดที่เกี่ยวข้องด้วย รวมถึงพระราชบัญญัติคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA) เมื่อมีการประมวลผลข้อมูลส่วนบุคคล 

นอกจากนี้ ระบบควรได้รับการออกแบบให้รองรับปริมาณเอกสารที่เพิ่มขึ้นและความต้องการใหม่ ๆ ในอนาคต ธุรกิจควรสอบถามด้วยว่าผู้ให้บริการมีบริการบำรุงรักษา แก้ไขปัญหา ฝึกอบรมพนักงาน จัดทำเอกสารประกอบระบบ และปรับแต่งระบบเพิ่มเติมอย่างต่อเนื่องหรือไม่ 

Basic OCR กับ Business-Ready AI OCR แตกต่างกันอย่างไร? 

ความแตกต่างระหว่าง OCR พื้นฐานกับ AI OCR ที่พร้อมใช้งานทางธุรกิจ ไม่ได้อยู่ที่เทคโนโลยีที่ใช้เพียงอย่างเดียว แต่ยังอยู่ที่ระดับความสามารถในการทำความเข้าใจเอกสารและสนับสนุนกระบวนการทางธุรกิจด้วย 

Basic OCR ยังคงมีประโยชน์เมื่อเป้าหมายหลักคือการแปลงข้อความจากเอกสารที่สแกนให้เป็นข้อมูลดิจิทัล 

อย่างไรก็ตาม ธุรกิจที่ต้องการทำให้กระบวนการจัดการเอกสารเป็นระบบอัตโนมัติ ควรพิจารณาโซลูชัน AI OCR ที่ครอบคลุมมากกว่า โดยเชื่อมโยงการรู้จำข้อความ การดึงข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้อง และการทำ Workflow Automation เข้าด้วยกัน 

วิธีประเมินบริษัทรับพัฒนา AI OCR ก่อนตัดสินใจ 

ก่อนเลือกผู้ให้บริการ ควรเตรียมตัวอย่างเอกสารทางธุรกิจจริง และกำหนดให้ชัดเจนว่าต้องการดึงข้อมูลใดออกมาจากเอกสารเหล่านั้น 

จากนั้นขอให้ผู้ให้บริการจัดทำ Proof of Concept (PoC) โดยใช้เอกสารตัวอย่างดังกล่าว PoC ที่มีประโยชน์ควรแสดงให้เห็นถึงความสามารถต่อไปนี้ 

• การรู้จำเอกสารในรูปแบบที่องค์กรใช้งานจริง 
• การดึงข้อมูลตามฟิลด์และตารางที่ต้องการ 
• การรองรับเนื้อหาภาษาไทยและภาษาอังกฤษตามความจำเป็น 
• การตรวจสอบความถูกต้องและจัดการข้อมูลที่ไม่แน่นอน 
• ความเป็นไปได้ในการเชื่อมต่อกับแอปพลิเคชันที่องค์กรใช้งานอยู่ 

ควรสอบถามผู้ให้บริการว่าระบบจัดการกับรูปแบบเอกสารที่แตกต่างกันอย่างไร จะดำเนินการอย่างไรเมื่อระดับความมั่นใจในการรู้จำข้อมูลต่ำ และข้อมูลที่ดึงออกมาจะถูกส่งต่อไปยังระบบธุรกิจได้อย่างไร 

นอกจากนี้ ควรขอขอบเขตโครงการ (Project Scope) ที่ชัดเจน ซึ่งครอบคลุมค่าใช้จ่ายในการพัฒนา ค่าลิขสิทธิ์เทคโนโลยี การติดตั้งระบบ การเชื่อมต่อระบบ การบำรุงรักษา และการปรับแต่งเพิ่มเติมในอนาคต 

การทดสอบด้วยเอกสารจริงจะช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจประเมินคุณค่าทางธุรกิจได้อย่างเป็นรูปธรรม แทนที่จะอาศัยเพียงการสาธิตซอฟต์แวร์เท่านั้น 

สร้างโซลูชันจัดการเอกสารอัจฉริยะยิ่งขึ้นกับ Fusion Solution 

การก้าวข้ามข้อจำกัดของการรู้จำข้อความพื้นฐานต้องอาศัยทั้งเทคโนโลยี AI ความเชี่ยวชาญด้านการประมวลผลเอกสาร และความสามารถในการเชื่อมต่อกับระบบธุรกิจ 

Fusion Solution ช่วยให้องค์กรสามารถศึกษาและเลือกใช้เทคโนโลยีจาก Microsoft รวมถึงโซลูชันดิจิทัลต่าง ๆ เพื่อปรับปรุงการประมวลผลเอกสารและกระบวนการทำงานภายในองค์กร 

สำหรับธุรกิจ SMB และ SME ที่ต้องการทำให้การประมวลผลใบแจ้งหนี้เป็นระบบอัตโนมัติ ดึงข้อมูลจากเอกสารทางธุรกิจ หรือเชื่อมต่อ AI OCR กับแอปพลิเคชันที่ใช้งานอยู่ Fusion Solution สามารถช่วยวิเคราะห์และหาแนวทางการนำระบบไปใช้งาน โดยพิจารณาจากประเภทเอกสาร ความต้องการในการดำเนินงาน และเป้าหมายทางธุรกิจขององค์กร 

สรุป 

OCR เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานที่สำคัญสำหรับการเปลี่ยนเอกสารให้เป็นดิจิทัล แต่การรู้จำข้อความเพียงอย่างเดียวไม่ได้รับประกันว่ากระบวนการทางธุรกิจจะมีประสิทธิภาพมากขึ้น 

โซลูชัน AI OCR ที่เหมาะสมควรสามารถทำความเข้าใจโครงสร้างเอกสาร ดึงข้อมูลสำคัญ ตรวจสอบความถูกต้อง และเชื่อมต่อกับแอปพลิเคชันธุรกิจที่องค์กรใช้งานอยู่ได้ 

สำหรับเจ้าของธุรกิจและผู้จัดการ SMB และ SME เป้าหมายไม่ควรหยุดอยู่แค่การแปลงรูปภาพให้เป็นข้อความ แต่ควรมุ่งเน้นการลดงานที่ต้องทำด้วยมือ เพิ่มคุณภาพของข้อมูล และทำให้ข้อมูลพร้อมใช้งานสำหรับบุคลากรและระบบที่เกี่ยวข้อง 

การเลือกพาร์ตเนอร์ด้านการพัฒนาที่เข้าใจทั้งเทคโนโลยี AI และกระบวนการทางธุรกิจ จะช่วยให้องค์กรสามารถสร้าง Workflow การจัดการเอกสารที่ตอบโจทย์การใช้งานจริงและสร้างคุณค่าให้กับธุรกิจได้ในระยะยาว