Xử lý tài liệu thông minh (IDP) là gì? Cách AI biến tài liệu thành dữ liệu có thể sử dụng

Doanh nghiệp có thể đã số hóa tài liệu nhưng vẫn phải dành rất nhiều thời gian để đọc, kiểm tra và nhập lại thông tin. Một file PDF, hóa đơn, hợp đồng hay hồ sơ được lưu trên máy tính chưa đồng nghĩa dữ liệu bên trong đã sẵn sàng cho ERP, CRM hoặc các hệ thống nghiệp vụ. Đây chính là khoảng trống mà xử lý tài liệu thông minh (IDP) hướng đến, tự động tiếp nhận tài liệu, nhận diện nội dung, trích xuất thông tin cần thiết và đưa dữ liệu vào quy trình tiếp theo. Bài viết này hãy cùng Viettel IDC tìm hiểu xử lý tài liệu thông minh (IDP) là gì và cách AI biến tài liệu thành dữ liệu có thể sử dụng nhé.

Xử lý tài liệu thông minh (IDP) là gì?

Xử lý tài liệu thông minh (Intelligent Document Processing - IDP) là phương pháp sử dụng AI và các công nghệ tự động hóa để thu thập, đọc, phân loại, trích xuất, kiểm tra và chuyển đổi thông tin từ tài liệu thành dữ liệu có thể tiếp tục được sử dụng trong hệ thống hoặc quy trình nghiệp vụ.

Điểm quan trọng của IDP nằm ở chữ “thông minh”. Nếu một công cụ chỉ nhận diện ký tự trên hình ảnh và chuyển chúng thành văn bản, đó chủ yếu là nhiệm vụ của OCR. IDP đi xa hơn khi cố gắng xác định tài liệu là gì, thông tin nào quan trọng, dữ liệu đó nằm ở đâu và cần được chuyển đến bước tiếp theo như thế nào.

Với IDP, tài liệu có thể được đưa vào một quy trình tự động. Hệ thống nhận diện đây là hóa đơn, xác định các trường thông tin cần lấy, trích xuất dữ liệu và chuyển kết quả sang hệ thống kế toán. Nếu một trường có độ tin cậy thấp hoặc tài liệu không giống những mẫu đã biết, quy trình có thể chuyển trường hợp đó cho nhân viên kiểm tra. Như vậy, mục tiêu của IDP không đơn thuần là biến tài liệu thành văn bản, mà là biến thông tin trong tài liệu thành dữ liệu có cấu trúc và có giá trị cho quy trình nghiệp vụ.

IDP hoạt động như thế nào?

Một hệ thống IDP thường được xây dựng như một pipeline gồm nhiều bước bao gồm: 

Bước 1: Tiếp nhận tài liệu

Tài liệu có thể đến từ nhiều nguồn như Email, hệ thống quản lý tài liệu, thư mục lưu trữ, ứng dụng nghiệp vụ, cổng tải file hoặc các hệ thống khác. Ở giai đoạn này, hệ thống cần xác định tài liệu mới, lưu lại thông tin theo dõi và đưa file vào pipeline xử lý.

Bước 2: Tiền xử lý tài liệu

Không phải tài liệu nào cũng có chất lượng đủ tốt để AI đọc ngay. Một file scan có thể bị nghiêng, mờ, thiếu sáng hoặc có nền phức tạp. Tài liệu nhiều trang cũng có thể cần được tách thành những phần phù hợp trước khi xử lý. Tiền xử lý có thể bao gồm các thao tác như điều chỉnh hình ảnh, phát hiện trang, tách tài liệu hoặc chuẩn hóa dữ liệu đầu vào. Mục tiêu là tạo ra đầu vào tốt hơn cho các bước nhận diện tiếp theo.

Bước 3: Phân loại tài liệu

Sau khi tiếp nhận, hệ thống cần xác định tài liệu thuộc loại nào. Ví dụ, một thư mục có thể chứa đồng thời hóa đơn, hợp đồng, phiếu giao hàng và giấy tờ tùy thân. Nếu không phân loại, hệ thống khó biết cần tìm trường dữ liệu nào trong từng loại tài liệu.

Bước 4: Đọc và trích xuất dữ liệu

Đây là phần thường được người dùng quan tâm nhất. OCR có thể chuyển nội dung trên ảnh hoặc tài liệu scan thành dữ liệu văn bản có thể máy đọc. Sau đó, các mô hình AI có thể xác định những thông tin cần lấy.

Bước 5: Kiểm tra kết quả

Dữ liệu được AI trích xuất không nên mặc nhiên được xem là chính xác tuyệt đối. Một quy trình IDP tốt cần có bước kiểm tra để phát hiện những kết quả đáng ngờ. Ví dụ, hệ thống có thể kiểm tra dữ liệu có đúng định dạng hay không, tổng tiền có hợp lệ hay không hoặc trường bắt buộc có bị bỏ trống hay không.

Bước 6: Đưa dữ liệu vào hệ thống nghiệp vụ

Sau khi được kiểm tra, dữ liệu không nên chỉ nằm lại trong công cụ IDP. Giá trị thực tế xuất hiện khi dữ liệu được chuyển đến nơi cần sử dụng, chẳng hạn ERP, CRM, hệ thống kế toán, Database, Data Lake hoặc một workflow tự động.

IDP khác OCR như thế nào?

OCR và IDP có liên quan chặt chẽ nhưng không phải là hai khái niệm đồng nghĩa. OCR tập trung vào việc nhận diện ký tự và chuyển nội dung trong hình ảnh hoặc tài liệu scan thành văn bản máy có thể đọc. Trong khi đó IDP lại có phạm vi rộng hơn, sử dụng OCR cùng AI và các công nghệ khác để phân loại, trích xuất, kiểm tra và đưa dữ liệu vào quy trình tiếp theo. 

Bảng so sánh chi tiết sự khác biệt giữa IDP và OCR: 

IDP mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp?

Những giá trị nổi bật mà IDP mang lại cho doanh nghiệp có thể kể đến như: 

- Giảm nhập liệu thủ công: IDP có thể tự động lấy thông tin từ tài liệu và đưa vào định dạng mà hệ thống nghiệp vụ yêu cầu. Nhân viên không còn phải nhập lại mọi trường dữ liệu từ đầu.

- Rút ngắn thời gian xử lý: IDP xử lý tự động, đi qua nhiều bước nhanh hơn so với quy trình phụ thuộc hoàn toàn vào con người. 

- Hạn chế lỗi do nhập dữ liệu bằng tay: IDP có thể giảm nhóm lỗi phát sinh từ thao tác nhập liệu lặp lại bằng cách tự động hóa bước này. 

- Xử lý khối lượng tài liệu lớn hơn: IDP có thể mở rộng năng lực xử lý theo kiến trúc và nền tảng được triển khai. Đây là một trong những điểm mạnh khi doanh nghiệp phải xử lý số lượng tài liệu lớn hoặc biến động theo thời điểm.

- Đưa dữ liệu vào quy trình nhanh hơn: IDP giúp rút ngắn khoảng thời gian từ lúc tài liệu xuất hiện đến lúc dữ liệu sẵn sàng cho hệ thống nghiệp vụ. 

- Tạo nền tảng cho khai thác dữ liệu: IDP chuyển thông tin thành dữ liệu có cấu trúc hoặc dữ liệu được chuẩn hóa, giúp doanh nghiệp có thể tiếp tục sử dụng chúng cho báo cáo, tìm kiếm, phân tích hoặc các ứng dụng AI khác. 

Những lưu ý khi triển khai IDP

IDP có thể tự động hóa nhiều công việc nhưng không nên được triển khai theo cách đưa tài liệu vào AI rồi tin hoàn toàn vào kết quả. Một hệ thống thực tế cần được thiết kế từ cả góc độ dữ liệu, công nghệ và nghiệp vụ. Do đó, khi triển khai IDP, doanh nghiệp cần lưu ý những điều sau: 

Xác định rõ dữ liệu cần trích xuất

Trước tiên, doanh nghiệp cần biết mình thực sự muốn lấy thông tin nào. Ví dụ, với hóa đơn có thể cần tên nhà cung cấp, số hóa đơn, ngày lập, mã số thuế, tổng tiền và thuế. Không nhất thiết phải trích xuất mọi thông tin xuất hiện trong tài liệu nếu những dữ liệu đó không phục vụ quy trình. Việc xác định rõ trường dữ liệu giúp lựa chọn mô hình và thiết kế pipeline chính xác hơn.

Đánh giá chất lượng tài liệu đầu vào

AI không thể xử lý tốt mọi tài liệu nếu đầu vào quá kém. Tài liệu bị mờ, thiếu trang, chữ viết tay khó đọc hoặc bố cục quá phức tạp có thể làm giảm chất lượng trích xuất. Vì vậy, cần đánh giá trước những loại tài liệu thực tế mà hệ thống sẽ phải xử lý.

Luôn có cơ chế xử lý ngoại lệ

Một hệ thống IDP tốt không nên cố tự động xử lý mọi trường hợp. Nếu AI không chắc chắn về một trường dữ liệu, hệ thống nên đưa tài liệu hoặc trường đó vào hàng đợi kiểm tra thay vì tự động ghi dữ liệu sai vào hệ thống nghiệp vụ.

Kiểm soát bảo mật và quyền truy cập

Tài liệu doanh nghiệp có thể chứa thông tin khách hàng, dữ liệu tài chính, hợp đồng hoặc thông tin cá nhân. Khi đưa tài liệu vào nền tảng IDP, doanh nghiệp cần xác định dữ liệu được lưu ở đâu, ai có quyền truy cập, dữ liệu được truyền như thế nào và thời gian lưu trữ ra sao. Đặc biệt với dữ liệu nhạy cảm, yêu cầu bảo mật cần được xem xét ngay từ giai đoạn thiết kế thay vì xử lý sau khi hệ thống đã đi vào vận hành.

Đánh giá bằng chỉ số thực tế

Độ chính xác của AI chỉ là một phần của bài toán. Doanh nghiệp nên theo dõi thêm thời gian xử lý mỗi tài liệu, tỷ lệ cần nhân viên kiểm tra, tỷ lệ lỗi, chi phí trên mỗi tài liệu và thời gian từ lúc nhận tài liệu đến khi dữ liệu được đưa vào hệ thống nghiệp vụ. Những chỉ số này giúp xác định IDP có thực sự tạo ra hiệu quả hay chỉ chuyển công việc từ một bộ phận sang một hệ thống khác.

Thiết kế khả năng mở rộng

Khi triển khai thành công với một loại tài liệu, nhu cầu thường sẽ mở rộng sang các loại tài liệu khác. Do đó, pipeline nên có khả năng bổ sung loại tài liệu, trường dữ liệu và quy tắc nghiệp vụ mà không phải xây dựng lại toàn bộ hệ thống. 

Kết luận

Xử lý tài liệu thông minh (IDP) giúp doanh nghiệp rút ngắn khoảng cách giữa tài liệu và dữ liệu bằng cách tự động đọc, phân loại, trích xuất và đưa thông tin vào quy trình nghiệp vụ. Khi số lượng tài liệu lớn, quy trình nhập liệu lặp lại và yêu cầu xử lý ngày càng cao, IDP sẽ là hướng tự động hóa cần thiết cho mọi doanh nghiệp.