กรณีศึกษาการใช้ OCR

การประมวลผลใบแจ้งหนี้และระบบการชำระเงินอัตโนมัติ

ดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ที่เข้ามาโดยอัตโนมัติ (ไฟล์ PDF, ใบแจ้งหนี้กระดาษที่สแกน หรือไฟล์แนบทางอีเมล)

OCR สามารถระบุและดึงข้อมูลที่สำคัญจากใบแจ้งหนี้ได้ เช่น หมายเลขใบแจ้งหนี้ วันที่ รายการสินค้า จำนวนเงินรวม และชื่อผู้ขาย เมื่อรวมกับการดึงข้อมูลอัจฉริยะและกฎการตรวจสอบความถูกต้อง จะทำให้สามารถโพสต์ไปยังระบบ ERP ได้โดยอัตโนมัติ (เช่น SAP, Oracle) ช่วยลดข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง เร่งรอบการชำระเงิน และรองรับการประมวลผลแบบไม่ต้องสัมผัส นอกจากนี้ยังช่วยให้มองเห็นกระแสเงินสดได้ดีขึ้นและเป็นไปตามข้อกำหนดด้านการตรวจสอบ

การแปลงเอกสารกระดาษเป็นดิจิทัลและการจัดทำดัชนี

แปลงบันทึกกระดาษเก่าจำนวนมากให้เป็นไฟล์ดิจิทัลที่ค้นหาได้

หลายอุตสาหกรรม (เช่น กฎหมาย รัฐบาล การดูแลสุขภาพ) เก็บรักษาบันทึกกระดาษจำนวนมาก OCR ช่วยให้สามารถสแกนและแปลงเอกสารเหล่านี้เป็นข้อความที่ค้นหาได้อย่างสมบูรณ์ ซึ่งสามารถจัดทำดัชนีและจัดเก็บไว้ในระบบจัดการเอกสาร (DMS) ได้ สิ่งนี้อำนวยความสะดวกในการดึงข้อมูลอย่างรวดเร็ว รับประกันการปฏิบัติตามกฎระเบียบ (เช่น GDPR, HIPAA) และรองรับการกู้คืนจากภัยพิบัติผ่านการสำรองข้อมูลดิจิทัล

การตรวจสอบเอกสารประจำตัว (บัตรประจำตัวประชาชน หนังสือเดินทาง ใบขับขี่)

ทำให้การดึงข้อมูลจากเอกสารประจำตัวเป็นไปโดยอัตโนมัติสำหรับการเริ่มต้นใช้งาน KYC หรือการควบคุมการเข้าถึง

OCR สามารถดึงข้อมูลที่มีโครงสร้างจากรูปแบบ ID ต่างๆ ได้ รวมถึง MRZ (โซนที่เครื่องอ่านได้) บนหนังสือเดินทาง ชื่อ วันเกิด และหมายเลขเอกสาร เมื่อรวมกับโมเดล AI หรือบริการตรวจสอบความถูกต้องส่วนหลัง กรณีการใช้งานนี้รองรับการเริ่มต้นใช้งานลูกค้าในด้านการเงิน การเดินทาง และการดูแลสุขภาพ ช่วยเร่งการตรวจสอบเอกลักษณ์บุคคลในขณะที่ลดการฉ้อโกงและความผิดพลาดจากมนุษย์

ระบบอัตโนมัติสำหรับห้องจดหมาย

ทำให้การจัดประเภทและการส่งต่อจดหมายทางกายภาพหรือที่สแกนเข้ามาเป็นไปโดยอัตโนมัติ

ในห้องจดหมายดิจิทัลแบบรวมศูนย์ จดหมายที่เข้ามาจะถูกสแกนและประมวลผลโดยใช้ OCR เพื่อระบุประเภทเอกสาร (เช่น ใบแจ้งหนี้ การเรียกร้อง การสมัคร) และดึงข้อมูลเมตาดาต้าที่สำคัญ (ชื่อผู้ส่ง หัวเรื่อง หมายเลขอ้างอิง) ข้อมูลนี้ใช้เพื่อส่งต่อเอกสารไปยังแผนกหรือขั้นตอนการทำงานที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติ ลดความล่าช้าและความพยายามในการคัดแยกด้วยตนเอง

การดึงข้อมูลจากแบบฟอร์ม (แบบสำรวจ ใบสมัคร แบบฟอร์มทางการแพทย์)

อ่านและแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือกึ่งโครงสร้างจากแบบฟอร์มให้เป็นดิจิทัล

OCR โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อรวมกับการจดจำตัวอักษรแบบอัจฉริยะ (ICR) และการเรียนรู้ของเครื่อง สามารถดึงข้อมูลจากแบบฟอร์มที่พิมพ์หรือเขียนด้วยลายมือ เช่น ใบสมัครของลูกค้า การเรียกร้องค่าสินไหมทดแทน หรือแบบฟอร์มรับผู้ป่วย ช่วยจับคู่คำตอบกับฟิลด์ฐานข้อมูล ทำให้สามารถตรวจสอบความถูกต้องของแบบฟอร์มโดยอัตโนมัติ ประมวลผลได้เร็วขึ้น และวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

การแก้ไขเอกสารและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ตรวจจับและแก้ไขข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากเอกสารโดยอัตโนมัติ (เช่น ชื่อ หมายเลขประกันสังคม รายละเอียดบัตรเครดิต)

OCR แปลงเอกสารที่สแกนเป็นข้อความ ซึ่งจากนั้นสามารถแยกวิเคราะห์ได้โดยใช้การจดจำรูปแบบหรือ NLP เพื่อตรวจจับข้อมูลที่สามารถระบุตัวบุคคลได้ (PII) หรือคำศัพท์ที่ละเอียดอ่อน จากนั้นเครื่องมือแก้ไขอัตโนมัติจะปิดบังหรือซ่อนองค์ประกอบเหล่านี้เพื่อให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เช่น GDPR, HIPAA หรือ PCI-DSS ก่อนที่จะแชร์หรือเก็บถาวร

การสแกนฉลากโลจิสติกส์และการขนส่ง

ดึงหมายเลขติดตาม ที่อยู่ และบาร์โค้ดจากฉลากการจัดส่งที่พิมพ์

ในการดำเนินงานด้านคลังสินค้าหรือโลจิสติกส์ ระบบ OCR จะอ่านฉลากการจัดส่งบนพัสดุหรือพาเลท และรวมข้อมูลนั้นเข้ากับระบบการจัดการสินค้าคงคลังและการขนส่ง สิ่งนี้ช่วยเร่งการคัดแยก ลดการส่งผิดพลาด และให้การติดตามพัสดุแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องมีการแทรกแซงด้วยตนเอง

การค้นพบทางกฎหมายและการวิเคราะห์สัญญา

แปลงสัญญาทางกฎหมายที่พิมพ์เป็นดิจิทัลและดึงข้อ ข้อกำหนด และภาระผูกพัน

OCR แปลงสัญญาที่สแกนเป็นข้อความ ซึ่งจากนั้นสามารถวิเคราะห์ได้โดย NLP หรือแพลตฟอร์มการวิเคราะห์สัญญา ทีมกฎหมายสามารถระบุข้อกำหนดที่สำคัญ (เช่น วันที่ต่ออายุ ความรับผิด ความรับผิดชดใช้) ในเอกสารหลายพันฉบับ ช่วยในการตรวจสอบสถานะ การตรวจสอบตามกฎระเบียบ และการประเมินความเสี่ยง สิ่งนี้ช่วยประหยัดเวลาและปรับปรุงความถูกต้องทางกฎหมาย

การแปลงเวชระเบียนและรายงานผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการให้เป็นดิจิทัล

ดึงข้อมูลผู้ป่วยและผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการจากเวชระเบียนที่สแกนหรือรายงานผลการตรวจ

OCR ช่วยให้โรงพยาบาลและคลินิกสามารถแปลงไฟล์ผู้ป่วยเก่าเป็นดิจิทัล ดึงข้อมูลที่สำคัญ (เช่น ผลการตรวจ การวินิจฉัย บันทึกของแพทย์) และรวมเข้ากับระบบเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) สิ่งนี้ทำให้มั่นใจถึงความต่อเนื่องในการดูแล การค้นหาที่ดีขึ้น และการตอบสนองที่รวดเร็วขึ้นในกรณีฉุกเฉิน

การแปลงรายการเดินบัญชีธนาคารและบิลค่าสาธารณูปโภคให้เป็นดิจิทัล (สำหรับการให้กู้ยืมและการตรวจสอบ)

แปลงรายการเดินบัญชีธนาคารหรือบิลค่าสาธารณูปโภคที่สแกนเป็นข้อมูลที่เครื่องอ่านได้

ผู้ให้กู้และสถาบันการเงินใช้ OCR เพื่อทำให้การตรวจสอบเอกสารเป็นไปโดยอัตโนมัติในระหว่างกระบวนการสมัครสินเชื่อหรือบัญชี ช่วยดึงรายละเอียดการทำธุรกรรม หมายเลขบัญชี ยอดคงเหลือ และที่อยู่ของลูกค้า เร่งการตรวจสอบประวัติ การวิเคราะห์ความสามารถในการจ่าย และการตรวจจับการฉ้อโกง