AI-OCR ແລະ Intelligent Document Processing (IDP) ແມ່ນຫຍັງ? ຄູ່ມືການນຳໃຊ້ເພື່ອອັດຕະໂນມັດວຽກງານໃບແຈ້ງໜີ້ ແລະ ສັນຍາ

ທຸກໆເດືອນ ຕ້ອງມີການປ້ອນຂໍ້ມູນໃບເກັບເງິນຫຼາຍຮ້ອຍໃບດ້ວຍມື ແລະ ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງໂດຍການປຽບທຽບກັບໃບສັ່ງຊື້. ໃນໜ້າວຽກດ້ານບັນຊີ ແລະ ກົດໝາຍ, ວຽກງານທີ່ໜ້າເບື່ອໜ່າຍເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ດຶງເອົາເວລາຂອງພະນັກງານໄປຢ່າງງຽບໆ. Intelligent Document Processing (IDP) ແມ່ນໜຶ່ງໃນເຕັກໂນໂລຊີທີ່ຈະມາປ່ຽນແປງສະຖານະການນີ້. ມັນໝາຍເຖິງກົນໄກທີ່ລວມເອົາ AI-OCR ແລະ ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (Natural Language Processing) ເຂົ້າດ້ວຍກັນ ເພື່ອອ່ານຂໍ້ມູນທີ່ຈຳເປັນຈາກໃບເກັບເງິນ ຫຼື ສັນຍາທີ່ເປັນເຈ້ຍ ແລະ PDF ແລ້ວສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ລະບົບການເຮັດວຽກໂດຍອັດຕະໂນມັດ.

ບົດຄວາມນີ້ມີກຸ່ມເປົ້າໝາຍເປັນພະນັກງານໃນພະແນກບັນຊີ, ກົດໝາຍ ແລະ ພະແນກສະໜັບສະໜູນ (Back-office) ທີ່ກຳລັງເສຍເວລາໄປກັບການປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍມື ແລະ ການກວດສອບດ້ວຍສາຍຕາ. ບົດຄວາມນີ້ຈະສະຫຼຸບຄວາມແຕກຕ່າງຈາກ OCR ແບບດັ້ງເດີມ, ຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ ແລະ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ໃນການເລືອກເຄື່ອງມື ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ວ່າຈະສາມາດນຳເອົາລະບົບອັດຕະໂນມັດມາໃຊ້ກັບວຽກງານດ້ານເອກະສານຂອງບໍລິສັດທ່ານໄດ້ຫຼາຍໜ້ອຍພຽງໃດ.

ການປະມວນຜົນເອກະສານອັດສະລິຍະ (Intelligent Document Processing: IDP) ແມ່ນກົນໄກທີ່ປະສົມປະສານການອ່ານຕົວໜັງສືດ້ວຍ AI-OCR ເຂົ້າກັບການເຂົ້າໃຈຄວາມໝາຍດ້ວຍ LLM. ໜ້າທີ່ຂອງ AI-OCR ແມ່ນພຽງແຕ່ຂະບວນການ "ຖອດຂໍ້ຄວາມຈາກຮູບພາບ" ເທົ່ານັ້ນ, ມັນບໍ່ສາມາດຕັດສິນໄດ້ວ່າເນື້ອຫາທີ່ຂຽນຢູ່ນັ້ນກົງກັບຫົວຂໍ້ໃດໃນໃບແຈ້ງໜີ້ ຫຼື ກົງກັບຂໍ້ກຳນົດໃດໃນສັນຍາ. IDP ຈະຮັບໜ້າທີ່ໃນຂະບວນການຕໍ່ຈາກນີ້ ໂດຍການນຳເອົາຂໍ້ຄວາມທີ່ອ່ານໄດ້ມາປັບໃຫ້ເປັນໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນເພື່ອໃຊ້ໃນວຽກງານ.

ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ໃນກໍລະນີຂອງໃບແຈ້ງໜີ້, AI-OCR ຈະອ່ານຂໍ້ຄວາມເຊັ່ນ "ບໍລິສັດ 〇〇 ຈຳກັດ" ແລະ "150,000 ເຢນ" ແຍກກັນ, ແຕ່ການເຊື່ອມໂຍງວ່າອັນໃດແມ່ນຊື່ຄູ່ຄ້າ ແລະ ອັນໃດແມ່ນຍອດເງິນທີ່ຮຽກເກັບນັ້ນ ແມ່ນບົດບາດຂອງ IDP. ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບເອກະສານຂອງແຕ່ລະຄູ່ຄ້າຈະແຕກຕ່າງກັນ, ແຕ່ເນື່ອງຈາກ LLM ສາມາດຕັດສິນໄດ້ຈາກບໍລິບົດຂອງເອກະສານທັງໝົດວ່າ "ນີ້ແມ່ນຊ່ອງຂອງຍອດເງິນທີ່ຮຽກເກັບ", ຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ສາມາດສະກັດຂໍ້ມູນໄດ້ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງອີງໃສ່ແມ່ແບບ (Template). ສຳລັບສັນຍາ, ຕົວຢ່າງທົ່ວໄປຄືການດຶງຂໍ້ມູນໄລຍະເວລາສັນຍາ ຫຼື ເງື່ອນໄຂຄ່າປັບໄໝໂດຍອັດຕະໂນມັດ ຈາກຫົວຂໍ້ຂອງຂໍ້ກຳນົດ ແລະ ໂຄງສ້າງຂອງບົດຄວາມ.

ສະຫຼຸບກໍຄື AI-OCR ແມ່ນເທັກໂນໂລຢີທີ່ເປັນທາງເຂົ້າ, ສ່ວນ IDP ຖືກຈັດຕຳແໜ່ງເປັນກົນໄກທີ່ປ່ຽນຜົນລັດນັ້ນໃຫ້ເປັນຮູບແບບທີ່ສາມາດນຳໄປໃຊ້ງານໄດ້. ທັງສອງຢ່າງນີ້ບໍ່ໄດ້ແຂ່ງຂັນກັນ, ແຕ່ຕັ້ງຢູ່ເທິງພື້ນຖານທີ່ວ່າ ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການອ່ານຂອງ AI-OCR ຈະສົ່ງຜົນຕໍ່ຄຸນນະພາບການປະມວນຜົນໂດຍລວມຂອງ IDP.

ການປະມວນຜົນເອກະສານອັດສະລິຍະ (Intelligent Document Processing: IDP) ແມ່ນກົນໄກທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ອ່ານເອກະສານເຈ້ຍ ຫຼື PDF ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສາມາດເຂົ້າໃຈເນື້ອໃນ ແລະ ປ່ຽນໃຫ້ເປັນຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງເພື່ອໃຊ້ໃນລະບົບທຸລະກິດໄດ້. ຈຸດເດັ່ນຂອງມັນບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງລວມເຖິງການຕີຄວາມໝາຍເຊັ່ນ: "ລາຍການໃດແມ່ນຍອດເງິນທີ່ຕ້ອງຊຳລະ" ຫຼື "ໃຜເປັນຜູ້ສັ່ງຊື້".

ຂະບວນການເຮັດວຽກແບ່ງອອກເປັນ 4 ຂັ້ນຕອນຄື: ຂັ້ນຕອນການນຳເຂົ້າເອກະສານເປັນຮູບພາບເພື່ອວິເຄາະຮູບແບບ (Layout), ຂັ້ນຕອນການອ່ານຕົວອັກສອນ, ຂັ້ນຕອນການຈັດປະເພດ ແລະ ສະກັດຂໍ້ຄວາມທີ່ອ່ານໄດ້ອອກເປັນລາຍການ, ແລະ ຂັ້ນຕອນການສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ລະບົບທຸລະກິດ. ຍົກຕົວຢ່າງໃບແຈ້ງໜີ້, ລະບົບຈະວິເຄາະຮູບແບບເພື່ອເຂົ້າໃຈຕຳແໜ່ງຂອງ "ຜູ້ອອກໃບແຈ້ງໜີ້", "ວັນທີ", "ຈຳນວນເງິນ", "ລາຍການສິນຄ້າ" ຈາກຮູບພາບທີ່ນຳເຂົ້າ, ແລ້ວອ່ານຕົວອັກສອນຈາກແຕ່ລະພື້ນທີ່ນັ້ນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ລະບົບຈະຕັດສິນຄວາມໝາຍວ່າຂໍ້ຄວາມທີ່ອ່ານໄດ້ນັ້ນແມ່ນຈຳນວນເງິນ ຫຼື ວັນທີ, ແລະ ປັບຮູບແບບໃຫ້ພ້ອມສຳລັບການເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບ ERP (Enterprise Resource Planning) ຫຼື ລະບົບບັນຊີ ໂດຍເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດທັງໝົດໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ແຮງງານຄົນ. ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສຳຄັນລະຫວ່າງ IDP ກັບເຄື່ອງມືຖອດຂໍ້ຄວາມແບບທົ່ວໄປ ແມ່ນຢູ່ທີ່ "ການຕີຄວາມໝາຍຈົນເຖິງໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ" ນີ້ເອງ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນກໍລະນີທີ່ເອກະສານມີຮູບແບບການບັນທຶກທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍ ຫຼື ມີລາຍມືປົນຢູ່, ຄວາມແມ່ນຍຳອາດຈະຫຼຸດລົງ ເຊິ່ງຈຳເປັນຕ້ອງມີການອອກແບບຂັ້ນຕອນການກວດສອບໃນພາຍຫຼັງເພີ່ມເຕີມ.

OCR ແບບດັ້ງເດີມແມ່ນເທັກໂນໂລຢີທີ່ຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນທີ່ພິມຢູ່ໃນຕຳແໜ່ງທີ່ກຳນົດໄວ້ເປັນຮູບແບບຮູບພາບ, ເຊິ່ງມີທ່າອ່ຽງວ່າຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການອ່ານຈະຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຫາກຮູບແບບ (Format) ມີການປ່ຽນແປງພຽງເລັກນ້ອຍ. ບົດບາດຂອງ OCR ແບບດັ້ງເດີມຄື "ການເກັບຕົວອັກສອນທີ່ຂຽນໄວ້ໃນຮູບແບບທີ່ກຳນົດໄວ້ໃນຕຳແໜ່ງທີ່ກຳນົດໄວ້" ເຊັ່ນ: ເລກທີໃບແຈ້ງໜີ້ ຫຼື ຊ່ອງວັນທີໃນແບບຟອມມາດຕະຖານ, ເຊິ່ງປຽບເໝືອນພະນັກງານສົ່ງເຄື່ອງທີ່ຈື່ທີ່ຢູ່ໄດ້ຂຶ້ນໃຈ ແຕ່ຖ້າເລກທີ່ບ້ານປ່ຽນໄປ ກໍຈະຫຼົງທາງ.

AI-OCR ແມ່ນເທັກໂນໂລຢີການອ່ານທີ່ເຮັດໃຫ້ສາມາດຮອງຮັບຕົວອັກສອນທີ່ຂຽນດ້ວຍມື ຫຼື ການປ່ຽນແປງຂອງຮູບແບບ (Layout) ໄດ້ໂດຍຜ່ານການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງ (Machine Learning). ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບຈະຜິດພ້ຽນໄປເລັກນ້ອຍ ກໍຍັງສາມາດຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນນັ້ນໄດ້, ແຕ່ມັນຈະບໍ່ຕັດສິນວ່າຕົວອັກສອນທີ່ສະກັດອອກມານັ້ນ "ມີຄວາມໝາຍວ່າແນວໃດ".

IDP ແມ່ນກົນໄກທີ່ລວມເອົາການເຂົ້າໃຈໂຄງສ້າງເອກະສານໂດຍໃຊ້ LLM, ການໃຫ້ຄວາມໝາຍແກ່ລາຍການຕ່າງໆ, ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ເຂົ້າກັບລະບົບການເຮັດວຽກ ມາໄວ້ນຳກັນ ນອກເໜືອໄປຈາກການຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນດ້ວຍ AI-OCR. ມັນຈະຕັດສິນຈາກບໍລິບົດວ່າຕົວເລກໃດໃນໃບແຈ້ງໜີ້ແມ່ນຍອດເງິນກ່ອນພາສີ ແລະ ຕົວເລກໃດແມ່ນຍອດລວມ, ພ້ອມທັງຮັບຜິດຊອບໃນການສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ ERP (Enterprise Resource Planning) ໂດຍກົງ.

ກ່າວຄື: OCR ແບບດັ້ງເດີມແມ່ນ "ການເກັບຕົວອັກສອນ", AI-OCR ແມ່ນ "ການເກັບຕົວອັກສອນທີ່ຜິດພ້ຽນ", ແລະ IDP ແມ່ນ "ການເຂົ້າໃຈຄວາມໝາຍຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເກັບມາໄດ້ ແລະ ສົ່ງຕໍ່ເຂົ້າສູ່ຂະບວນການເຮັດວຽກ" ເຊິ່ງມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ, ດັ່ງນັ້ນການປຽບທຽບພຽງແຕ່ຄວາມຖືກຕ້ອງອາດເຮັດໃຫ້ເຂົ້າໃຈຜິດກ່ຽວກັບບົດບາດທີ່ແທ້ຈິງຂອງແຕ່ລະເທັກໂນໂລຢີ.

ປັດໄຈທີ່ເຮັດໃຫ້ IDP ໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈນັ້ນມີຫຼາຍຢ່າງລວມກັນ.

ສິ່ງທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດຄື ການບັງຄັບໃຊ້ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທຸລະກຳທາງອີເລັກໂທຣນິກ (Electronic Book Preservation Act). ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການສະແກນໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ເປັນເຈ້ຍແລ້ວຈົບໄປ ແຕ່ຍັງມີຄວາມຈຳເປັນຕ້ອງເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນໃນຮູບແບບທີ່ຮັບປະກັນຄວາມສາມາດໃນການຄົ້ນຫາ ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນ. ເຖິງແມ່ນວ່າໃນແບບຟອມກວດສອບທີ່ກົມສ່ວຍສາອາກອນໄດ້ເປີດຕົວ ຫຼື Launch ອອກມາ ກໍໄດ້ມີການກຳນົດຂໍ້ກຳນົດໃນການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນທຸລະກຳໄວ້ຢ່າງລະອຽດ ເຊິ່ງໃນບາງກໍລະນີ ການເກັບຮັກສາເປັນຮູບພາບແບບງ່າຍໆກໍອາດຈະບໍ່ສາມາດຮອງຮັບໄດ້. ຄວາມເປັນຈິງກໍຄື ຫຼາຍບໍລິສັດເລີ່ມພິຈາລະນາການໃຊ້ IDP ກໍຍ້ອນມີຄວາມຮຽກຮ້ອງຕ້ອງການໃນການປັບຕົວໃຫ້ເຂົ້າກັບລະບຽບການທີ່ "ລໍຖ້າບໍ່ໄດ້" ນີ້ເອງ.

ນອກຈາກນີ້, ການແຜ່ຫຼາຍຂອງ Generative AI ແລະ LLM ເຮັດໃຫ້ການເຂົ້າໃຈຄວາມໝາຍຈາກເອກະສານທີ່ບໍ່ມີຮູບແບບຕາຍຕົວ (Non-structured documents) ເຂົ້າສູ່ຂັ້ນຕອນທີ່ນຳມາໃຊ້ງານໄດ້ຈິງ ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ບໍ່ຄວນມອງຂ້າມ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນບັນທຶກທີ່ຂຽນດ້ວຍມືທີ່ OCR ແບບດັ້ງເດີມບໍ່ສາມາດອ່ານໄດ້ ຫຼື ສັນຍາທີ່ມີຮູບແບບແຕກຕ່າງກັນໃນທຸກຄັ້ງ ກໍສາມາດສະກັດເອົາຫົວຂໍ້ຕ່າງໆໃນຂະນະທີ່ຕີຄວາມໝາຍຂອງເນື້ອຫາໄປພ້ອມກັນໄດ້.

ສະຖານະການໃນພາກປະຕິບັດງານ ເຊັ່ນ: ການຂາດແຄນບຸກຄະລາກອນໃນພະແນກບັນຊີ ແລະ ພະແນກກົດໝາຍ ກໍເປັນສິ່ງທີ່ລະເລີຍບໍ່ໄດ້ເຊັ່ນກັນ. ວຽກງານທີ່ຕ້ອງກວດສອບໃບແຈ້ງໜີ້ດ້ວຍສາຍຕາ ເຊິ່ງມີຮູບແບບແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມແຕ່ລະຄູ່ຄ້າ ເປັນວຽກທີ່ສ້າງພາລະໜັກໃຫ້ແກ່ພະນັກງານ ແລະ ເປັນຂະແໜງທີ່ມັກຈະຂຶ້ນກັບຄວາມຊຳນານສະເພາະບຸກຄົນ. ຖ້າຫາກໃຊ້ IDP ຈະສາມາດປ່ຽນວຽກງານການກວດສອບຈາກ "ການອ່ານ" ມາເປັນ "ການຢືນຢັນ" ເຮັດໃຫ້ສາມາດຮັກສາປະລິມານການປະມວນຜົນໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີພະນັກງານຈຳນວນໜ້ອຍກໍຕາມ.

ນອກຈາກນີ້, ການວາງໂຄງຮ່າງເຊັ່ນ ISO/IEC 42001 ເຊິ່ງເປັນມາດຕະຖານສາກົນກ່ຽວກັບລະບົບການຈັດການ AI ກໍເປັນປັດໄຈໜຶ່ງທີ່ຊ່ວຍສົ່ງເສີມຄວາມສົນໃຈໃນການອອກແບບວຽກງານໂດຍມີ AI ເປັນພື້ນຖານ. ການທີ່ທັງລະບົບການປັບຕົວໃຫ້ເຂົ້າກັບກົດລະບຽບ ແລະ ການນຳ AI ມາໃຊ້ງານໄດ້ເລີ່ມຂັບເຄື່ອນໄປພ້ອມກັນນັ້ນເອງ ທີ່ສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດຄວາມຕ້ອງການ IDP ໃນປັດຈຸບັນ.

IDP ມີຄວາມໂດດເດັ່ນໃນການອ່ານເອກະສານແບບມີໂຄງສ້າງ ແລະ ບໍ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ຕິດພັນກັບເຈ້ຍ ຫຼື PDF ແລະ ການນຳຂໍ້ມູນໄປໃຊ້ໃນລະບົບທຸລະກິດ. ວຽກງານທີ່ຕ້ອງໃຫ້ຄົນມາຄອຍກວດສອບ ແລະ ປ້ອນຂໍ້ມູນໃໝ່ເທື່ອລະສະບັບສຳລັບໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ມີຮູບແບບແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມແຕ່ລະຄູ່ຄ້າ ຫຼື ສັນຍາທີ່ມີການຈັດລຽງຂໍ້ກຳນົດທີ່ບໍ່ຄືກັນນັ້ນ, ໄດ້ກາຍເປັນພາລະໜັກອົກໜັກໃຈຂອງພະແນກບັນຊີ ແລະ ພະແນກກົດໝາຍມາເປັນ ຮອບ 10 ປີ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ຄວາມຕ້ອງການດ້ານການອັດຕະໂນມັດຈະສຸມໃສ່ຢູ່ 2 ຂະແໜງການຫຼັກ ຄື: ການປະມວນຜົນໃບແຈ້ງໜີ້ຂອງພະແນກບັນຊີ ແລະ ການກວດສອບ-ຈັດການສັນຍາຂອງພະແນກກົດໝາຍ ແລະ ພະແນກຂາຍ. ໃນຫົວຂໍ້ H3 ຕໍ່ໄປນີ້, ພວກເຮົາຈະມາເບິ່ງກັນຢ່າງລະອຽດວ່າ IDP ສາມາດທົດແທນວຽກງານໃດໄດ້ແດ່ໃນແຕ່ລະຂະແໜງການດັ່ງກ່າວ.

ການປະມວນຜົນໃບແຈ້ງໜີ້ແມ່ນໜຶ່ງໃນວຽກງານທີ່ເຫັນຜົນປະໂຫຍດຂອງ IDP ໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນທີ່ສຸດ. ສຳລັບໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ມີຮູບແບບແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມແຕ່ລະຄູ່ຄ້າ, ພະນັກງານທີ່ຮັບຜິດຊອບຕ້ອງໄດ້ກວດສອບດ້ວຍສາຍຕາ ແລະ ປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົນເອງຊ້ຳໆຕາມຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. IDP ຈະຊ່ວຍຮອງຮັບຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ ແລະ ສະກັດຂໍ້ມູນຕ່າງໆໂດຍອັດຕະໂນມັດ ເຊັ່ນ: ວັນທີອອກໃບແຈ້ງໜີ້, ຜູ້ອອກໃບແຈ້ງໜີ້, ຈຳນວນເງິນ ແລະ ປະເພດພາສີ.

ຫຼັງຈາກສະແກນ ຫຼື ນຳເຂົ້າໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ມາໃນຮູບແບບເຈ້ຍ ຫຼື PDF ແລ້ວ, AI-OCR ຈະອ່ານຕົວໜັງສື, ຈາກນັ້ນ LLM ຈະເຮັດການຕັດສິນໃຈຕາມບໍລິບົດ ເຊັ່ນ: "ນີ້ແມ່ນຈຳນວນເງິນໃນໃບແຈ້ງໜີ້ ຫຼື ຍອດພາສີ?" ແລ້ວສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ ERP ຫຼື ລະບົບບັນຊີ. ເມື່ອຂະບວນການນີ້ກາຍເປັນມາດຕະຖານ, ບົດບາດຂອງພະນັກງານຈະປ່ຽນໄປເປັນການກວດສອບໂດຍການປຽບທຽບຜົນການສະກັດຂໍ້ມູນກັບເອກະສານຕົ້ນສະບັບ, ເຮັດໃຫ້ວຽກງານການປ້ອນຂໍ້ມູນຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ສຳລັບພະແນກບັນຊີທີ່ມີການປະມວນຜົນໃບແຈ້ງໜີ້ຫຼາຍຮ້ອຍສະບັບຕໍ່ເດືອນ, ຫຼາຍກໍລະນີສາມາດປ່ຽນເວລາທີ່ເຄີຍໃຊ້ໃນການປ້ອນຂໍ້ມູນມາເປັນການກວດສອບແທນໄດ້.

ໃນວຽກງານບັນຊີ, ຂໍ້ກຳນົດການຈັດເກັບຂໍ້ມູນທຸລະກຳທາງອີເລັກໂທຣນິກຕາມກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການເກັບຮັກສາປຶ້ມບັນຊີທາງອີເລັກໂທຣນິກກໍເປັນສິ່ງທີ່ລະເລີຍບໍ່ໄດ້. ຖ້າຈັດເກັບຂໍ້ມູນທີ່ອ່ານໄດ້ໂດຍ IDP ໄວ້ໂດຍກົງ, ມັນຈະຊ່ວຍໃຫ້ການຄົ້ນຫາ ແລະ ການຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຂໍ້ມູນງ່າຍຂຶ້ນ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ມີມູນຄ່າໜ້ອຍ ຫຼື ໃບສັ່ງຊື້ທີ່ຂຽນດ້ວຍມື ເຊິ່ງເປັນຮູບແບບທີ່ບໍ່ເປັນມາດຕະຖານນັ້ນ ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການສະກັດຂໍ້ມູນມັກຈະຫຼຸດລົງ. ດັ່ງນັ້ນ, ວິທີການທີ່ເປັນຈິງຄືການເລີ່ມຂະຫຍາຍຂອບເຂດການນຳໃຊ້ຈາກທຸລະກຳທີ່ມີມູນຄ່າສູງ ຫຼື ໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ມີຮູບແບບມາດຕະຖານກ່ອນ, ແລ້ວຈຶ່ງຄ່ອຍໆຂະຫຍາຍເປົ້າໝາຍໄປສູ່ຂົງເຂດທີ່ສາມາດຢືນຢັນຄວາມຖືກຕ້ອງໄດ້ແລ້ວ.

ໃນວຽກງານສັນຍາ, ການສະກັດເອົາຂໍ້ກຳນົດ, ການກວດຫາຈຸດທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ ແລະ ການຈັດການກຳນົດເວລາ ແມ່ນເປົ້າໝາຍຫຼັກຂອງການເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດ. ບໍ່ຄືກັບໃບແຈ້ງໜີ້, ສັນຍາບໍ່ມີຮູບແບບທີ່ຕາຍຕົວ ແລະ ລຳດັບຂອງຂໍ້ກຳນົດ ຫຼື ການໃຊ້ສຳນວນກໍແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມແຕ່ລະຝ່າຍທີ່ເຮັດສັນຍາ, ດັ່ງນັ້ນການຮຽນຮູ້ພຽງແຕ່ຕຳແໜ່ງຂອງລາຍການຈຶ່ງບໍ່ສາມາດຮອງຮັບໄດ້ຢ່າງຄົບຖ້ວນ. ໃນ IDP, ວິທີການທີ່ນຳໃຊ້ແມ່ນການນຳໃຊ້ຄວາມເຂົ້າໃຈດ້ານບໍລິບົດໂດຍ LLM ເພື່ອສະກັດເອົາສ່ວນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຈາກເນື້ອໃນຄວາມໝາຍຂອງຂໍ້ກຳນົດຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: "ໄລຍະເວລາສັນຍາ", "ຂໍ້ກຳນົດການຕໍ່ອາຍຸອັດຕະໂນມັດ", "ຄ່າປັບໃໝ", ແລະ "ເງື່ອນໄຂການຍົກເລີກ".

ສຳລັບສະຖານະການນຳໃຊ້, ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ແມ່ນການເຮັດໃຫ້ວຽກງານມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ ເຊັ່ນ: ການເຮັດລາຍການກຳນົດເວລາຕໍ່ອາຍຸສັນຍາເພື່ອແຈ້ງເຕືອນກ່ອນຮອດກຳນົດ, ການຕິດປ້າຍກຳກັບຂໍ້ກຳນົດທີ່ແຕກຕ່າງຈາກສັນຍາມາດຕະຖານ (ເຊັ່ນ: ຂໍ້ຕົກລົງພິເສດທີ່ເສຍປຽບ) ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ແລະ ການກວດສອບສັນຍາທີ່ມີຢູ່ຈຳນວນຫຼາຍເພື່ອປຽບທຽບເງື່ອນໄຂຕ່າງໆໃນພາບລວມ. ໂດຍສະເພາະໃນບໍລິສັດທີ່ມີຄູ່ຄ້າຫຼາຍຮ້ອຍແຫ່ງ, ການພາດການຕໍ່ອາຍຸຈົນເກີດການຕໍ່ອາຍຸອັດຕະໂນມັດ ຫຼື ການເບິ່ງຂ້າມຂໍ້ກຳນົດທີ່ແຕກຕ່າງນັ້ນ ມັກຈະນຳໄປສູ່ຄວາມເສຍຫາຍຕົວຈິງ, ເຮັດໃຫ້ຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນໃນຂົງເຂດນີ້ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນຂຶ້ນ.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ເນື່ອງຈາກການຕີຄວາມໝາຍຂອງສັນຍາຕ້ອງມີການຕັດສິນຂັ້ນສຸດທ້າຍທາງກົດໝາຍ, ຜົນການສະກັດຂໍ້ມູນຈຶ່ງຕ້ອງຖືວ່າເປັນພຽງຮ່າງສຳລັບການກວດສອບເທົ່ານັ້ນ. ມີລາຍງານກໍລະນີທີ່ເກີດການສະກັດຂໍ້ມູນຕົກຫຼົ່ນ ຫຼື ເຂົ້າໃຈຄວາມໝາຍຜິດພາດ, ດັ່ງນັ້ນສັນຍາທີ່ສຳຄັນຈຶ່ງມີເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນວ່າຕ້ອງໃຫ້ເຈົ້າໜ້າທີ່ຝ່າຍກົດໝາຍເປັນຜູ້ກວດສອບ. ເນື່ອງຈາກເປັນເອກະສານທີ່ມີເງື່ອນໄຂການຄ້າທີ່ມີຄວາມລັບສູງ, ການຈັດການສິດທິການເຂົ້າເຖິງໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ຂອງການປະມວນຜົນ ແລະ ວິທີການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ ຈຶ່ງຕ້ອງການຄວາມລະມັດລະວັງຫຼາຍກວ່າເອກະສານທົ່ວໄປ.

ຂະບວນການຂອງ IDP ແບ່ງອອກເປັນ 3 ໄລຍະໃຫຍ່ໆ: ໄລຍະທຳອິດແມ່ນການຮັບຮູ້ຮູບແບບຂອງເອກະສານເພື່ອຈັດໂຄງສ້າງ, ໄລຍະຕໍ່ມາແມ່ນການທີ່ LLM ເຂົ້າໃຈຄວາມໝາຍຈາກບໍລິບົດເພື່ອສະກັດເອົາຂໍ້ມູນ, ແລະ ໄລຍະສຸດທ້າຍແມ່ນການສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ລະບົບທຸລະກິດ ເຊັ່ນ: ERP.

ໃນບັນດາໄລຍະເຫຼົ່ານີ້, ສິ່ງທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນຂະບວນການສະກັດຂໍ້ມູນໂດຍ LLM ໃນໄລຍະທີສອງ, ເຊິ່ງຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການອ່ານຢູ່ຈຸດນີ້ຈະເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ທີ່ຕັດສິນຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງວຽກງານທັງໝົດ. ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປັນເອກະສານທີ່ມີຮູບແບບບໍ່ຊັດເຈນ ຫຼື ມີຕົວໜັງສືຂຽນດ້ວຍມືປະປົນກັນ, LLM ກໍຍັງສາມາດຄາດເດົາຄວາມໝາຍຂອງຂໍ້ມູນຈາກບໍລິບົດໄດ້, ເຮັດໃຫ້ມັນມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຮັບມືໄດ້ຢ່າງຍືດຫຍຸ່ນກວ່າ OCR ແບບ Template Matching ໃນສະໄໝກ່ອນ. ໃນທາງກັບກັນ, ການທີ່ຜົນການສະກັດຂໍ້ມູນຈະສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບໄດ້ຫຼາຍໜ້ອຍພຽງໃດນັ້ນ ແມ່ນຂຶ້ນຢູ່ກັບການອອກແບບ API ແລະ ຄວາມຄົບຖ້ວນຂອງ Connector ຂອງຜະລິດຕະພັນ IDP ແຕ່ລະລຸ້ນ, ເຊິ່ງໃນສ່ວນນີ້ຈຳເປັນຕ້ອງກວດສອບ ມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ໃຫ້ລະອຽດກ່ອນການນຳໃຊ້.

ສຳລັບການເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບທຸລະກິດໃນໄລຍະທີສາມນັ້ນ, ເປັນສ່ວນທີ່ມັກຈະເຫັນຄວາມແຕກຕ່າງກັນໃນແຕ່ລະຜະລິດຕະພັນ ໂດຍສະເພາະປະສົບການການເຊື່ອມຕໍ່ກັບ ERP ຫຼື ເຄື່ອງມື Workflow. ໃນຂະນະທີ່ພິຈາລະນາການນຳໃຊ້, ຄວນກວດສອບບໍ່ພຽງແຕ່ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການສະກັດຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຄວນກວດສອບໄປພ້ອມກັນວ່າສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບທີ່ມີຢູ່ເດີມໄດ້ຢ່າງລຽບງ່າຍພຽງໃດ.

ໃນຂະບວນການນີ້ ເຊິ່ງເປັນຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງການປະມວນຜົນເອກະສານ, ເອກະສານທີ່ເປັນເຈ້ຍ ຫຼື PDF ຈະຖືກອ່ານເຂົ້າເປັນຮູບພາບ ເພື່ອສະກັດເອົາຕົວອັກສອນ ແລະ ຂໍ້ມູນຕຳແໜ່ງ. AI-OCR ຈະຮັບໜ້າທີ່ໃນການຈົດຈຳຕົວອັກສອນ, ວິເຄາະໂຄງຮ່າງຂອງເສັ້ນຕາຕະລາງ ແລະ ຫົວຂໍ້ ເພື່ອຄາດຄະເນວ່າພື້ນທີ່ໃດສອດຄ່ອງກັບ "ວັນທີອອກໃບແຈ້ງໜີ້", "ຈຳນວນເງິນ" ແລະ "ຊື່ຄູ່ຄ້າ". ໃນກໍລະນີທີ່ມີຕົວອັກສອນຂຽນດ້ວຍມືປະປົນກັນ ຫຼື ເອກະສານທີ່ມີການອຽງ ຫຼື ຮອຍເປື້ອນຈາກການສະແກນ, ຄວາມແມ່ນຍຳໃນການຈົດຈຳອາດມີການປ່ຽນແປງໄດ້.

ຫຼາຍຄົນມັກຄິດວ່າການນຳໃຊ້ເຄື່ອງສະແກນທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງຈະຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມແມ່ນຍຳໃນການອ່ານໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ແຕ່ໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວ, ຄວາມສາມາດໃນການຮອງຮັບຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງໂຄງຮ່າງ (Layout) ແມ່ນປັດໄຈທີ່ຕັດສິນຜົນລັອກຫຼາຍກວ່າ. ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປັນໃບແຈ້ງໜີ້ແບບດຽວກັນ, ແຕ່ການຈັດວາງລາຍການ ແລະ ຮູບແບບການຂຽນກໍແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມແຕ່ລະຄູ່ຄ້າ, ເຮັດໃຫ້ການຈົດຈຳຕົວອັກສອນພຽງຢ່າງດຽວບໍ່ສາມາດບັນລຸເຖິງການຈັດໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນໄດ້.

ດ້ວຍເຫດນີ້, IDP ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້ ຈຶ່ງມີການອອກແບບທີ່ນຳເອົາຕົວແບບການວິເຄາະໂຄງຮ່າງ ເພື່ອເຂົ້າໃຈໂຄງສ້າງທາງເຫດຜົນຂອງເອກະສານ ມາປະສົມປະສານກັບການຈົດຈຳຕົວອັກສອນຫຼາຍຂຶ້ນ. ການແບ່ງຂໍ້ມູນຮູບແບບຕາຕະລາງອອກເປັນແຖວ ແລະ ຖັນ, ພ້ອມທັງສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ຕໍ່ໄປໂດຍຮັກສາຄວາມສຳພັນລະຫວ່າງຫົວຂໍ້ ແລະ ຄ່າຂໍ້ມູນໄວ້ໄດ້ນັ້ນ, ຖືເປັນຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ທີ່ສຸດໃນຂັ້ນຕອນນີ້.

ຫຼັງຈາກຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງຂອງເອກະສານຖືກຈັດຮຽງຮຽບຮ້ອຍແລ້ວ, ບົດບາດໃນການອ່ານ ແລະ ຕີຄວາມໝາຍຂອງລາຍການຕ່າງໆຢ່າງແທ້ຈິງແມ່ນເປັນໜ້າທີ່ຂອງ LLM (Large Language Model). ໃນຂະນະທີ່ AI-OCR ແບບດັ້ງເດີມເຮັດໄດ້ພຽງແຕ່ການ "ຕັດເອົາຂໍ້ຄວາມທີ່ຢູ່ໃນຕຳແໜ່ງທີ່ກຳນົດໄວ້" ເທົ່ານັ້ນ, LLM ສາມາດເຂົ້າໃຈຄວາມໝາຍໂດຍອີງໃສ່ບໍລິບົດ ແລະ ສາມາດຄາດເດົາລາຍການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບການຈັດວາງ (Layout) ຈະປ່ຽນແປງໄປກໍຕາມ.

ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ໃນກໍລະນີຂອງໃບແຈ້ງໜີ້, ເຖິງແມ່ນວ່າຫົວຂໍ້ "ຈຳນວນເງິນທີ່ຮຽກເກັບ" ຈະຖືກລະເວັ້ນ ແລະ ຂຽນໄວ້ພຽງແຕ່ "ລວມ" ກໍຕາມ, ແຕ່ກໍມີແນວໂນ້ມທີ່ສາມາດລະບຸຈຳນວນເງິນລວມໄດ້ຈາກຕົວເລກ ຫຼື ຂໍ້ຄວາມທີ່ຢູ່ອ້ອມຂ້າງ. ສຳລັບສັນຍາຕ່າງໆ, ເຖິງແມ່ນວ່າຫົວຂໍ້ຂອງຂໍ້ກຳນົດຈະມີການສະແດງອອກທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄປໃນແຕ່ລະບໍລິສັດ, ແຕ່ກໍສາມາດຈຳແນກ ແລະ ສະກັດເອົາເນື້ອໃນທີ່ສອດຄ່ອງກັບ "ເງື່ອນໄຂການຊຳລະເງິນ" ຫຼື "ຂໍ້ກຳນົດການຍົກເລີກສັນຍາ" ໄດ້ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມໝາຍ.

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ກໍມີຈຸດທີ່ຄວນລະວັງເຊັ່ນກັນ. ເນື່ອງຈາກ LLM ເປັນກົນໄກທີ່ຄາດເດົາຈາກບໍລິບົດ, ໃນເອກະສານທີ່ມີເນື້ອໃນບໍ່ຊັດເຈນ ຫຼື ເອກະສານທີ່ຂໍ້ມູນຂາດຫາຍໄປ, ຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການເກີດ Hallucination (ການທີ່ AI ສ້າງຂໍ້ມູນຂຶ້ນມາເອງ) ທີ່ອາດຈະຕື່ມຄ່າທີ່ບໍ່ມີຢູ່ຈິງນັ້ນບໍ່ແມ່ນສູນ. ດັ່ງນັ້ນ, ການເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ມີຟັງຊັນ "ການສະແດງຫຼັກຖານ" ເຊິ່ງສາມາດລະບຸຕຳແໜ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງພາຍໃນເອກະສານຕົ້ນສະບັບຕໍ່ກັບຜົນການສະກັດຂໍ້ມູນນັ້ນ ຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນພາລະໃນການກວດສອບໄດ້.

ນອກຈາກນີ້, ຖ້າຫາກມີການອອກແບບທີ່ສາມາດເພີ່ມ ຫຼື ປ່ຽນແປງລາຍການທີ່ຕ້ອງການສະກັດໄດ້ຢ່າງຍືດຫຍຸ່ນ, ກໍຈະເຮັດໃຫ້ສາມາດຮອງຮັບຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມປະເພດທຸລະກິດ ຫຼື ຄູ່ຄ້າໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ໃນການເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບການເຮັດວຽກທີ່ຈະກ່າວເຖິງໃນວັກຕໍ່ໄປ, ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ຈະຢູ່ທີ່ວິທີການສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ຜົນການສະກັດເຫຼົ່ານີ້.

ຂໍ້ມູນລາຍການທີ່ສະກັດອອກມາບໍ່ໄດ້ມີຄຸນຄ່າໃນຕົວມັນເອງ. ມັນຈະສົມບູນແບບກໍຕໍ່ເມື່ອມີການ ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນ ຢ່າງຖືກຕ້ອງກັບລະບົບ ERP ຫຼື ລະບົບບັນຊີ ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການປະມວນຜົນໃບແຈ້ງໜີ້ ແລະ ການຈັດການສັນຍາເປັນແບບອັດຕະໂນມັດ.

ວິທີການເຊື່ອມຕໍ່ແບ່ງອອກເປັນ 3 ກໍລະນີຫຼັກໆ:

• ການເຊື່ອມຕໍ່ຜ່ານ API: ໃນກໍລະນີທີ່ສາມາດ ສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ ລະບົບ ERP ໄດ້ ແບບ Real-time. ຖ້າລະບົບທີ່ມີຢູ່ເປີດ API ໄວ້ ຈະຖືວ່າມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທີ່ສຸດ.
• ການເຊື່ອມຕໍ່ຜ່ານ CSV/ໄຟລ໌: ໃນກໍລະນີທີ່ມີການນຳເຂົ້າຂໍ້ມູນເປັນໄລຍະດ້ວຍການປະມວນຜົນແບບ Batch. ເໝາະສຳລັບລະບົບຫຼັກແບບເກົ່າທີ່ບໍ່ມີ API ກຽມໄວ້ໃຫ້.
• ການເຊື່ອມຕໍ່ຜ່ານການຄວບຄຸມໜ້າຈໍດ້ວຍ RPA: ເປັນວິທີທາງເລືອກໃນກໍລະນີທີ່ການປັບປຸງລະບົບເຮັດໄດ້ຍາກ. ຄວາມສະຖຽນມັກຈະຕໍ່າກວ່າການເຊື່ອມຕໍ່ຜ່ານ API.

ສິ່ງທີ່ມັກຈະເບິ່ງຂ້າມໃນເວລາເຊື່ອມຕໍ່ຄື ຄວາມລະອຽດຂອງການຈັບຄູ່ລາຍການ (Mapping). ຖ້າ "ຊື່ຄູ່ຄ້າ" ທີ່ IDP ສະກັດອອກມາບໍ່ກົງກັບ "ລະຫັດຄູ່ຄ້າ" ຝັ່ງ ERP, ຈຳເປັນຕ້ອງສ້າງຂະບວນການກວດສອບກັບ Master ຕ່າງຫາກ. ມີລາຍງານກໍລະນີທີ່ການກວດສອບອັດຕະໂນມັດລົ້ມເຫຼວເນື່ອງຈາກຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຮູບແບບການຂຽນ (ເຊັ່ນ: ການວາງຕຳແໜ່ງຄຳວ່າ "ບໍລິສັດ" ໄວ້ໜ້າ ຫຼື ຫຼັງຊື່), ດັ່ງນັ້ນການກຽມກົດລະບຽບໃນການຈັດການຊື່ (Name Matching) ຈຶ່ງເປັນເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນໃນການນຳໃຊ້ງານຈິງ.

ນອກຈາກນີ້, ໃນກໍລະນີທີ່ຕ້ອງຕອບສະໜອງຕາມຂໍ້ກຳນົດຂອງກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການເກັບຮັກສາປຶ້ມບັນຊີເອເລັກໂຕຣນິກ, ຍັງຕ້ອງລວມເອົາຂໍ້ກຳນົດດ້ານການເກັບຮັກສາ ເຊັ່ນ: ຄວາມສາມາດໃນການຄົ້ນຫາເອກະສານບັນຊີທີ່ນຳເຂົ້າ ແລະ ການຮັກສາປະຫວັດການແກ້ໄຂ ຫຼື ລຶບຂໍ້ມູນ ໄວ້ໃນການອອກແບບການເຊື່ອມຕໍ່ນຳ. ເນື່ອງຈາກ ມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ຂອງລະບົບປາຍທາງອາດມີການປ່ຽນແປງໄດ້, ໃນເວລາຕິດຕັ້ງຈຶ່ງຄວນກວດສອບຂໍ້ມູນສະເພາະການເຊື່ອມຕໍ່ຫຼ້າສຸດຈາກເອກະສານທາງການ.

ໃນການພິຈາລະນານຳໃຊ້ IDP, ບາງຄັ້ງຄວາມເຊື່ອທີ່ຝັງໃຈກ່ຽວກັບຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ການນຳໃຊ້ແມ່ແບບ (Template) ອາດເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈຊັກຊ້າ. ຖ້າຫາກຕັ້ງເງື່ອນໄຂວ່າຕ້ອງມີຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການອ່ານແບບສົມບູນແບບ ຫຼື ຄິດວ່າການລົງທະບຽນແມ່ແບບລ່ວງໜ້າເປັນສິ່ງທີ່ຈຳເປັນ, ມັນຈະເຮັດໃຫ້ການນຳໃຊ້ຕົວຈິງຫ່າງໄກອອກໄປ. ເຮົາຈະມາຈັດລະບຽບຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ່ສອດຄ່ອງກັບການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ ແລະ ຢືນຢັນເຖິງຄວາມຄາດຫວັງທີ່ເປັນຈິງ.

ເມື່ອພິຈາລະນາການນຳໃຊ້ IDP, ຫຼາຍຄົນມັກຄິດວ່າ "ຖ້າຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການອ່ານຂອງ AI ບໍ່ຮອດ 100% ກໍບໍ່ສາມາດນຳມາໃຊ້ໃນວຽກງານໄດ້". ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຂໍ້ສົມມຸດຕິຖານນີ້ມັກຈະເປັນການເພີ່ມອຸປະສັກໃນການນຳໃຊ້ໃຫ້ສູງຂຶ້ນໂດຍບໍ່ຈຳເປັນ.

ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍມື ແລະ ການກວດສອບດ້ວຍສາຍຕາຂອງມະນຸດ ກໍຍັງມີໂອກາດເກີດການຕົກຫຼົ່ນ ຫຼື ຄວາມຜິດພາດໃນການປ້ອນຂໍ້ມູນໄດ້ໃນລະດັບໜຶ່ງ. ສິ່ງທີ່ຕ້ອງການຈາກ IDP ຄືການປະເມີນຜົນແບບປຽບທຽບວ່າ ມັນມີຄວາມໄດ້ປຽບທັງໃນດ້ານຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຄວາມໄວ ເມື່ອທຽບກັບການເຮັດວຽກຂອງມະນຸດຫຼືບໍ່.

ໃນການປະຕິບັດງານຕົວຈິງ, ວິທີການທີ່ນິຍົມໃຊ້ກັນຄືການໃຫ້ຄະແນນຄວາມໜ້າເຊື່ອຖື (Confidence Score) ແກ່ຜົນການອ່ານຂອງ AI, ຈາກນັ້ນໃຫ້ມະນຸດກວດສອບສະເພາະຫົວຂໍ້ທີ່ມີຄະແນນຕ່ຳ ຫຼື ຫົວຂໍ້ທີ່ມີຄວາມສຳຄັນສູງ ເຊັ່ນ: ຫ້ອງຕົວເລກຈຳນວນເງິນ. ດ້ວຍກົນໄກນີ້, ຈະຊ່ວຍຫຼຸດປະລິມານວຽກງານການກວດສອບລົງໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ ເມື່ອທຽບກັບການໃຫ້ມະນຸດກວດສອບທຸກລາຍການດ້ວຍສາຍຕາ, ໃນຂະນະດຽວກັນກໍຍັງສາມາດຄວບຄຸມຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການເກີດຂໍ້ຜິດພາດໄດ້ອີກດ້ວຍ.

ສຳລັບມາດຕະຖານໃນການຕັດສິນໃຈນັ້ນ, ການອອກແບບການດຳເນີນງານໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບຄວາມສຳຄັນຂອງເອກະສານຖືເປັນວິທີທີ່ເປັນຈິງຫຼາຍທີ່ສຸດ ເຊັ່ນ: ເອກະສານທີ່ມີຮູບແບບຕາຍຕົວ ແລະ ຖ້າຫາກຕົວເລກຈຳນວນເງິນຜິດພາດຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ວຽກງານຫຼາຍ ເຊັ່ນ: ໃບແຈ້ງໜີ້ (Invoice) ຄວນອອກແບບຂະບວນການກວດສອບໃຫ້ລະອຽດ, ສ່ວນເອກະສານທີ່ມີຜົນກະທົບໜ້ອຍ ເຊັ່ນ: ບັນທຶກພາຍໃນ ກໍສາມາດເພີ່ມອັດຕາການປະມວນຜົນແບບອັດຕະໂນມັດໃຫ້ສູງຂຶ້ນໄດ້. ການສ້າງກົນໄກທີ່ສາມາດກວດພົບ ແລະ ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດໄດ້ເມື່ອເກີດຂຶ້ນ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການນຳໃຊ້ໄດ້ໄວຂຶ້ນ ຫຼາຍກວ່າການພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງໃກ້ຄຽງ 100%.

ໃນ OCR ແບບດັ້ງເດີມ, ທຸກຄັ້ງທີ່ມີການປ່ຽນແປງຮູບແບບເອກະສານ, ທ່ານຈຳເປັນຕ້ອງລົງທະບຽນແມ່ແບບ (Template) ໃໝ່ໂດຍການກຳນົດພິກັດ (Coordinate) ຄືນໃໝ່. ຈາກປະສົບການດັ່ງກ່າວ, ຈຶ່ງມັກເກີດຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ່ວ່າ "IDP ກໍຈຳເປັນຕ້ອງລົງທະບຽນລ່ວງໜ້າເຊັ່ນດຽວກັນ".

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເນື່ອງຈາກ IDP ມີການນຳໃຊ້ຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈເນື້ອຫາໂດຍ LLM ເຂົ້າມາຮ່ວມດ້ວຍ, ມັນຈຶ່ງບໍ່ໄດ້ຈົດຈຳຮູບແບບ (Layout) ດ້ວຍພິກັດ, ແຕ່ຈະຄາດຄະເນຈາກບໍລິບົດວ່າ "ມີຫຍັງຂຽນໄວ້ຢູ່ບ່ອນໃດ". ຈຸດທີ່ແຕກຕ່າງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກ OCR ແບບດັ້ງເດີມຄື: ເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປັນໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ມີຮູບແບບແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມແຕ່ລະຄູ່ຄ້າ ຫຼື ສັນຍາທີ່ມີບັນທຶກຂຽນດ້ວຍມືປົນຢູ່, ມັນກໍຍັງສາມາດສະກັດຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງອອກມາໄດ້ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສຳພັນດ້ານຕຳແໜ່ງຂອງຊື່ລາຍການ ແລະ ຈຳນວນເງິນ.

ແນ່ນອນວ່າ ການລົງທະບຽນແມ່ແບບບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ໄຮ້ປະໂຫຍດ. ສຳລັບເອກະສານແບບເປັນທາງການທີ່ມີປະລິມານການເຮັດທຸລະກຳຫຼາຍ ແລະ ມີຮູບແບບທີ່ຄົງທີ່, ການຕັ້ງຄ່າແມ່ແບບອາດຈະຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມໄວ ແລະ ຄວາມສະຖຽນໃນການປະມວນຜົນໄດ້ດີກວ່າ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ສຳລັບເອກະສານທີ່ບໍ່ເປັນທາງການເຊິ່ງມີຮູບແບບທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ຫຼື ວຽກງານທີ່ມີຄູ່ຄ້າໃໝ່ໆເຂົ້າມາເລື້ອຍໆ, ການເລືອກໃຊ້ເຄື່ອງມືທີ່ມີຟັງຊັນການອ່ານແບບທົ່ວໄປ (General-purpose) ໂດຍບໍ່ຕ້ອງອີງໃສ່ແມ່ແບບ ຈະສາມາດຊ່ວຍຫຼຸດພາລະໃນການດຳເນີນງານໄດ້ຫຼາຍກວ່າ.

ໃນຂັ້ນຕອນການນຳມາໃຊ້ງານ, ມາດຕະຖານໃນການຕັດສິນໃຈທາງປະຕິບັດບໍ່ຄວນແມ່ນ "ຕ້ອງມີແມ່ແບບ ຫຼື ບໍ່", ແຕ່ຄວນພິຈາລະນາອອກແບບໂດຍການນຳໃຊ້ທັງແບບແມ່ແບບ ແລະ ແບບອ່ານຂໍ້ມູນທົ່ວໄປຮ່ວມກັນ ໂດຍອີງໃສ່ "ລະດັບຄວາມຄົງທີ່ຂອງຮູບແບບເອກະສານເປົ້າໝາຍ" ເປັນຫຼັກ.

ການນຳໃຊ້ IDP ຄວນດຳເນີນໄປຢ່າງເປັນຂັ້ນຕອນ ເລີ່ມຈາກການສຳຫຼວດວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຜ່ານ PoC, ຈົນເຖິງການນຳໃຊ້ງານຈິງທີ່ລວມເອົາຂັ້ນຕອນການກວດສອບໂດຍມະນຸດ ເພື່ອເປັນກຸນແຈສຳຄັນໃນການສ້າງຄວາມໝັ້ນຄົງໃນການນຳໃຊ້. ແທນທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການກວມເອົາທຸກວຽກງານໃນທັນທີ, ການທົດລອງໃນຂອບເຂດນ້ອຍໆແລ້ວຄ່ອຍໆຂະຫຍາຍອອກໄປ ແມ່ນວິທີທີ່ຊ່ວຍຫຼີກລ່ຽງຄວາມວຸ້ນວາຍໃນໜ້າວຽກຕົວຈິງໄດ້ງ່າຍກວ່າ.

ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງການນຳ IDP ມາໃຊ້ ບໍ່ແມ່ນການເລືອກເຄື່ອງມື ແຕ່ແມ່ນການສຳຫຼວດເອກະສານເປົ້າໝາຍ ແລະ ຂະບວນການເຮັດວຽກ. ຖ້າຕັດສິນໃຈກຳນົດຂັ້ນຕອນກ່ອນ ມັກຈະເຮັດໃຫ້ເກີດການນຳເອົາເອກະສານທີ່ບໍ່ສາມາດໃຫ້ຄວາມແມ່ນຍຳໄດ້ມາເປັນເປົ້າໝາຍຢ່າງຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້ ເຊິ່ງຈະສົ່ງຜົນໃຫ້ເກີດການແກ້ໄຂງານຄືນໃໝ່ໃນຂັ້ນຕອນຫຼັງ.

ສິ່ງທີ່ຄວນກວດສອບກ່ອນແມ່ນ ປະເພດ ແລະ ປະລິມານຂອງເອກະສານເປົ້າໝາຍ. ຖ້າເປັນໃບແຈ້ງໜີ້ ຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າຮູບແບບ (Layout) ຂອງແຕ່ລະຜູ້ອອກໃບແຈ້ງໜີ້ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍປານໃດ, ຖ້າເປັນສັນຍາ ຕ້ອງເຂົ້າໃຈເຖິງການມີຢູ່ຂອງລາຍເຊັນດ້ວຍມື ຫຼື ການປະທັບຕາ ແລະ ຄວາມແຕກຕ່າງຂອງຄຸນນະພາບຮູບພາບທີ່ສະແກນ. ໃນກໍລະນີທີ່ມີຜູ້ອອກເອກະສານຫຼາຍກວ່າສິບແຫ່ງ, ຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງຮູບແບບຈະສົ່ງຜົນໂດຍກົງຕໍ່ຄວາມແມ່ນຍຳ, ດັ່ງນັ້ນ ການຕັດສິນໃຈຈຳກັດຂອບເຂດເປົ້າໝາຍໃນເບື້ອງຕົ້ນໃຫ້ຢູ່ສະເພາະເອກະສານທີ່ມີຮູບແບບຄົງທີ່ຂ້ອນຂ້າງດີ ເຊັ່ນ: ໃບແຈ້ງໜີ້ຈາກຄູ່ຄ້າຫຼັກ ຈຶ່ງເປັນທາງເລືອກທີ່ມີປະສິດທິຜົນ.

ຕໍ່ມາ, ໃຫ້ແຍກຂະບວນການເຮັດວຽກໃນປັດຈຸບັນອອກເປັນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ. ການຈັດລະບຽບວ່າໃຜເປັນຜູ້ຕັດສິນໃຈໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນ ຕັ້ງແຕ່ການຮັບເອກະສານ, ການແຍກປະເພດ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ການອະນຸມັດ ຈົນເຖິງການລົງທະບຽນໃນລະບົບ ຈະເຮັດໃຫ້ເຫັນຂອບເຂດທີ່ຊັດເຈນລະຫວ່າງວຽກທີ່ຄວນມອບໃຫ້ AI ແລະ ວຽກທີ່ມະນຸດຄວນຮັບຜິດຊອບ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ການກວດສອບຍອດເງິນແມ່ນສາມາດເຮັດໃຫ້ເປັນອັດຕະໂນມັດໄດ້ງ່າຍ ໃນຂະນະທີ່ການຕັດສິນຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງທຸລະກຳນັ້ນ ເໝາະສົມກັບການອອກແບບໃຫ້ມະນຸດເປັນຜູ້ກວດສອບ.

ຖ້າຫາກໃນຂັ້ນຕອນນີ້ ການເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຮັດວຽກເຫັນພາບໄດ້ຊັດເຈນ (Visualization) ເປັນເລື່ອງຍາກ, ການທົບທວນບັນທຶກການປະມວນຜົນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໂດຍໃຊ້ທັດສະນະແບບ Process Mining ກໍເປັນທາງເລືອກໜຶ່ງ. ຖ້າຄວາມລະອຽດໃນການສຳຫຼວດຍັງບໍ່ພຽງພໍ, ເກນຄວາມແມ່ນຍຳທີ່ຄວນກວດສອບໃນການເຮັດ PoC ຄັ້ງຕໍ່ໄປກໍຈະບໍ່ຊັດເຈນ.

ເມື່ອການກວດສອບສິນຄ້າຄົງຄັງສຳເລັດແລ້ວ, ຈະເຂົ້າສູ່ຂັ້ນຕອນການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງດ້ວຍການເຮັດ PoC (Proof of Concept) ໂດຍໃຊ້ຕົວຢ່າງເອກະສານຕົວຈິງ. ຖ້າຫາກບໍ່ໄດ້ກວດສອບໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນຕົວຈິງໃນຂັ້ນຕອນນີ້, ມັກຈະເກີດກໍລະນີທີ່ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການສະກັດຂໍ້ມູນຫຼຸດລົງເນື່ອງຈາກຮູບແບບເອກະສານທີ່ບໍ່ຄາດຄິດພາຍຫຼັງການນຳໃຊ້ງານຈິງ.

ໃນການກວດສອບ, ໃຫ້ກຽມຕົວຢ່າງຈາກໃບແຈ້ງໜີ້ ແລະ ສັນຍາໃນໄລຍະສອງສາມເດືອນຜ່ານມາ ໂດຍໃຫ້ມີການລວມເອົາເອກະສານທີ່ມີຜູ້ອອກເອກະສານ ແລະ ຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນເຂົ້າໄປນຳຢ່າງຕັ້ງໃຈ. ສິ່ງທີ່ຄວນລະວັງເປັນພິເສດຄື ຄວາມບໍ່ສົມດຸນຂອງຮູບແບບເອກະສານ. ຖ້າທົດສອບໂດຍໃຊ້ແຕ່ຮູບແບບຂອງຄູ່ຄ້າສະເພາະໃດໜຶ່ງ, ຄວາມຖືກຕ້ອງຈະອອກມາສູງ ແລະ ເຮັດໃຫ້ບໍ່ສາມາດຮັບຮູ້ເຖິງຊ່ອງວ່າງໃນເວລາປະຕິບັດງານຈິງໄດ້.

ຫຼັກການໃນການປະເມີນຜົນ ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການສະກັດຂໍ້ມູນແຕ່ລະລາຍການເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງລວມເຖິງການເຂົ້າໃຈແນວໂນ້ມຂອງຈຸດທີ່ມັກເກີດການອ່ານຜິດພາດນຳອີກ. ເນື່ອງຈາກເອກະສານທີ່ມີຕົວໜັງສືຂຽນດ້ວຍມືປົນຢູ່ ຫຼື ໄຟລ໌ PDF ທີ່ສະແກນມາແລ້ວຮູບແບບຕາຕະລາງບໍ່ສົມບູນ ມັກຈະມີຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການສະກັດຂໍ້ມູນຫຼຸດລົງ, ການກຳນົດຮູບແບບເຫຼົ່ານັ້ນໄວ້ລ່ວງໜ້າຈະຊ່ວຍໃຫ້ການອອກແບບລະບົບໃນຂັ້ນຕອນການນຳໃຊ້ງານຈິງເຮັດໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.

ນອກຈາກນີ້, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງເຄື່ອງມືຢ່າງດຽວເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເປັນວັດຖຸດິບໃນການຕັດສິນໃຈວ່າຈະອອກແບບຂະບວນການກວດສອບໃນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປແນວໃດ. ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວໄວ້ໃນ PoC ພັດທະນາຄືຫຍັງ? ຕັ້ງແຕ່ພື້ນຖານຂອງການພິສູດແນວຄິດ ໄປຈົນເຖິງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ວິທີການດຳເນີນງານ ແລະ ການເລືອກຜູ້ຮັບເໝົາທີ່ບໍ່ຜິດພາດ, ມັນເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຈະຈຳກັດຈຸດປະສົງຂອງ PoC ໄວ້ທີ່ "ການຕັດສິນໃຈນຳໃຊ້" ແລະ ດຳເນີນການຢ່າງວ່ອງໄວໃນຂອບເຂດທີ່ເໝາະສົມ. ຜົນການກວດສອບຈະສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ການອອກແບບໃນໄລຍະການນຳໃຊ້ງານຈິງຕໍ່ໄປ.

ສິ່ງທຳອິດທີ່ຈະປະເຊີນໃນການນຳໃຊ້ຈິງແມ່ນການແບ່ງເສັ້ນທີ່ວ່າ "ຈະໃຫ້ AI ຮັບຜິດຊອບເຖິງລາຍການໃດ ແລະ ຈຸດໃດທີ່ມະນຸດຕ້ອງກວດສອບ" ຖ້າໃຫ້ມະນຸດກວດສອບທຸກລາຍການ ປະສິດທິພາບຂອງການອັດຕະໂນມັດກໍຈະຫຼຸດລົງ ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ ຖ້າໃຫ້ AI ຮັບຜິດຊອບທຸກລາຍການ ກໍຈະມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະເກີດຄວາມຜິດພາດໃນການຊຳລະເງິນ ຫຼື ຄວາມສ່ຽງດ້ານສັນຍາຍ້ອນການອ່ານຜິດ.

ການອອກແບບທີ່ເປັນຈິງແມ່ນວິທີການປ່ຽນຂອບເຂດການກວດສອບຕາມຄະແນນຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງຜົນການສະກັດຂໍ້ມູນ. ລາຍການທີ່ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືສູງ ຈະສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ໂດຍກົງ ສ່ວນລາຍການທີ່ມີຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຕ່ຳ ຫຼື ລາຍການທີ່ມີຜົນກະທົບສູງເຊັ່ນ: ຈຳນວນເງິນ, ຊື່ຄູ່ຄ້າ ຈະໃຫ້ຜູ້ຮັບຜິດຊອບກວດສອບດ້ວຍຕາເປົ່າ ຊຶ່ງຈະສາມາດຫຼຸດຜ່ອນວຽກກວດສອບ ພ້ອມທັງຄຸ້ມຄອງຄວາມສ່ຽ

ເຄື່ອງມື IDP ມີຟັງຊັນ ແລະ ລາຄາທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ຖ້າຫາກແກນໃນການປຽບທຽບບໍ່ຊັດເຈນ ກໍມັກຈະເຮັດໃຫ້ການເລືອກຊື້ແກ່ຍາວອອກໄປ. ສິ່ງທີ່ຄວນກວດສອບເປັນພິເສດຄື ຄວາມສາມາດໃນການຮອງຮັບຫຼາຍພາສາ ແລະ ເອກະສານທີ່ບໍ່ມີຮູບແບບຕາຍຕົວ, ລວມເຖິງຄວາມສາມາດໃນການ ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນ ກັບລະບົບທີ່ມີຢູ່ເດີມ ແລະ ຕົ້ນທຶນ. ການໃຊ້ສອງຈຸດນີ້ເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ໃນການພິຈາລະນາວ່າເໝາະສົມກັບປະລິມານເອກະສານ ແລະ ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ການເຮັດວຽກຂອງບໍລິສັດຕົນເອງຫຼືບໍ່ ນັ້ນຄືທາງລັດໃນການເລືອກຊື້.

ໃບແຈ້ງໜີ້ ແລະ ສັນຍາຕ່າງໆ ມີພາສາ ແລະ ຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມຜູ້ອອກເອກະສານ, ເຊິ່ງຄວາມສາມາດໃນການຮັບມືກັບຄວາມຫຼາກຫຼາຍນີ້ແມ່ນຈຸດຕັດສິນໃນການເລືອກເຄື່ອງມື. ໃນການເຮັດວຽກຕົວຈິງ, ມັກຈະມີເອກະສານຫຼາຍຢ່າງທີ່ບໍ່ຢູ່ໃນຮູບແບບມາດຕະຖານ ເຊັ່ນ: ໃບແຈ້ງໜີ້ທີ່ມີພາສາໄທ, ພາສາອັງກິດ ແລະ ພາສາຍີ່ປຸ່ນປົນກັນ, ສັນຍາທີ່ມີການຂຽນບັນທຶກດ້ວຍມື, ຫຼື ໄຟລ໌ PDF ທີ່ມີຄຸນນະພາບການສະແກນຕໍ່າ.

ໃນຖານະເປັນແກນຫຼັກໃນການຕັດສິນໃຈ, ກ່ອນອື່ນຕ້ອງກວດສອບຂອບເຂດຂອງພາສາທີ່ຮອງຮັບ. ຖ້າເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີລະບົບ Multilingual NLP, ມັກຈະສາມາດສະກັດຂໍ້ມູນໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງກຽມ Template ແຍກຕ່າງຫາກສຳລັບແຕ່ລະພາສາ. ໃນກໍລະນີທີ່ຄູ່ຄ້າເປັນບໍລິສັດຂ້າມຊາດ, ຄວາມສາມາດໃນການຮອງຮັບນີ້ຈະສົ່ງຜົນຕໍ່ປະສິດທິພາບໃນການເຮັດວຽກຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ຕໍ່ມາ, ຈຸດທີ່ຄວນພິຈາລະນາຄືຄວາມແຂງແກ່ນໃນການຈັດການກັບເອກະສານທີ່ບໍ່ມີຮູບແບບຕາຍຕົວ. IDP ທີ່ຝັງ LLM ເຂົ້າໄປນັ້ນ, ໃນຫຼາຍກໍລະນີສາມາດເຂົ້າໃຈຄວາມໝາຍຂອງຫົວຂໍ້ ແລະ ສະກັດຂໍ້ມູນໄດ້ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບເອກະສານຈະປ່ຽນແປງໄປໃນແຕ່ລະຄັ້ງ, ເຊິ່ງສາມາດຮັບມືໄດ້ຢ່າງຍືດຫຍຸ່ນກວ່າ OCR ແບບດັ້ງເດີມທີ່ຮູບແບບຕາຍຕົວ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມີລາຍງານວ່າຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການອ່ານຈະຫຼຸດລົງໃນກໍລະນີທີ່ເປັນຕົວໜັງສືຂຽນດ້ວຍມື ຫຼື ຮູບພາບທີ່ບໍ່ຊັດເຈນຫຼາຍ, ສະນັ້ນຄວນເຮັດ PoC ດ້ວຍເອກະສານຕົວຢ່າງລ່ວງໜ້າ ແລະ ທົດສອບໂດຍຄາດການເຖິງຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງປະເພດ, ພາສາ ແລະ ຄຸນນະພາບຂອງເອກະສານທີ່ບໍລິສັດຂອງທ່ານນຳໃຊ້. ສຳລັບສ່ວນທີ່ຍັງມີຄວາມກັງວົນເລື່ອງຄວາມຖືກຕ້ອງ, ການນຳເອົາຂະບວນການເຮັດວຽກ (Workflow) ທີ່ໃຫ້ມະນຸດເປັນຜູ້ກວດສອບມາປະສົມປະສານນຳນັ້ນ ເປັນວິທີການແກ້ໄຂທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດ.

"ການນຳມາໃຊ້ງານກໍດີຢູ່ ແຕ່ສຸດທ້າຍກໍຍັງຕ້ອງໄດ້ປ້ອນຂໍ້ມູນເຂົ້າ ERP ດ້ວຍມືຄືນໃໝ່" ເປັນສຽງສະທ້ອນທີ່ພົບເຫັນໄດ້ເລື້ອຍໆ. ຄຸນຄ່າຂອງ IDP ແມ່ນຂຶ້ນຢູ່ກັບວ່າສາມາດສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ລະບົບທີ່ມີຢູ່ແລ້ວໄດ້ຢ່າງລຽບງ່າຍພຽງໃດ.

ເມື່ອພິຈາລະນາເຖິງການເຊື່ອມຕໍ່, ບໍ່ພຽງແຕ່ຕ້ອງເບິ່ງວ່າມີການເຊື່ອມຕໍ່ຜ່ານ API ຫຼືບໍ່ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຕ້ອງກວດສອບໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າສາມາດເຮັດ Mapping ຂໍ້ມູນກັບການກຳນົດຄ່າລາຍການ (Item definition) ຂອງ ERP ຫຼື ລະບົບບັນຊີໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດຫຼາຍໜ້ອຍພຽງໃດ. ເຄື່ອງມືທີ່ຮອງຮັບພຽງການສົ່ງອອກເປັນ CSV ແລະ ຕ້ອງນຳເຂົ້າດ້ວຍມືນັ້ນ, ເຖິງວ່າເບິ່ງຄືວ່າລາຄາຖືກໃນຕອນທຳອິດ ແຕ່ມີທ່າອ່ຽງທີ່ຕົ້ນທຶນໃນການດຳເນີນງານຈະເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.

ໃນການປຽບທຽບຕົ້ນທຶນ, ນອກເໜືອຈາກຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຕິດຕັ້ງເບື້ອງຕົ້ນ ແລະ ຄ່າບໍລິການລາຍເດືອນແລ້ວ, ການພິຈາລະນາປັດໄຈຕໍ່ໄປນີ້ຖືວ່າເປັນການປະຕິບັດຕົວຈິງ:

• ເປັນການຄິດໄລ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕາມຈຳນວນການປະມວນຜົນ ຫຼື ຕາມຈຳນວນຜູ້ໃຊ້
• ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເພີ່ມເຕີມໃນການເພີ່ມ ຫຼື ປ່ຽນແປງ Template ຫຼື ບໍ່
• ມີການສະໜອງ Connector ມາດຕະຖານສຳລັບ ERP (Enterprise Resource Planning) ຫຼື ລະບົບບັນຊີທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຫຼືບໍ່

ໂດຍສະເພາະໃນອຸດສາຫະກຳທີ່ມີຈຳນວນການປະມວນຜົນຜັນຜວນ, ໃນບາງກໍລະນີ ການຄິດໄລ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕາມການນຳໃຊ້ຈິງ (Usage-based) ອາດຈະຊ່ວຍຄວບຄຸມຕົ້ນທຶນລວມໄດ້ດີກວ່າການຈ່າຍຄ່າບໍລິການລາຍເດືອນແບບຄົງທີ່. ໃນທາງກັບກັນ, ຖ້າຫາກບໍ່ມີການຮອງຮັບການເຊື່ອມຕໍ່ແບບມາດຕະຖານ, ກໍຕ້ອງຄາດການໄວ້ວ່າອາດຈະມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການພັດທະນາ Middleware ເພີ່ມເຕີມເກີດຂຶ້ນ.

Q1. AI-OCR ແລະ IDP ແມ່ນອັນດຽວກັນບໍ? AI-OCR ໝາຍເຖິງເທັກໂນໂລຍີໃນການອ່ານຕົວໜັງສືໂດຍກົງ, ສ່ວນ IDP ແມ່ນກົນໄກທີ່ລວມເອົາ AI-OCR ເຂົ້າກັບການເຂົ້າໃຈເນື້ອຫາໂດຍ LLM ແລະການເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບການເຮັດວຽກຕ່າງໆ. ມັນຈະເຂົ້າໃຈງ່າຍຂຶ້ນຫາກເບິ່ງວ່າ AI-OCR ເປັນອົງປະກອບໜຶ່ງທີ່ປະກອບສ້າງເປັນ IDP.

Q2. ສາມາດຮອງຮັບຕົວໜັງສືທີ່ຂຽນດ້ວຍມື ຫຼື ເອກະສານທີ່ມີຮູບແບບບໍ່ເປັນລະບຽບໄດ້ບໍ? ຄວາມສາມາດໃນການຮອງຮັບຕົວໜັງສືທີ່ຂຽນດ້ວຍມື ຫຼື ເອກະສານທີ່ມີຮູບແບບບໍ່ເປັນລະບຽບນັ້ນຈະມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມແຕ່ລະເຄື່ອງມື. ເຖິງແມ່ນວ່າຈະສາມາດໃຊ້ ມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ການທົດສອບຄຸນນະພາບ OCR ເຊັ່ນ ISO/IEC 30116 ເປັນຕົວຊີ້ວັດໃນການປະເມີນຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການອ່ານໄດ້, ແຕ່ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງກັບເອກະສານທີ່ໃຊ້ງານຈິງຜ່ານ PoC ແມ່ນສິ່ງທີ່ຂາດບໍ່ໄດ້.

Q3. ການນຳໃຊ້ຕ້ອງໃຊ້ເວລາດົນປານໃດ? ໄລຍະເວລາຈະປ່ຽນແປງໄປຕາມປະເພດຂອງເອກະສານ ແລະ ຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງລະບົບປາຍທາງທີ່ຕ້ອງການເຊື່ອມຕໍ່. ໃນກໍລະນີທີ່ດຳເນີນການເປັນຂັ້ນຕອນ ຕັ້ງແຕ່ການສຳຫຼວດເອກະສານເປົ້າໝາຍ, ການເຮັດ PoC, ຈົນເຖິງການນຳໃຊ້ງານຈິງ, ວິທີທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດຄືການເລີ່ມຕົ້ນຈາກຂອບເຂດວຽກທີ່ຈຳກັດກ່ອນ ແລ້ວຈຶ່ງຂະຫຍາຍອອກໄປໃນຂະນະທີ່ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກໄປພ້ອມກັນ.

Q4. ການນຳໃຊ້ IDP ສາມາດຮອງຮັບກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການຈັດເກັບບັນຊີເອເລັກໂຕຣນິກໄດ້ບໍ? IDP ຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການອ່ານຂໍ້ມູນທຸລະກຳເອເລັກໂຕຣນິກ ແລະ ການສະກັດຂໍ້ມູນ, ແຕ່ຄວາມຕ້ອງການໃນການຈັດເກັບນັ້ນຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ກວດສອບແຍກຕ່າງຫາກຈາກຟັງຊັນຂອງ IDP. ສິ່ງສຳຄັນແມ່ນຕ້ອງອ້າງອີງໃສ່ເອກະສານກວດສອບຄວາມຕ້ອງການໃນການຈັດເກັບຂໍ້ມູນທຸລະກຳເອເລັກໂຕຣນິກທີ່ກົມສ່ວຍສາອາກອນໄດ້ເຜີຍແຜ່ໄວ້ ເພື່ອກວດສອບເປັນລາຍກໍລະນີວ່າວິທີການຈັດເກັບຂອງບໍລິສັດຕົນເອງນັ້ນໄດ້ມາດຕະຖານຕາມຂໍ້ກຳນົດຫຼືບໍ່.

Q5. ສຳລັບບໍລິສັດທີ່ມີພະນັກງານຈຳນວນໜ້ອຍ, ການນຳໃຊ້ IDP ຈະມີຄວາມຄຸ້ມຄ່າບໍ? ໃນກໍລະນີທີ່ມີປະລິມານເອກະສານທີ່ຕ້ອງປະມວນຜົນໜ້ອຍ, ຈຳເປັນຕ້ອງພິຈາລະນາເຖິງຄວາມຄຸ້ມຄ່າຂອງການລົງທຶນຢ່າງລະມັດລະວັງ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ສຳລັບບໍລິສັດທີ່ມີການໃຊ້ແຮງງານຄົນຈຳນວນຫຼາຍໃນການກວດສອບໃບແຈ້ງໜີ້ ຫຼື ສັນຍາຕ່າງໆ, ການອອກແບບຂັ້ນຕອນໃຫ້ມະນຸດເປັນຜູ້ກວດສອບ ແລ້ວມອບໜ້າທີ່ການອ່ານ ແລະ ການປຽບທຽບຂໍ້ມູນໃຫ້ AI ເປັນຜູ້ຈັດການນັ້ນ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດຮັບມືກັບປະລິມານວຽກທີ່ ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີບຸກຄະລາກອນທີ່ຈຳກັດກໍຕາມ.

IDP ແມ່ນເທັກໂນໂລຊີທີ່ກ້າວຂ້າມຂີດຈຳກັດຂອງ OCR ແບບດັ້ງເດີມທີ່ເຮັດໄດ້ພຽງແຕ່ "ການອ່ານຂໍ້ມູນ" ໂດຍການນຳເອົາຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈເນື້ອຫາ ແລະ ການຈັດໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນຂອງ LLM ມາປະສົມປະສານກັນ ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການປະມວນຜົນເອກະສານທີ່ບໍ່ມີຮູບແບບຕາຍຕົວ ເຊັ່ນ: ໃບແຈ້ງໜີ້ ຫຼື ສັນຍາຕ່າງໆ ເປັນໄປໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ການອອກແບບໂດຍອີງໃສ່ຂະບວນການກວດສອບຜ່ານ HITL ແທນທີ່ຈະຮຽກຮ້ອງຄວາມຖືກຕ້ອງ 100% ແມ່ນກຸນແຈສຳຄັນຂອງການນຳໃຊ້ງານຕົວຈິງ.

ໃນການເລີ່ມຕົ້ນນຳໃຊ້, ຄວນດຳເນີນການເປັນຂັ້ນຕອນ ເລີ່ມຈາກການສຳຫຼວດເອກະສານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຜ່ານ PoC, ຈົນເຖິງການນຳໃຊ້ງານຈິງ. ການເລີ່ມຕົ້ນຈາກຈຸດນ້ອຍໆແລ້ວຄ່ອຍໆປັບປຸງໃຫ້ດີຂຶ້ນ ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ລະບົບມີຄວາມໝັ້ນຄົງຫຼາຍກວ່າການຕັ້ງເປົ້າໝາຍນຳໃຊ້ທົ່ວທັງອົງກອນໃນທັນທີ. ການເລືອກເຄື່ອງມືທີ່ເໝາະສົມນັ້ນ ສິ່ງສຳຄັນຄືການປຽບທຽບ ແລະ ພິຈາລະນາຄວາມສາມາດໃນການຮອງຮັບຫຼາຍພາສາ, ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບທີ່ມີຢູ່ເດີມ ແລະ ຄວາມສົມດຸນຂອງຕົ້ນທຶນ.

ການນຳເອົາ IDP ມາປັບໃຊ້ໃຫ້ເຂົ້າກັບຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງບໍລິສັດ ໂດຍພິຈາລະນາເຖິງການປະຕິບັດຕາມກົດໝາຍວ່າດ້ວຍການເກັບຮັກສາບັນຊີເອເລັກໂຕຣນິກ ແລະ ກອບການບໍລິຫານຈັດການ AI ເຊັ່ນ ISO/IEC 42001 ຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນພາລະຂອງພະແນກບັນຊີ ແລະ ພະແນກກົດໝາຍໄດ້. ນອກຈາກນີ້, ຄວນສຶກສາແນວຄວາມຄິດກ່ຽວກັບການອອກແບບທີ່ໃຫ້ມະນຸດມີສ່ວນຮ່ວມ ເຊິ່ງເປັນພື້ນຖານຂອງການເຮັດໃຫ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI ໝັ້ນຄົງຍືນຍົງ ໂດຍສາມາດອ້າງອີງເພີ່ມເຕີມໄດ້ທີ່ HITL (Human-in-the-loop) ແມ່ນຫຍັງ? ພື້ນຖານການອອກແບບ "ແບບມີມະນຸດເຂົ້າຮ່ວມ" ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການເຮັດວຽກອັດຕະໂນມັດດ້ວຍ AI ໝັ້ນຄົງ.