Agentic AI for Document Processing Workflow

ก่อนอื่น … ทำไมยังต้องใช้เอกสาร เอกสารในที่นี้ไม่จำเป็นต้องเป็นกระดาษแต่หมายถึงรูปแบบของสิ่งบันทึกข้อมูลนั้นๆที่มีลักษณะเป็นหนังสือเอกสาร หลายธุรกิจมีกระบวนการการทำงานที่ต้องประมวลผลข้อมูลที่มาจาก“เอกสาร”ต่างๆในหลากหลายรูปแบบ การสื่อสารระหว่างธุรกิจด้วยเอกสารเป็นเรื่องปกติที่ใช้กันมานาน และก็ยังน่าจะใช้ต่อไปไม่มากก็น้อย เอกสารมีรูปแบบและโครงสร้างที่คนคุ้นเคย เช่น ชื่อเอกสารบนหัวกระดาษ วันที่ที่เป็นตัวเลขที่มักจะอยู่มุมขวาบน ตารางแสดงข้อมูลของแต่ละรายการ ราคารวมท้ายตาราง หรือชื่อ นามสกุลที่มักมาคู่กัน ที่ทำให้คนทำงานมองหาข้อมูลที่ต้องการในการใช้งานทำได้ด้วย intuition ซึ่งต่างจากการส่งข้อมูลในรูปแบบ API ที่มีไว้เพื่อให้คอมพิวเตอร์ใช้งานมากกว่า ส่วนมนุษย์ใช้งานลำบากด้วยความที่มนุษย์เราใช้ visual cue ร่วมกับความหมายของภาษา 

นอกจากนี้ ระบบงานประมวลผลเอกสารมีการใช้งานมานานอยู่แล้วตั้งแต่การเปลี่ยนผ่านจากกระดาษมาสู่รูปแบบ electronic ไม่ว่าจะผ่านการสแกนหรือถ่ายภาพส่ง หรือบางกรณีที่สามารถส่งเป็น e-PDF ได้ก็จะทำงานด้วยง่ายเป็นพิเศษทั้งมนุษย์และโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ในขณะที่การส่งข้อมูลด้วยข้อมูลโครงสร้าง (structured data) ผ่าน API ต้องใช้ IT และงบประมาณในการสร้างซึ่งแม้จะได้ข้อมูลที่เป๊ะจริง แต่ต้องปรับวิธีการทำงานและระบบอย่างมาก

AI หรือ Agentic AI จะช่วยอะไรได้บ้าง

ปัจจุบัน การทำงานของ AI กับงานประมวลผลเอกสารได้เริ่มมีใช้มาสักพักแล้ว โดยมีพื้นฐานมาจากการทำ OCR (Optical Character Recognition) ในการแปลงข้อมูลตัวหนังสือในภาพเอกสารเป็น text โดยลักษณะความสามารถสำคัญของ AI ที่ต่างจาก OCR สมัยก่อน คือ ความเข้าใจภาพเอกสารและอ่านข้อมูลบนเอกสารได้หลากหลายโดยไม่ยึดติดกับ template รวมทั้งความสามารถในการจำแนกประเภทเอกสาร และการทำ Business Logic กับข้อมูลตัวหนังสือเหล่านั้น ทำให้การนำข้อมูลเข้าระบบ หรือตรวจสอบความถูกต้องระหว่างข้อมูลจากตัวเอกสารต่าง ๆ และข้อมูลในระบบ มีความถูกต้อง ตรงกัน ทำได้อย่างเป็นอัตโนมัติมากขึ้น

ในปีนี้ คำว่า Agentic AI มาแรงที่ทำให้หลายคนเริ่มถามถึงว่า Agentic AI คืออะไรกันแน่ และสามารถไปใช้ในงานประมวลผลเอกสารอย่างไรได้บ้าง วันนี้ผมจะมายกตัวอย่างและชี้ให้เห็นว่า Agentic AI สำหรับงานประมวลผลเอกสาร หน้าตาเป็นอย่างไร

1.Account Payable & Account Receivable

ในทุกธุรกิจมีการส่ง รับ เอกสารเพื่อสั่งซื้อ เรียกเก็บเงินหรือทำจ่าย โดยเอกสารยังมีบทบาทสำคัญในกระบวนการทำงานสำหรับมนุษย์เพราะเข้าใจง่าย และยังคงต้องเก็บไว้ตรวจสอบตามกฎระเบียบและข้อบังคับทางบัญชี Agentic AI สามารถทำหน้าที่ได้ตามตัวอย่าง ดังนี้

• คอย monitor ว่ามี invoice มาวางที่ shared drive ตามที่กำหนด หรือแนบมาในอีเมล์ที่รอรับ invoice หรือไม่
• เมื่อมีเคสใหม่ สามารถดึงข้อมูลแต่ละหน้าของ invoice มาได้ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลเกี่ยวกับผู้ขาย เช็คข้อมูลเกี่ยวกับผู้ซึ้อและที่อยู่ว่าถูกต้องหรือไม่ รวมทั้งข้อมูลในตารางที่บ่งบอกรายการสินค้า ราคาต่อหน่วย ราคารวม
• ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล PO เพื่อนำมากระทบกัน (reconcile) และตรวจสอบความถูกต้อง
• ทำการ Map รายการสินค้าและบริการแต่ละตัว ให้เป็นไปตามหมวดค่าใช้จ่ายที่ต้องการ
• ส่งข้อมูลและการตัดสินใจไปทำจ่าย

2.Lending and credit application

เอกสารประกอบการพิจารณาสินเชื่อ อาจจะประกอบไปด้วย ใบสมัคร สำเนาบัตรประชาชน Bank Statement สำเนาสลิปเงินเดือน หรือ National Credit Beaureu (NCB) report ส่วนใหญ่เอกสารทั้งหมดจะถูกส่งมาด้วยกันในไฟล์ PDF หลายๆหน้า ผ่านทาง mobile application หรือหน้าเว็บไซต์ หรือสแกนส่งมาจากสาขา เราสามารถสร้าง AI Agent ที่ทำหน้าที่ดังต่อไปนี้

• แยกแต่ละหน้าเอกสาร แล้วอ่านข้อมูลที่ใช้พิจารณาจากแต่ละเอกสารมา
• Cross-check ข้อมูลว่าตรงกันหรือไม่ เช่น ชื่อนามสกุล หมายเลขบัตรประชาชน หรือตัวเลขเงินเดือนตรงกับที่ได้ใน Bank Statement จริงๆหรือเปล่า
• เชื่อมต่อฐานข้อมูลภายนอก ในกรณีที่ยังไม่มี เช่น ข้อมูลจาก NCB
• ส่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องให้ AI Agent อีกตัวที่ได้รับการฝึกฝนมาให้ตัดสินใจเรื่องการให้สินเชื่อ ว่าควรให้หรือไม่ พร้อมทั้งสรุปความเห็นร่วมกับเหตุผลในการตัดสินใจ เพื่อให้มนุษย์ตรวจทานหรือทำการ audit ทีหลังได้
• เช็คกับ AI อีกตัวที่มีไว้ตรวจสอบข้อมูลหรือตัวเอกสารเพื่อป้องกัน fraud
• AI Agent ตัวแรกรวบรวมข้อมูลและผลการตัดสินใจเรื่องต่างๆ ส่งต่อให้มนุษย์ในแผนกสินเชื่อหรือระบบทำจ่ายโดยอัตโนมัติ หากมนุษย์มี feedback เพิ่มเติม AI Agent ก็สามารถไปหาข้อมูลหรือทำสิ่งเหล่านั้นเพิ่มเติมได้ เพื่อประกอบการพิจารณาใหม่ได้

3.HR resume & CV screening

สำหรับงานสกรีนคนที่เข้ามาสมัครงานในตำแหน่งหนึ่ง เช่น หัวหน้าทีมวิศวกรซอฟต์แวร์ เราสามารถสร้าง Agentic AI ในการประมวลผลข้อมูลการสมัครโดยให้ Agent คอยดูว่ามีอีเมล์ที่สมัครงานมาด้วยตำแหน่งนี้มั้ย พร้อมทั้งสกัดข้อมูลจากตัว CV หรือ Resume โดยให้ Agent พิจารณาหรือสรุปข้อมูลเหล่านี้

• ตรวจสอบว่าเคยมีประสบการณ์การทำงานมามากกว่าที่กำหนด เช่น 10 ปี หรือไม่ หรือเช็ค qualification อื่นที่มองหา เช่น วุฒิการศึกษา เพื่อทำการกรองจำนวนผู้สมัคร
• สรุปประสบการณ์ Programming Language และเช็คว่ามีชื่อ tech stack ที่เรามองหาอยู่หรือไม่
• ทำสรุป key highlight และให้ความเห็นเบื้องต้นถึงความเหมาะสมของผู้สมัคร
• ดึงข้อมูลชื่อ นามสกุล อีเมล์ และหมายเลขโทรศัพท์ติดต่อ ของผู้สมัครที่ผ่านการกรอง ลงในตาราง Spreadsheet ที่มีไว้เก็บรวบรวมข้อมูลผู้สมัคร คู่กับลิงค์ไฟล์ CV/Resumeใน Shared drive
• ส่งต่อ CV/Resume เฉพาะผู้สมัครไปยัง shared drive แยกแยะตามเกรดที่กำหนด และแจ้งเตือนแผนก HR ทางอีเมล์

จากตัวอย่างข้างต้น จะสังเกตได้ว่า Agentic AI สำหรับงานประมวลผลเอกสาร มีลักษณะอย่างน้อยหนึ่งในข้อต่อไปนี้ ที่จะทำให้งานประมวลผลเอกสาร เป็นมากกว่าแค่ AI-OCR ธรรมดาที่มักมีไว้ดึงข้อมูลและทำ Business Logic

ลักษณะสำคัญที่บ่งบอกว่าเป็น Agentic AI สำหรับการประมวลผลเอกสาร

• การตัดสินใจอย่างอิสระ (Autonomous Decision-Making): AI ไม่เพียงแค่ดึงข้อมูลออกมา แต่ยังตัดสินใจอย่างมีเหตุผลเกี่ยวกับขั้นตอนถัดไป ลำดับความสำคัญ และการส่งต่องาน

• การให้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน (Multi-Step Reasoning): เวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนซึ่งต้องการการตัดสินใจและการดำเนินการที่เชื่อมโยงกันหลายขั้นตอน ไม่ใช่แค่การทำงานอัตโนมัติแบบงานเดียว

• การปรับตัวแบบไดนามิก (Dynamic Adaptation): เวิร์กโฟลว์ปรับเปลี่ยนตามเนื้อหาเอกสาร กฎทางธุรกิจ และสภาวะที่เปลี่ยนแปลง

• ความสามารถในการเชื่อมต่อ (Integration Capabilities): เชื่อมต่อกับระบบที่มีอยู่อย่างไร้รอยต่อ (CRM, ERP, ฐานข้อมูล, ระบบอีเมล์) เพื่อดึงและส่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

• การทำงานร่วมกับมนุษย์ (Human-in-the-Loop): มีการส่งต่องานในส่วนที่จำเป็นต้องใช้ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ หรือมีการแจ้งกลับไปถามมนุษย์ในกรณีที่มีความติดขัดบางอย่างที่ต้องให้มนุษย์ input เพิ่มเติมได้เอง เพื่อนำงานไปทำต่อ

ความแตกต่างหลักจากการทำงานอัตโนมัติแบบดั้งเดิมคือ Agentic AI สามารถจัดการกับข้อยกเว้น ตัดสินใจตามบริบท และจัดการกระบวนการตั้งแต่ต้นจนจบแบบครบวงจร แทนที่จะเป็นแค่งานแต่ละงานเท่านั้น

ต้องการนำ AI ไปใช้งานกับธุรกิจ

แม้เทคโนโลยี Agentic AI จะได้รับการพูดถึงว่าจะมาแรงในปีนี้ แต่ไม่ได้หมายความว่างานหรือ process ดั้งเดิมทุกอย่างจะเหมาะต่อการนำ Agentic AI มาใช้ในทันที เพราะในหลายกรณีอาจไม่มีความพร้อมทางด้านกระบวนการเอง ระบบที่ต้องเชื่อมต่อกัน หรือแม้แต่ตัวเทคโนโลยี Agentic AI เองที่ก็ยังมีข้อจำกัด 

หากต้องการรับคำปรึกษาว่างานประมวลผลเอกสารในธุรกิจของท่าน จะสามารถใช้ Agentic AI ได้อย่างไร ปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราได้ที่นี่ หรือหากต้องการติดต่อไอเจ็นเพื่อไปบรรยาย และให้ความรู้เกี่ยวกับการนำ AI ไปใช้งานกับธุรกิจ ติดต่อเราได้ที่ Line : @aigen หรืออีเมล [email protected]