ความแม่นยำของเทคโนโลยี OCR ภาษาไทย สกรีนได้แตกฉานแค่ไหน ?

สรุปสาระสำคัญ

การจัดการเอกสารจำนวนมากเป็นความท้าทายของทุกองค์กร โดยเฉพาะเมื่อเอกสารเป็นภาษาไทยที่มีโครงสร้างซับซ้อน ทำให้ OCR แบบดั้งเดิมเกิดข้อผิดพลาดสูง เทคโนโลยี AI-Powered OCR จาก AIGEN ที่ถูกพัฒนาด้วย Deep Learning และโมเดลภาษาไทย จึงเป็นโซลูชันที่ตอบโจทย์ต่อการทำงาน เพราะสามารถอ่านพยัญชนะ สระ วรรณยุกต์ และตัวเลขไทยได้อย่างแม่นยำ อีกทั้งยังเข้าใจโครงสร้างเอกสารจริง เมื่อนำไปผสานกับ Workflow Automation ยังจะทำให้ข้อมูลจากเอกสารสามารถนำเข้าสู่ระบบคอมพิวเตอร์ของธุรกิจได้อย่างอัตโนมัติ ลดงานแมนวล ลด Human Error และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างยั่งยืน

ปัญหาที่ทุกองค์กรต้องเผชิญ คือการจัดการเอกสารจำนวนมาก ที่ต้องเสียทั้งเวลา กำลังคน รวมถึงเพิ่มความเสี่ยงที่เอกสารจะชำรุดและสูญหาย ด้วยเหตุนี้การแปลงข้อมูลจากกระดาษให้เป็นดิจิทัลด้วยเทคโนโลยี OCR ที่อ่านภาษาไทยได้จึงกลายเป็นเรื่องจำเป็น อย่างไรก็ตาม ภาษาไทยมีทั้งพยัญชนะ สระ และวรรณยุกต์ รวมถึงเลขไทยที่มีโครงสร้างไม่เรียงเป็นเส้นตรงเหมือนภาษาอังกฤษ ส่งผลให้ OCR แบบดั้งเดิมไม่สามารถอ่านได้อย่างแม่นยำ จนนำไปสู่การเกิดข้อผิดพลาดทางเอกสาร

คำถามคือ แล้วองค์กรควรแก้ไขปัญหานี้อย่างไร เมื่อเอกสารระบบดิจิทัลกลายเป็นหนึ่งในองค์ประกอบสำคัญที่ใช้ในการประกอบธุรกิจ มาเรียนรู้การเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี OCR ภายใต้การพัฒนาที่ใช้ Deep Learning และโมเดลภาษาที่พัฒนาขึ้นมา เพื่อตอบโจทย์การใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ทำไมภาษาไทยจึงเป็นความท้าทายของเทคโนโลยี OCR ?

ความท้าทายของเทคโนโลยี OCR ที่ใช้อ่านภาษาไทยคืออะไร ? ต้องบอกว่าภาษาไทยเป็นหนึ่งในภาษาที่ระบบ OCR ประมวลผลได้ยาก ทั้งยังแตกต่างจากภาษาอังกฤษและละตินอื่น ๆ เนื่องจากโครงสร้างของภาษาไม่ได้ถูกออกแบบมาให้อ่านแบบเรียงตัวอักษรในแนวเส้นตรง เพราะภาษาไทยประกอบไปด้วยพยัญชนะ สระ และวรรณยุกต์ รวมถึงบริบทของคำและประโยคต่าง ๆ ที่ส่งผลให้ระบบทำงานผิดพลาด โดยสามารถสรุปเป็น 2 ประเด็นความท้าทาย ดังนี้ 

1. โครงสร้างสระและวรรณยุกต์ที่ไม่อยู่ในแนวเดียวกับพยัญชนะ

ภาษาไทยมีลักษณะพิเศษคือ สระและวรรณยุกต์สามารถอยู่ได้หลายตำแหน่งรอบพยัญชนะ ทั้งด้านบน ด้านล่าง ด้านหน้า และด้านหลัง ทำให้ตัวอักษรหนึ่งคำไม่ได้เรียงอยู่ในแนวเส้นตรงเหมือนภาษาอังกฤษ OCR แบบทั่วไปมักแยกตัวอักษรเป็นชิ้น ๆ จึงมีโอกาสอ่านสระหรือวรรณยุกต์หาย หรือรวมกับพยัญชนะผิดตำแหน่ง

OCR ของ AIGEN ใช้เทคโนโลยี AI ที่ถูกฝึกด้วยเอกสารภาษาไทยจำนวนมาก ทำให้ระบบสามารถเรียนรู้โครงสร้างของคำภาษาไทย และเข้าใจว่าพยัญชนะ สระ และวรรณยุกต์เป็นส่วนหนึ่งของคำเดียวกัน จึงช่วยลดปัญหาการอ่านผิดรูปคำได้เป็นอย่างดี

2. ความแตกต่างระหว่างเลขไทยและเลขอารบิก

เอกสารในประเทศไทยมักใช้ทั้งเลขไทยและเลขอารบิกปะปนกัน โดยเฉพาะในเอกสารราชการ ใบเสร็จ หรือแบบฟอร์มทางการเงิน ซึ่งเลขไทยบางตัวมีลักษณะคล้ายกับตัวอักษรหรือสัญลักษณ์อื่น ทำให้ OCR ทั่วไปมีโอกาสแยกประเภทตัวอักษรผิดพลาด เช่น อ่านเลขเป็นตัวหนังสือ หรืออ่านค่าตัวเลขคลาดเคลื่อน

เทคโนโลยี OCR ภาษาไทยของ AIGEN ได้รับการเทรนให้รู้จำทั้งเลขไทยและเลขอารบิก พร้อมเข้าใจบริบทของข้อมูล เช่น ช่องจำนวนเงิน วันที่ หรือเลขอ้างอิง จึงสามารถดึงข้อมูลตัวเลขได้อย่างแม่นยำ และเหมาะกับการนำไปใช้งานต่อในระบบบัญชีหรือระบบธุรกิจ

สรุปปัญหาที่พบบ่อยของ OCR แบบดั้งเดิม

OCR แบบดั้งเดิมมักใช้กฎตายตัว (Rule-based) และโมเดลที่ฝึกจากภาษาสากลเป็นหลัก ทำให้ไม่สามารถรองรับฟอนต์ภาษาไทยที่หลากหลาย เอกสารสแกนคุณภาพต่ำ หรือรูปถ่ายจากมือถือได้ดี ส่งผลให้เกิดปัญหา เช่น อ่านคำผิด ตัดคำไม่ถูกต้อง หรือไม่สามารถจัดโครงสร้างข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่พร้อมใช้งานได้

เทคโนโลยี OCR  ของ AIGEN รองรับทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ โดยเฉพาะ OCR ภาษาไทยที่ผ่านการเทรนโมเดลด้วยเอกสารไทยที่หลากหลาย ทำงานร่วมกับ AI เพื่อดึงข้อมูลสำคัญ (Key Information Extraction) ไม่เพียงแค่อ่านเอกสารเป็นข้อความ แต่สามารถนำข้อมูลไปใช้งานต่อในระบบ Workflow Automation ได้ทันที จึงเป็นข้อดีเด่น ๆ ที่สามารถช่วยลดภาระงาน และลดความผิดพลาดในการจัดการเอกสารให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

OCR แบบดั้งเดิม vs เทคโนโลยี AI-OCR ต่างกันอย่างไร ?

แม้ OCR ทั้งสองรูปแบบจะมีเป้าหมายเดียวกันคือการแปลงข้อความจากเอกสารเป็นข้อมูลดิจิทัล แต่เทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังแตกต่างกันอย่างมาก โดย OCR แบบดั้งเดิมจะอาศัยกฎและรูปแบบตัวอักษรที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ขณะที่ AI-OCR ใช้ปัญญาประดิษฐ์และ Deep Learning ในการเรียนรู้จากเอกสารจริง ทำให้สามารถรองรับภาษาไทยและเอกสารที่มีความหลากหลายได้ดีกว่าอย่างชัดเจน

รู้จักกับ Rule-based OCR รากฐานก่อนพัฒนาไปสู่รูปแบบที่ใช้ AI

Rule-based OCR คือระบบ OCR แบบดั้งเดิมที่ทำงานตามกฎที่ถูกตั้งไว้ล่วงหน้า เช่น การจับรูปแบบตัวอักษรจากรูปร่าง หรือการแบ่งพื้นที่ตัวอักษรตามเส้นและช่องว่าง ระบบลักษณะนี้จะทำงานได้ดีเมื่อเอกสารมีรูปแบบตายตัว ฟอนต์ชัดเจน และคุณภาพสแกนดี แต่เมื่อเจอกับเอกสารที่มีฟอนต์หลากหลาย ภาษาไทยที่มีสระและวรรณยุกต์ซ้อนกัน หรือเอกสารที่ถ่ายจากมือถือ Rule-based OCR มักเกิดข้อผิดพลาดสูง เพราะไม่สามารถปรับตัวตามความหลากหลายของเอกสารได้

ในขณะที่เทคโนโลยี OCR ของ AIGEN ใช้แนวทางแบบ AI-based ซึ่งไม่ได้อาศัยเพียงกฎตายตัว แต่เรียนรู้จากตัวอย่างเอกสารจริงจำนวนมาก ทำให้สามารถรองรับรูปแบบเอกสารและลักษณะตัวอักษรที่แตกต่างกันได้ดีกว่า

ข้อจำกัดของเทคโนโลยี OCR รุ่นเก่า

• ต้องตั้งค่า Template แยกสำหรับเอกสารแต่ละรูปแบบ ทำให้ดูแลยากเมื่อมีเอกสารหลากหลาย
• ไม่สามารถรองรับเอกสารหลายประเภทใน Workflow เดียวกันได้อย่างยืดหยุ่น
• อ่านเอกสารได้เพียงข้อความดิบ (Raw Text) โดยไม่เข้าใจโครงสร้างของข้อมูล
• ต้องใช้คนช่วยจัดรูปแบบ ตรวจสอบ และแก้ไขข้อมูลซ้ำก่อนนำไปใช้งาน
• เมื่อมีการเปลี่ยนฟอร์ม เลย์เอาต์ หรือเพิ่มช่องข้อมูลใหม่ ต้องปรับกฎและตั้งค่าใหม่ทั้งหมด
• มีต้นทุนด้านเวลาและการดูแลระบบสูงเมื่อมีปริมาณเอกสารเพิ่มขึ้น

แนวทางของ OCR สมัยใหม่จาก AIGEN

• รองรับเอกสารหลากหลายรูปแบบโดยไม่ต้องตั้งค่า Template ซับซ้อน
• เข้าใจโครงสร้างเอกสารและดึงข้อมูลสำคัญออกมาเป็น Structured Data ได้ทันที
• รองรับการเปลี่ยนแปลงของฟอร์มและเลย์เอาต์ได้ดี เหมาะกับการใช้งานในระยะยาว
• เหมาะกับการใช้เป็น AI ในชีวิตประจำวันสำหรับสายงานธุรกิจ เพราะช่วยให้ปรับตัวได้เร็ว ลดภาระงานแมนวล และลดต้นทุนการดูแลระบบ

บทบาทของ Deep Learning ใน OCR สมัยใหม่

Deep Learning เป็นหัวใจสำคัญของ AI-OCR สมัยใหม่ เพราะช่วยให้ระบบสามารถเรียนรู้รูปแบบของตัวอักษร คำ และโครงสร้างเอกสารจากข้อมูลจำนวนมาก แทนที่จะพึ่งพากฎที่มนุษย์กำหนดไว้ ระบบสามารถแยกแยะเลขไทย พยัญชนะ สระ และวรรณยุกต์ได้vแม้ในกรณีที่ภาพไม่คมชัด หรือมีสัญญาณรบกวนในเอกสาร

OCR ของ AIGEN ใช้โมเดล Deep Learning ที่ผ่านการเทรนด้วยเอกสารภาษาไทยจากหลายประเภทธุรกิจ ทำให้สามารถอ่านภาษาไทยได้แม่นยำ และยังสามารถพัฒนาโมเดลเพิ่มเติมให้เหมาะกับเอกสารเฉพาะของแต่ละองค์กรได้ เมื่อทำงานร่วมกับระบบ Workflow Automation เช่น aiFlow ข้อมูลที่ได้จาก OCR จึงสามารถถูกส่งต่อไปยังระบบบัญชี ERP หรือระบบหลังบ้านอื่น ๆ ได้แบบอัตโนมัติ ลดขั้นตอนการทำงานซ้ำและเพิ่มประสิทธิภาพให้กับองค์กรอย่างชัดเจน

เทคโนโลยีเบื้องหลัง OCR ภาษาไทย

OCR ภาษาไทยในปัจจุบันไม่ได้อาศัยเพียงการจับคู่รูปแบบตัวอักษรเหมือนในอดีต แต่ใช้เทคโนโลยี AI และ Deep Learning เข้ามาช่วยแปลงรูปเป็นข้อความได้อย่างแม่นยำ ผ่านการเรียนรู้โครงสร้างภาษาไทยที่ซับซ้อน ทั้งสระ วรรณยุกต์ และเลขไทย ผ่านกระบวนการตรวจจับตำแหน่งข้อความ (Text Detection) และการรู้จำตัวอักษร (Text Recognition) ร่วมกับโมเดลภาษา (Language Model) ที่ช่วยลดคำผิด ทำให้การแปลงเอกสารภาษาไทยเป็นข้อมูลดิจิทัลมีความแม่นยำและนำไปใช้งานต่อได้จริงในระดับธุรกิจ

ตอบข้อสงสัยเกี่ยวกับการทำงานของเทคโนโลยีเบื้องหลัง OCR

การตรวจจับตำแหน่งข้อความ (Text Detection) และการจดจำตัวอักษร (Text Recognition) ช่วยพัฒนาเทคโนโลยี OCR ได้อย่างไร ?

ทั้งสองเทคโนโลยีมีส่วนช่วยให้ระบบ OCR สามารถอ่านและถอดภาษาไทยออกมาได้ดี เป็นประโยชน์ต่อการจัดการเอกสารที่มีหลายคอลัมน์ ตาราง หรือเลย์เอาต์ซับซ้อนได้แม่นยำกว่าการอ่านทั้งภาพพร้อมกัน

ทำไม OCR ภาษาไทยต้องใช้ข้อมูลฝึกจำนวนมาก ?

ภาษาไทยมีโครงสร้างซับซ้อนและมีรูปแบบการเขียนที่หลากหลาย หากโมเดลไม่ได้ถูกฝึกด้วยข้อมูลภาษาไทยจำนวนมาก ระบบจะไม่สามารถเข้าใจสระ วรรณยุกต์ และเลขไทยในบริบทจริงได้อย่างแม่นยำ แต่ เทคโนโลยี OCR ของ AIGEN ได้รับการฝึกด้วยเอกสารภาษาไทยจากหลายประเภทธุรกิจ ทำให้ระบบคุ้นเคยกับเอกสารที่ใช้งานจริง และสามารถปรับโมเดลให้เหมาะกับเอกสารเฉพาะของแต่ละองค์กรได้

OCR ลดคำอ่านผิดและคำสะกดผิดได้อย่างไร ?

แม้ระบบจะอ่านตัวอักษรได้ถูกต้องในระดับภาพ แต่ผลลัพธ์อาจยังไม่สมเหตุสมผลในเชิงภาษา OCR สมัยใหม่จึงใช้ Language Model เข้ามาช่วยตรวจสอบคำและบริบท เพื่อแก้ไขคำที่มีแนวโน้มอ่านผิดหรือสะกดไม่ครบถ้วน ให้สามารถนำไปใช้งานต่อใน Workflow ได้ โดยไม่ต้องตรวจแก้จากการใช้บุคลากรในทุกขั้นตอน

ความแม่นยำของ OCR ภาษาไทยในงานจริง

ในมุมมองของธุรกิจ ความแม่นยำของ OCR ไม่ควรถูกประเมินจากตัวเลข Accuracy เพียงอย่างเดียว แต่ควรดูผลกระทบต่อกระบวนการทำงานโดยรวม (Workflow Impact) ว่าข้อมูลที่อ่านได้สามารถนำไปใช้งานต่อได้ทันทีมากน้อยเพียงใด เช่น ลดจำนวนเอกสารที่ต้องตรวจซ้ำ ลดเวลาการคีย์ข้อมูล หรือช่วยให้ขั้นตอนอนุมัติทำงานได้รวดเร็วขึ้น

องค์กรจึงควรให้ความสำคัญกับความแม่นยำในเชิง “ความพร้อมใช้งานของข้อมูล” มากกว่าตัวเลขเชิงเทคนิค เพราะเทคโนโลยี OCR ที่อ่านภาษาไทยถูกต้อง 100% แต่ยังต้องใช้คนมาจัดรูปแบบหรือแก้ไขข้อมูลจำนวนมาก ก็อาจไม่ตอบโจทย์การใช้งานจริง แต่ในทางกลับกันการนำระบบที่ผสาน OCR เข้ากับ Workflow ที่สามารถทำงานได้อย่างไร้รอยต่อ จะช่วยลดภาระงานคนได้อย่างเป็นรูปธรรม

ปัจจัยที่มีผลต่อความแม่นยำของระบบ OCR

• คุณภาพของเอกสาร เช่น ความคมชัด ความละเอียดของไฟล์สแกน แสงเงา และความเอียงของเอกสาร
• รูปแบบฟอนต์และขนาดตัวอักษร ฟอนต์ที่มีลวดลายมาก หรือมีขนาดเล็กเกินไป อาจทำให้การแยกตัวอักษรทำได้ยาก
• ลักษณะของไฟล์ต้นทาง ทั้งไฟล์สแกนและรูปถ่ายจากมือถือ หากแสงไม่สม่ำเสมอหรือมีมุมเอียงมาก จะกระทบการตรวจจับตำแหน่งข้อความ
• โครงสร้างและเลย์เอาต์ของเอกสาร เอกสารที่มีหลายคอลัมน์ ตาราง หรือช่องกรอกข้อมูล ต้องอาศัยระบบที่เข้าใจโครงสร้างเอกสารจริง

ด้วยเหตุนี้ AIGEN จึงออกแบบ AI-Powered OCR มาให้รองรับทั้งไฟล์สแกนและรูปถ่ายจากอุปกรณ์ต่าง ๆ ภายใต้ฟีเจอร์การปรับคุณภาพของภาพเอกสารแบบอัตโนมัติ (Image Pre-processing) เพื่อช่วยเพิ่มความแม่นยำแม้ในกรณีที่เอกสารไม่ได้อยู่ในสภาพสมบูรณ์แบบ

ตัวอย่างประเภทเอกสารที่ AI-Powered OCR อ่านได้ดี

• ใบแจ้งหนี้ (Invoice) : ดึงข้อมูลสำคัญ เช่น ชื่อบริษัท เลขที่เอกสาร วันที่ และยอดเงิน เพื่อนำไปใช้งานต่อในระบบบัญชี
• ใบสมัครงาน / แบบฟอร์ม HR : อ่านข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลโครงสร้างได้แม่นยำ ลดเวลาการป้อนข้อมูลเข้าระบบ HR
• เอกสารราชการ : รองรับทั้งข้อความทางการ เลขไทย และรูปแบบเอกสารที่มีโครงสร้างซับซ้อน
• เอกสารธุรกิจรูปแบบฟอร์ม : เอกสารที่มีช่องกรอกข้อมูล ตาราง หรือหลายคอลัมน์ สามารถดึงข้อมูลออกมาเป็น Structured Data ได้ทันที

กรณีที่ยังต้องใช้แรงพนักงานในกระบวนการจัดการเอกสาร

แม้ OCR ของ AIGEN จะมีความแม่นยำสูง แต่ในบางกรณี เช่น เอกสารเก่าที่ซีดจาง เอกสารที่เขียนด้วยลายมือ หรือเอกสารที่มีรอยขีดเขียนทับ ระบบอาจไม่สามารถอ่านข้อมูลได้ครบถ้วน 100% จึงยังจำเป็นต้องมีขั้นตอน Human-in-the-loop หรือการให้เจ้าหน้าที่ช่วยตรวจสอบและยืนยันข้อมูลในจุดสำคัญ

แนวทางนี้ช่วยให้องค์กรยังคงควบคุมคุณภาพของข้อมูลได้ ขณะเดียวกันก็ยังประหยัดเวลาได้มากกว่าการทำงานด้วยคนทั้งหมด และเมื่อมีการยืนยันหรือแก้ไขข้อมูล ระบบยังสามารถนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ในการปรับปรุงโมเดลให้แม่นยำยิ่งขึ้นในอนาคต ทำให้การใช้งาน OCR ของ AIGEN มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

จาก OCR สู่ Intelligent Document Processing (IDP)

การทำ OCR เป็นเพียงก้าวแรกของการแปลงเอกสารเป็นข้อความ แต่ Intelligent Document Processing (IDP) คือการยกระดับให้ระบบสามารถ “เข้าใจ” โครงสร้างและประเภทของเอกสาร พร้อมดึงข้อมูลสำคัญออกมาใช้งานได้อัตโนมัติ ด้วยการผสาน AI, การวิเคราะห์โครงสร้างเอกสาร และการจัดหมวดหมู่เอกสาร ทำให้ธุรกิจสามารถลดงานเอกสารซ้ำซ้อน และเชื่อมต่อข้อมูลเข้าสู่กระบวนการทำงาน (Workflow) ได้อย่างครบวงจรมากยิ่งขึ้น

IDP ยกระดับ OCR ให้ทำได้มากกว่าอ่านข้อความ ด้วยการเข้าใจโครงสร้างเอกสาร

OCR แบบดั้งเดิมมักจบแค่การแปลงภาพเอกสารให้เป็นข้อความ (Text) แต่ในงานธุรกิจ สิ่งที่ต้องการจริง ๆ คือการเข้าใจว่า “ข้อมูลแต่ละส่วนคืออะไร” และอยู่ในบริบทใด เช่น ส่วนหัวเอกสาร ตารางรายการสินค้า หรือส่วนสรุปยอดเงิน แนวคิดของ Intelligent Document Processing (IDP) จึงเข้ามาช่วยให้ระบบสามารถวิเคราะห์โครงสร้างของเอกสารและแยกส่วนข้อมูลได้อย่างเป็นระบบ

เทคโนโลยี OCR ของ AIGEN ถูกออกแบบให้สามารถตรวจจับโครงสร้างของเอกสาร เช่น ตาราง ช่องข้อมูล และกล่องข้อความ ทำให้ไม่เพียงอ่านตัวอักษรได้ถูกต้อง แต่ยังเข้าใจตำแหน่งและประเภทของข้อมูล ช่วยให้การนำข้อมูลไปใช้งานต่อในระบบธุรกิจทำได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ประโยชน์ของการผสาน IDP เข้ากับ OCR อ่านภาษาไทย 

• ดึงเฉพาะข้อมูลสำคัญจากเอกสาร เช่น ชื่อบริษัท เลขที่เอกสาร วันที่ ยอดเงิน หรือข้อมูลส่วนบุคคล โดยไม่ต้องอ่านข้อความทั้งหมด
• แปลงข้อมูลจากเอกสารให้เป็นโครงสร้างข้อมูล (Structured Data) ที่พร้อมใช้งานต่อ
• จำแนกประเภทเอกสารได้อัตโนมัติ เช่น Invoice, เอกสาร HR หรือเอกสารราชการ เพื่อเลือกแนวทางประมวลผลที่เหมาะสม
• รองรับเอกสารจำนวนมากและหลากหลายรูปแบบในระบบเดียว โดยไม่ต้องตั้งค่าแยกเป็นรายฟอร์ม

OCR + Workflow Automation ช่วยธุรกิจได้อย่างไร ?

เมื่อ OCR ถูกผสานเข้ากับระบบ Workflow Automation การจัดการเอกสารจะไม่ได้จบอยู่แค่การแปลงเป็นข้อความ แต่ข้อมูลจากเอกสารสามารถถูกส่งต่อและใช้งานในระบบธุรกิจได้โดยอัตโนมัติ ช่วยให้องค์กรลดงานแมนวล เพิ่มความเร็วในการทำงาน และรองรับปริมาณเอกสารที่เพิ่มขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีประโยชน์ที่น่าสนใจทั้งหมด ดังนี้

• ลดเวลาการคีย์ข้อมูลจากเอกสาร จากหลายชั่วโมงเหลือเพียงไม่กี่นาที
• ลดความผิดพลาดจากการทำงานด้วยคน (Human Error)
• รองรับการตั้งค่า Human-in-the-loop สำหรับข้อมูลสำคัญ เพื่อควบคุมคุณภาพโดยไม่ต้องตรวจทุกเอกสาร
• ส่งข้อมูลจากเอกสารเข้าสู่ระบบบัญชี ERP, CRM หรือฐานข้อมูลหลังบ้านได้อัตโนมัติ
• ลดขั้นตอนการทำงานที่ซ้ำซ้อน ทำให้กระบวนการทำงานต่อเนื่องและรวดเร็วขึ้น
• ช่วยให้ข้อมูลในทุกระบบมีความสอดคล้องกัน และพร้อมใช้ในการตัดสินใจทางธุรกิจ

เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของธุรกิจด้วย AI-Powered OCR จาก AIGEN

AIGEN ได้พัฒนา aiScript บริการ AI-Powered OCR โซลูชันสำหรับประมวลผลเอกสารได้แบบอัตโนมัติ เพื่อตอบโจทย์ธุรกิจด้านการจัดการข้อมูลจากเอกสาร ลดภาระพนักงานจากการทำงานแบบแมนวล ยกระดับขั้นตอนการทำงานให้เป็นอัตโนมัติได้อย่างคล่องตัวและแม่นยำ

ด้วยฟีเจอร์สำคัญที่สามารถสแกนและประมวลผลภาษาไทยในระดับพยัญชนะ สระ และวรรณยุกต์ รองรับทุกความต้องการของธุรกิจยุคใหม่ อีกทั้งรองรับเอกสารทั้งที่มีรูปแบบแน่นอนตายตัว ไม่ว่าจะเป็นบัตรประชาชน ใบขับขี่ สมุดบัญชีธนาคาร ตลอดจนเอกสารที่ไม่ได้มีรูปแบบแน่นอนตายตัว เช่น ใบแจ้งหนี้ เอกสารการเคลมประกัน  ใบสมัคร และเอกสารเฉพาะของธุรกิจได้มากกว่า 20 ประเภท โดยที่ธุรกิจสามารถทดลองใช้งาน aiScript OCR ได้ฟรี ! หรือสนใจปรึกษาผู้เชี่ยวชาญของเราเกี่ยวกับการนำ OCR ไปใช้กับธุรกิจได้ที่นี่

คำถามเกี่ยวกับเทคโนโลยี OCR ภาษาไทย (FAQs)

ข้อมูลอ้างอิง

1. การออกแบบและพัฒนาโปรแกรมโอซีอาร์ภาษาไทย. วิทยานิพนธ์ปริญญาโท คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. สืบค้นเมื่อวันที่ 15 มกราคม 2569 จาก https://digital.car.chula.ac.th/chulaetd/63400/
2. OCR Technology and Languages | Veryfi. สืบค้นเมื่อวันที่ 15 มกราคม 2569 จาก https://www.veryfi.com/ocr-api-platform/ocr-technology-and-languages/