OCR (การจดจําอักขระทางแสง) คือเทคโนโลยีที่แปลงรูปภาพของข้อความให้เป็นโค้ดที่สามารถนําไปใช้ในการประมวลผลข้อมูลได้มากถึง 90% ของข้อมูลของธุรกิจมีอยู่ในรูปแบบที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ข้อความที่ไม่สามารถค้นหาได้ในฐานข้อมูล แต่ OCR สามารถช่วยได้ OCR ช่วยให้เอกสารประเภทต่างๆ เช่น เอกสารกระดาษที่สแกนแล้ว ไฟล์ PDF และรูปภาพที่ถ่ายโดยกล้องดิจิทัล กลายเป็นข้อมูลที่สามารถแก้ไขและค้นหาได้ การประมวลผลใบแจ้งหนี้ OCR ใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อทำให้การดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ดิจิทัลเป็นอัตโนมัติ

ด้านล่างนี้ เราจะอธิบายถึงประโยชน์ของการใช้ OCR ในการประมวลผลใบแจ้งหนี้ การดึงข้อมูล OCR นั้นแม่นยําและเชื่อถือได้มากน้อยเพียงใด และวิธีผสานการประมวลผล OCR เข้ากับการดําเนินธุรกิจของคุณ

เนื้อหาหลักในบทความ

• วิธีใช้เทคโนโลยี OCR ในการจัดการใบแจ้งหนี้
  
• ประโยชน์ของการใช้ OCR ในการประมวลผลใบแจ้งหนี้
  
• การดึงข้อมูล OCR นั้นถูกต้องและน่าเชื่อถือมากน้อยเพียงใด
  
• ผสานการทํางาน OCR เข้ากับขั้นตอนการทํางานของเจ้าหนี้การค้าของคุณ
  
• แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสําหรับการนํา OCR ไปใช้งาน
  

วิธีใช้เทคโนโลยี OCR ในการจัดการใบแจ้งหนี้

โดยแปลงใบแจ้งหนี้ให้เป็นระบบดิจิทัลและการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดึงมา OCR ช่วยปรับกระบวนการออกใบแจ้งหนี้ให้ง่ายขึ้นในหลายๆ ด้าน ต่อไปนี้คือวิธีที่เทคโนโลยี OCR ถูกนำมาใช้ในการจัดการใบแจ้งหนี้

การแปลงใบแจ้งหนี้เป็นดิจิทัล

• การสแกน: ใบแจ้งหนี้ฉบับจริงได้รับการสแกนเพื่อสร้างรูปภาพดิจิทัล

• การถ่ายภาพ: รูปใบแจ้งหนี้ถูกถ่ายรูปผ่านอุปกรณ์เคลื่อนที่หรือกล้องดิจิทัล

การจดจำและการดึงข้อความ

• การจดจําอักขระด้วยแสง: ซอฟต์แวร์ OCR ประมวลผลรูปภาพที่สแกนเพื่อจดจําและแปลงข้อความที่พิมพ์หรือเขียนด้วยมือให้เป็นข้อความที่แมชชีนสามารถอ่านได้

• การระบุช่องข้อมูล: ซอฟต์แวร์จะระบุช่องข้อมูลหลัก เช่น หมายเลขใบแจ้งหนี้ วันที่ ชื่อซัพพลายเออร์ บรรทัดรายการ ปริมาณ ราคา และยอดรวม

การดึงข้อมูล

• การดึงข้อมูลตามเทมเพลต: ระบบ OCR จะใช้เทมเพลตที่กําหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อดึงข้อมูลเฉพาะจากใบแจ้งหนี้ ซึ่งทํางานได้ดีเมื่อรูปแบบใบแจ้งหนี้สอดคล้องกัน

• การดึงข้อมูลอัจฉริยะ: ระบบ OCR ขั้นสูงใช้อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงในการจดจําและดึงข้อมูลจากใบแจ้งหนี้รูปแบบต่างๆ

การตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล

• การตรวจสอบตามกฎ: ข้อมูลที่ดึงออกมาจะได้รับการตรวจสอบตามกฎที่กําหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อยืนยันความถูกต้อง ตัวอย่างเช่น ระบบอาจตรวจสอบว่าวันที่ใบแจ้งหนี้อยู่ในช่วงที่กําหนดหรือจํานวนเงินทั้งหมดตรงกับผลรวมของบรรทัดรายการหรือไม่

• การตรวจสอบเทียบข้อมูล: ระบบ OCR จะอ้างอิงข้อมูลที่ดึงมาจากบันทึกที่มีอยู่ เช่น ใบสั่งซื้อหรือฐานข้อมูลของผู้ให้บริการเพื่อยืนยันความถูกต้อง

การผสานการทํางานของระบบการเงิน

• การผสานการทํางาน ERP: ข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบความถูกต้องจะถูกผสานรวมเข้าไปในระบบ การวางแผนทรัพยากร องค์กร (ERP) เพื่อให้บันทึกทางการเงินได้รับการอัปเดตโดยอัตโนมัติด้วยข้อมูลที่ถูกต้อง

• ซอฟต์แวร์การทําบัญชี: ข้อมูลที่ดึงมาจาก OCR จะถูกผสานการทํางานกับซอฟต์แวร์การทําบัญชี ทําให้งานทําบัญชีเป็นอัตโนมัติและลดการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง

การทำตามขั้นตอนการทํางานอัตโนมัติ

• ขั้นตอนการอนุมัติ: ระบบ OCR เรียกใช้ขั้นตอนการทํางานอัตโนมัติสําหรับการอนุมัติใบแจ้งหนี้ และส่งใบแจ้งหนี้ให้กับบุคลากรที่เหมาะสมตามเกณฑ์ที่กําหนดไว้ล่วงหน้า

• การแจ้งเตือนและการเตือนภัย: ระบบ OCR จะส่งการแจ้งเตือนและการเตือนภัยอัตโนมัติสําหรับใบแจ้งหนี้ที่ไม่ตรงกัน หรือการอนุมัติที่ค้างอยู่

การค้นหาและการเรียกดูข้อมูล

• ฐานข้อมูลที่ค้นหาได้: ระบบ OCR จะจัดเก็บข้อมูลที่ดึงออกมาไว้ในฐานข้อมูลที่ค้นหาได้เพื่อให้เรียกดูใบแจ้งหนี้หรือจุดข้อมูลที่ต้องการได้อย่างรวดเร็ว มีประโยชน์อย่างยิ่งสําหรับการตรวจสอบ การตรวจสอบความสอดคล้องตามข้อกําหนด และการวิเคราะห์ทางการเงิน

• การจัดการเอกสาร: เทคโนโลยี OCR ช่วยให้สามารถค้นหาใบแจ้งหนี้ที่สแกนได้โดยใช้คีย์เวิร์ด วันที่ หรือเกณฑ์อื่นๆ

การวิเคราะห์และการรายงาน

• การวิเคราะห์ข้อมูล: สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ดึงมาจากระบบ OCR เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบการใช้จ่าย ประสิทธิภาพของผู้ให้บริการ และเมตริกทางการเงินอื่นๆ

• การรายงาน: ระบบสามารถสร้างรายงานอัตโนมัติที่จัดตั้งขึ้นจากข้อมูลที่ดึงมาและตรวจสอบแล้ว

ประโยชน์ของการใช้ OCR ในการประมวลผลใบแจ้งหนี้

การใช้ OCR สําหรับการประมวลผลใบแจ้งหนี้จะสร้างประโยชน์ดังต่อไปนี้

• งานที่ต้องทําด้วยตัวเองน้อยลง: OCR ช่วยให้พนักงานไม่ต้องพิมพ์ข้อมูลจากใบแจ้งหนี้ลงในระบบบัญชีด้วยตนเอง จึงประหยัดเวลาและต้นทุนแรง และช่วยให้พนักงานมีเวลาไปมุ่งเน้นที่งานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น

• ข้อผิดพลาดน้อยลง: OCR ยังช่วยลดโอกาสที่จะเกิดข้อผิดพลาดที่เกี่ยวข้องกับการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง เช่น การพิมพ์ผิดและการกรอกข้อมูลสลับ การหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเหล่านี้หมายถึงการหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง เช่น การชําระเงินที่ไม่ถูกต้องหรือการพลาดส่วนลด

• การประมวลผลที่รวดเร็วขึ้น: OCR ช่วยให้การประมวลผลใบแจ้งหนี้รวดเร็วขึ้นมาก ซึ่งช่วยให้วงจรการชําระเงินสั้นลง และช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถจัดการใบแจ้งหนี้จํานวนมากด้วยทรัพยากรเท่าเดิม และยังสามารถใช้ประโยชน์จากส่วนลดการชําระเงินล่วงหน้าจากซัพพลายเออร์ได้

• การปฏิบัติตามข้อกําหนดที่ง่ายขึ้น: การปฏิบัติตามข้อกําหนดทางการเงินและกฎหมายภาษีต้องมีข้อมูลที่ถูกต้อง OCR ช่วยให้ธุรกิจจัดทําบันทึกข้อมูลที่ถูกต้องและลดความเสี่ยงของการไม่ปฏิบัติตามข้อกําหนด

• การจัดการใบแจ้งหนี้: OCR จะแปลงใบแจ้งหนี้เป็นระบบดิจิทัล ทําให้สามารถค้นหาและเข้าถึงได้ง่าย โดยช่วยเพิ่มการมองเห็นภาพรวมของกระบวนการ เจ้าหนี้การค้า (AP) และอํานวยความสะดวกในการตรวจสอบบัญชี

• ความสามารถในการปรับตัว: ซอฟต์แวร์ OCR ที่ทันสมัยสามารถจัดการรูปแบบใบแจ้งหนี้ เลย์เอาต์ และแม้แต่ภาษาที่แตกต่างกันได้ มอบมีความยืดหยุ่นให้ธุรกิจที่ต้องจัดการกับซัพพลายเออร์ที่หลากหลาย

การดึงข้อมูล OCR นั้นถูกต้องและเชื่อถือได้มากน้อยเพียงใด

ความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของการดึงข้อมูล OCR มีการปรับปรุงขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา โดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับการจัดการใบแจ้งหนี้ แต่ยังคงมีข้อจํากัดอยู่

ความถูกต้อง

ซอฟต์แวร์ OCR ที่ทันสมัยส่วนใหญ่มีความแม่นยําในระดับหน้าที่สูง ซึ่งมักจะทำได้ ถึง 98% หรือ 99% นั่นหมายความว่าจาก 1,000 ตัวอักษรในหน้า 980-990 ตัวอักษรจะได้รับการจดจําอย่างถูกต้อง

แต่ตัวชี้วัดที่สําคัญที่สุดของ OCR คือความแม่นยําในระดับฟิลด์ ซึ่งก็คือความแม่นยําในการดึงข้อมูลเฉพาะ เช่น หมายเลขใบแจ้งหนี้ วันที่ และจํานวนเงิน นี่คือจุดที่ OCR อาจไม่เพียงพอ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากใบแจ้งหนี้มีรูปแบบที่ซับซ้อนหรือไม่สอดคล้องกัน คุณภาพใบแจ้งหนี้ไม่ดี (เช่น การสแกนด้วยความละเอียดต่ำ หรือการเขียนด้วยมือ) หรือซอฟต์แวร์ OCR ไม่ได้รับการฝึกฝนสําหรับใบแจ้งหนี้โดยเฉพาะ

ความน่าเชื่อถือ

OCR ดึงข้อมูลด้วยวิธีเดียวกันอย่างต่อเนื่อง ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงที่จะเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์โดยการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง แต่ความน่าเชื่อถือของ OCR ยังขึ้นอยู่กับว่าซอฟต์แวร์จัดการข้อผิดพลาดและข้อยกเว้นได้ดีเพียงใด โซลูชันบางส่วนที่ช่วยปรับปรุงการจัดการข้อผิดพลาด ได้แก่

• การตรวจสอบความถูกต้องเพื่อรายงานข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้น (เช่น ยอดรวมไม่ตรงกัน)

• ตรวจสอบโดยมนุษย์เพื่อยืนยันและแก้ไขข้อมูลที่ดึงมา

• อัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิงที่ปรับปรุงขึ้นเรื่อยๆ

เมื่อเลือกซอฟต์แวร์ OCR ให้เพิ่มความแม่นยําและความน่าเชื่อถือโดยการยืนยันว่ารูปภาพมีคุณภาพสูง ผสานกับการตรวจสอบโดยมนุษย์ และเลือกโซลูชันที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสําหรับการประมวลผลใบแจ้งหนี้ โดยแนะนำให้มีคุณสมบัติดังต่อไปนี้

• เทมเพลตสําเร็จรูปสําหรับเลย์เอาต์ใบแจ้งหนี้ทั่วไป

• มีความสามารถแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบต่างๆ

• มีกลไกการตรวจสอบความถูกต้องและการจัดการข้อผิดพลาด

วิธีผสานการทํางาน OCR เข้ากับขั้นตอนการทํางานเจ้าหนี้การค้าของคุณ

ต่อไปนี้คือวิธีผสานการทํางาน OCR เข้ากับขั้นตอนการทํางานที่คุณมีอยู่

เลือกซอฟต์แวร์ OCR ที่เหมาะสม

• ใบแจ้งหนี้เฉพาะ OCR: เลือกซอฟต์แวร์ OCR ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะหรือได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพสําหรับการประมวลผลใบแจ้งหนี้ โซลูชันเหล่านี้มักมาพร้อมกับเทมเพลตที่ผ่านการฝึกฝนไว้ล่วงหน้าสําหรับรูปแบบใบแจ้งหนี้ทั่วไป และเข้าใจคําศัพท์เฉพาะที่ใช้ในใบแจ้งหนี้

• ฟีเจอร์เฉพาะ: ค้นหาฟีเจอร์ต่างๆ เช่น การดึงข้อมูลอัตโนมัติ การจดจําบรรทัดรายการ การจับคู่ PO คําแนะนําการเขียนโค้ดบัญชีแยกประเภท (GL) และความสามารถในการผสานการทํางานกับซอฟต์แวร์การทําบัญชีหรือ ERP ที่มีอยู่

• ตัวเลือกการติดตั้งใช้งาน: ตัดสินใจว่าคุณต้องการซอฟต์แวร์ OCR บนระบบคลาวด์หรือในสถานที่ โดยทั่วไปแล้วโซลูชันแบบคลาวด์จะนําไปปรับใช้และขยายธุรกิจได้ง่ายกว่า ในขณะที่โซลูชันที่จัดตั้งขึ้นในสถานที่จะช่วยให้คุณควบคุมและปรับแต่งได้มากยิ่งขึ้น

จัดเตรียมใบแจ้งหนี้ของคุณ

• รูปแบบมาตรฐาน: หากเป็นไปได้ ควรขอให้ผู้ให้บริการของคุณส่งใบแจ้งหนี้ในรูปแบบมาตรฐาน (เช่น PDF) เพื่อการประมวลผล OCR ง่ายยิ่งขึ้น

• การสแกนที่ชัดเจน: สร้างภาพสแกนคุณภาพสูงหรือรูปภาพดิจิทัลของใบแจ้งหนี้ฉบับกระดาษ ใช้เครื่องสแกนที่มีความละเอียดและการตั้งค่าที่เพียงพอเพื่อผลลัพธ์ OCR ที่เหมาะสม

• ที่เก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์: สร้างสถานที่แบบรวมศูนย์ (เช่น โฟลเดอร์ที่แชร์ การจัดเก็บข้อมูลบนระบบคลาวด์) เพื่อจัดเก็บใบแจ้งหนี้ทั้งหมดเพื่อให้ซอฟต์แวร์ OCR เข้าถึงได้ง่าย

ตั้งค่าขั้นตอนการทํางานของ OCR

• การดึงข้อมูล: กําหนดค่าซอฟต์แวร์ OCR เพื่อดึงข้อมูลส่วนที่เกี่ยวข้อง เช่น หมายเลขใบแจ้งหนี้ ชื่อผู้ให้บริการ วันที่ บรรทัดรายการ จํานวนเงิน และภาษี

• กฎการตรวจสอบความถูกต้อง: ใช้กฎการตรวจสอบความถูกต้องเพื่อตรวจสอบความคลาดเคลื่อนและรายงานข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในข้อมูลที่ดึงมา (เช่น ยอดรวมไม่ตรงกัน วันที่ไม่ถูกต้อง)

• ขั้นตอนการอนุมัติ: ผสานการทํางานของซอฟต์แวร์ OCR กับขั้นตอนการอนุมัติที่คุณมีอยู่เพื่อส่งใบแจ้งหนี้ไปยังผู้อนุมัติที่เหมาะสมตามกฎที่กําหนดไว้ล่วงหน้า

• ส่งออกข้อมูล: ตั้งค่าซอฟต์แวร์ OCR เพื่อส่งออกข้อมูลที่ดึงออกมาไปยังระบบบัญชีหรือระบบ ERP ของคุณโดยอัตโนมัติ ซึ่งสามารถทําได้ผ่านการผสานการทํางาน API โดยตรงหรือการส่งออกไฟล์

การฝึกและปรับแต่งโมเดล OCR

• การฝึกอบรมเบื้องต้น: ฝึกซอฟต์แวร์ OCR ด้วยชุดตัวอย่างใบแจ้งหนี้ของคุณเพื่อให้สามารถจําแนกรูปแบบใบแจ้งหนี้และคําศัพท์เฉพาะของคุณได้

• การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดในข้อมูลที่ดึงมาเป็นประจําเพื่อช่วยให้โมเดล OCR เรียนรู้และปรับปรุงอยู่เสมอ

ติดตั้งใช้งานขั้นตอนการตรวจสอบ

• การมีส่วนร่วมกับผู้ใช้งาน: ถึงแม้จะเป็นเทคโนโลยี OCR ที่ดีที่สุด แต่เราก็ยังขอแนะนําให้ทําการตรวจสอบจากมนุษย์ในระดับหนึ่งเพื่อยืนยันข้อมูลที่ดึงมา โดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับใบแจ้งหนี้ที่มีมูลค่าสูงหรือใบแจ้งหนี้ที่มีบรรทัดรายการที่ซับซ้อน

• การจัดการข้อยกเว้น: จัดทํากระบวนการจัดการข้อยกเว้นและข้อผิดพลาดที่ระบุโดยซอฟต์แวร์ OCR ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการ ตรวจสอบด้วยตนเอง การแก้ไข หรือการติดต่อกับผู้ให้บริการ

ตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพ

• ตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลัก (KPI): ติดตาม KPI เช่น เวลาในการประมวลผลใบแจ้งหนี้ อัตราข้อผิดพลาด และการประหยัดต้นทุนเพื่อวัดประสิทธิภาพของการติดตั้งใช้งาน OCR ของคุณ

• การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง: ตรวจสอบและปรับปรุงขั้นตอนการทํางาน OCR ของคุณเป็นประจํา โดยปรับการตั้งค่าและฝึกโมเดลใหม่ตามความจําเป็นเพื่อรักษาความแม่นยําและประสิทธิผลสูง

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสําหรับการนํา OCR ไปใช้งาน

ใช้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปนี้เพื่อนํา OCR มาใช้ในธุรกิจของคุณ

กำหนดวัตถุประสงค์ของคุณ

ระบุเอกสารหรือกระบวนการเฉพาะเจาะจงที่ OCR สามารถเพิ่มมูลค่าได้มากที่สุด มุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่มีการป้อนข้อมูลด้วยตัวเองจํานวนมาก งานที่ทําซ้ำๆ หรือที่ความแม่นยําสําคัญที่สุด (เช่น การประมวลผลใบแจ้งหนี้ การดึงข้อมูลจากแบบฟอร์ม การเก็บรักษาเอกสาร) กําหนดเป้าหมายที่ชัดเจนและสามารถวัดผลได้ เช่น การลดเวลาในการประมวลผลลงตามเปอร์เซ็นต์ที่กำหนด การปรับปรุงความแม่นยําของข้อมูล หรือการประหยัดต้นทุน

เลือกโซลูชัน OCR ที่เหมาะสม

ประเมินปริมาณและประเภทของเอกสารที่คุณจะประมวลผล ระดับความแม่นยําที่กําหนด และงบประมาณของคุณ พิจารณาฟีเจอร์ต่างๆ เช่น เทมเพลตสำเร็จรูป สามารถแมชชีนเลิร์นนิงได้ รองรับภาษา และตัวเลือกการผสานการทํางาน และเลือกโซลูชันที่สามารถปรับให้เหมาะกับความต้องการของคุณได้

ประเมินตัวเลือกซอฟต์แวร์ OCR แบบต่างๆ ผ่านการสาธิตหรือการทดลองใช้ และทดสอบด้วยประเภทเอกสารเฉพาะของคุณเพื่อประเมินความถูกต้องและประสิทธิภาพ

เตรียมเอกสารของคุณ

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเอกสารของคุณได้รับการสแกนหรือบันทึกด้วยความละเอียดสูง (300 DPI หรือสูงกว่า) ด้วยความคมชัดดีและสัญญาณรบกวนน้อยที่สุด ปรับแต่งรูปภาพที่เอียงกลับมาตรง หากเป็นไปได้ให้สร้างมาตรฐานรูปแบบเอกสาร (เช่น PDF/A) เพื่อให้ซอฟต์แวร์ OCR ดําเนินการได้ง่ายขึ้น

กําหนดค่าและฝึกระบบ OCR ของคุณ

หากเอกสารของคุณมีเลย์เอาต์ที่สอดคล้องกัน ให้สร้างเทมเพลตในซอฟต์แวร์ OCR เพื่อกําหนดพื้นที่ที่ต้องดึงข้อมูลออกมา (เช่น ช่องใบแจ้งหนี้ ช่องแบบฟอร์ม) หากใช้ OCR ที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิง ให้จัดเตรียมชุดการฝึกของเอกสารที่มีป้ายกํากับเพื่อแนะนําให้ระบบจดจําแบบอักษร เลย์เอาต์ และประเภทข้อมูลต่างๆ ใช้กฎการตรวจสอบตวามถูกต้องเพื่อตรวจสอบข้อผิดพลาดและความไม่สอดคล้องในข้อมูลที่ดึงมา กฎเหล่านี้สามารถตรวจสอบว่าวันที่ถูกต้อง การคํานวณถูกต้อง และช่องข้อมูลเฉพาะไม่ได้ว่าง

ติดตั้งใช้งานกระบวนการตรวจสอบและแก้ไข

สร้างขั้นตอนกาตรวจสอบคุณภาพที่ทําให้มนุษย์สามารถตรวจสอบและยืนยันความถูกต้องของข้อมูลที่ดึงมา และใช้ข้อเสนอแนะจากกระบวนการตรวจสอบเพื่อปรับปรุงความแม่นยําของระบบ OCR เมื่อเวลาผ่านไป สําหรับ OCR ที่จัดตั้งขึ้นด้วยแมชชีนเลิร์นนิง ขั้นตอนนี้จะรวมถึงการแก้ไขข้อผิดพลาดในข้อมูลการฝึกและฝึกโมเดลใหม่อีกครั้ง

ผสานการทํางานกับระบบอื่นๆ

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าซอฟต์แวร์ OCR สามารถส่งออกข้อมูลที่ดึงออกมาไปยังระบบอื่นๆ เช่น ซอฟต์แวร์การทําบัญชี ฐานข้อมูล หรือระบบการจัดการเอกสาร ผสานการทํางาน OCR เข้ากับเครื่องมืออัตโนมัติสําหรับขั้นตอนการทํางานของคุณเพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการต่างๆ เช่น การอนุมัติใบแจ้งหนี้ การป้อนข้อมูลไปยังระบบอื่นๆ และการจัดเก็บเอกสาร