AI OCR คืออะไร? ตัวช่วยมือโปร แปลงเอกสารด่วน ทันใจในไม่กี่วิ

เปลี่ยนงานเอกสารที่เคยเป็นภาระ ให้กลายเป็นแต้มต่อทางธุรกิจด้วยระบบ AI-OCR หรือ OCR Technology เทคโนโลยีอัจฉริยะที่ที่นอกจากจะเข้าช่วยอ่านตัวอักษรจากภาพหรือไฟล์สแกนแล้ว ยังสามารถแปลงให้กลายเป็นข้อมูลดิจิทัลที่พร้อมใช้งานได้ในไม่กี่วินาที รวดเร็ว แม่นยำ และลดภาระงานซ้ำซ้อน พร้อมขับเคลื่อนองค์กรและเพิ่มประสิทธิภาพและความแม่นยำในระดับที่ไม่เคยมีมาก่อน

ระบบ AI OCR คืออะไร? ตัวช่วยยกระดับการจัดการเอกสารยุคดิจิทัล

AI OCR คือ การนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) มาผสานเข้ากับ OCR Technology เพื่อสร้างโซลูชันจัดการเอกสารที่ทำได้มากกว่าการแปลงภาพเป็นข้อความ ระบบ AI-OCR ยังสามารถอ่านและเข้าใจบริบทของข้อมูลในเอกสารได้อย่างลึกซึ้ง ช่วยเปลี่ยนกระบวนการป้อนข้อมูลด้วยมือให้กลายเป็นระบบอัตโนมัติที่สมบูรณ์

พื้นฐานของเทคโนโลยี OCR คืออะไร

OCR ย่อมาจาก Optical Character Recognition เป็นเทคโนโลยีดั้งเดิมที่จะทำหน้าที่แปลงข้อความที่รูปภาพหรือไฟล์ PDF ให้กลายเป็นข้อความดิจิทัลที่คอมพิวเตอร์สามารถอ่านและนำไปประมวลผลต่อได้ (Machine-Readable Text) ทำให้เราสามารถคัดลอก ค้นหา หรือแก้ไขข้อมูลได้โดยไม่ต้องเสียเวลาพิมพ์ใหม่

AI เสริมพลัง OCR เปลี่ยนข้อมูลให้กลายเป็นดิจิทัลแบบมือโปร

การนำ AI เข้ามาใช้ในเทคโนโลยี OCR ทำให้ AI-OCR มีความสามารถที่เหนือกว่า OCR แบบเดิมอย่างก้าวกระโดด โดยเฉพาะ AI-OCR ภาษาไทยที่ต้องการความแม่นยำในการเรียบเรียงอักษรและวรรณยุกต์ที่ซับซ้อน และยังช่วยเพิ่มศักยภาพในด้านอื่น ๆ ไม่ว่าจะเป็น

• ระบบ AI OCR สามารถเรียนรู้จากข้อมูลมหาศาล ถึงเอกสารจะมีภาพไม่ชัดเจน ฟอนต์หลายรูปแบบ หรือเป็นลายมือ ก็ไม่เป็นปัญหา
• AI-OCR สามารถแยกข้อมูลสำคัญได้อัตโนมัติ เช่น ชื่อ-นามสกุล เลขที่ใบแจ้งหนี้ หรือยอดรวมสุทธิ
• AI OCR Tools วิเคราะห์เนื้อหาและรูปแบบของเอกสาร เพื่อจำแนกประเภทเอกสาร เพื่อจัดเก็บและส่งต่อข้อมูลไปในขั้นตอนต่อไปได้อย่างถูกต้อง
• OCR Technology ประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย ตั้งแต่ยืนยันตัวตน ไปจนถึงการวิเคราะห์ความผิดปกติของข้อมูลบนเอกสารเพื่อเพิ่มความปลอดภัยทางธุรกิจ

AI – OCR ทำงานอย่างไร? เปิดกลไกสุดล้ำเปลี่ยนเอกสารเป็นดิจิทัล

เจาะลึกเบื้องหลังกลไกเทคโนโลยีแปลงเอกสารเป็นดิจิทัล ทำไม AI-OCR ถึงสามารถเข้าใจ วิเคราะห์ และจัดระเบียบข้อมูลได้อย่างแม่นยำ ช่วยให้การจัดการเอกสารยุคใหม่เร็วขึ้น ง่ายขึ้น และลดต้นทุนได้อย่างตรงจุด 

5 กลไกการทำงานของ AI OCR ที่พลิกโฉมการจัดการเอกสารยุคใหม่

เปิด 5 กลไกการทำงานหลักของ AI-OCR ที่ช่วยยกระดับความสามารถของ OCR Technology ในการแปลงเอกสารให้เหนือระดับมากกว่าเดิม 

1. ปรับปรุงคุณภาพเอกสาร (Pre-processing) 

เมื่อได้รับไฟล์ภาพ AI จะปรับปรุงคุณภาพโดยอัตโนมัติ เช่น เพิ่มความคมชัด ลบจุดรบกวนและปรับภาพเอียงให้ตรง เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์

2. วิเคราะห์โครงสร้าง (Layout Analysis)

AI จะวิเคราะห์และเข้าใจโครงสร้างของเอกสาร สามารถแยกแยะส่วนประกอบต่าง ๆ เช่น หัวข้อ ตารางและย่อหน้าออกจากกัน

3. รู้จักอักขระด้วย AI (AI Recognition) 

หัวใจของ OCR Technology คือ การใช้โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ที่ผ่านการเทรนข้อมูลมหาศาล ทำให้สามารถจดจำลักษณะและโครงสร้างของอักษรได้อย่างแม่นยำ ถึงจะเป็นลายมือหรือฟอนต์หลายรูปแบบก็ไม่เป็นอุปสรรค โดยเฉพาะ AI OCR ภาษาไทยที่ต้องการความแม่นยำเป็นพิเศษ

4. ตรวจสอบด้วยโมเดลภาษา (Post-processing) 

หลังแปลงอักขระแล้ว AI จะใช้โมเดลภาษาในการตรวจสอบและแก้ไขคำที่น่าจะผิดพลาดตามบริบทของประโยค

5. สกัดและจัดโครงสร้างข้อมูล (Data Extraction)

และขั้นตอนสุดท้าย คือ การสกัดข้อมูลสำคัญ เช่น ชื่อ ที่อยู่หรือยอดรวม ฯลฯ ออกมาในรูปแบบข้อมูลที่มีโครงสร้าง (Structured Data) พร้อมนำไปใช้งานต่อได้ทันที

แล้วจะรู้ได้อย่างไรว่า AI OCR แม่นยำจริง?

หลัก ๆ แล้ว AI-OCR จะวัดระดับความแม่นยำหรือประสิทธิภาพในการทำงานผ่านเกณฑ์ชี้วัด 4 ตัว ได้แก่ 

1. Accuracy (ความถูกต้องของอักขระ)

• อักขระ (ตัวอักษร) ที่ OCR แปลงออกมา ตรงกับต้นฉบับกี่เปอร์เซ็นต์ 
• เช่น ถ้าไฟล์มี 1,000 ตัวอักษร แล้ว OCR อ่านถูก 980 ตัว → Accuracy = 98%
• ถ้า Accuracy > 95% ถือว่าดีพอสำหรับงานทั่วไป

2. Word Accuracy (ความถูกต้องของคำ)

• นอกจากความถูกต้องของตัวอักษรแล้ว ต้องดูด้วยว่า AI-OCR Tools แปลงคำออกมาตรงกับต้นฉบับกี่เปอร์เซ็นต์
• ถ้า OCR อ่านตัวอักษรถูก แต่ประกอบคำผิด → Accuracy ของตัวอักษรอาจสูง แต่ Word Accuracy อาจต่ำ

3. Character Error Rate (CER) / Word Error Rate (WER)

• CER = อัตราความผิดพลาดของตัวอักษร
• WER = อัตราความผิดพลาดของคำ
• ค่ายิ่งต่ำ → OCR ยิ่งแม่น

4. Precision & Recall

• ใช้ในกรณีที่มีการดึงข้อมูลเฉพาะ เช่น ชื่อ-ที่อยู่ เลขบัตรประชาชน
• Precision = OCR ดึงข้อมูลถูกต้องแค่ไหน
• Recall = OCR ดึงข้อมูลครบถ้วนไหม

ความท้าทายและโอกาสการใช้งาน AI-OCR

ถึง AI-OCR จะช่วยแปลงเอกสารเป็นดิจิทัลได้รวดเร็ว แต่ยังมีความท้าทายหลายด้าน เช่น เอกสารคุณภาพต่ำ ฟอนต์ไม่มาตรฐาน หรือข้อความหลายภาษา การเข้าใจข้อจำกัดเหล่านี้ จะช่วยให้ธุรกิจเตรียมมาตรการรับมือ และเลือกโซลูชันได้อย่างเหมาะสม 

5 อุปสรรคที่ทำให้ AI OCR พัฒนายากกว่าที่คิด

ถึง AI-OCR จะช่วยแปลงเอกสารเป็นดิจิทัลอย่างรวดเร็ว แต่การพัฒนากลับไม่ง่ายอย่างที่คิด ไม่ว่าจะเป็น 

1. คุณภาพรูปภาพต่ำ : ภาพเบลอ ความละเอียดน้อย แสงเงาไม่สม่ำเสมอและมีจุดรบกวน

2. โครงสร้างเอกสารซับซ้อน : ตาราง แบบฟอร์มหลายคอลัมน์ ข้อความที่วางปนกับรูปภาพหรือตราประทับ

3. ความหลากหลายของตัวอักษร ฟอนต์ที่มีรูปแบบนับไม่ถ้วน ขนาดฟอนต์ โดยเฉพาะลายมือที่ไม่มีรูปแบบตายตัว 

4. ความเฉพาะตัวของภาษา โดยเฉพาะ AI-OCR ภาษาไทยที่มีสระ วรรณยุกต์ซ้อนกัน และไม่มีการเว้นวรรคระหว่างคำ

5. เอกสารที่ไม่สมบูรณ์ : มีรอยยับ รอยเปื้อนหรือข้อความซีดจางที่บดบังข้อมูลสำคัญ เป็นต้น 

ตัวอย่างการประยุกต์ใช้ AI-OCR ในหลายอุตสาหกรรม

AI-OCR ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือแปลงเอกสารเป็นดิจิทัลอย่างเดียว แต่ยังช่วยให้ธุรกิจในหลายอุตสาหกรรมทำงานเร็วขึ้น ลดข้อผิดพลาด และเพิ่มประสิทธิภาพ ทำให้กระบวนการทำงานซับซ้อนกลายเป็นเรื่องง่ายมากยิ่งขึ้น เช่น 

• ธุรกิจการเงินและธนาคาร : ใช้ทำ KYC ตรวจสอบเอกสารยืนยันตัวตน เช่น บัตรประชาชน พาสปอร์ต ฯลฯ และประมวลผลใบแจ้งหนี้อัตโนมัติ
• ธุรกิจประกันภัย : ประมวลผลเอกสารเคลมสินไหมและใบรับรองแพทย์ เพื่อเร่งกระบวนการอนุมัติ
• โรงพยาบาลและการแพทย์ แปลงข้อมูลจากเวชระเบียนผู้ป่วยและผลตรวจทางห้องปฏิบัติการให้เป็นดิจิทัล
• ค้าปลีกและโลจิสติกส์ : จัดการเอกสาร Supply Chain เช่น ใบสั่งซื้อ ใบส่งของและใช้แอปพลิเคชันถ่ายรูปใบเสร็จ เพื่อทำโปรโมชัน
• ภาครัฐ : แปลงเอกสารสำคัญเก่า ๆ ให้เป็นไฟล์ดิจิทัลที่ค้นหาได้ง่าย และประมวลผลข้อมูลจากแบบฟอร์มคำร้องของประชาชน

เทรนด์และโอกาสใหม่ของ AI-OCR 

ปัจจุบัน เทคโนโลยี AI-OCR กำลังพลิกโลกเอกสารธุรกิจด้วยเทคโนโลยีแม่นยำและรวดเร็ว เปิดโอกาสใหม่ให้ลดงานซ้ำซ้อน เพิ่มความถูกต้อง และทำงานอัตโนมัติได้ง่ายกว่าที่เคย

อนาคตเทคโนโลยี AI-OCR ที่ธุรกิจต้องจับตา

• ทำงานร่วมกับ RPA (Hyperautomation) : ระบบ AI OCR จะผสานกับ RPA เพื่อสร้างกระบวนการอัตโนมัติเต็มรูปแบบ ตั้งแต่รับเอกสาร สกัดข้อมูล บันทึกในระบบ ไปจนถึงปิดจบกระบวนการ
• ผสาน Generative AI : สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้หลากหลายขึ้น (Multimodal) เช่น ข้อความคู่กับรูปภาพ และใช้ Generative AI เพื่อสรุปเนื้อหา สร้างรายงาน หรือตอบคำถามจากข้อมูลในเอกสารได้
• เข้าใจเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง (Unstructure Data) : สามารถเข้าใจเอกสารที่ไม่มีรูปแบบตายตัว เช่น สัญญา หรืออีเมล เพื่อสกัดข้อมูลสำคัญ ไม่ใช่แค่ข้อความธรรมดาอีกต่อไป
• เน้นการใช้งานบนมือถือและคลาวด์ : ทำให้การใช้งานจะสะดวกขึ้นผ่านแอปพลิเคชันบนมือถือ เช่น การทำ e-KYC หรือการถ่ายรูปใบเสร็จ เพื่อบันทึกบัญชี โดยประมวลผลบนคลาวด์

รู้จัก OCR Handwriting ลายมือภาษาไทยจะไม่ใช่อุปสรรคอีกต่อไป

หนึ่งในเป้าหมายสำคัญของ AI-OCR คือ การเอาชนะความท้าทายในการอ่านลายมือ โดยเฉพาะ AI-OCR ภาษาไทย ที่มีความซับซ้อนสูง เนื่องจาก ความหลากหลายของลายเส้น ความคล้ายของตัวอักษร เช่น ข-ช รวมถึงโครงสร้างสระวรรณยุกต์ที่ซ้อนกัน และการเขียนติดกัน โดยเทคโนโลยีนี้จะใช้โมเดล AI ขั้นสูงฝึกการเรียนรู้จากข้อมูลลายมือจำนวนมหาศาล เพื่อแปลงลายเส้นให้กลายเป็นข้อความดิจิทัลอย่างแม่นยำ นิยมใช้ในการแปลงเอกสารเก่า หรืออ่านข้อมูลในแบบฟอร์มที่กรอกด้วยมือหรือแปลงสมุดจดเลคเชอร์ให้เป็นไฟล์ดิจิทัล

สรุป

จากทั้งหมดที่ SOLUTIONS IMPACT สรุปมาให้ จะเห็นได้ว่า AI-OCR ได้ก้าวข้าม OCR Technology แบบเดิมไปไกลแบบไม่เห็นฝุ่น จากแค่การแปลงข้อความสู่การเป็นระบบ AI-OCR ที่สามารถเข้าใจบริบทและสกัดข้อมูลสำคัญได้โดยอัตโนมัติ การนำเทคโนโลยีนี้มาใช้จึงไม่ใช่เป็นเพียงการหา AI OCR Tools มาอำนวยความสะดวก แต่เป็นการลงทุนในเครื่องมือเชิงกลยุทธ์ที่เป็นหัวใจสำคัญของการทำ Digital Transformation เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันให้กับองค์กรยุคใหม่ได้อย่างแท้จริง

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ AI OCR