Xử lý tài liệu thông minh là gì? IDP là gì? Cuộc cách mạng AI xử lý tài liệu thông minh và tự động hóa

1. Thách thức của các phương pháp xử lý tài liệu truyền thống

1.1. Tốn thời gian và nguồn lực

Trước khi có AI xử lý tài liệu, việc xử lý tài liệu thủ công thường đòi hỏi rất nhiều thời gian và công sức. Các nhân sự phải dành hàng giờ để tìm kiếm, phân loại, và so sánh dữ liệu từ các tài liệu vật lý hoặc tệp kỹ thuật số. Theo một nghiên cứu của M-Files, 41% nhà quản lý nhân sự lãng phí hơn 10 phút mỗi ngày để tìm kiếm tài liệu cần thiết. Điều này không chỉ làm giảm hiệu quả làm việc mà còn gây lãng phí nguồn lực đáng kể.⁽¹⁾

Đặc biệt, trong lĩnh vực nhân sự, việc quản lý hồ sơ giấy tờ tiêu tốn trung bình 300 USD mỗi nhân viên mỗi năm, bao gồm chi phí giấy tờ, lưu trữ, và thời gian xử lý⁽²⁾. Ngoài ra, các quy trình thủ công bằng hồ sơ giấy và lưu trữ trong các tủ tài liệu không chỉ gây khó khăn trong việc truy cập và chia sẻ thông tin mà còn làm tăng nguy cơ lưu trữ trùng lặp hoặc mất mát dữ liệu.⁽¹⁾

1.2. Dễ bỏ sót và sai sót

Sai phạm của con người là yếu tố không thể tránh khỏi trong quá trình xử lý thủ công. Những sai sót này có thể dẫn đến việc bỏ sót các thông tin quan trọng, từ đó gây ra những kết luận không chính xác hoặc các quyết định sai lầm. Theo nghiên cứu của Raymond Panko (2008), khả năng xảy ra lỗi trong cơ sở dữ liệu được xử lý thủ công lên đến gần 100%. Điều này cho thấy sự giới hạn nghiêm trọng của phương pháp truyền thống trong việc đảm bảo độ chính xác cao và tính toàn diện của dữ liệu.⁽³⁾

1.3. Khả năng mở rộng hạn chế

Một trong những thách thức lớn nhất của xử lý tài liệu thủ công là thiếu khả năng mở rộng khi phải xử lý khối lượng dữ liệu lớn. Theo thống kê, hơn 80% dữ liệu của các tổ chức tồn tại dưới dạng không cấu trúc hoặc bán cấu trúc, như email, hình ảnh, chữ ký, bản vẽ kỹ thuật, hoặc tệp PDF. Các dữ liệu này đòi hỏi phương pháp xử lý thông minh hơn để có thể trích xuất và phân tích hiệu quả.

2/ AI xử lý tài liệu thông minh là gì? IDP là gì? Lịch sử Phát triển của quy trình xử lý tài liệu trong doanh nghiệp

2.1 Quá trình phát triển của xử lý tài liệu: Từ thủ công đến tự động hóa thông minh

Việc xử lý tài liệu ban đầu gắn liền với các phương pháp thủ công, yêu cầu nhiều thời gian và công sức để tìm kiếm, phân loại và trích xuất dữ liệu. Sau đó, OCR xuất hiện như một giải pháp giúp chuyển đổi văn bản in hoặc viết tay thành văn bản số hóa. Tuy nhiên, OCR chỉ dừng lại ở việc nhận dạng ký tự mà không thể hiểu được ngữ cảnh hay ý nghĩa của nội dung.

Sự tích hợp các công nghệ hiện đại như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đã mở ra một kỷ nguyên mới với Xử lý tài liệu thông minh (IDP) – một bước tiến vượt bậc so với OCR.

2.2 IDP – Sự khác biệt vượt trội trong cuộc cách mạng tự động hóa xử lý tài liệu

IDP (Intelligent Document Processing) là công nghệ xử lý tài liệu thông minh tự động hóa toàn bộ quy trình, từ thu nhận, nhận diện, đến trích xuất và xác thực dữ liệu. Điểm khác biệt lớn nhất của IDP so với OCR nằm ở:

01 Khả năng xử lý đa định dạng tài liệu toàn diện

Không giống như OCR chỉ tập trung vào văn bản in hoặc viết tay, IDP có thể xử lý tài liệu ở nhiều định dạng khác nhau, bao gồm: Hình ảnh, PDF, và tệp số hóa, các tài liệu không cấu trúc như email, biểu mẫu, và bảng biểu.

02 Hiểu ngữ cảnh và phân tích ý nghĩa

IDP tích hợp AI và NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên), cho phép hệ thống hiểu được ngữ cảnh và ý nghĩa của nội dung trong tài liệu. Nhờ đó, công nghệ này không chỉ trích xuất ký tự mà còn nhận diện các thực thể quan trọng như tên, ngày, mang lại thông tin chính xác và có giá trị. Với khả năng phân tích, IDP hiểu và xử lý dữ liệu từ các tài liệu phức tạp bỏ xa OCR.

03 Độ chính xác và tự động hóa cao

IDP vượt xa OCR về độ chính xác nhờ khả năng tự học của ML. Trong khi OCR thường yêu cầu sự can thiệp thủ công để sửa lỗi, IDP có thể tự động điều chỉnh và hoàn thiện quá trình trích xuất dữ liệu, giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian.

3/ Lợi ích vượt trội của AI Xử lý tài liệu thông minh (IDP) khi ứng dụng trong hoạt động doanh nghiệp

3.1 Tiềm năng phát triển của Xử lý tài liệu thông minh (IDP) trong tương lai

Trong bối cảnh chuyển đổi số bùng nổ và nhu cầu tự động hóa quy trình ngày càng lớn, Xử lý tài liệu thông minh (IDP) đang trở thành giải pháp chiến lược để doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động và gia tăng lợi thế cạnh tranh.

Theo Grand View Research, thị trường IDP toàn cầu dự kiến đạt 5,2 tỷ USD vào năm 2027, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) 37,5% từ 2022 đến 2027. (8) Với năng lực xử lý dữ liệu không cấu trúc nhanh chóng và chính xác, IDP mở ra cơ hội khai thác toàn diện nguồn tài nguyên dữ liệu vốn là thách thức lớn nhất với nhiều tổ chức hiện nay.

3.2 Lợi ích khi ứng dụng Xử lý tài liệu thông minh IDP vào hoạt động của doanh nghiệp

Tốc độ xử lý vượt trội, hiệu quả tăng cao

IDP tự động hóa toàn bộ quy trình từ thu nhận, nhận diện đến trích xuất và tổ chức dữ liệu. Với tốc độ xử lý nhanh gấp nhiều lần phương pháp thủ công hay OCR truyền thống, IDP cho phép doanh nghiệp xử lý hàng nghìn tài liệu chỉ trong vài phút.

Trong đó, tại Việt Nam, với độ chính xác trích xuất lên tới 98%, FPT AI Read dẫn đầu thị trường trong việc nhận diện và số hóa văn bản tiếng Việt.

Khả năng mở rộng và giảm thiểu chi phí vận hành

Mặc dù chi phí ban đầu của IDP có thể cao hơn OCR, nhưng hiệu quả dài hạn mà nó mang lại vượt trội hơn nhiều. Đặc biệt, trong môi trường kinh doanh đòi hỏi xử lý khối lượng lớn tài liệu như tài chính, logistics và bảo hiểm. IDP là giải pháp lý tưởng để hỗ trợ doanh nghiệp mở rộng quy mô một cách hiệu quả.

Theo Statista, khoảng 62% các chuyên gia hiện đang sử dụng sự kết hợp của nhiều phần mềm xử lý tài liệu để nâng cao quy trình làm việc của họ. Một tài liệu thông thường chứa khoảng 300 đến 500 từ mất khoảng 10 phút để một người sao chép thủ công—mặt khác, OCR có thể thực hiện nhiệm vụ này trong khoảng 10 giây, còn IDP thậm chí có khả năng xử lý nhanh hơn, chính xác hơn chỉ với 3 giây, giảm thời gian dành cho giấy tờ vật lý xuống 75%. Tỷ lệ chính xác lên tới 99,8%.(4)

Con số này chính xác hơn nhiều so với số sai sót con người mắc phải trong quá trình nhập liệu thủ công.

Tích hợp linh hoạt, triển khai dễ dàng

Các nền tảng Xử lý tài liệu thông minh (IDP) hiện đại cho phép tích hợp linh hoạt thông qua API với các hệ thống quản lý doanh nghiệp hiện có mà không cần thay đổi hạ tầng. Điều này giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai và tối ưu hóa quy trình vận hành mà không làm gián đoạn hoạt động.

Bảo vệ môi trường và giảm thiểu lãng phí giấy

Bằng cách số hóa tài liệu và giảm nhu cầu sử dụng giấy, IDP không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí mà còn góp phần giảm phát thải carbon và thúc đẩy xu hướng văn phòng không giấy tờ (paperless office). Đây là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp đáp ứng các tiêu chuẩn bền vững, đồng thời cải thiện hình ảnh thương hiệu trước khách hàng và đối tác.

4/ Ứng dụng thực tiễn của Xử lý dữ liệu thông minh trong doanh nghiệp: Nghiên cứu tình huống và câu chuyện thành công

01 VeriFast – Tăng cường hiệu quả xác minh thu nhập với IDP (6)

VeriFast, một công ty tại Canada chuyên cung cấp dịch vụ xác minh thu nhập, từng gặp khó khăn trong việc xử lý thủ công hàng trăm bảng sao kê ngân hàng mỗi ngày. Hệ thống OCR cũ của họ chỉ đạt độ chính xác khoảng 40%, gây chậm trễ trong việc ra quyết định và ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất vận hành.

Nhằm giải quyết vấn đề, VeriFast đã triển khai Docsumo’s Document AI, một giải pháp IDP tiên tiến, để tự động hóa quy trình trích xuất dữ liệu và tối ưu hóa việc xử lý tài liệu. Kết quả mang lại:

• Tiết kiệm hơn 6,000 giờ lao động mỗi tháng, giải phóng nguồn lực cho các nhiệm vụ giá trị cao hơn.
• Thời gian xử lý tài liệu giảm từ 60 phút xuống chỉ còn 1,5 phút, tăng tốc độ gấp 2 lần.
• Đạt độ chính xác 90%, cải thiện tới 125% khả năng trích xuất dữ liệu thu nhập.
• €75,000 giá trị tài liệu được xử lý hàng tháng, nâng cao hiệu quả vận hành tổng thể.

02 Adidas – IDP trong ngành hàng thời trang, bán lẻ (5)

Adidas từng đối mặt với nhiều bất cập trong chuỗi cung ứng, đặc biệt là sự phân mảnh trong quy trình giao tiếp và quản lý. Công ty phải xử lý hơn 100,000 chuỗi email trong các quy trình làm việc phân tán, dẫn đến sự lãng phí thời gian và giảm hiệu quả vận hành.

Để giải quyết vấn đề này, Adidas đã tích hợp IDP vào quá trình tự động hóa các quy trình trong chuỗi cung ứng, mang lại những cải thiện đáng kể:

• Thời gian onboarding nhà máy giảm tới 50%, giúp tăng tốc độ triển khai hoạt động sản xuất.
• Chi phí vận hành chuỗi cung ứng giảm 60%, nhờ việc loại bỏ sự phụ thuộc vào email và các quy trình thủ công không hiệu quả.
• Ngoài ra, công ty cũng giảm 66% quy mô đội ngũ quản lý đơn hàng, giúp quy trình đặt hàng trở nên mượt mà hơn.

Với hơn 70,000 đơn hàng mỗi năm, sự cải tiến này không chỉ đảm bảo thời gian phê duyệt nhanh chóng mà còn tăng cường khả năng giám sát và minh bạch trong toàn bộ chuỗi cung ứng trên phạm vi toàn cầu.

03 FPT AI Read

Ứng dụng công nghệ Nhận dạng ký tự quang học (OCR) trên cơ sở công nghệ Học Sâu (Deep Learning), kết hợp công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), FPT AI Read là nền tảng trích xuất dữ liệu từ hình ảnh, xử lý tài liệu thông minh (IDP) thế hệ mới, cho phép nhận dạng và trích xuất nội dung trên mọi mẫu giấy tờ, không giới hạn về cấu trúc như hóa đơn, Biên lai, Hồ sơ ứng viên, Hợp đồng, Bảng khảo sát, báo giá…

FPT AI Read có khả năng xử lý mượt mà hầu hết các loại văn bản thông dụng trong quy trình doanh nghiệp, đẩy nhanh quy trình xử lý tài liệu và số hóa giấy tờ.

Tích hợp với tính năng thư viện, có đến 50+ mẫu tài liệu sẵn sàng tích hợp cho doanh nghiệp khối Tài chính – Ngân hàng, Bảo hiểm, Logistics…, FPT AI Read là nguồn tham khảo tài khảo uy tín, chất lượng. Nhờ số hoá dữ liệu, FPT AI Read giảm đến 70% các công việc xử lý dữ liệu thủ công, giúp tăng năng suất lao động cho nhân viên và đạt được các mục tiêu chuyển đổi số của doanh nghiệp.

Trong cuộc đua kỷ nguyên số, cuộc đua của sự tốc độ, Xử lý tài liệu thông minh (IDP) không chỉ là một xu hướng mà đã trở thành bước đi chiến lược để doanh nghiệp khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu. Việc áp dụng IDP giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả vận hành, tăng cường độ chính xác và gia tăng năng lực cạnh tranh trong thị trường ngày càng đòi hỏi cao. Tự động hóa quy trình xử lý tài liệu không chỉ hướng tới sự tối ưu mà còn là chìa khóa để đạt được sự xuất sắc trong vận hành.

References:

1. M-Files. (n.d.). The problem with paper-based HR.
2. WCD Connect. (n.d.). Human resources information management
3. Panko, R. R. (2000). Thinking is bad: Implications of human error research for spreadsheet research and practice
4. ABBYY. (n.d.). OCR vs. IDP: What’s the difference?
5. Docsumo. (n.d.). Optimizing business workflows with automated document processing.
6. Docsumo. (n.d.). What is document processing?
7. McKinsey & Company. (n.d.). Fueling digital operations with analog data.
8. Grand View Research. (n.d.). Intelligent document processing market report.
9. Capacity. (n.d.). IDP vs. OCR: Understanding the difference in intelligent automation
10. Appinventiv. (n.d.). AI in document processing: Revolutionizing data extraction
11. Lạc Việt. (n.d.). Intelligent document processing.
12. FPT Cloud. (n.d.). FPT AI Read.
13. FPT AI. (n.d.). FPT AI Read.
14. FPT Information System. (n.d.). OCR là gì?.