هوش مصنوعی و OCR، یک همکاری عالی که به نفع همه است

نویسه خوان نوری از دهه 1990 میلادی مورد استفاده بوده است. این ابزاری است که به طور گسترده به مشاغل کمک می‌کند تا اسناد کاغذی خود را دیجیتالی کنند. با کمک OCR شرکت‌ها زیادی به استفاده از نرم افزار اتوماسیون اداری یا نرم افزار بایگانی اسناد روی آوردند و به طرز چشمگیری سرعت و رشد توسعه آن‌ها افزایش پیدا کرد.

استفاده از OCR روز به روز بیشتر شد. چون مجموعه‌های بیشتری دریافتند که برای تبدیل متندست نویس یا چاپ شده به متن کد گذاری شده توسط ماشین نیاز دارند.

پلتفرم‌های OCRاز اسنادی مانند رسیدهای کاغذی، صورت‌حساب‌های بانکی، پاسپورت و سایر انواع اسنادی که باید مدیریت شوند اطلاعات را برداشت و آن را در فیلدهایی که هرکدام حاوی جداول مخصوصی است، قرار می‌دهند.

به بیان خیلی ساده اگر تا به حال متنی را با برنامه ای مانند Adobe Acrobatبه PDF تبدیل کرده اید، پس از OCR استفاده کرده اید.

برای این که راجع به چیستی OCR بیشتر بدانید، مطلب "OCR یا نویسه خوان نوری چیست؟ چگونه کار می‌کند؟ کاربرد ocrدر اتوماسیون اداری و بایگانی" را مطالعه کنید که به طور جامع درباره OCR درآن شرح داده شده است.

نکته مهم در مورد OCR این است که کیفیت و عملکرد این تکنولوژی روز به روز بهتر شده است. در این راستا میزان تقاضای شرکت‌های مدرن از این محصول‌های تک پیشی گرفته است. اکنون شرکت‌ها به شیوه‌های جایگزین مبتنی بر هوش مصنوعی روی آورده‌اند.

OCR سنتی در مقابل هوش مصنوعی

شیوه اصلی کار OCR به این شکل است که باید در ابتدا مختصات متنی که قرار است از روی کاغذ استخراج شود، به آن داده شود. بعد از وارد کردن این اطلاعات در پلتفرم OCR متن از روی کاغذ پیدا شده و به صورت یک اطلاعات دیجیتالی، در جایی که کاربر برای او تعیین کرده است، ذخیره می‌شود. این کار به عنوان پیکربندی اولیه باید روی سند و پلتفرم OCR پیاده شود تا بعد از آن متن‌ها از روی کاغذها به صورت اتوماتیک استخراج شوند.

دقت OCRبه کیفیت سند اصلی بستگی دارد. برای متن تایپ شده، بیشتر پلتفرم‌ها میزان دقت 98 یا 99 درصد را دارند. میزان دقت OCR موضوع بسیار مهمی است. چون اشتباهات کوچک می‌تواند منجر به از دست دادن نقاط داده مهم شود. به عنوان مثال، اگر فاکتوری را ثبت کنید که نام یا قیمت را حذف کرده یا به اشتباه ثبت کرده، عملاً آن سند بی فایده است.

در OCRسنتی تنها گزینه کاربر برای افزایش قابلیت اطمینان از نتایج اسکن‌ها اندازه گیری دستی و نظارت بر نتایج است. اما راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند این کار را به‌طور خودکار انجام دهند. به عبارت دیگر هوش مصنوعی می‌تواند محتوای سند را با دقت بیشتری پردازش کنند.

نسل بعدی OCR در کنار و همگام با هوش مصنوعی

ابزارهای OCR دستخوش یک انقلاب آرام قرار گرفته‌اند. زیرا ارائه دهندگان نرم افزار جاه طلبانه آنها را با هوش مصنوعی ترکیب می‌کنند.

در نتیجه نرم‌افزار جمع‌آوری داده‌ها به طور همزمان اطلاعات و محتوا را با هم درک می‌کند. در عمل یعنی ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند اشتباهات را مستقل از یک کاربر انسانی بررسی کند.

اما سوال این است که این ابزارها چگونه کار می‌کنند؟ بسته به اینکه از کدام پلتفرم هوش مصنوعی استفاده می‌کنید، پاسخ متفاوت است.

یک مطالعه موردی دقیق از نحوه استفاده از هوش مصنوعی در OCR کاری است که شرکت Infrrdبا یک شرکت سرمایه گذاری جهانی انجام داد. Infrrd IDC، یک ابزار ترکیبی هوش مصنوعی و OCRرا برای کمک به مدیریت گزارش‌های مالی استفاده کرد. این ابزار برای کپی گزارش‌های مالی از زبان‌های مختلف و ترجمه آنها به انگلیسی استفاده شد.

برای انجام این کار، Infrrd از ترکیبی از ماشین لرنینگ و الگوریتم‌های Computer Visionاستفاده کرد. این الگوریتم‌ها برای تجزیه و تحلیل طرح‌بندی سند در طول پیش‌پردازش برای تعیین دقیق اطلاعاتی که قرار است ثبت شوند، استفاده شد. سپس یک موتور OCR برای استخراج متن از سند اسکن شده استفاده شد. سپس اسناد با کمک یک شبکه عصبی عمیق با استفاده از داده‌های زنده برای اطمینان از صحت ترجمه شدند.

بدیهی است که بدون کمک هوش مصنوعی، این گزارش‌ها باید توسط کارمندان به صورت جداگانه مدیریت و توسط مترجم تبدیل می‌شدند. با ترکیب هوش مصنوعی با OCR، Infrrd توانست بار اداری کارمندان شرکت سرمایه گذاری را به حداقل برساند. نمونه‌های متعدد دیگری از شرکت‌هایی وجود دارد که از هوش مصنوعی و OCR را در این راه استفاده می‌کنند.

OCR و AI: نیرویی برای تحول دیجیتال

زمانی بود که OCRبه عنوان یک فناوری جدید مخرب که فرآیندهای تجاری دستی را خودکار می‌کرد، وارد بازار شد. درست همین اتفاقی که برای هوش مصنوعی در سالهای اخیر افتاده است.

رشد هوش مصنوعی هم باعث شده است که شرکت‌های مدرن انتظارات خود را از آنچه اتوماسیون می‌تواند به دست آورد افزایش دهند. موتورهای OCR که باید توسط کاربران انسانی مدیریت شوند، در حال پیشی گرفتن از موتورهایی هستند که از هوش مصنوعی برای بررسی اشتباهات استفاده می‌کنند.

بدیهی است که ترکیب هوش مصنوعی و OCR با هم یک استراتژی برنده برای ضبط و مدیریت داده هستند. البته شاید ابزارهای OCRمبتنی بر هوش مصنوعی به اندازه سایر فناوری‌های دگرگون‌کننده جذاب نباشند. اما تأثیر قابل‌توجهی بر شرکت‌هایی که از آنها استقبال می‌کنند، خواهند داشت. کاهش کارهای روتین و اداری کلیدی برای بهره وری بیشتر کارکنان است و ترکیب این دو با هم این صرفه جویی در زمان را میسر می‌کند.

ابزارهای AI OCR غول‌های خوابیده در موضوع گسترده‌تر تحول دیجیتال هستند. آنها این پتانسیل را دارند که به سازمان‌های بی شماری برای خودکارسازی پردازش و بررسی خطای اسناد فیزیکی کمک کنند. فناوری‌هایی که هزینه‌ها را کاهش می‌دهند و کارایی را افزایش می‌دهند همیشه تقاضای بالایی دارند.