Azure OCR API: วิธีเชื่อมต่อระบบอ่านเอกสารเข้ากับแอปพลิเคชันทางธุรกิจ

ธุรกิจต่าง ๆ ต้องจัดการเอกสารในแทบทุกแผนก ทีมการเงินต้องประมวลผลใบแจ้งหนี้และใบเสร็จ ฝ่ายทรัพยากรบุคคลต้องจัดการใบสมัครและประวัติพนักงาน ขณะที่ทีมปฏิบัติการต้องทำงานกับใบสั่งซื้อ เอกสารจัดส่งสินค้า และสัญญาต่าง ๆ เมื่อข้อมูลเหล่านี้อยู่ในรูปแบบไฟล์ PDF ที่สแกนมา หรือรูปภาพ พนักงานมักต้องป้อนข้อมูลเดิมลงในแอปพลิเคชันทางธุรกิจด้วยตนเอง 

การเชื่อมต่อ Azure OCR API สามารถช่วยทำให้กระบวนการนี้เป็นระบบอัตโนมัติได้ โดยแปลงเนื้อหาในเอกสารให้เป็นข้อมูลที่คอมพิวเตอร์สามารถอ่านและประมวลผลได้ แทนที่จะมองเอกสารแต่ละฉบับเป็นเพียงไฟล์ที่ต้องเปิดอ่านและตรวจสอบด้วยตนเอง ธุรกิจสามารถสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ดึงข้อมูลจากเอกสารและส่งต่อไปยังระบบที่ต้องการใช้งานได้โดยอัตโนมัติ 

Azure OCR API คืออะไร? 

Azure OCR API ช่วยให้แอปพลิเคชันสามารถใช้ความสามารถด้านการรู้จำข้อความบนคลาวด์ของ Microsoft เพื่อดึงข้อความจากรูปภาพและเอกสารได้ ทั้งนี้ ขึ้นอยู่กับบริการที่เลือก ธุรกิจสามารถใช้บริการเพื่อรู้จำข้อความที่พิมพ์ไว้ ประมวลผลไฟล์ PDF ที่ผ่านการสแกน และรับข้อมูลเกี่ยวกับบรรทัดข้อความ คำ และตำแหน่งของข้อความในเอกสาร

สำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องจัดการเอกสารจำนวนมาก Azure AI Document Intelligence มีความสามารถด้าน OCR พร้อมฟีเจอร์เพิ่มเติมสำหรับทำความเข้าใจโครงสร้างเอกสารและดึงข้อมูลที่มีรูปแบบชัดเจน นักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อความสามารถเหล่านี้ผ่าน REST API หรือชุดเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์ (SDK) ที่รองรับ

ตัวอย่างเช่น เมื่อซัพพลายเออร์ส่งใบแจ้งหนี้ในรูปแบบไฟล์ PDF ที่สแกนมา บริการ OCR สามารถรู้จำข้อความ เช่น ชื่อซัพพลายเออร์ หมายเลขใบแจ้งหนี้ วันที่ และยอดเงินรวม จากนั้นแอปพลิเคชันสามารถนำข้อมูลที่ดึงออกมาไปใช้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการประมวลผลขั้นตอนต่อไปได้

สิ่งสำคัญคือ ต้องแยกความแตกต่างระหว่างการรู้จำข้อความ (Text Recognition) กับการดึงข้อมูล (Data Extraction) ให้ชัดเจน OCR ทำหน้าที่ระบุข้อความในเอกสาร แต่แอปพลิเคชันทางธุรกิจอาจต้องระบุเพิ่มเติมว่าค่าใดคือหมายเลขใบแจ้งหนี้ ตรวจสอบยอดเงินรวม และค้นหาข้อมูลซัพพลายเออร์ที่ตรงกับฐานข้อมูล ขั้นตอนเหล่านี้อาจต้องอาศัยความสามารถในการทำความเข้าใจเอกสาร กฎทางธุรกิจ หรือการประมวลผลเพิ่มเติมภายในแอปพลิเคชัน

Azure OCR API Integration ทำงานอย่างไร?

การเชื่อมต่อโดยทั่วไปจะรวมแหล่งที่มาของเอกสาร บริการ OCR ตรรกะการประมวลผลของแอปพลิเคชัน และระบบปลายทางเข้าไว้ในเวิร์กโฟลว์เดียวกัน

1. รับเอกสารจากแอปพลิเคชันทางธุรกิจ

กระบวนการเริ่มต้นเมื่อมีเอกสารเข้าสู่องค์กร ซึ่งอาจเป็นเอกสารที่อัปโหลดผ่านเว็บแอปพลิเคชัน ได้รับทางอีเมล สแกนจากสำนักงาน หรือส่งผ่านพอร์ทัลสำหรับลูกค้า

แอปพลิเคชันควรจัดเก็บไฟล์ต้นฉบับอย่างปลอดภัยและสร้างคำขอสำหรับประมวลผลเอกสาร พร้อมบันทึกข้อมูลที่จำเป็น เช่น วันที่ส่งเอกสาร ประเภทเอกสาร แผนกที่เกี่ยวข้อง และสถานะการประมวลผล

สำหรับองค์กรที่ต้องประมวลผลเอกสารปริมาณมาก การใช้คิวงานหรือบริการประมวลผลเบื้องหลังจะช่วยป้องกันไม่ให้การประมวลผลเอกสารทำให้แอปพลิเคชันหลักทำงานช้าลง

2. ส่งเอกสารไปยังบริการ OCR

แอปพลิเคชันจะส่งเอกสารไปยัง Azure OCR Endpoint ที่เหมาะสมผ่านคำขอ API ที่มีการยืนยันตัวตน

วิธีการเชื่อมต่อขึ้นอยู่กับบริการที่เลือกและประเภทของเอกสาร โดย Azure AI Document Intelligence รองรับการประมวลผลเอกสารผ่าน Read Model รวมถึงโมเดลอื่น ๆ ที่ออกแบบมาเพื่อดึงข้อมูลตามลักษณะงานเฉพาะ

สำหรับการวิเคราะห์แบบอะซิงโครนัส (Asynchronous Analysis) ที่รองรับ แอปพลิเคชันจะส่งคำขอและได้รับรหัสอ้างอิงของงาน จากนั้นจึงตรวจสอบสถานะการประมวลผลและดึงผลลัพธ์เมื่อการวิเคราะห์เสร็จสมบูรณ์

นักพัฒนาควรอ้างอิงเอกสารประกอบของ API เวอร์ชันที่ใช้งานอยู่ เนื่องจาก OCR Endpoint แต่ละประเภทอาจมีรูปแบบคำขอและวิธีประมวลผลที่แตกต่างกัน

3. แปลงผลลัพธ์ OCR ให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง

ผลลัพธ์จาก OCR ไม่ได้พร้อมใช้งานในระบบธุรกิจโดยตรงเสมอไป เอกสารหนึ่งฉบับอาจมีข้อความหลายบรรทัด แต่ระบบปลายทางมักต้องการข้อมูลเฉพาะในแต่ละฟิลด์

ตัวอย่างเช่น ใบแจ้งหนี้จากซัพพลายเออร์อาจมีข้อมูลดังต่อไปนี้

ชั้นการเชื่อมต่อระบบ (Integration Layer) จะทำหน้าที่จับคู่ข้อมูลที่รู้จำได้เข้ากับฟิลด์ที่ระบบปลายทางต้องการ โดยขึ้นอยู่กับประเภทเอกสารและบริการที่ใช้ กระบวนการนี้อาจต้องอาศัยการวิเคราะห์โครงสร้างเอกสาร โมเดลสำเร็จรูปสำหรับการดึงข้อมูล โมเดลที่ปรับแต่งเฉพาะ หรือกฎทางธุรกิจที่กำหนดขึ้นเอง 

แอปพลิเคชันควรปรับรูปแบบวันที่ ตัวเลข สกุลเงิน และข้อมูลอื่น ๆ ให้ตรงกับรูปแบบที่ระบบปลายทางรองรับ เพื่อป้องกันความแตกต่างของรูปแบบข้อมูลในเอกสารแต่ละฉบับ ซึ่งอาจทำให้ข้อมูลในระบบไม่สอดคล้องกัน 

4. ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ดึงออกมา

ไม่ควรถือว่าข้อความที่ OCR รู้จำได้เป็นข้อมูลทางธุรกิจที่ถูกต้องโดยอัตโนมัติ 

เวิร์กโฟลว์ที่มีประสิทธิภาพควรตรวจสอบฟิลด์ที่จำเป็น ตรวจสอบรูปแบบข้อมูล เปรียบเทียบรหัสซัพพลายเออร์กับข้อมูลที่มีอยู่ และตรวจสอบการคำนวณตามความเหมาะสม โดยสามารถใช้ค่าความเชื่อมั่นของผลการรู้จำ (Confidence Information) ร่วมกับกฎทางธุรกิจเพื่อพิจารณาว่าข้อมูลพร้อมสำหรับการประมวลผลอัตโนมัติหรือไม่ 

เอกสารที่มีข้อมูลไม่ครบถ้วน ข้อความไม่ชัดเจน หรือข้อมูลไม่สอดคล้องกัน ควรถูกส่งให้พนักงานตรวจสอบ โดยเฉพาะในกระบวนการด้านการเงิน กฎหมาย และงานประเภทอื่น ๆ ที่ข้อมูลผิดพลาดอาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญ 

5. ส่งข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันปลายทาง

หลังจากตรวจสอบความถูกต้องแล้ว ชั้นการเชื่อมต่อระบบจะส่งข้อมูลที่มีโครงสร้างไปยังระบบธุรกิจที่เกี่ยวข้อง 

ระบบปลายทางอาจเป็นแพลตฟอร์ม ERP ซอฟต์แวร์บัญชี แอปพลิเคชัน HR ฐานข้อมูล ระบบจัดการเอกสาร หรือเว็บแอปพลิเคชันภายในองค์กร ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมระบบของแต่ละธุรกิจ 

จากนั้นระบบปลายทางสามารถสร้างร่างใบแจ้งหนี้ อัปเดตข้อมูล เริ่มกระบวนการอนุมัติ หรือทำให้ข้อมูลที่ดึงออกมาพร้อมสำหรับการค้นหาและจัดทำรายงาน 

ทั้งนี้ ควรเชื่อมโยงไฟล์เอกสารต้นฉบับเข้ากับรายการข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลแล้ว เพื่อให้พนักงานสามารถตรวจสอบแหล่งที่มาของข้อมูลได้เมื่อจำเป็น 

ตัวอย่าง: การทำระบบประมวลผลใบแจ้งหนี้อัตโนมัติด้วย Azure OCR API 

ลองจินตนาการว่าทีมการเงินของคุณต้องประมวลผลใบแจ้งหนี้หลายร้อยฉบับในแต่ละเดือน แทนที่จะคัดลอกข้อมูลจากไฟล์ PDF ไปยังซอฟต์แวร์บัญชีด้วยตนเอง เวิร์กโฟลว์ที่ใช้ OCR สามารถช่วยจัดการงานประจำส่วนใหญ่ได้โดยอัตโนมัติ 

กระบวนการทำงานมีดังนี้ 

• รับเอกสาร (Capture): รับใบแจ้งหนี้ผ่านอีเมลหรือการอัปโหลดไฟล์ 
• ดึงข้อมูล (Extract): รู้จำชื่อซัพพลายเออร์ หมายเลขใบแจ้งหนี้ วันที่ และยอดเงินรวม 
• ตรวจสอบ (Validate): ตรวจสอบฟิลด์ที่จำเป็นและจับคู่ข้อมูลซัพพลายเออร์ 
• เชื่อมต่อระบบ (Integrate): ส่งข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบไปยังระบบบัญชีหรือ ERP 
• อนุมัติ (Approve): ส่งใบแจ้งหนี้เข้าสู่กระบวนการอนุมัติ หรือแจ้งเตือนเมื่อพบข้อยกเว้นที่ต้องให้พนักงานตรวจสอบ 

ผลลัพธ์คือ ลดการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง ลดงานซ้ำซ้อน และทำให้กระบวนการอนุมัติใบแจ้งหนี้มีประสิทธิภาพมากขึ้น แนวทางเดียวกันนี้ยังสามารถนำไปใช้กับการประมวลผลใบเสร็จ ใบสั่งซื้อ และแบบฟอร์มของลูกค้าได้อีกด้วย 

ปัจจัยสำคัญที่ควรพิจารณาในการเชื่อมต่อ Azure OCR API 

การเชื่อมต่อ OCR เข้ากับแอปพลิเคชันทางธุรกิจต้องอาศัยมากกว่าความสามารถในการรู้จำข้อความ ปัจจัย 4 ประการต่อไปนี้สามารถสร้างความแตกต่างระหว่างระบบที่ใช้งานได้ทั่วไปกับโซลูชันทางธุรกิจที่เชื่อถือได้ 

เลือกโมเดล OCR ให้เหมาะสม 

เลือกบริการให้สอดคล้องกับประเภทเอกสารที่ต้องประมวลผล การรู้จำข้อความทั่วไปอาจเพียงพอสำหรับเอกสารที่มีโครงสร้างไม่ซับซ้อน ขณะที่ใบแจ้งหนี้และแบบฟอร์มอาจต้องใช้ความสามารถในการดึงข้อมูลเฉพาะทาง ควรทดสอบด้วยเอกสารจริงเสมอ รวมถึงเอกสารที่มีทั้งภาษาไทยและภาษาอังกฤษ หากเกี่ยวข้องกับการใช้งานขององค์กร 

รักษาความปลอดภัยของข้อมูล 

ปกป้องข้อมูลรับรองสำหรับ API ควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง และกำหนดนโยบายการเก็บรักษาและการเข้ารหัสข้อมูลอย่างเหมาะสม โดยเฉพาะเมื่อระบบต้องประมวลผลข้อมูลทางการเงินหรือข้อมูลส่วนบุคคล 

วางแผนรับมือข้อผิดพลาดและการขยายระบบ 

เอกสารที่สแกนด้วยคุณภาพต่ำ ความล้มเหลวของเครือข่าย และการส่งเอกสารซ้ำ อาจทำให้เวิร์กโฟลว์หยุดชะงักได้ ควรออกแบบระบบให้รองรับการจัดการข้อผิดพลาด กลไกการลองใหม่ (Retry Mechanism) และการติดตามสถานะการประมวลผล เพื่อให้เอกสารดำเนินไปตามขั้นตอนได้อย่างต่อเนื่อง 

วัดผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง 

ติดตามความแม่นยำในการดึงข้อมูล ระยะเวลาประมวลผล อัตราการส่งเอกสารให้พนักงานตรวจสอบ และจำนวนชั่วโมงการทำงานที่ประหยัดได้ ตัวชี้วัดเหล่านี้ช่วยให้องค์กรประเมินได้ว่าระบบอัตโนมัติช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้จริงหรือไม่ 

Azure OCR API กับโซลูชันประมวลผลเอกสารแบบครบวงจร 

OCR API มีเทคโนโลยีสำหรับรู้จำข้อความ แต่เวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจที่สมบูรณ์อาจต้องการความสามารถเพิ่มเติม เช่น การตรวจสอบข้อมูล การจัดประเภทเอกสาร การส่งต่อเพื่ออนุมัติ และการเชื่อมต่อกับระบบอื่น ๆ 

การพัฒนาส่วนประกอบทั้งหมดขึ้นมาเองช่วยให้องค์กรปรับแต่งระบบได้อย่างยืดหยุ่น แต่ก็ต้องใช้ทรัพยากรในการพัฒนาและบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง ในทางกลับกัน โซลูชันที่รวมความสามารถด้านการประมวลผลเอกสารไว้ด้วยกันอาจช่วยลดภาระดังกล่าวได้ 

หัวใจสำคัญคือ การเลือกแนวทางที่สามารถเปลี่ยนเอกสารให้เป็นข้อมูลทางธุรกิจที่นำไปใช้งานได้จริง ไม่ใช่เพียงแปลงเอกสารให้กลายเป็นข้อความที่อ่านได้เท่านั้น 

ยกระดับการเชื่อมต่อเอกสารด้วย DOVA OCR 

สำหรับธุรกิจที่ต้องการทำให้การประมวลผลเอกสารเป็นระบบอัตโนมัติ โดยไม่ต้องพัฒนาส่วนประกอบทุกอย่างขึ้นมาเอง DOVA OCR นำเสนอแพลตฟอร์ม Document Intelligence ที่ขับเคลื่อนด้วย AI และพัฒนาบน Microsoft Azure 

DOVA รองรับการรู้จำข้อความภาษาไทยและภาษาอังกฤษ รวมถึงภาษาอื่น ๆ การดึงข้อความและข้อมูลจากเอกสาร และการเชื่อมต่อกับระบบภายนอกผ่าน External Connector นอกจากนี้ ยังมีขั้นตอนการตรวจสอบข้อมูลโดยมนุษย์ เพื่อช่วยให้ผู้ใช้งานตรวจสอบข้อมูลที่ดึงออกมาได้ก่อนส่งต่อไปยังขั้นตอนถัดไปของเวิร์กโฟลว์ ความสามารถเหล่านี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับกระบวนการทำงานที่ต้องจัดการเอกสารจำนวนมากในฝ่ายการเงิน ฝ่ายทรัพยากรบุคคล และฝ่ายปฏิบัติการ 

แทนที่จะมุ่งเน้นเพียงการแปลงรูปภาพเป็นข้อความ ธุรกิจสามารถใช้ DOVA เป็นส่วนหนึ่งของแนวทางการเปลี่ยนเอกสารให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ซึ่งตรวจสอบ จัดการ และเชื่อมต่อกับแอปพลิเคชันที่ใช้งานอยู่ได้ง่ายขึ้น 

หากองค์กรของคุณกำลังมองหาวิธีลดการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการเอกสาร และเชื่อมโยงข้อมูลจากเอกสารเข้ากับเวิร์กโฟลว์ทางธุรกิจ สามารถศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับ DOVA OCR เพื่อเรียนรู้ว่าเทคโนโลยี Document Intelligence จะช่วยสนับสนุนเป้าหมายการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลขององค์กรได้อย่างไร