OCR vs AI ഡോക്യുമെന്റ് പ്രോസസ്സിംഗ്: സംരംഭങ്ങൾ അറിഞ്ഞിരിക്കേണ്ട കാര്യങ്ങൾ

എല്ലാ സംരംഭങ്ങളും പ്രവർത്തിക്കുന്നത് രേഖകളെ (documents) അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്.

ഇൻവോയ്‌സുകൾ, കരാറുകൾ, മെഡിക്കൽ റെക്കോർഡുകൾ എന്നിവ നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളിൽ നിറഞ്ഞുനിൽക്കുന്നു. വർഷങ്ങളായി, ഈ ഫയലുകൾ ഡിജിറ്റൈസ് ചെയ്യാൻ OCR സഹായിച്ചിരുന്നു. എന്നാൽ ഇപ്പോൾ, AI ഡോക്യുമെന്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് അതിനപ്പുറം പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഇത് ചിത്രങ്ങളെ വെറും ടെക്സ്റ്റാക്കി മാറ്റുക മാത്രമല്ല ചെയ്യുന്നത്, മറിച്ച് വാക്കുകൾക്ക് പിന്നിലെ അർത്ഥം കൂടി മനസ്സിലാക്കുന്നു.

OCR-ഉം AI-യും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം

അക്ഷരങ്ങളും അക്കങ്ങളും കണ്ടെത്താനായി OCR പിക്സലുകൾ വായിക്കുന്നു. വൃത്തിയുള്ളതും ടൈപ്പ് ചെയ്തതും ഒരേപോലെയുള്ളതുമായ രേഖകളിൽ ഇത് നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഇത് നിശ്ചിത ടെംപ്ലേറ്റുകളെ (templates) ആശ്രയിച്ചാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. ഒരു രേഖയുടെ ലേഔട്ട് മാറിയാൽ OCR പരാജയപ്പെടും.

AI ഡോക്യുമെന്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് രേഖകളുടെ ഘടന മനസ്സിലാക്കുന്നു. ഒരു പരിശീലനം ലഭിച്ച അനലിസ്റ്റിനെപ്പോലെയാണ് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. "Total Due", "Amount Payable" എന്നിവ ഒരേ അർത്ഥമാണെന്ന് ഇത് തിരിച്ചറിയുന്നു. നിങ്ങളുടെ രേഖകൾ ക്രമരഹിതമോ അസ്ഥിരമോ ആണെങ്കിൽ ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.

എന്തുകൊണ്ട് കൃത്യത (Accuracy) മാത്രം പോരാ?

വൃത്തിയുള്ള പേജുകളിൽ OCR-ന് 99% കൃത്യത കൈവരിക്കാൻ കഴിയും. എന്നിരുന്നാലും, യഥാർത്ഥ ബിസിനസ് രേഖകൾ അപൂർവ്വമായി മാത്രമേ വൃത്തിയുള്ളതായി കാണാറുള്ളൂ. അവ ചരിഞ്ഞതോ, സ്റ്റാമ്പ് ചെയ്തതോ, കൈപ്പടയിൽ എഴുതിയതോ ആകാം.

AI ഈ വെല്ലുവിളികളെ മികച്ച രീതിയിൽ നേരിടുന്നു: • സംരംഭങ്ങളിലെ 60% രേഖകളിലും അസംഘടിത ഡാറ്റ (unstructured data) അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. • മാനുവൽ OCR പരിശോധനയേക്കാൾ 3 മുതൽ 5 ഇരട്ടി വേഗത്തിൽ AI അപവാദങ്ങൾ (exceptions) കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. • AI ഉപയോഗിക്കുന്ന ടീമുകൾക്ക് മനുഷ്യർ നടത്തുന്ന പരിശോധനകൾ 85% കുറയ്ക്കാൻ കഴിയുന്നു.

എപ്പോൾ OCR ഉപയോഗിക്കുന്നത് തുടരണം?

AI എന്നത് OCR-ന് പകരക്കാരനല്ല. താഴെ പറയുന്ന കാര്യങ്ങൾക്ക് OCR ഇപ്പോഴും ഉപയോഗപ്രദമാണ്: • ഏകീകൃതമായതും വലിയ അളവിലുള്ളതുമായ ഫോം ഡിജിറ്റൈസേഷൻ. • ലളിതമായ ടെക്സ്റ്റ് ആർക്കൈവിംഗും സെർച്ച് ഇൻഡക്സിംഗും. • ചെറിയ രേഖകൾ മാത്രമുള്ള കുറഞ്ഞ ബജറ്റ് പ്രോജക്റ്റുകൾ. • നിശ്ചിത ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന നിയന്ത്രിത സാഹചര്യങ്ങൾ (Regulated environments).

എപ്പോൾ AI-ലേക്ക് മാറണം?

താഴെ പറയുന്ന സാഹചര്യങ്ങൾ നേരിടുന്നുണ്ടെങ്കിൽ AI-ലേക്ക് മാറാം: • വിവിധ വെണ്ടർമാർക്കായി വലിയൊരു ടെംപ്ലേറ്റ് ലൈബ്രറി നിങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിൽ. • ഫീൽഡുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധം പ്രധാനപ്പെട്ട കരാറുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നുണ്ടെങ്കിൽ. • ഡാറ്റാ എക്സ്ട്രാക്ഷനായി പൂർണ്ണമായ ഓഡിറ്റ് ട്രയലുകൾ (audit trails) ആവശ്യമായ നിയമപരമായ ചട്ടങ്ങൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ. • രേഖകളുടെ വൈവിധ്യം കൂടുമ്പോൾ പിശക് നിരക്ക് വർദ്ധിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ.

ചുരുക്കത്തിൽ

ആധുനിക സംവിധാനങ്ങൾ OCR-നെ വായനയ്ക്കുള്ള പാളിയായും (reading layer) AI-യെ മനസ്സിലാക്കാനുള്ള പാളിയായും (understanding layer) ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് നിങ്ങൾക്ക് കൃത്യതയും ആഴത്തിലുള്ള അറിവും നൽകുന്നു.

AI ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു അക്കൗണ്ട്സ് പേയബിൾ (accounts payable) ടീമിന് മാനുവൽ പരിശോധനകൾ 70% വരെ കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. അവർ പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം ദിവസങ്ങളിൽ നിന്ന് മണിക്കൂറുകളിലേക്ക് ചുരുക്കുന്നു. ഇത് തൊഴിൽ ചെലവ് കുറയ്ക്കാനും പിശകുകൾ നിങ്ങളുടെ മറ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്ക് എത്തുന്നത് തടയാനും സഹായിക്കുന്നു.

Source: https://dev.to/pranutha_inextlabs/ocr-vs-ai-document-processing-what-enterprises-need-to-know-495d

Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi