OCR vs AI ஆவணச் செயலாக்கம்: நிறுவனங்கள் தெரிந்து கொள்ள வேண்டியவை

ஒவ்வொரு நிறுவனமும் ஆவணங்களின் அடிப்படையிலேயே இயங்குகிறது.

விலைப்பட்டியல்கள் (Invoices), ஒப்பந்தங்கள் மற்றும் மருத்துவப் பதிவுகள் உங்கள் பணிப்பாய்வுகளை (workflows) நிரப்புகின்றன. பல ஆண்டுகளாக, இந்த கோப்புகளை டிஜிட்டல் மயமாக்க OCR உதவியது. இப்போது, AI ஆவணச் செயலாக்கம் அதைவிட ஒரு படி மேலே செல்கிறது. இது படங்களை உரையாக மாற்றுவதுடன் நின்றுவிடாமல், வார்த்தைகளுக்குப் பின்னால் உள்ள பொருளையும் புரிந்துகொள்கிறது.

OCR மற்றும் AI இடையிலான வேறுபாடு

OCR என்பது எழுத்துக்கள் மற்றும் எண்களைக் கண்டறிய பிக்சல்களை (pixels) வாசிக்கிறது. இது சுத்தமான, தட்டச்சு செய்யப்பட்ட மற்றும் சீரான ஆவணங்களில் சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது. இது நிலையான டெம்ப்ளேட்களை (templates) நம்பியிருக்கிறது. ஆவணத்தின் அமைப்பு மாறினால், OCR தோல்வியடையும்.

AI ஆவணச் செயலாக்கம் கட்டமைப்பைப் புரிந்துகொள்கிறது. இது ஒரு பயிற்சி பெற்ற ஆய்வாளரைப் போலச் செயல்படுகிறது. "Total Due" மற்றும் "Amount Payable" ஆகிய இரண்டும் ஒரே பொருளைத் தருகின்றன என்பதை இது அடையாளம் காணும். உங்கள் ஆவணங்கள் ஒழுங்கற்றதாகவோ அல்லது சீரற்றதாகவோ இருக்கும்போது இது மிகவும் முக்கியமானது.

துல்லியம் மட்டுமே ஏன் போதுமானதல்ல?

சுத்தமான பக்கங்களில் OCR 99% துல்லியத்தை எட்ட முடியும். இருப்பினும், உண்மையான வணிக ஆவணங்கள் அரிதாகவே சுத்தமாக இருக்கும். அவை சாய்வாகவோ, முத்திரையிடப்பட்டோ அல்லது கையெழுத்துக்களால் நிறைந்தோ இருக்கலாம்.

AI இந்த சவால்களைச் சிறப்பாகக் கையாள்கிறது: • நிறுவன ஆவணங்களில் 60% கட்டமைக்கப்படாத தரவுகளைக் (unstructured data) கொண்டுள்ளன. • கைமுறை OCR ஆய்வை விட AI விதிவிலக்குகளை 3 முதல் 5 மடங்கு வேகமாக கையாள்கிறது. • AI-ஐப் பயன்படுத்தும் குழுக்கள் மனித ஆய்வுச் சுழற்சிகள் (human review cycles) 85% குறைந்துள்ளதாகக் கூறுகின்றனர்.

எப்போது OCR-ஐத் தொடர்ந்து பயன்படுத்த வேண்டும்?

AI என்பது OCR-க்கு மாற்றல்ல. பின்வரும் சூழல்களில் OCR பயனுள்ளதாக இருக்கும்: • தரப்படுத்தப்பட்ட, அதிக அளவிலான படிவங்களை டிஜிட்டல் மயமாக்க. • எளிய உரை ஆவணக் காப்பகம் மற்றும் தேடல் குறியீட்டு முறைக்கு (search indexing). • சிறிய அளவிலான ஆவணங்களைக் கொண்ட குறைந்த பட்ஜெட் திட்டங்களுக்கு. • நிலையான டெம்ப்ளேட்களைப் பயன்படுத்தும் ஒழுங்குமுறைச் சூழல்களில் (regulated environments).

எப்போது AI-க்கு மாற வேண்டும்?

நீங்கள் பின்வரும் சவால்களை எதிர்கொண்டால் AI-க்கு மாறவும்: • பல்வேறு விற்பனையாளர்களுக்காகப் பெரிய அளவிலான டெம்ப்ளேட்களை நீங்கள் நிர்வகிக்கிறீர்கள் என்றால். • புலங்களுக்கு இடையிலான (fields) தொடர்பு முக்கியமான ஒப்பந்தங்களை நீங்கள் செயலாக்குகிறீர்கள் என்றால். • தரவுப் பிரித்தெடுப்பிற்கு முழுமையான தணிக்கை தடயங்கள் (audit trails) தேவைப்படும் இணக்க விதிகள் இருந்தால். • ஆவணங்களின் வகை அதிகரிப்பதன் সাথে உங்கள் பிழை விகிதங்களும் அதிகரித்தால்.

சுருக்கமாகச் சொன்னால்

நவீன அமைப்புகள் OCR-ஐ வாசிக்கும் அடுக்காகவும் (reading layer), AI-ஐப் புரிந்துகொள்ளும் அடுக்காகவும் (understanding layer) பயன்படுத்துகின்றன. இது உங்களுக்குத் துல்லியத்தையும் புரிதலையும் வழங்குகிறது.

AI-ஐப் பயன்படுத்தும் கணக்கு செலுத்தும் (accounts payable) குழுவினால் கைமுறை ஆய்வுகளை 70% வரை குறைக்க முடியும். அவர்கள் செயலாக்க நேரத்தை நாட்களிலிருந்து மணிநேரங்களாக மாற்றுகிறார்கள். இதன் மூலம் நீங்கள் தொழிலாளர் செலவைக் குறைப்பதோடு, பிழைகள் உங்கள் அடுத்தகட்ட அமைப்புகளை (downstream systems) சென்றடைவதையும் தடுக்கலாம்.

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

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