Làm thế nào để tự động hóa nhập liệu bằng AI? Hướng dẫn dễ dàng 5 bước và thông tin chuyên gia

Nếu bạn là chủ doanh nghiệp, bạn biết rằng nhập liệu là cần thiết nhưng có thể thực sự tốn thời gian. Hóa đơn, biểu mẫu, biên nhận – giấy tờ dường như không có hồi kết và khả năng xảy ra lỗi là cao.

Nhưng nếu có một cách để tự động hóa các phần nhàm chán nhất của việc nhập liệu, giải phóng thời gian của bạn và giảm thiểu sai sót thì sao? Hóa ra là có: trí tuệ nhân tạo (AI). Đây là hướng dẫn đơn giản của bạn về cách tự động hóa nhập liệu bằng AI.

AI đang thay đổi cuộc chơi cho các doanh nghiệp ở mọi quy mô. Bằng cách tự động hóa nhập liệu bằng AI có thể giúp bạn:

• Tiết kiệm vô số giờ: Hãy tưởng tượng thời gian nhóm của bạn có thể có được nếu không phải nhập dữ liệu thủ công.
• Tăng tính chính xác: AI giảm thiểu lỗi con người, đảm bảo thông tin của bạn chính xác và đáng tin cậy.
• Tập trung vào điều quan trọng: Dành ít thời gian hơn cho việc nhập liệu và nhiều thời gian hơn để phát triển doanh nghiệp của bạn.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khám phá chính xác cách AI có thể chuyển đổi quy trình nhập liệu của bạn. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua công nghệ, đưa cho bạn các ví dụ thực tế và cung cấp một hướng dẫn đơn giản để bạn bắt đầu.

Công nghệ cốt lõi đứng sau AI nhập liệu

Điều kỳ diệu của nhập liệu được hỗ trợ bởi AI nằm ở việc tích hợp liền mạch của một số công nghệ mạnh mẽ:

• Nhận diện ký tự quang học (OCR): OCR đã tồn tại từ lâu, nhưng các phiên bản hiện đại được tăng cường bởi AI thì phức tạp hơn rất nhiều. Hãy nghĩ về OCR như đôi mắt kỹ thuật số của hệ thống, chuyển đổi hình ảnh văn bản trong các tài liệu được quét hoặc ảnh chụp thành dữ liệu có thể đọc bằng máy. Điều này đặt nền tảng cho việc xử lý tiếp theo.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Khi OCR tập trung vào các ký tự thô, NLP bước vào để hiểu ý nghĩa và cấu trúc trong văn bản. Nó có thể xác định các trường dữ liệu khác nhau (ví dụ: ngày hóa đơn, tên khách hàng, số đơn hàng), cho phép AI trích xuất chính xác thông tin cụ thể mà bạn cần.
• Học máy (ML): Trái tim của khả năng thích ứng của AI nằm ở học máy. Các thuật toán ML cho phép hệ thống học hỏi từ các ví dụ. Bằng cách cung cấp cho nó các tập dữ liệu lớn của tài liệu, mô hình AI có thể cải thiện liên tục trong việc xác định mẫu và thực hiện các trích xuất dữ liệu chính xác, ngay cả khi các định dạng tài liệu thay đổi chút ít.

Ứng dụng thực tế về cách tự động hóa nhập dữ liệu bằng AI

Các ứng dụng của AI trong nhập dữ liệu cực kỳ đa dạng, ảnh hưởng đến các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô và ngành nghề. Dưới đây là một số ví dụ nổi bật:

• Xử lý hóa đơn: Tự động hóa nhập liệu hóa đơn có thể làm trơn tru đáng kể quá trình trả tiền. Các hệ thống AI có thể dễ dàng nắm bắt các dữ liệu như số hóa đơn, ngày tháng, các mục hàng, và tổng số tiền, loại bỏ nhu cầu nhập liệu thủ công chậm chạp.
• Xử lý biểu mẫu: Từ các biểu mẫu tiếp nhận khách hàng đến các câu hỏi khảo sát, AI có thể xử lý một loạt các biểu mẫu. Nó có thể diễn giải các trường, hiểu các loại câu hỏi khác nhau, và điền vào cơ sở dữ liệu hoặc bảng tính với dữ liệu đã nắm bắt.
• Số hóa Hóa đơn: Hóa đơn bị mất hoặc bị phai mờ có thể gây phiền phức, đặc biệt là khi theo dõi chi phí. Công cụ AI có thể số hóa hóa đơn, trích xuất dữ liệu liên quan như tên nhà cung cấp, ngày tháng và số tiền, cho phép lưu trữ và truy xuất dễ dàng.
• Xử lý Hồ sơ Y tế: Ngành chăm sóc sức khỏe tạo ra một lượng lớn dữ liệu cần được tổ chức. AI có thể hỗ trợ bằng cách trích xuất thông tin từ hồ sơ y tế, kết quả kiểm tra và các tài liệu y tế khác để lưu trữ hồ sơ có hệ thống.

Mẹo chuyên nghiệp: Triển khai các giải pháp nhập liệu AI cho từng tác vụ là một khởi đầu tuyệt vời để trải nghiệm tiềm năng chuyển đổi của nó. Hãy xem xét một tác vụ đặc biệt tẻ nhạt đối với nhóm của bạn và tìm hiểu xem có giải pháp AI phù hợp hay không.

Hướng dẫn Từng bước để triển khai Nhập liệu AI

Tự động hóa AI cho nhập liệu không hề đơn giản – nó đòi hỏi lập kế hoạch và xem xét cẩn thận. Đây là lộ trình để bạn triển khai:

Bước 1: Xác định Vấn đề

Trước khi đi sâu vào giải pháp, hãy xác định chính xác bản chất của những thách thức trong việc nhập liệu của bạn. Xác định theo đúng cách:

• Tài liệu nào là nút thắt lớn nhất? Là hóa đơn, biểu mẫu, hóa đơn hay là thứ gì khác hoàn toàn?
• Thông tin cụ thể nào là quan trọng? Xác định các trường dữ liệu cần có cho hoạt động của bạn.

Phân tích tập trung này sẽ định hướng cho bạn lựa chọn công nghệ và đảm bảo bạn giải quyết đúng vấn đề cốt lõi.

Bước 2: Công nghệ AI Có sẵn

Thế giới của các công cụ nhập liệu AI rất phong phú và đa dạng. Hãy xem xét các lựa chọn sau:

• API AI trên đám mây: Chúng mang lại sự tiện lợi và triển khai nhanh chóng, lý tưởng để bắt đầu nhanh chóng.
• Nền tảng Chuyên dụng: Các tính năng được thiết kế riêng cho các loại tài liệu cụ thể có thể tăng cường hiệu quả và độ chính xác.
• Các khung mã nguồn mở: Để tùy chỉnh tối đa, đây có thể là câu trả lời, nhưng chúng đòi hỏi sự chuyên nghiệp về kỹ thuật.

Bước 3: Mô tả luồng công việc mới

Với công nghệ đã chọn, hãy phác thảo quá trình tinh giản:

• Xử lý trước: Đảm bảo tài liệu có thể quét được (độ phân giải đủ, cải thiện hình ảnh nếu cần).
• Tích hợp AI: Xác định cách bạn sẽ gửi tài liệu tới công cụ AI bạn chọn.
• Khai thác & Chuyển đổi: Thiết lập các quy tắc rõ ràng để phù hợp dữ liệu trích xuất với định dạng cơ sở dữ liệu hoặc bảng tính của bạn.
• Kiểm tra: Ban đầu, xây dựng kiểm tra con người hoặc tự động để phát hiện lỗi và cải thiện mô hình AI của bạn.

Bước 4: Kết nối các điểm

Tích hợp hệ thống AI của bạn một cách liền mạch với hạ tầng kỹ thuật số hiện có của bạn:

• Tích hợp cơ sở dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu truyền vào các cơ sở dữ liệu của bạn một cách trơn tru mà không gây trục trặc.
• Tích hợp API: Liên kết với CRM, phần mềm kế toán của bạn và hơn thế nữa để tối ưu hóa quy trình.

Bước 5: Phát triển và Cải thiện

Triển khai AI là một quá trình không ngừng. Để tối ưu hóa sức mạnh của nó:

• Theo dõi chỉ số: Thiết lập các tiêu chuẩn và thường xuyên giám sát độ chính xác để có cái nhìn liên tục.
• Phản hồi từ người dùng: Khuyến khích người dùng nhận biết lỗi, giúp cải thiện huấn luyện và tinh chỉnh AI của bạn theo thời gian.

Giải pháp tùy chỉnh so với Giải pháp sẵn có: Tìm sự phù hợp cho nhập liệu AI

Khi triển khai AI cho việc nhập liệu, lựa chọn giữa việc xây dựng giải pháp tùy chỉnh trong nội bộ và sử dụng nền tảng có sẵn là một trong những bước đầu tiên. Hãy phân tích ưu và nhược điểm của mỗi loại:

Giải pháp tùy chỉnh trong Tự động hóa AI cho nhập liệu

• Ưu điểm
  • Độ chính xác tùy chỉnh: Bạn có thể tùy chỉnh một giải pháp AI phù hợp một cách hoàn hảo với các loại tài liệu cụ thể, nhu cầu trích xuất dữ liệu và quy trình làm việc độc đáo của bạn.
  • Kiểm soát tối đa: Quyền sở hữu đầy đủ có nghĩa là khả năng điều chỉnh từng khía cạnh, đảm bảo tích hợp liền mạch với các hệ thống khác.
  • Tiềm năng cho lợi thế độc đáo: Một hệ thống được xây dựng đặc thù có thể trở thành lợi thế cạnh tranh nếu nó cung cấp chức năng không có trong các giải pháp bán sẵn.
• Nhược điểm
  • Đầu tư ban đầu đáng kể: Phát triển một giải pháp AI tùy chỉnh đòi hỏi cả thời gian và ngân sách cho chuyên môn kỹ thuật.
  • Thời gian triển khai chậm hơn: Quá trình phát triển và đào tạo thường mất nhiều thời gian hơn so với việc triển khai một sản phẩm sẵn có.
  • Bảo trì và Cập nhật: Bạn chịu trách nhiệm sửa lỗi, cập nhật bảo mật và điều chỉnh mô hình theo các yêu cầu thay đổi theo thời gian.

Giải pháp sẵn có cho Nhập dữ liệu AI

• Ưu điểm
  • Triển khai nhanh chóng: Các giải pháp thường được cung cấp trên đám mây có thể được triển khai trong vài ngày.
  • Giảm chi phí: Không có đội ngũ phát triển nội bộ nên chi phí tổng thể thấp hơn, đặc biệt đối với các doanh nghiệp nhỏ.
  • Đã bao gồm chuyên môn: Các nhà cung cấp duy trì mô hình AI, đảm bảo họ hưởng lợi từ những tiến bộ mới nhất.
• Nhược điểm
  • Ít linh hoạt: Bạn có thể cần phải điều chỉnh quy trình của mình để phù hợp với các tính năng của giải pháp.
  • Kiểm soát hạn chế: Các tùy chọn tùy chỉnh có thể bị hạn chế và bạn phụ thuộc vào lộ trình của nhà cung cấp để thay đổi tính năng.
  • Nguy cơ bị ràng buộc với nhà cung cấp: Chuyển sang nhà cung cấp khác có thể khó khăn tùy thuộc vào định dạng dữ liệu và tích hợp.

Mẹo chuyên nghiệp: Bắt đầu với một giải pháp sẵn có nếu nhu cầu của bạn phù hợp với một nền tảng nhập liệu AI có sẵn. Khi doanh nghiệp của bạn phát triển và nhu cầu trở nên chuyên biệt, hãy cân nhắc chuyển sang một giải pháp tùy chỉnh để đạt được tối đa sự thích ứng và kiểm soát.

Tập trung vào Các Cân Nhắc của SME:

• Khối lượng Dữ liệu: Đối với các SME, thách thức về nhập liệu có thể không phải là về khối lượng lớn mà nhiều hơn về sự đa dạng của các định dạng tài liệu (hóa đơn, biên lai, hợp đồng) gặp phải. Các giải pháp cần xử lý tốt tính không đồng nhất này.
• Khả năng mở rộng: Một giải pháp lý tưởng nên mở rộng cùng với doanh nghiệp. Giải pháp dựa trên đám mây là hoàn hảo cho việc này, vì chúng có thể xử lý khối lượng dữ liệu tăng lên mà không cần thay đổi cơ sở hạ tầng đáng kể.
• Hiệu quả về Chi phí: Đối với SME, chi phí ban đầu là mối quan tâm lớn. Hãy cân nhắc các giải pháp với mô hình giá trả theo nhu cầu hoặc các gói đăng ký theo bậc phù hợp với nhu cầu xử lý dữ liệu.
• Dễ Sử Dụng: Kiến thức kỹ thuật trong các SME có thể bị hạn chế. Chọn các giải pháp với giao diện thân thiện với người dùng, tài liệu rõ ràng và hỗ trợ khách hàng mạnh mẽ.

Bước Thực hiện Bổ sung cho SME:

• Mẫu và Chuẩn bị Dữ liệu: Đặt một mẫu đại diện của các tài liệu của bạn cho giai đoạn đào tạo hoặc thử nghiệm AI. Đảm bảo quét hoặc hình ảnh chất lượng tốt để có kết quả tối ưu.
• Bắt đầu nhỏ: Đừng cố gắng tự động hóa mọi thứ một lúc. Bắt đầu với một nhiệm vụ nhập liệu được xác định rõ ràng gây ra nút thắt lớn nhất và dần dần mở rộng các trường hợp sử dụng AI khi bạn có đủ tự tin.
• Đào tạo Người dùng và Quản lý Thay đổi: Việc triển khai AI có thể cần thay đổi quy trình làm việc. Đầu tư vào đào tạo người dùng để đảm bảo sự tiếp nhận suôn sẻ và giải quyết bất kỳ lo ngại nào về việc thay thế công việc do tự động hóa.

Ví dụ cho SME về AI trong nhập liệu dữ liệu:

• Kế toán: Tự động hóa nhập dữ liệu hóa đơn, tối ưu hóa quy trình thanh toán và giảm thiểu sai sót của con người.
• Quản lý Quan hệ Khách hàng (CRM): Trích xuất dữ liệu từ quét danh thiếp hoặc biểu mẫu thu thập khách hàng tiềm năng, làm phong phú hệ thống CRM của bạn với thông tin khách hàng chính xác.
• Nhân sự: Số hóa và xử lý tài liệu nhập môn cho nhân viên hoặc báo cáo chi tiêu, tiết kiệm thời gian quý báu cho nhân sự.
• Tập trung vào ROI: Khi đánh giá các giải pháp, hãy ưu tiên những giải pháp chứng minh rõ ràng về lợi tức đầu tư (ROI) bằng cách tính toán thời gian và chi phí tiết kiệm được thông qua tự động hóa.
• Xem xét về Bảo mật: Đảm bảo giải pháp bạn chọn tuân thủ các thực hành bảo mật dữ liệu tốt nhất, đặc biệt nếu xử lý thông tin nhạy cảm.

Những Cân nhắc Cụ thể cho Các Công ty Lớn về Tự động hóa AI cho Nhập dữ liệu

• Khối lượng Dữ liệu Phức tạp và Rộng lớn: Các tập đoàn lớn thường tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ dưới nhiều hình thức (có cấu trúc và không có cấu trúc). Giải pháp cho trường hợp này cần xử lý hiệu suất cao một cách hiệu quả và chính xác.
• Phân nhóm phòng ban và Nhu cầu Khác nhau: Các bộ phận khác nhau trong các tập đoàn lớn có thể có những thách thức nhập dữ liệu riêng biệt. Đảm bảo giải pháp AI được chọn đủ linh hoạt để phục vụ nhu cầu khác nhau hoặc tập trung vào tích hợp với nhiều giải pháp chuyên biệt.
• Các hệ thống cũ và Tích hợp: Các tổ chức lớn thường có hệ thống cũ. Giải pháp nhập dữ liệu AI cần tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng hiện có để trao đổi dữ liệu thông suốt giữa các cơ sở dữ liệu và ứng dụng.
• Quản trị Dữ liệu và Tuân thủ: Các tập đoàn thường xử lý dữ liệu khách hàng nhạy cảm và hoạt động dưới các quy định nghiêm ngặt. Giải pháp AI cần phải an toàn và có thể kiểm tra để tuân thủ các tiêu chuẩn bảo vệ và quyền riêng tư dữ liệu (ví dụ, GDPR, HIPAA).
• Chuyên môn phát triển nội bộ: Các tập đoàn lớn có thể có tài nguyên để phát triển mô hình AI tùy chỉnh. Đánh giá lợi ích tiềm năng của các giải pháp tùy chỉnh (kiểm soát tối ưu, bộ tính năng độc đáo) so với chi phí và sự phức tạp liên quan.

Mẹo triển khai bổ sung cho môi trường doanh nghiệp:

• Dự án thí điểm: Triển khai quy mô lớn mang nhiều rủi ro hơn. Bắt đầu với các triển khai thí điểm ở các bộ phận cụ thể để thử nghiệm, cải thiện và xây dựng sự tự tin vào khả năng của AI trong việc tự động hóa nhập dữ liệu.
• Tham gia CNTT trung tâm: Hợp tác với các bộ phận CNTT để đảm bảo tích hợp mượt mà vào cơ sở hạ tầng hiện có, giải quyết các vấn đề bảo mật một cách chủ động và phối hợp bảo trì.
• Thuyết phục các bên liên quan: Quản lý thay đổi là rất quan trọng trong các tổ chức lớn. Có được sự hỗ trợ từ những người ra quyết định bằng cách nhấn mạnh vào lợi tức đầu tư của việc nhập dữ liệu bằng AI và thể hiện lợi ích của nó trên các phòng ban khác nhau.
• Đánh giá liên tục: Thiết lập các chỉ số mạnh mẽ để theo dõi hiệu suất, độ chính xác và mức tiết kiệm chi phí theo thời gian. Liên tục tinh chỉnh các mô hình AI để thích ứng với nhu cầu kinh doanh thay đổi.

Ví dụ về các trường hợp sử dụng trong tập đoàn:

• Quản lý chuỗi cung ứng: Tự động hóa việc thu thập dữ liệu từ các tài liệu vận chuyển, hóa đơn vận chuyển và tờ khai hải quan để tối ưu hóa khả năng hiển thị chuỗi cung ứng.
• Tuân thủ và kiểm toán: Trích xuất và phân tích dữ liệu từ các tài liệu pháp lý, hợp đồng và báo cáo tài chính để đẩy nhanh kiểm tra tuân thủ và giảm rủi ro kiểm toán.
• Nghiên cứu thị trường: Trích xuất dữ liệu đối thủ từ các bài báo, báo cáo tài chính và mạng xã hội để thu được thông tin phân tích có thể hành động cho các quyết định chiến lược.

Mẹo chuyên nghiệp: Các công ty lớn thường hưởng lợi từ việc kết hợp giữa giải pháp dùng sẵn và giải pháp nhập dữ liệu AI phát triển tùy chỉnh cho các kiểu tài liệu và quy trình công việc phức tạp hoặc đặc thù.