Tối ưu hóa vận hành với IDP – Case Study của một tập đoàn ngành FMCG

Số lượng dữ liệu, tài liệu của tổ chức sẽ ngày càng tăng với tốc độ chóng mặt, khiến nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc quản lý hiệu quả. Xử lý tài liệu thông minh là một công nghệ quan trọng để xử lý tài liệu chính xác và hiệu quả hơn. Do khả năng tối ưu hoá hoạt động kinh doanh, giải pháp tiên tiến này có tác động đáng kể đến các ngành và lĩnh vực kinh doanh khác nhau.

Xử lý tài liệu thông minh – Xu hướng bùng nổ của tự động hoá

Xử lý tài liệu thông minh (IDP) tự động thu thập, trích xuất và xử lý dữ liệu từ nhiều định dạng khác nhau (bao gồm dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc).

Công nghệ này là thế hệ tiếp theo của tự động hóa, áp dụng một số công nghệ tiên tiến, bao gồm Trí tuệ nhân tạo (AI), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Thị giác máy tính, Học máy (ML) và Nhận dạng ký tự quang học (OCR) để mở rộng phạm vi tự động hóa đến các quy trình phức tạp hơn nữa, cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động hiệu quả hơn.

IDP bao gồm nhiều bước quan trọng khác nhau để thu thập và chuyển đổi dữ liệu bán hoặc phi cấu trúc thành dữ liệu có thể sử dụng được để dễ dàng xử lý. Các giai đoạn quan trọng của IDP bao gồm:

Giai đoạn trước khi xử lý tài liệu

IDP tận dụng một số phương pháp để cải thiện chất lượng dữ liệu, chẳng hạn như loại bỏ nhiễu, nhị phân hóa và chỉnh độ lệch.

• Nhị phân hóa: Kỹ thuật chuyển đổi bất kỳ hình ảnh thang độ xám nào thành hình ảnh đen trắng.

• Chỉnh độ lệch: Quá trình loại bỏ độ lệch bằng cách xoay hình ảnh một lượng bằng độ nghiêng của nó nhưng theo hướng ngược lại để cải thiện kết quả trích xuất dữ liệu.

• Loại bỏ nhiễu: Phương pháp loại bỏ hoặc giảm nhiễu khỏi hình ảnh để làm cho văn bản rõ ràng hơn với IDP.

Các thuật toán thị giác máy tính trong IDP được áp dụng để nhận dạng và phân tích các đoạn văn bản và hình ảnh, cả ở dạng kỹ thuật số và dạng giấy.

Phân loại dữ liệu

Tích hợp Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu các ký tự, ký hiệu, chữ cái, số hoặc văn bản trong các tài liệu phi cấu trúc. Sử dụng các phương pháp như nhận dạng thực thể được đặt tên, phân tích cảm xúc và gắn thẻ dựa trên tính năng, NLP có thể đọc dữ liệu từ nhiều đặc điểm tài liệu và IDP để phân loại dữ liệu dựa trên ngữ cảnh thành tài liệu văn bản và hình ảnh.

Trích xuất dữ liệu

IDP sử dụng thuật toán OCR dựa trên Deep learning và Machine Learning để trích xuất dữ liệu. Các thuật toán này được đào tạo để nhận biết và trích xuất thông tin/trường cụ thể từ nhiều định dạng khác nhau, bao gồm tên, ngày tháng, số liệu, v.v.

Xác minh dữ liệu

IDP tận dụng cơ sở dữ liệu được định dạng trước đó để xác thực dữ liệu. Ở giai đoạn này, các trường dữ liệu được trích xuất có thể được chuyển đến cơ sở dữ liệu để xác minh thông tin. Sau đó, mọi dữ liệu bị thiếu hoặc không chính xác sẽ được sửa hoặc gắn cờ để con người xem xét.

Tích hợp

Đầu ra cuối cùng là định dạng dữ liệu có cấu trúc có thể dễ dàng tích hợp vào các hệ thống hiện có của doanh nghiệp, bao gồm nền tảng đám mây hoặc cơ sở dữ liệu nội bộ.

Làm thế nào để sự kết hợp IDP và RPA đạt được giá trị lớn hơn?

RPA là gì?

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) là công nghệ áp dụng bot phần mềm để tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian và tốn nhiều công sức bằng cách bắt chước cách con người tương tác với phần mềm. Các doanh nghiệp thường sử dụng RPA để tự động hóa việc xử lý đơn hàng, lập hoá đơn, xử lý thanh toán, theo dõi đơn hàng và nhiều quy trình thủ công tốn thời gian khác.

Một hệ thống RPA phải có 3 yếu tố: giao tiếp với các hệ thống khác để loại bỏ màn hình hoặc tích hợp API, đưa ra quyết định và cung cấp giao diện lập trình cho bot. RPA ngày càng phổ biến nhờ khả năng tăng tốc các tác vụ thủ công, giải phóng thời gian của con người cho những công việc phức tạp và mang tính chiến lược hơn, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Tận dụng IDP & RPA để tăng cường xử lý tài liệu

Mặc dù IDP và RPA thực hiện các chức năng riêng nhưng khi tích hợp, chúng có thể nâng cao khả năng và thế mạnh của mình để tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình tự động hóa xử lý tài liệu toàn diện.

RPA được coi là sự lựa chọn tối ưu cho các nhiệm vụ tẻ nhạt và dựa trên quy tắc. Vì RPA hoạt động ở lớp giao diện của trình duyệt và phần mềm nên nó chỉ có thể xử lý dữ liệu có cấu trúc và các quy trình được tiêu chuẩn hóa. Do đó, để tự động hóa các tác vụ và quy trình phức tạp hơn, RPA cần các công nghệ bổ sung. Đó là lúc IDP phát huy tác dụng. Với khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc, IDP có thể hỗ trợ RPA để trích xuất và xác thực dữ liệu. Trong khi đó, RPA là công cụ xử lý tài liệu thông minh hiệu quả để tự động thu thập dữ liệu đầu vào và phân phối dữ liệu được trích xuất đến các hệ thống/địa điểm cần thiết cho quy trình tự động hóa từ đầu đến cuối, hạn chế sự gián đoạn trong quá trình triển khai. Việc tích hợp các công nghệ này có thể giảm 80% nhiệm vụ nhập dữ liệu thủ công và giảm một nửa thời gian xử lý.

Khi tích hợp IDP và RPA vào hoạt động, doanh nghiệp có thể tận hưởng nhiều lợi ích hữu hình:

Nâng cao độ chính xác và chất lượng dữ liệu

Với sự kết hợp IDP và RPA, các lỗi của con người liên quan đến việc nhập dữ liệu thủ công được giảm tối thiểu, giúp đạt được độ chính xác và chất lượng dữ liệu lên tới 99%.

Tối ưu hóa tài nguyên

Việc triển khai RPA và IDP có thể giúp giảm nguồn nhân lực và chi phí liên quan đến lỗi, từ đó mang lại lợi nhuận và khả năng mở rộng cao hơn.

Tăng tốc hiệu quả

Với việc tích hợp RPA và IDP, doanh nghiệp có thể giảm bớt công sức dành cho việc xử lý dữ liệu thủ công tẻ nhạt đồng thời tăng tốc thời gian xử lý. Điều này dẫn đến tăng năng suất và hiệu suất của nhân viên vì họ có thể tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn.

Cải thiện việc tuân thủ quy định

Việc tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý và quy định là rất quan trọng đối với một số ngành, bao gồm tài chính ngân hàng, y tế, sản xuất, hậu cần, v.v. Với sức mạnh tổng hợp của RPA và IDP, doanh nghiệp có thể khai thác và xác thực dữ liệu nhất quán và đáng tin cậy, đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định. Điều này đảm bảo giảm thiểu rủi ro vi phạm quy định và tránh bị phạt.

Mở rộng khả năng xử lý tài liệu

Khi doanh nghiệp phát triển, khối lượng tài liệu và dữ liệu sẽ tăng theo cấp số nhân. Các phương pháp thủ công thường không thể mở rộng quy mô một cách hiệu quả để đáp ứng nhu cầu của một doanh nghiệp đang phát triển. Tuy nhiên, với sự tiến bộ của IDP và RPA, lượng dữ liệu phức tạp này có thể được xử lý dễ dàng mà không cần nguồn lực bổ sung.

Thúc đẩy hiệu suất và sự hài lòng của nhân viên

Lợi ích đáng kể của việc tích hợp IDP và RPA vào quy trình kinh doanh là loại bỏ quá trình xử lý tài liệu thủ công tẻ nhạt và đơn điệu vốn cản trở nỗ lực của nhân viên trong việc cải thiện công việc của họ. Do đó, nhân viên được tự do thực hiện các dự án sáng tạo và chiến lược giúp họ nâng cao kỹ năng bản thân theo xu hướng của ngành.

Tạo quy trình không gián đoạn và gắn kết hơn

RPA và IDP là sự kết hợp hoàn hảo để giảm bớt những bất cập và tắc nghẽn trong quy trình. Bằng cách tích hợp trơn tru với hệ thống, hai công nghệ này được sử dụng để khai thác sức mạnh của tự động hóa và tự động hóa hoàn toàn việc xử lý tài liệu.

Những ngành nào có thể tận dụng sự kết hợp IDP và RPA?

Sự kết hợp của IDP và RPA có thể được áp dụng trong nhiều doanh nghiệp khác nhau để hợp lý hóa các chức năng kinh doanh cốt lõi.

1. Ngân hàng

Các tổ chức ngân hàng phải xử lý một số lượng lớn tài liệu mỗi ngày. Việc triển khai IDP và RPA có thể mang lại hiệu quả trong việc xử lý các tài liệu lớn trong ngành ngân hàng, bao gồm dữ liệu khách hàng, hồ sơ rủi ro của từng tổ chức, hồ sơ tài chính và ứng dụng tài chính.

2. Chăm sóc sức khỏe

Các hệ thống chăm sóc sức khỏe phải xử lý nhiều nhiệm vụ nặng nề và các quy định nghiêm ngặt đòi hỏi lượng xử lý dữ liệu đáng kể. Bằng cách tận dụng sức mạnh của IDP và RPA, các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe có thể xử lý đáng kể các tài liệu lớn bao gồm tài liệu hồ sơ chăm sóc sức khỏe điện tử, khiếu nại, dữ liệu tiếp nhận bệnh nhân, hóa đơn y tế, hồ sơ y tế và đăng ký bệnh nhân, v.v.

3. Bán lẻ

Trong lĩnh vực bán lẻ, rất nhiều quy trình yêu cầu xử lý dữ liệu chính xác. Các giải pháp RPA và IDP có khả năng tích hợp cho phép chúng xử lý dữ liệu trong ngành bán lẻ hiệu quả hơn, bao gồm phiếu nhận hàng, biên lai hóa đơn, dữ liệu khách hàng, v.v.

4. Chính phủ

RPA và IDP có thể được sử dụng để tăng tốc quá trình tự động hóa việc xử lý lượng dữ liệu lớn. Quy trình này bao gồm di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống kế thừa của chính phủ, thu thập khảo sát dữ liệu để phân tích cảm xúc của công chúng, xử lý báo cáo nhập dữ liệu, thư, khiếu nại và hồ sơ tòa án, trích xuất và xác thực đơn xin cấp giấy phép lái xe, đơn xin hộ chiếu, biểu mẫu thuế, chăm sóc sức khỏe và bảo hiểm hồ sơ để kịp thời xử lý.

Tăng tốc hoạt động với IDP và RPA – Case Study của tập đoàn FMCG

Tổng quan doanh nghiệp

Là một tổ chức lớn hoạt động trong ngành FMCG với hệ thống phân phối sản phẩm tại hơn 200 quốc gia trên toàn thế giới, doanh nghiệp cần đi đầu trong đổi mới để tối ưu hóa hoạt động với yêu cầu vận hành liền mạch, tỷ lệ chính xác cao, tiết kiệm thời gian và công sức.

Những thách thức

• Khối lượng lớn dữ liệu đến từ hơn 4000 đơn đặt hàng mỗi tháng. 90% đơn hàng được định dạng bằng các tệp khác nhau (fax, email, EDI,..) và văn bản kết hợp 5 ngôn ngữ khác nhau, khiến việc xử lý trở nên khó khăn hơn bao giờ hết.

• Công việc thủ công cao và quy trình phức tạp dẫn đến sai sót cao, lãng phí thời gian và năng suất thấp.

• Nhân viên có hiệu suất cao tham gia xử lý tài liệu, dẫn đến lãng phí nguồn nhân lực.

Giải pháp

Để xử lý dữ liệu hiệu quả hơn và giải quyết các thách thức kinh doanh, tổ chức đã quyết định lựa chọn giải pháp IDP để tự động xử lý dữ liệu một cách thông minh, linh hoạt và toàn diện. Quá trình này bao gồm nhập, phân loại tài liệu, xác thực và tích hợp.

• Nhập: Thu thập tài liệu với các ngôn ngữ và định dạng khác nhau

• Phân loại: Phân loại tài liệu bằng cách xác định định dạng, cấu trúc và loại tài liệu

• Xác thực: Tài liệu được quét cục bộ và được xác định chính xác với thực thể. Bước này rất quan trọng trong việc phát hiện sự thiếu chính xác của dữ liệu được trích xuất

• Trích xuất: Trích xuất tài liệu dưới dạng tệp XML

• Tích hợp: Tích hợp tài liệu với giải pháp của doanh nghiệp khác

Kết quả

• 21.000 tài liệu được xử lý hiệu quả

• Hơn 4000 trang bằng 5 ngôn ngữ khác nhau được xử lý

• 3 tháng để cải thiện tài liệu doanh nghiệp

Để tiếp tục đạt được kết quả vượt trội, doanh nghiệp có thể tích hợp RPA để thu thập và nhập dữ liệu tự động. Bằng cách kết hợp RPA với IDP, doanh nghiệp có thể hạn chế lỗi thủ công, tăng độ chính xác và tối ưu hóa tài nguyên, cho phép tự động hóa toàn diện với ít tắc nghẽn và gián đoạn.

Bài viết độc quyền bởi Chuyên gia công nghệ FPT IS

Lê Nho Thuỷ

Giám đốc Công nghệ akaBot

Công ty Hệ thống Thông tin FPT.