คำแนะนำขั้นสูงสุดสำหรับการแปลง OCR เป็นสเปรดชีต: ขั้นตอนการทำงาน เครื่องมือ และเคล็ดลับความแม่นยำ

คุณเคยจำเป็นต้องดึงข้อมูลจาก PDF หรือเอกสารที่สแกนมาลงในสเปรดชีตหรือไม่? OCR สามารถช่วยประหยัดเวลาได้จริง เพียงสแกนเอกสารของคุณและแปลงรูปภาพให้เป็นข้อความที่แก้ไขและค้นหาได้ OCR ทำให้การแยกข้อมูลเป็นเรื่องง่าย ไม่ว่าจะทำงานกับ PDF รูปภาพ หรือหน้าที่สแกน

คู่มือนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับ OCR ไปจนถึงกระบวนการสเปรดชีต ตั้งแต่การสแกนไปจนถึงการปรับปรุงความแม่นยำ เราจะแนะนำเครื่องมือ OCR และให้คำแนะนำในการปรับปรุงความแม่นยำและกรณีการใช้งาน OCR ในโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาในการทำงานด้วยตนเอง

เหตุใดจึงต้องจัดระเบียบข้อมูลใหม่เป็นสเปรดชีตด้วย OCR

OCR เป็นผู้เปลี่ยนเกมโดยสิ้นเชิง นำข้อมูลที่ถูกล็อคไปไว้ในเอกสารที่สแกน, PDF และรูปภาพของคุณ และเปลี่ยนให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง เรากำลังพูดถึงสเปรดชีตที่พร้อมใช้งาน นี่เป็นการเปิดโลกใหม่ของความเป็นไปได้

ต่อไปนี้เป็นเหตุผลบางประการที่คุณควรพิจารณาใช้ OCR เพื่อจัดระเบียบข้อมูลของคุณเป็นสเปรดชีต:

1. การวิเคราะห์ข้อมูลที่ง่ายขึ้น

เมื่อข้อมูลของคุณถูกแยกและจัดระเบียบอย่างเป็นระเบียบเป็นแถวและคอลัมน์ในสเปรดชีต การวิเคราะห์และทำงานก็จะง่ายขึ้นมาก คุณสามารถมองเห็นแนวโน้ม จัดเรียง กรอง ใช้สูตร และสร้างตารางสรุปข้อมูลและแผนภูมิได้อย่างรวดเร็ว การจัดการข้อมูลระดับนี้ไม่สามารถทำได้ในเอกสารที่สแกนหรือ PDF

2. คุณภาพข้อมูลที่ดีขึ้น

การแปลง OCR เป็นสเปรดชีตช่วยให้คุณมีข้อมูลที่เป็นระเบียบและมีโครงสร้าง ข้อมูลสามารถตรวจสอบและเป็นมาตรฐานได้ในระหว่างกระบวนการ OCR ซึ่งจะช่วยปรับปรุงคุณภาพและความถูกต้องของข้อมูลโดยรวมเมื่อเปรียบเทียบกับเอกสารสแกนที่ไม่มีโครงสร้าง

3. ปรับปรุงความสามารถในการค้นหา

เอกสารและรูปภาพที่สแกนมีความซับซ้อนในการค้นหา — OCR แก้ไขปัญหานี้โดยการแปลงรูปภาพให้เป็นข้อความจริง เมื่ออยู่ในสเปรดชีตแล้ว ข้อมูลจะสามารถค้นหาได้ทั้งหมด คุณสามารถค้นหาสิ่งที่คุณต้องการได้ทันที

4. การแบ่งปันข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุง

สเปรดชีตที่มีข้อมูลที่แยกออกมาสามารถแชร์กับผู้อื่นเพื่อการทำงานร่วมกันได้อย่างง่ายดาย ขณะนี้ข้อมูลอยู่ในรูปแบบที่ใช้ซ้ำได้มาตรฐาน แทนที่จะติดอยู่ในภาพเอกสารแต่ละภาพ

5. ความสามารถด้านระบบอัตโนมัติ

ข้อมูลสเปรดชีตสามารถทำงานอัตโนมัติและปรับปรุงประสิทธิภาพทั่วทั้งระบบธุรกิจ ด้วยความสามารถในการส่งออกไฟล์ CSV ข้อมูล OCR ที่แยกออกมาจึงสามารถไหลเข้าสู่ฐานข้อมูลและแอปพลิเคชันสายงานธุรกิจอื่นๆ ได้โดยอัตโนมัติ

6. ข้ามการประมวลผลด้วยตนเอง

ทีมของคุณไม่จำเป็นต้องคัดลอกข้อมูลจากเอกสารที่สแกนด้วยตนเองอีกต่อไป หรือทนต่อขั้นตอนการคัดลอกและวางที่น่าเบื่อและไม่มีประสิทธิภาพสำหรับ PDF อีกต่อไป คุณสามารถลดข้อผิดพลาดและประหยัดเวลาในการทำความสะอาดและตรวจสอบข้อมูลโดยกำจัดงานป้อนข้อมูลที่ซ้ำซากจำเจ เป็นผลให้พนักงานของคุณสามารถทุ่มเทความพยายามในการทำงานให้มีประสิทธิผลและบรรลุผลมากขึ้น

7 scalability

การแปลง OCR จะปรับขนาดและปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้น ไม่ว่าคุณจะต้องประมวลผลเอกสารหลายร้อยหรือหลายพันหน้า ระบบอัตโนมัติ OCR ก็จัดการได้อย่างราบรื่น การป้อนข้อมูลด้วยตนเองไม่ได้ปรับขนาดอย่างรวดเร็วสำหรับปริมาณมาก

OCR ไปยังเวิร์กโฟลว์สเปรดชีต

การแปลงเอกสารเป็นสเปรดชีตด้วย OCR ทำได้ตรงไปตรงมาเมื่อคุณทำตามขั้นตอนสำคัญเหล่านี้ ด้วยการตั้งค่าขั้นตอนการทำงานที่มีประสิทธิภาพ คุณจะประหยัดเวลาในการป้อนข้อมูลด้วยตนเองได้หลายชั่วโมง และเข้าถึงข้อมูลที่ล็อกอยู่ใน PDF หรือไฟล์ที่สแกนได้อย่างรวดเร็ว

ลองมาดูกันเถอะ

1. รวบรวมเอกสารสำหรับ OCR

ขั้นแรก รวบรวมรูปภาพเอกสาร PDF หรือเอกสารที่สแกนซึ่งมีข้อมูลที่คุณต้องการแยกออกมา Nanonets ช่วยให้คุณสามารถนำเข้าไฟล์จากหลายแหล่งได้อย่างง่ายดาย รวมถึงอีเมล ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ Dropbox, Google Drive, OneDrive และอีกมากมาย

คุณยังสามารถตั้งค่าโฟลเดอร์นาฬิกาหรืออีเมลอัตโนมัติเพื่อประมวลผลไฟล์ใหม่หรือไฟล์แนบที่เข้ามาโดยอัตโนมัติ การเรียก API และการผสานรวมกับซอฟต์แวร์ธุรกิจอื่นๆ สามารถตั้งค่าเพื่อการดึงข้อมูลได้อย่างราบรื่น

2. กำหนดเขตข้อมูล

ถัดไป ระบุฟิลด์ข้อมูลหรือคอลัมน์ที่คุณต้องการแยก เช่น หมายเลขใบแจ้งหนี้ วันที่ ชื่อลูกค้า จำนวนเงินที่ครบกำหนดชำระ ฯลฯ Nanonets นำเสนอโมเดล AI ที่แตกต่างกันสำหรับประเภทเอกสาร เช่น ใบแจ้งหนี้ ใบเสร็จรับเงิน นามบัตร และอื่นๆ

โมเดลที่สร้างไว้ล่วงหน้ารู้วิธีแยกฟิลด์ทั่วไปจากเอกสารแต่ละประเภทอย่างชาญฉลาดอยู่แล้ว คุณยังสามารถกำหนดค่าฟิลด์ที่คุณกำหนดเองและฝึกโมเดล AI ได้อีกด้วย จากนั้นคุณสามารถเตรียมแบบจำลองด้วยตัวอย่างบางส่วนได้ เพียงวาดโซนบนเอกสารตัวอย่างเพื่อจัดทำแผนผังว่าข้อมูลสำคัญอยู่ที่ใด

ตอนนี้คุณพร้อมที่จะเรียกใช้ OCR และแยกข้อมูลจากเอกสารของคุณแล้ว Nanonets ใช้ประโยชน์จากอัลกอริธึม AI และ ML ขั้นสูงเพื่อระบุและบันทึกข้อความจากเค้าโครงเอกสารที่ซับซ้อนโดยอัตโนมัติด้วยความแม่นยำสูง AI “อ่าน” แต่ละเอกสาร แยกฟิลด์ที่กำหนด และส่งออกข้อมูลที่มีโครงสร้างพร้อมสำหรับการส่งออก

ขั้นตอนนี้จะเป็นอัตโนมัติทั้งหมดสำหรับคุณเมื่อช่องข้อมูลและโมเดล AI ได้รับการกำหนดค่าอย่างถูกต้อง เบื้องหลังเทคโนโลยี OCR แปลงภาพที่สแกนเป็นข้อความ การตรวจจับโซนอัจฉริยะจะเลือกช่องข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

4. ตรวจสอบและแก้ไขข้อมูล

ตรวจสอบข้อมูลที่แยกออกมาเพื่อความถูกต้อง Nanonets ทำให้สิ่งนี้เป็นเรื่องง่ายเพราะช่วยให้คุณทำการแก้ไขได้ทันทีบนโปรแกรมดูเอกสาร สำหรับผู้ใช้ขั้นสูง คุณยังแก้ไขเอาต์พุต JSON ที่มีโครงสร้างได้ด้วย

คุณยังสามารถใช้ความสามารถในการตรวจสอบอัตโนมัติเพื่อตั้งค่ากฎเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่บันทึกไว้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถตรวจสอบว่าวันที่อยู่ในช่วงที่ถูกต้องหรือค่าตัวเลขที่ต่ำกว่าเกณฑ์ ปัญหาการตรวจสอบใด ๆ จะถูกตั้งค่าสถานะเพื่อรับการตรวจสอบ

5. ส่งออกและรวมข้อมูลสเปรดชีต

ผลลัพธ์สุดท้ายที่มีข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งดึงมาจากเอกสารที่สแกนหรือ PDF ของคุณสามารถดาวน์โหลดและนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์ดาวน์สตรีมได้ Nanonets ช่วยให้คุณสามารถส่งออกเป็นไฟล์ CSV, Excel หรือ JSON ทำให้คุณสามารถนำเข้าข้อมูลไปยังแอปพลิเคชันสเปรดชีตที่คุณต้องการหรือซอฟต์แวร์ทางธุรกิจอื่น ๆ ได้อย่างง่ายดาย

คุณยังสามารถผสานรวมกับแอปพลิเคชันยอดนิยม เช่น Google Sheets, QuickBooks, Salesforce ฯลฯ ได้โดยตรง การผสานรวม Zapier ช่วยให้คุณเชื่อมต่อกับแอปมากกว่า 5000+ รายการเพื่อการรับส่งข้อมูลที่ราบรื่น การผสานรวมนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลของคุณจะได้รับการอัปเดตโดยอัตโนมัติในทุกแพลตฟอร์มของคุณแบบเรียลไทม์

วิธีปรับปรุง OCR ให้เป็นกระบวนการสเปรดชีต

เทคโนโลยี OCR ไม่สมบูรณ์แบบ บางครั้งอาจประสบปัญหากับการสแกนคุณภาพต่ำ เค้าโครงที่ซับซ้อน หรือแบบอักษรที่ผิดปกติ แต่การปรับปรุงเล็กน้อยในกระบวนการ OCR ก็สามารถช่วยประหยัดเวลาและต้นทุนได้อย่างมาก

สมมติว่าคุณเปิดบริษัทประกันภัยที่ประมวลผลเอกสารหลายพันฉบับต่อวัน แม้แต่การปรับปรุงความแม่นยำของ OCR ขึ้น 2% ก็สามารถช่วยประหยัดเวลาแรงงานได้หลายร้อยชั่วโมงต่อสัปดาห์

ต่อไปนี้เป็นวิธีปรับปรุง OCR ให้เป็นกระบวนการสเปรดชีต:

1. ปรับปรุงคุณภาพการสแกนของคุณ

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเอกสารที่คุณกำลังสแกนนั้นชัดเจนและอ่านออกได้ การสแกนคุณภาพต่ำอาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดในกระบวนการ OCR ดังนั้น ให้ประมวลผลการสแกนล่วงหน้าเพื่อปรับปรุงคุณภาพของภาพก่อนที่จะป้อนเข้าสู่ระบบ OCR ของคุณ

เคล็ดลับในการปรับปรุงคุณภาพการสแกน:

• ใช้เครื่องสแกนความละเอียดสูง (อย่างน้อย 300 dpi) ซึ่งจะบันทึกรายละเอียดปลีกย่อยที่สามารถช่วยให้กลไก OCR จดจำอักขระได้อย่างแม่นยำ
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าหน้าต่างๆ อยู่ในแนวที่ถูกต้องและไม่เอียง การเอียงโต๊ะแก้ไขการสแกนที่เอียง
• ตรวจสอบความสว่างและคอนทราสต์ของการสแกน ปรับระดับเพื่อให้มองเห็นข้อความได้ชัดเจน และไม่สว่างหรือมืดจนเกินไป
• ทำความสะอาดกระจกสแกนเนอร์เพื่อหลีกเลี่ยงฝุ่น รอยเปื้อน หรือสิ่งแปลกปลอมบนภาพที่สแกน
• ใช้ Adobe Scan หรือแอปที่คล้ายกันเพื่อบันทึกการสแกนคุณภาพสูงโดยใช้สมาร์ทโฟนของคุณ
• ใช้เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพของภาพ เช่น การเพิ่มความคมชัด การลดสัญญาณรบกวน และไบนาไรเซชัน

2. สร้างมาตรฐานให้กับเอกสารของคุณ

ความสอดคล้องในเค้าโครงและการออกแบบเอกสารสามารถปรับปรุงความแม่นยำของ OCR ได้อย่างมาก หากเป็นไปได้ ให้กำหนดรูปแบบของเอกสารที่คุณดำเนินการให้เป็นมาตรฐาน ซึ่งหมายความว่าการรักษาช่องข้อมูลให้อยู่ในตำแหน่งเดียวกันในแต่ละเอกสาร โดยใช้แบบอักษรและขนาดที่สอดคล้องกัน และรักษาเค้าโครงที่สะอาดและไม่เกะกะ

เคล็ดลับบางประการในการกำหนดมาตรฐานเอกสาร:

• ใช้เทมเพลตที่สอดคล้องกันสำหรับเอกสารประเภทเดียวกันทั้งหมด
• เก็บช่องข้อมูลสำคัญไว้ในที่เดียวกันในทุกเอกสาร
• ใช้แบบอักษรที่ชัดเจนและอ่านง่าย และหลีกเลี่ยงแบบอักษรที่มีศิลปะหรือแปลกตา
• หลีกเลี่ยงความยุ่งเหยิงและรักษาเค้าโครงให้สะอาดและเรียบง่าย
• จำกัดการใช้รูปภาพ โลโก้ และกราฟิกใกล้กับช่องข้อความที่สำคัญ
• ใช้สีคอนทราสต์สูงสำหรับข้อความและพื้นหลังเพื่อปรับปรุงให้อ่านง่าย

3. ลงทุนในระบบ OCR ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ระบบเหล่านี้ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเรียนรู้จากทุกเอกสารที่ประมวลผล ปรับปรุงความสามารถในการจดจำและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องอย่างต่อเนื่อง

Nanonets เป็นตัวอย่างสำคัญของระบบ OCR ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีโมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับเอกสารประเภทต่างๆ และช่วยให้คุณสามารถปรับแต่งโมเดลได้ตามความต้องการของคุณ ยิ่งประมวลผลข้อมูลมากเท่าใด ก็จะยิ่งจดจำรูปแบบและดึงข้อมูลได้อย่างแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

นอกจากนี้ ความสามารถในการจดจำภาษาและการทำความเข้าใจบริบทของระบบ OCR ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้ระบบสามารถจัดการเอกสารในภาษา สกุลเงิน รูปแบบภาษี และอื่นๆ ได้หลากหลาย ทำให้มีความหลากหลายสูงและสามารถปรับให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจที่หลากหลายได้

4. ตั้งค่าขั้นตอนการทำงานอัตโนมัติ

การทำขั้นตอนที่ต้องทำซ้ำๆ โดยอัตโนมัติในเวิร์กโฟลว์ OCR ของคุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและลดข้อผิดพลาดได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถตั้งค่ากฎการนำเข้าอัตโนมัติเพื่อให้แน่ใจว่าระบบ OCR จะประมวลผลใบแจ้งหนี้ทุกใบที่ส่งไปโดยอัตโนมัติ การบัญชี@yourbusiness.com.

การผสานรวมกับซอฟต์แวร์ธุรกิจ เช่น ERP ช่วยให้การรับส่งข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่น ข้อมูลสเปรดชีตที่แยกออกมาสามารถซิงค์กับฐานข้อมูลดาวน์สตรีมได้โดยอัตโนมัติ กฎการตรวจสอบอัตโนมัติช่วยตรวจจับข้อผิดพลาดในการดึงข้อมูลได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ขั้นตอนการทำงานสามารถกำหนดเส้นทางเอกสารที่ต้องตรวจสอบไปยังพนักงานที่เหมาะสมได้ การแจ้งเตือนและการแจ้งเตือนอัตโนมัติช่วยให้ไม่พลาดกำหนดเวลา

ความคิดสุดท้าย

เทคโนโลยี OCR ได้ปฏิวัติวิธีที่เราแยกและทำงานกับข้อมูลจากเอกสารที่สแกนและ PDF ด้วยการแปลงรูปภาพเป็นข้อมูลสเปรดชีตที่มีโครงสร้าง OCR ช่วยลดการป้อนข้อมูลด้วยตนเองที่น่าเบื่อ ขณะเดียวกันก็เพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์

ตามที่อธิบายไว้ในคู่มือนี้ การสร้างเวิร์กโฟลว์ OCR ที่มีประสิทธิภาพด้วยเครื่องมือที่เหมาะสม เช่น Nanonets สามารถประหยัดเวลาได้มหาศาล การปรับปรุงความแม่นยำเล็กน้อยยังช่วยประหยัดได้อย่างมากอีกด้วย

ต้องการดูว่า OCR สามารถเร่งขั้นตอนการทำงานทางธุรกิจของคุณได้อย่างไร Nanonets เสนอเวอร์ชันฟรีเพื่อทดสอบการแยกข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI จากเอกสารของคุณ การแปลงตาราง PDF หรือใบแจ้งหนี้ที่สแกนเป็นแผ่นงาน Excel ที่แก้ไขได้ง่ายกว่าที่เคย ลงทะเบียนตอนนี้เพื่อเริ่มต้น!

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://nanonets.com/blog/ocr-to-spreadsheet/