OCR กำลังเปลี่ยนโฉมห่วงโซ่คุณค่ายานยนต์อย่างไร

อุตสาหกรรมยานยนต์ดำเนินการภายในห่วงโซ่มูลค่าที่ซับซ้อนซึ่งสร้างเอกสาร ข้อมูล และสารสนเทศจำนวนมาก การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) ในอุตสาหกรรมยานยนต์มีความสำคัญต่อการสร้างการไหลของข้อมูลและการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพตลอดห่วงโซ่

นอกเหนือจากการอำนวยความสะดวกในการจัดการข้อมูลแล้ว การประมวลผลเอกสารที่มีประสิทธิภาพยังช่วยให้สามารถรวมระบบต่างๆ เข้าด้วยกัน เช่น ERP, WRM, SCM และ CRM ช่วยเพิ่มศักยภาพในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลและส่งเสริมข่าวกรองทางธุรกิจในภาคส่วนนี้

ด้วยปัจจัยเหล่านี้ การประมวลผลและการจัดการเอกสาร/ข้อมูลดิจิทัลจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง ไม่น่าแปลกใจที่ตลาดการจัดการข้อมูลรถยนต์เป็น มูลค่า ที่ 1.58 พันล้านเหรียญสหรัฐในปี 2021 ซึ่งขับเคลื่อนโดยความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี ซึ่งรวมถึงการเปิดตัวแอปพลิเคชันที่ใช้ AI, การเรียนรู้ของเครื่อง, ข้อมูลขนาดใหญ่ และ Internet of Things (IoT)

บทความนี้จะดูที่ความหมายของการแปลงเป็นดิจิทัลและการประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ เราจะมุ่งเน้นไปที่เครื่องมือ Optical Character Recognition (OCR) ขั้นสูงภายในห่วงโซ่คุณค่ายานยนต์

เหตุใดการประมวลผลเอกสารจึงมีความสำคัญในห่วงโซ่มูลค่ายานยนต์

การทำงานที่มีประสิทธิภาพของอุตสาหกรรมยานยนต์ต้องอาศัยเอกสารที่หลากหลายซึ่งทำหน้าที่สำคัญ

เอกสารเหล่านี้ประกอบด้วยข้อมูลจำเพาะของผลิตภัณฑ์ แบบวิศวกรรม รายการวัสดุ บันทึกการควบคุมคุณภาพ สัญญาซัพพลายเออร์ คำแนะนำในการผลิต ใบรับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนด คำสั่งซื้อของลูกค้า และอื่นๆ

นอกจากนี้ เอกสารทางบัญชี เช่น ใบสั่งซื้อ ใบแจ้งหนี้ บันทึกสินค้าคงคลัง บันทึกการจัดส่ง ใบส่งสินค้า ใบส่งสินค้าทางอากาศ ใบแจ้งหนี้ค่าขนส่ง และใบตราส่ง จะต้องได้รับการประมวลผลอย่างพิถีพิถันในขั้นตอนต่างๆ ตลอดห่วงโซ่คุณค่า

เอกสารและข้อมูลมักกระจัดกระจายไปตามแผนกต่างๆ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ลูกค้า และคู่ค้าภายนอก และจัดเก็บไว้ในรูปแบบต่างๆ การเอาท์ซอร์สและการควบรวมกิจการอาจทำให้การจัดการเอกสารยุ่งยากขึ้น ด้วยเหตุนี้ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในภาคยานยนต์จึงต้องการความช่วยเหลือในการดำเนินการด้านเอกสารและการจัดการ

การประมวลผลเอกสารอย่างมีประสิทธิภาพช่วยให้มั่นใจว่าข้อมูลที่เกี่ยวข้องพร้อมใช้งานสำหรับบุคลากรที่ได้รับอนุญาต ณ จุดใดก็ได้ในห่วงโซ่คุณค่า ส่งเสริมการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ ปรับปรุงประสิทธิภาพ และปรับปรุงการมองเห็นข้อมูล

ด้วยเทคนิคการประมวลผลเอกสารที่มีประสิทธิภาพ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้งหมดในภาคส่วนสามารถปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลได้อย่างเต็มที่ ปรับเวิร์กโฟลว์ให้เหมาะสม และขับเคลื่อนนวัตกรรม

การประมวลผลเอกสารที่มีประสิทธิภาพช่วยให้ซัพพลายเออร์มีความหลากหลาย เพิ่มการมองเห็นห่วงโซ่อุปทาน จัดการต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพการขนส่ง ควบคุมสินค้าคงคลัง รักษาความสัมพันธ์กับลูกค้า และอำนวยความสะดวกในการซิงโครไนซ์ข้อมูลร่วมกัน

การประมวลผลเอกสารอัตโนมัติในห่วงโซ่คุณค่ารถยนต์

จนถึงต้นทศวรรษ 2000 การเก็บถาวรเอกสารกระดาษถือเป็นเรื่องปกติ เมื่อเทคโนโลยีก้าวหน้า เครื่องมือดิจิทัล เช่น สเปรดชีตและอีเมลเข้ามาแทนที่ความต้องการเอกสารที่จับต้องได้

อย่างไรก็ตาม ข้อมูลในเอกสารเหล่านี้ยังคงต้องป้อนด้วยตนเอง ซึ่งนำไปสู่กระบวนการที่ใช้เวลานานและเกิดข้อผิดพลาดได้ง่าย อาจส่งผลให้เกิดเวิร์กโฟลว์ที่แยกส่วนซึ่งมีความท้าทายในการจัดการมากกว่าระบบการจัดเก็บที่เรียบง่ายในอดีต โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงความซับซ้อนและปริมาณเอกสารและข้อมูลจำนวนมากที่สร้างขึ้นทั่วทั้งห่วงโซ่คุณค่าของยานยนต์

วิธี Optical Character Recognition (OCR) ที่ใช้เทมเพลตแบบดั้งเดิมช่วยบรรเทาด้วยการดึงข้อความทั้งหมดออกจากเอกสาร อย่างไรก็ตามไม่มีความแตกต่างตามความเกี่ยวข้องหรือความสำคัญ การนำข้อมูลที่จำเป็นจากข้อความที่แยกออกมานี้ยังคงต้องใช้ความพยายามของมนุษย์ ซึ่งเป็นการเพิ่มภาระงานโดยรวม

OCR รุ่นถัดไปที่เรียกว่า OCR แบบโซนได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นโดยการดึงข้อมูลเฉพาะจากโซนหรือพื้นที่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของเอกสารตามกฎที่ตั้งไว้ล่วงหน้า แม้ว่าวิธีนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้ในระดับหนึ่ง แต่ก็ยังใช้เทมเพลตที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและขาดความสามารถในการปรับให้เข้ากับเลย์เอาต์เอกสารที่แตกต่างกัน

เมื่อเร็ว ๆ นี้ เครื่องมือ OCR เช่น Nanonets ได้พัฒนาเพื่อรวมปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) โซลูชัน OCR ขั้นสูงเหล่านี้สามารถแปลงข้อความเป็นข้อมูลจัดหมวดหมู่ได้อย่างชาญฉลาด จดจำรูปแบบและโครงสร้างภายในเอกสาร

นอกจากนี้ยังสามารถตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาดระหว่างกระบวนการแปลงได้อีกด้วย มันจะช่วยเพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือ

โซลูชัน OCR ขั้นสูงที่ใช้ AI สำหรับภาคยานยนต์

อุตสาหกรรมยานยนต์มีประวัติอันยาวนานในการนำระบบอัตโนมัติมาใช้ ย้อนกลับไปตั้งแต่การเปิดตัวของฟอร์ด สายการประกอบ ใน 1913

ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียต่างๆ ใช้ระบบอัตโนมัติเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น การผลิตและการประกอบชิ้นส่วน บันทึกลูกค้าอัตโนมัติ หรือปรับปรุงกระบวนการเรียกเก็บเงิน ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียยังสามารถได้รับประโยชน์จากการประมวลผลเอกสารและการดึงข้อมูลโดยอัตโนมัติ

ทุกกิจกรรมในโหนดลูกโซ่ทั้งหมดเกี่ยวข้องกับเอกสารจำนวนมาก และกระบวนการรวบรวมข้อมูลนี้แบบแมนนวลใช้เวลาและทรัพยากรมาก ท้ายที่สุดแล้วใช้น้อยเกินไปหรือเป็นภาระต่อความสามารถของมนุษย์ของบริษัท

โซลูชัน OCR ที่ปรับปรุงด้วย AI ช่วยให้การดึงข้อมูลและการจัดการเป็นไปโดยอัตโนมัติจากเอกสารที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งแตกต่างจากระบบ OCR แบบดั้งเดิมที่ต้องใช้เทมเพลตที่กำหนดไว้ล่วงหน้าสำหรับเอกสารแต่ละประเภท OCR ที่ใช้ AI ใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์และดึงข้อมูลจากรูปแบบและโครงสร้างเอกสารที่หลากหลาย

ในขั้นต้น OCR จะจดจำและแปลงข้อความจากรูปภาพหรือเอกสารที่สแกนเป็นข้อความที่เครื่องอ่านได้ จากนั้นจึงใช้เทคนิค NLP เพื่อระบุและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น ชื่อ ที่อยู่ วันที่ และตัวเลข อัลกอริทึม ML มีบทบาทสำคัญโดยได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของเอกสารที่มีป้ายกำกับเพื่อจดจำและดึงข้อมูลหรือฟิลด์เฉพาะจากใบแจ้งหนี้ แบบฟอร์ม หรือสัญญา

ข้อดีอีกประการของ OCR ที่ใช้ AI คือความสามารถในการให้ผลลัพธ์ในทันที ระบบเหล่านี้สามารถประมวลผลเอกสารได้อย่างรวดเร็วและสร้างผลลัพธ์ภายในไม่กี่วินาที ทำให้สามารถตัดสินใจได้แบบเรียลไทม์และตอบสนองได้รวดเร็วขึ้น

ความเร็วนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมยานยนต์แบบไดนามิก ซึ่งการประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็วและแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการรักษาการดำเนินงานที่มีประสิทธิภาพและตอบสนองความต้องการของลูกค้า

OCR ที่ใช้ AI ยังสามารถรวมเข้ากับหลายระบบ พวกเขาสามารถรวมเข้ากับแอพพลิเคชั่นซอฟต์แวร์ ฐานข้อมูล และระบบการวางแผนทรัพยากรองค์กร (ERP) ที่หลากหลายทั่วทั้งห่วงโซ่คุณค่าของยานยนต์ ช่วยให้การไหลของข้อมูลราบรื่นระหว่างระบบต่างๆ ขจัดความจำเป็นในการถ่ายโอนข้อมูลด้วยตนเอง และลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดและความล่าช้า

ยิ่งไปกว่านั้น OCR ที่ใช้ AI มีกลไกการตัดสินใจที่เรียนรู้ได้ซึ่งสามารถเลียนแบบขั้นตอนการทำงานของมนุษย์ได้ พวกเขาได้รับการฝึกฝนให้เข้าใจกฎเกณฑ์ทางธุรกิจ ข้อกำหนด และเวิร์กโฟลว์ที่เฉพาะเจาะจง ทำให้สามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดในระหว่างขั้นตอนการประมวลผลเอกสาร

นอกจากนี้ ระบบเหล่านี้สามารถเรียนรู้จากความคิดเห็นของมนุษย์ ปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป กระบวนการเรียนรู้ซ้ำๆ นี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของระบบ OCR และทำให้ได้ผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอและเชื่อถือได้

การใช้ OCR ที่ปรับปรุงโดย AI ตลอดห่วงโซ่คุณค่ายานยนต์

การจัดการสินค้าคงคลัง

การจัดการสินค้าคงคลังมีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมยานยนต์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ผลิตและซัพพลายเออร์ที่ต้องจัดการชิ้นส่วนและส่วนประกอบต่างๆ มากมาย เทคโนโลยี AI-OCR ระบุและติดตามรายการเหล่านี้โดยการอ่านบาร์โค้ด หมายเลขซีเรียล หรือฉลากผลิตภัณฑ์

ด้วยการรวมเทคโนโลยี OCR เข้ากับกระบวนการจัดการสินค้าคงคลัง ข้อผิดพลาดแบบแมนนวลจะลดลง และเพิ่มประสิทธิภาพของซัพพลายเชน ปรับปรุงการดำเนินงานโดยรวม

การจัดการห่วงโซ่อุปทาน

OCR ที่ปรับปรุงด้วย AI มีบทบาทสำคัญในการจัดการห่วงโซ่อุปทานโดยทำให้การประมวลผลเอกสารต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น สามารถดึงข้อมูลจากใบสั่งซื้อ ใบแจ้งหนี้ ใบส่งของ และใบตราส่งสินค้า อำนวยความสะดวกในการจัดการสินค้าคงคลังที่แม่นยำ การปฏิบัติตามคำสั่งซื้อ และการประสานงานด้านโลจิสติกส์

OCR สามารถบันทึกข้อมูลที่จำเป็นได้อย่างรวดเร็ว เช่น รหัสผลิตภัณฑ์ ปริมาณ และวันที่จัดส่ง ทำให้สามารถผสานรวมกับระบบการวางแผนทรัพยากรขององค์กร (ERP) ทำให้กระบวนการจัดซื้อจัดจ้างคล่องตัว เพิ่มการมองเห็น และลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดและความล่าช้าในห่วงโซ่อุปทาน

การควบคุมคุณภาพและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

การตรวจสอบการปฏิบัติตามมาตรฐานการควบคุมคุณภาพและการปฏิบัติตามกฎระเบียบเป็นสิ่งสำคัญในอุตสาหกรรมยานยนต์ OCR ที่ปรับปรุงโดย AI ช่วยให้ดึงข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพจากบันทึกการควบคุมคุณภาพ การรับรอง และรายงานการทดสอบ

ช่วยให้สามารถตรวจสอบเมตริกคุณภาพแบบเรียลไทม์ ระบุค่าเบี่ยงเบนได้ตั้งแต่เนิ่นๆ และดำเนินการแก้ไขทันที ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย OCR ช่วยให้กระบวนการควบคุมคุณภาพง่ายขึ้น ปรับปรุงความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับ และช่วยให้เป็นไปตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ

การรับประกันและบริการหลังการขาย

ห่วงโซ่คุณค่าของยานยนต์ขยายออกไปนอกเหนือไปจากการผลิตและการขายเพื่อครอบคลุมการจัดการการรับประกันและบริการหลังการขาย OCR ที่ปรับปรุงโดย AI สามารถดึงข้อมูลโดยอัตโนมัติจากการเรียกร้องการรับประกัน บันทึกการบริการ และแบบฟอร์มความคิดเห็นของลูกค้า

ช่วยเร่งการประมวลผลการเรียกร้องการรับประกัน เปิดใช้งานการระบุปัญหาผลิตภัณฑ์เชิงรุก และสนับสนุนการแก้ไขข้อกังวลของลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ

ระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย OCR ช่วยเพิ่มความแม่นยำของข้อมูล เร่งเวลาตอบสนอง และช่วยให้ผู้ผลิตสามารถให้บริการหลังการขายที่เหนือกว่า เพิ่มความพึงพอใจและความภักดีของลูกค้า

ฝ่ายบัญชีเจ้าหนี้และการเงิน

เทคโนโลยี OCR ที่ปรับปรุงด้วย AI ช่วยปรับปรุงกระบวนการทางการเงินและการบัญชีภายในห่วงโซ่คุณค่ายานยนต์ เทคโนโลยี AI-OCR ปรับปรุงประสิทธิภาพและความถูกต้องอย่างมากโดยการดึงข้อมูลโดยอัตโนมัติจากเอกสารทางการเงินต่างๆ เช่น รายงานทางการเงิน สัญญาซัพพลายเออร์ คำสั่งซื้อของลูกค้า และใบแจ้งหนี้

อัลกอริทึมขั้นสูงที่ใช้ใน OCR ที่ปรับปรุงโดย AI สามารถเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างแม่นยำ รวมถึงเงื่อนไขการชำระเงิน รายละเอียดราคา และที่อยู่สำหรับการเรียกเก็บเงิน ช่วยให้องค์กรปรับปรุงการประมวลผลใบแจ้งหนี้และลดความจำเป็นในการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง

การรวมเทคโนโลยี OCR เข้ากับระบบการเงินช่วยอำนวยความสะดวกในการรวบรวมข้อมูลและปรับปรุงความแม่นยำในการเก็บบันทึกทางการเงิน ระบบอัตโนมัตินี้ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร และช่วยให้องค์กรสามารถวิเคราะห์ทางการเงิน คาดการณ์ และตัดสินใจได้ดีขึ้นโดยอิงจากข้อมูลแบบเรียลไทม์และถูกต้อง

การรวม OCR ที่ปรับปรุงโดย AI เข้ากับกระบวนการทางการเงินช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในห่วงโซ่มูลค่ายานยนต์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานทางการเงินและขับเคลื่อนการตัดสินใจทางธุรกิจที่มีข้อมูลครบถ้วน

กระบวนการผลิตและการประกอบ

OCR ที่ปรับปรุงโดย AI เป็นประโยชน์ต่อการผลิตยานยนต์โดยการดึงข้อมูลจากแบบวิศวกรรม คำแนะนำ และรายการวัสดุ

โดยทำงานร่วมกับ CAD และ MES ทำให้ดึงข้อมูลอัตโนมัติ ลดข้อผิดพลาด และเพิ่มความเร็วในการผลิต ทำให้มั่นใจได้ถึงข้อมูลที่ถูกต้องสำหรับพนักงานประกอบ เพิ่มประสิทธิภาพและลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด

Nanonets เทียบกับ วิธีการแบบดั้งเดิม

วิธีการ OCR แบบดั้งเดิมใช้เทคนิคการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ เช่น การตรวจจับขีดจำกัดและการตรวจจับรูปร่างเพื่อแยกอักขระออกจากภาพ อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยี OCR ได้นำโครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกมาใช้

เครือข่ายเหล่านี้ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลจำนวนมหาศาล ทำให้สามารถระบุตำแหน่งและจดจำข้อความในรูปภาพได้อย่างแม่นยำด้วยความแม่นยำสูง

Python มีไลบรารี OCR แบบโอเพ่นซอร์สหลายตัว ได้แก่ Tesseract, TensorFlow Attention OCR และ Kraken OCR Tesseract ถูกใช้อย่างแพร่หลายในชุมชนโอเพ่นซอร์ส และใช้กลไกโครงข่ายประสาทเทียมแบบวนซ้ำและแบบวนซ้ำ ทำให้เหมาะสำหรับข้อมูลตามลำดับ

ในทางกลับกัน Attention OCR ใช้กลไกการ Attention เพื่อปรับปรุงการเรียนรู้แบบพึ่งพาระยะยาว ส่งผลให้ประสิทธิภาพดีกว่า Tesseract อย่างไรก็ตาม การใช้ OCR ที่เน้นความสนใจกับ TensorFlow อาจต้องใช้ช่วงการเรียนรู้ที่สูงชันขึ้น

อีกทางเลือกหนึ่งที่ควรค่าแก่การพิจารณาคือ Nanonets OCR API ซึ่งเป็นโซลูชันที่ใช้งานง่ายสำหรับการสร้างโมเดลแบบกำหนดเองและรับการคาดการณ์โดยไม่ต้องอาศัยการเรียนรู้ของเครื่องหรือความเชี่ยวชาญด้าน OCR

เมื่อพิจารณาถึงความปลอดภัยของบริการ OCR ออนไลน์ ให้เลือกบริการที่เชื่อถือได้ซึ่งให้ความแม่นยำสูงอย่างสม่ำเสมอภายในระยะเวลาที่เหมาะสม Nanonets OCR API จัดการกับข้อกังวลนี้ด้วยการจัดเตรียมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่เหนือกว่า ซึ่งได้รับการฝึกฝนบนข้อมูลที่หลากหลาย เพื่อให้มั่นใจถึงความแม่นยำสูง

ยิ่งไปกว่านั้น Nanonets ยังมอบความยืดหยุ่นในการปรับใช้โมเดลบนคลาวด์โดยใช้อิมเมจของ Docker หรือในองค์กร ซึ่งรองรับองค์กรที่มีข้อกำหนดด้านความไวของข้อมูลและความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกัน

แม้จะมีตัวเลือกซอฟต์แวร์ OCR มากมาย เช่น Abby FineReader และ Adobe Acrobat Pro DC แต่ Nanonets ก็โดดเด่นในฐานะโซลูชันที่แข่งขันได้

Nanonets แตกต่างจากชุดซอฟต์แวร์อื่น ๆ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งโมเดลตามความต้องการได้ นอกจากนี้ Nanonets ยังแข็งแกร่งเมื่อจัดการกับรูปภาพที่มีความท้าทายต่างๆ เช่น ความพร่ามัว สัญญาณรบกวน ข้อความเอียง ตลอดจนขนาดและรูปแบบตัวอักษรที่แตกต่างกัน ความสามารถในการปรับตัวนี้ช่วยให้ Nanonets ให้ผลลัพธ์ที่มีความแม่นยำสูงด้วยความเร็วที่เหลือเชื่อยิ่งขึ้น

สรุป

การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี OCR นั้นกว้างขวางและหลากหลายนอกเหนือจากภาคยานยนต์ สามารถใช้ตรวจจับป้ายทะเบียนเพื่อบังคับใช้กฎจราจร เพิ่มความปลอดภัย หรือติดตามรถในลานจอดรถ

OCR ยังมีประโยชน์สำหรับการแปลงเป็นดิจิทัลและทำให้เอกสารทางกฎหมายสามารถค้นหาได้ แยกตารางออกจากเอกสารโดยอัตโนมัติ วิเคราะห์เอกสารที่เกี่ยวข้องกับการธนาคาร

การใช้ Nanonets OCR สามารถปรับปรุงการประหยัดต้นทุน ด้วยการทำให้ใบแจ้งหนี้เป็นดิจิทัลโดยอัตโนมัติ Nanonets สามารถลดเวลาในการดำเนินการเรียกร้องได้ถึง 90%

ความแม่นยำอาจต่ำกว่าผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์เล็กน้อย แต่การลดลงของผู้ตรวจสอบด้วยตนเองและจำนวนการผ่านที่กำหนดส่งผลให้ต้นทุนลดลง 50% ช่วยให้พนักงานมีงานที่มีส่วนร่วมมากขึ้น

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
• เพลโตESG. ยานยนต์ / EVs, คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
• BlockOffsets การปรับปรุงการเป็นเจ้าของออฟเซ็ตด้านสิ่งแวดล้อมให้ทันสมัย เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://nanonets.com/blog/how-ocr-is-transforming-the-automotive-value-chain/