Smart OCR 是什麼？什麼情況最適合使用？
在2020年，原本還在觀望RPA是什麼的企業，已經開始大動作採取行動，陸續加入採用RPA的行列。
PGi樺鼎也在一年內，透過6場 認識RPA與UiPath介紹活動，接觸近350家企業後，發現在RPA應用上，詢問度最高的，是企業內最最常見的Invoice與發票、訂單處理、單據資訊勾稽等需要辨識內容後才能下一步處理的文件流程。
只要有邏輯性的流程脈絡，都是 RPA 可以發揮的地方。但要能因應各類型的文件格式、並精準擷取內容，就需要另外利用能自動辨識學習的AI-powered OCR才能做的徹底了。
此篇將帶你了解：什麼樣的情況最需要 Smart OCR 的加入？
一、先釐清 OCR 跟 Smart OCR 的最大差異
OCR，全名是「光學字元辨識 Optical Character Recognition 」，是一個已經很常見的技術，主要就是將圖片上的文字資料進行辨識，並擷取出來讓你可以再做編輯使用。
例如：在通訊軟體Line上，如果有人傳了一張圖片給你，圖片上有文字，你可以直接在圖片右上角按下「A」的標符，就可直接將文字擷取出來，原本在圖片上的文字被擷取出來可再編輯利用分享出去，這就是利用OCR的技術，是很日常的應用。
那，Smart OCR 又是什麼？
最大差異是，可以做到更細膩的處理，用Smart OCR的目的，最主要不是要把圖片上的所有文字擷取出來，而是希望去擷取「特定欄位」或「特定位置」的資訊，再進一步透過RPA流程機器人輸入到對應的系統或表單中。
所以，衡量準確度的重點也不同
- 一般 OCR 關注的：同一張圖片，擷取出來的文字有多少%是正確、多少%是錯誤的，例如：100個字到底正確幾個字？
- Smart OCR 關注的：能正確抓到特定欄位、特定位置上的資訊的正確率是多少
二、了解要處理的文件是什麼類型
依照文件內容可否被直接選取，分為：
- 文字式文件 (可選取裡面的文字)
- 圖片式文件 (整張圖片、內容不可選取)：一定要透過OCR技術才能把圖片內的文字擷取出來。
依照文件的格式架構，分為：
- 結構式：都是固定的格式架構，例如：問卷調查表
- 半結構式：一部分結構是固定的，一部分是變動的，例如：上半部是固定的，下半部的表格內還有小表格、欄位內的資訊跨欄等狀況，複雜度較高。常見例如：訂單、發票、提貨單等。這是企業最常遇到、最棘手的文件處理類型，這也是Smart OCR最主要要解決的類型。
- 非結構式：信件、合約，若要擷取真正有意義的資訊，就要搭配NLP深度理解文件的內容。
三、設計一個最佳的Smart OCR 智慧文件辨識處理流程
若企業情況符合以下，就適合更進一步考慮利用Smart OCR搭配RPA流程機器人，改善企業內的文件處理流程效率。
- 希望要自動化處理的文件是對財務結果面、客戶信賴感具有影響力的、不能有人工出錯的風險、講求處理效率（例如：Top 20 重點客戶的大量訂單、申貸文件處理）
- 文件本身是屬於圖片式文件 (整張圖片、內容不可選取) 與 半結構式文件
- 每一次的處理量很多、每年處理的次數也很高（量大、頻率高的標準，由企業自行定義）
一般智慧文件辨識流程會分為兩階段：設計階段＆執行階段
(1) 在設計階段：
- 建立文件定義：包含文件類型、鎖定哪些特定欄位
- 建立文件分類器：當有新的文件產生時，可以透過分類器先做分類
- 建立資料擷取模型：針對各種不同的文件，設計相對應的資料擷取模型
以上設計階段，可以很複雜繁瑣、但也可以利用機器學習方式讓事情變得更簡單智慧。
(2) 執行階段：
- 文件載入：可以透過不同管道自動載入，不管是透過掃瞄器進來的電子檔案、或Email內的夾帶附檔，都可以透過前一階段建立的文件分類器＆資料擷取模型，快速分類文件與擷取特定欄位內的資料。
- 若擷取出來的品質好，可以直接跳過人工驗證，用自動化方式輸入到對應的系統內。
- 也可透過一些條件的設定，讓某些辨識結果沒有那麼好的文件，進入人工驗證的關卡，做辨識結果的修正，並把這些修正結果，回饋到原本建立的分類器與擷取模型，透過機器學習的機制，持續修正文件分類器與資料擷取模型的準確度。
四、智慧型的文件處理流程自動化 AI-Powered OCR+RPA
現在，在「OCR軟體與智慧文件處理軟體」領域內，能做到具有AI能力、能自主辨識所有文件類型的智慧型文件處理( Intelligent Document Processing) OCR軟體 在全球不到20家。
目前，我們PGi樺鼎，已經實測過，現在位居全球領導地位的「資料擷取與文件處理企業級平台」與「UiPath」的整合應用。這就是「智慧文件辨識2.0解決方案」
這個解決方案，在辨識這段，具有強大的AI文件分類、資料擷取、與驗證能力，因為整合了自然語言處理(NLP)、 機器學習(ML)與OCR等技術，才有能力去處理傳統OCR做不到的事，像是：
- 各種格式的文件類型 (特別是非結構化資料 e.g. Invoice、發票、報支、水電帳單等)
- 不同儲存型式 (e.g. 圖檔、PDF、Email附件)
- 和各類文件內容 (e.g. 文字、手寫、Barcode)
最終達到業界認可的OCR辨識準確度最高、能支援超過200種語言的智慧文件辨識解決方案。
簡單來說，這個「有認知辨別能力的智慧文件辨識2.0」解法，是文件處理自動化的最高成熟度展現
- 就是傳統的OCR技術搭配運用「機器學習」技術，才有能力應對讀取各類型文件，進而精準擷取，解決大量資料耗時輸入的問題。
- 再結合RPA機器人流程自動化，最終實現具有AI能力，即有認知辨別能力的智慧文件辨識2.0！
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五、線上RPA概念入門
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