17/07/2025
Trong thời đại dữ liệu bùng nổ, nhu cầu số hóa và khai thác thông tin từ các tài liệu phi cấu trúc ngày càng trở nên cấp thiết. Dựa theo số liệu mới nhất từ Grand View Research, thị trường xử lý tài liệu thông minh toàn cầu (Intelligent Document Processing – IDP) được ước tính đạt 2,30 tỷ USD vào năm 2024 và dự kiến sẽ tăng lên 12,35 tỷ USD vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) khoảng 33,1 %. Điều này cho thấy tiềm năng lớn của các giải pháp như Cognitive Machine Reading (CMR) - công nghệ giúp trích xuất thông tin chính xác, hiểu ngữ cảnh và tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu một cách hiệu quả. Cùng VNPT AI tìm hiểu chi tiết về Cognitive Machine Reading là gì trong bài viết dưới đây.
Cognitive Machine Reading là gì?
CMR là công nghệ giúp chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như văn bản trong các tài liệu giấy hoặc hình ảnh số hóa, thành thông tin có thể hiểu và xử lý được bởi máy tính. Không chỉ dừng lại ở việc số hóa, CMR còn có khả năng trích xuất thông tin từ nhiều loại tài liệu khác nhau, bao gồm cả hợp đồng, đơn từ, hóa đơn hay giấy tờ tùy thân.
Khác với các phương pháp truyền thống vốn phụ thuộc nhiều vào định dạng hoặc bố cục, CMR ứng dụng kỹ thuật so khớp mẫu (pattern-matching) và phân tích nội dung để trích xuất thông tin. Nhờ đó, công nghệ này không bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi phông chữ, đảm bảo tính nhất quán và chính xác cao trong quá trình xử lý dữ liệu.
Các tính năng nổi bật của Cognitive Machine Reading
Với khả năng kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, CMR mang đến nhiều tính năng ưu việt như:
- Xử lý dữ liệu phi cấu trúc hiệu quả: CMR có khả năng đọc hiểu và trích xuất thông tin từ các loại dữ liệu phi cấu trúc như tài liệu giấy hay hình ảnh scan.
- Khả năng học và cải thiện liên tục: CMR có thể tích hợp với AI để học hỏi từ dữ liệu đầu vào và kết quả phản hồi, từ đó cải thiện độ chính xác theo thời gian.
- Nhận diện ngữ cảnh thông minh: Không chỉ "đọc", CMR còn hiểu được ngữ cảnh của nội dung, từ đó giúp trích xuất thông tin chính xác hơn, ngay cả khi cùng một từ/cụm từ xuất hiện trong các tình huống khác nhau.
- Triển khai nhanh chóng, cấu hình linh hoạt: Nhờ thiết lập tối ưu, CMR có thể được triển khai nhanh chóng chỉ với một số lượng nhỏ tài liệu mẫu. Công nghệ này tận dụng mô hình ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) để phân tích và khai thác dữ liệu khách hàng quy mô lớn, từ đó mang lại những góc nhìn sâu sắc và giá trị hơn cho doanh nghiệp.
Những lợi ích của doanh nghiệp khi sử dụng CMR
CMR mang lại nhiều lợi ích thiết thực như:
- Tiết kiệm thời gian và chi phí vận hành: Tự động hóa quá trình đọc và trích xuất dữ liệu giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian xử lý tài liệu, giảm phụ thuộc vào xử lý thủ công và tối ưu hóa nguồn lực nhân sự.
- Mở rộng phạm vi tự động hóa: CMR giúp doanh nghiệp không chỉ tự động hóa các tác vụ đơn lẻ mà còn mở rộng khả năng xử lý sang nhiều loại tài liệu và quy trình phức tạp hơn.
- Độ chính xác cao, dữ liệu đáng tin cậy hơn: Nhờ khả năng hiểu ngữ cảnh và cấu trúc nội dung, CMR mang lại độ chính xác cao hơn trong việc trích xuất thông tin, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chắc chắn và ít sai sót.
- Tối ưu chi phí với thời gian hoàn vốn nhanh: Việc rút ngắn thời gian xử lý, giảm chi phí nhân sự và nâng cao hiệu quả vận hành giúp doanh nghiệp thu hồi vốn đầu tư nhanh chóng, đặc biệt trong các lĩnh vực xử lý khối lượng tài liệu lớn như tài chính, pháp lý hay bảo hiểm.
Sự khác nhau giữa 2 công nghệ OCR và CMR
Trong quá trình chuyển đổi số, nhiều doanh nghiệp đã quen thuộc với công nghệ OCR. Tuy nhiên, sự ra đời của CMR đã đánh dấu một bước tiến vượt trội trong việc xử lý tài liệu thông minh. Vậy OCR và CMR khác nhau như thế nào?
Điểm khác nhau | OCR | CMR |
| Chức năng chính | Nhận diện và chuyển đổi hình ảnh ký tự thành văn bản số | Hiểu và trích xuất thông tin theo ngữ cảnh từ tài liệu |
| Xử lý dữ liệu | Chủ yếu tập trung vào ký tự, từ ngữ riêng lẻ | Nhận diện cấu trúc, ý nghĩa và mối quan hệ giữa các phần dữ liệu |
| Khả năng tự động hóa | Giới hạn ở bước nhận diện ký tự | Có thể tích hợp vào quy trình để tự động hóa toàn diện |
| Độ chính xác | Dễ bị ảnh hưởng bởi phông chữ, chất lượng hình ảnh | Không phụ thuộc phông chữ, độ chính xác cao hơn |
| Ứng dụng thực tế | Số hóa văn bản, hóa đơn đơn giản | Trích xuất thông tin từ hợp đồng, báo cáo, biểu mẫu phức tạp |
Có thể thấy, OCR là bước khởi đầu trong quá trình số hóa văn bản, trong khi CMR là bước tiến nâng cấp, giúp doanh nghiệp hiểu và khai thác giá trị từ dữ liệu một cách sâu sắc và tự động hơn.
Tạm kết
Trong kỷ nguyên dữ liệu, Cognitive Machine Reading (CMR) đóng vai trò như một công cụ chiến lược giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu nhanh chóng, chính xác và hiệu quả hơn bao giờ hết. Với khả năng hiểu ngữ cảnh, trích xuất thông tin và tự động hóa toàn diện, CMR đang trở thành nền tảng thiết yếu cho các tổ chức trong hành trình chuyển đổi số, nơi dữ liệu không chỉ được số hóa, mà còn được vận dụng một cách thông minh.
