Thực trạng vận hành
Những vấn đề bất cập mà Doanh nghiệp thường gặp phải
Mất nhiều thời gian cho nhập liệu thủ công?
Tốn quá nhiều nguồn lực và thời gian cho các công việc thủ công lặp đi lặp lại hàng ngày
Rủi ro bảo mật
Tiềm ẩn rủi ro rò rỉ dữ liệu khi quy trình chưa được số hóa an toàn
Trải nghiệm khách hàng
Tốc độ xử lý chậm ảnh hưởng trực tiếp đến sự hài lòng của khách hàng
Lỗi nhập liệu
Dễ xảy ra sai sót, gây ảnh hưởng đến tính chính xác của dữ liệu hệ thống
Tài liệu đa dạng
Khó khăn trong phân loại và xử lý tài liệu với nhiều định dạng khác nhau
Ngôn ngữ & Viết tay
Hạn chế trong việc nhận diện ngôn ngữ địa phương hoặc chữ viết tay
Xem thêm về một số công nghệ AI khác:
AI Call Insight
Giải pháp AI đánh giá chất lượng cuộc gọi thông minh, tối ưu hiệu suất tổng đài
VoiceAI Platform
Giải pháp AI hỗ trợ nghe, hiểu và phản hồi bằng giọng nói với Khách hàng một cách tự động
Conversational AI Platform
Giải pháp AI hỗ trợ tương tác bằng tin nhắn tự động, phản hồi khách hàng tức thì 24/7
Khám phá ngay câu trả lời cho những câu hỏi mà nhiều người cũng đang quan tâm về công nghệ AI Document Intelligence
Làm sao để kiểm soát nếu AI nhận diện sai dữ liệu?
Hệ thống luôn trả về kèm theo một "Chỉ số tin cậy" (Confidence Score) cho từng trường dữ liệu. Nếu chỉ số này dưới ngưỡng cho phép (ví dụ 80%), hệ thống sẽ tự động đánh dấu để nhân viên kiểm tra lại (Human-in-the-loop), đảm bảo dữ liệu đầu vào luôn chính xác 100%.
Hệ thống có khả năng tự học (Self-learning) không?
Có. Khi người dùng hiệu chỉnh các sai sót, mô hình AI sẽ ghi nhận và học từ chính những dữ liệu đó để cải thiện độ chính xác cho những lần xử lý sau đối với cùng loại tài liệu đó.
Giải pháp có khả năng phân loại tài liệu tự động (Document Classification) trước khi bóc tách không?
Có. Trước khi bóc tách, hệ thống sẽ đi qua một bước AI Classifier. Ví dụ, nếu bạn tải lên một tệp PDF hỗn hợp gồm: Hóa đơn, Hợp đồng, và CMND; AI sẽ tự động nhận diện đâu là hóa đơn để đưa vào luồng bóc tách kế toán, đâu là CMND để đưa vào luồng định danh (eKYC) mà không cần sự can thiệp thủ công để phân loại tệp đầu vào.
Cơ chế bàn giao dữ liệu và xóa dữ liệu tạm thời (Data Retention Policy) được thực hiện như thế nào để đảm bảo tính riêng tư?
Theo tiêu chuẩn bảo mật Enterprise, sau khi dữ liệu được bóc tách và gửi về hệ thống của khách hàng thành công qua API/Webhook, Mitek sẽ thực hiện cơ chế xóa sạch dữ liệu tạm trên RAM/Storage theo cấu hình thời gian mà doanh nghiệp yêu cầu (ví dụ: xóa ngay lập tức hoặc sau 24h). Chúng tôi không lưu trữ bản sao tài liệu trừ khi có yêu cầu đặc biệt từ khách hàng để phục vụ việc tái huấn luyện mô hình.
Tốc độ xử lý trung bình (Latency) cho một trang tài liệu tiêu chuẩn là bao nhiêu?
Với hạ tầng Cloud, tốc độ xử lý trung bình dao động từ 1.5 đến 3 giây/trang đối với các loại hóa đơn, chứng từ thông thường. Đối với các tài liệu phức tạp hơn như hợp đồng nhiều trang hoặc bản vẽ kỹ thuật, hệ thống sử dụng cơ chế xử lý song song (Parallel Processing) để đảm bảo trả kết quả trong thời gian ngắn nhất mà không làm nghẽn hàng chờ (queue).
Hệ thống sử dụng kiến trúc Deep Learning nào để nhận diện đồng thời chữ in và chữ viết tay?
Sử dụng kết hợp CNN (trích xuất hình ảnh) và RNN/Transformer (xử lý chuỗi) cùng cơ chế Attention để tối ưu độ chính xác cho cả hai loại ký tự.
Hệ thống có khả năng tự học (Self-learning) từ các lần hiệu chỉnh của con người không?
Có, các dữ liệu được con người xác nhận lại sẽ được đưa vào tập huấn luyện bù (Fine-tuning) để tái đào tạo mô hình, giúp tăng độ chính xác theo thời gian.
Làm sao để tối ưu hóa tài nguyên GPU khi xử lý hàng triệu trang tài liệu mỗi ngày?
Áp dụng kỹ thuật Quantization (nén mô hình) và Batch Inference (xử lý nhiều trang cùng lúc) để tối đa hóa hiệu suất tính toán của phần cứng.
Định dạng dữ liệu trả về của API gồm những thông tin gì để phục vụ robot RPA?
Trả về JSON/XML đầy đủ: Nội dung text, tọa độ vùng chứa (Bounding box), nhãn dữ liệu (Label) và chỉ số tin cậy (Confidence score).
Cơ chế "Human-in-the-loop" được thiết lập dựa trên tiêu chí nào?
Dựa trên ngưỡng tin cậy (Confidence Threshold). Nếu AI bóc tách một trường dữ liệu có độ tự tin thấp (ví dụ < 85%), hệ thống sẽ tự động đẩy sang bộ phận kiểm soát viên để xác nhận lại.
