Thị trường phần mềm nhận dạng ký tự quang học toàn cầu (OCR) được dự đoán sẽ tăng với tốc độ đáng kể. Quy mô thị trường nhận dạng ký tự quang học đã tăng nhanh trong những năm gần đây. Dự báo tăng 14,49 tỷ USD vào năm 2024 với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 15,6%. Dự kiến tăng lên 25,59 tỷ USD vào năm 2028 với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 15,3% (Nguồn Global Information)
Công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) đang bùng nổ và trở thành công cụ đắc lực cho nhiều lĩnh vực. Bài viết này sẽ phân tích các xu hướng mới nhất trong công nghệ OCR, dự đoán hướng phát triển trong tương lai, và làm sáng tỏ những lợi ích to lớn mà nó mang lại.
Xu hướng nổi bật của OCR trong tương lai
OCR tích hợp với AI: Một trong những xu hướng nổi bật nhất của OCR hiện nay là sự tích hợp với trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). Việc kết hợp OCR với AI sẽ tạo ra các giải pháp thông minh hơn, có khả năng tự động hóa các quy trình phức tạp và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu được trích xuất từ hình ảnh.
OCR thời gian thực: OCR thời gian thực sẽ cho phép nhận diện và xử lý thông tin trong thời gian thực. Thay vì chờ đợi, OCR thời gian thực sẽ xử lý thông tin ngay lập tức, giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.
OCR chuyển sang ứng dụng di động: Các cảm biến và máy quét OCR hiện tại là các thiết bị độc lập với tập hợp tính năng hạn chế. Nếu phần mềm OCR chuyển sang các thiết bị di động mà mọi đối tượng có đều có thể sử dụng, như việc thu thập dữ liệu ngay lập tức khi cần thiết sẽ trở nên dễ dàng hơn
OCR sẽ hợp nhất với thực tế tăng cường: Thực tế tăng cường có tiềm năng để đơn giản hóa nhiều quy trình trong chuỗi cung ứng logistic. Ví dụ, một máy quét OCR có khả năng xác định hộp bị hỏng tốt hơn so với mắt người.
Ứng dụng trong các lĩnh vực mới: OCR sẽ được ứng dụng rộng rãi hơn trong các lĩnh vực như y tế, giáo dục, luật pháp, và sản xuất.
Một số ứng dụng của công nghệ OCR vào các lĩnh vực
Công nghệ OCR có nhiều ứng dụng thực tế trong đời sống hàng ngày và các ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về việc sử dụng OCR:
- Ngân hàng và Tài chính: OCR được sử dụng để tự động hóa quá trình nhập liệu từ các biểu mẫu giấy, hóa đơn, và séc. Điều này giúp giảm thiểu sai sót và tăng tốc độ xử lý giao dịch.
- Y tế: Trong ngành y tế, OCR giúp chuyển đổi hồ sơ bệnh án từ dạng giấy sang dạng số, làm cho việc truy cập và quản lý thông tin bệnh nhân trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.
- Thương mại Điện tử: OCR được sử dụng để tự động nhận dạng và nhập thông tin từ thẻ tín dụng hoặc thẻ quà tặng, giúp quá trình thanh toán trực tuyến trở nên nhanh chóng và thuận tiện.
- Quản lý Tài liệu: Các doanh nghiệp sử dụng OCR để chuyển đổi tài liệu giấy thành dữ liệu số, giúp việc tìm kiếm và lưu trữ thông tin trở nên dễ dàng và tiết kiệm không gian lưu trữ.
- Giáo dục: OCR giúp chuyển đổi sách và tài liệu giáo dục từ dạng in sang dạng số, hỗ trợ việc học tập và nghiên cứu thông qua việc tìm kiếm và truy cập thông tin nhanh chóng.
- An ninh và Giám sát: Trong lĩnh vực an ninh, OCR được sử dụng để nhận dạng thông tin từ giấy tờ tùy thân và biển số xe, góp phần vào việc kiểm soát và giám sát an ninh.
- Thư viện và Lưu trữ: OCR cho phép thư viện chuyển đổi bộ sưu tập sách cũ và tài liệu lịch sử sang dạng số, bảo tồn di sản văn hóa và làm cho nó dễ dàng truy cập hơn.
- Nhận dạng Văn bản Đa ngôn ngữ: OCR hỗ trợ nhận dạng và chuyển đổi văn bản từ nhiều ngôn ngữ khác nhau, giúp việc dịch và giao tiếp quốc tế trở nên thuận lợi.
Những ví dụ trên chỉ là một phần nhỏ trong số rất nhiều ứng dụng của OCR. Công nghệ này tiếp tục phát triển và mở rộng khả năng của mình, mang lại lợi ích không chỉ cho các doanh nghiệp mà còn cho người tiêu dùng và cộng đồng. OCR không chỉ là một công cụ chuyển đổi số mà còn là một cầu nối giữa thế giới vật lý và số hóa, giúp chúng ta tiếp cận và tương tác với thông tin một cách thông minh hơn.
Hạn chế của nhận dạng ký tự quang học (OCR)
Các vấn đề sau đây có thể hạn chế việc áp dụng công nghệ OCR trong giai đoạn dự báo.
1. Độ chính xác:
-
- Độ chính xác của OCR phụ thuộc vào nhiều yếu tố như chất lượng hình ảnh, độ phức tạp của phông chữ, bố cục văn bản, v.v.
- Trong một số trường hợp, OCR có thể mắc lỗi, đặc biệt là khi hình ảnh bị mờ, nhiễu hoặc chứa nhiều ký tự nhỏ.
Do đó, cần kiểm tra kỹ lưỡng kết quả OCR trước khi sử dụng.
2. Khả năng nhận dạng:
-
- OCR hiện nay chưa thể nhận dạng tất cả các loại ký tự, bao gồm chữ viết tay, ký tự tượng hình, và một số loại phông chữ đặc biệt.
- Khả năng nhận dạng ngôn ngữ cũng bị hạn chế, đặc biệt là các ngôn ngữ sử dụng ký tự phức tạp hoặc ít phổ biến.
3. Tính bảo mật:
-
- OCR xử lý dữ liệu nhạy cảm như thông tin cá nhân hoặc tài chính. Do đó, cần đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu khi sử dụng OCR
Giải pháp OCR của Digitech Solutions
Hiện nay, chúng tôi cung cấp các tính năng nhận diện văn bản cho người dùng bằng cách tích hợp AI vào các ứng dụng cho phép người dùng scan visa/passport, namecard scan văn bản phục vụ việc lưu trữ, số hoá tài liệu,…
Giải pháp cho phép máy tính đọc hình ảnh và xuất ra dữ liệu, chuyển đổi các hình ảnh có chứa văn bản hoặc ký tự sang dạng văn bản có thể xử lý được trên máy tính.
- Ứng dụng: nhận diện namecard, hóa đơn, nhãn hiệu, v.v.
Kết luận:
Công nghệ OCR đang phát triển nhanh chóng và mang đến nhiều lợi ích cho doanh nghiệp và cá nhân. Việc ứng dụng OCR sẽ giúp tự động hóa quy trình, nâng cao hiệu quả công việc, tiết kiệm chi phí, và cải thiện dịch vụ khách hàng.
Digitech Solutions không chỉ ngừng lại ở việc ứng dụng OCR trong nhận diện namecard, nhãn hiệu,… Chúng tôi còn cung cấp các giải pháp theo nhu cầu thực tế cho từng lĩnh vực hoạt động của Khách hàng. Nếu doanh nghiệp bạn đang tìm kiếm một giải pháp OCR để xử lý dữ liệu từ hình ảnh thành văn bản để tối ưu hóa công việc và nâng cao hiệu xuất.
Hãy Liên hệ ngay với chúng tôi qua Hotline/Zalo: 0973 175 839 hoặc email info@vndigitech.com để được tư vấn miễn phí và đề xuất giải pháp OCR phù hợp nhất với nhu cầu của doanh nghiệp bạn! Đội ngũ kỹ sư và nhà nghiên cứu của chúng tôi luôn nỗ lực để cung cấp những giải pháp sáng tạo và tiên tiến nhất, giúp khách hàng của chúng tôi tận dụng được toàn bộ tiềm năng của công nghệ ứng dụng vào Doanh nghiệp
