Blog

Ngành Tài chính – Ngân hàng có đặc thù nghiêm ngặt về các quy định quản lý và xử lý dữ liệu. Để tối ưu hóa việc quản lý khối lượng lớn dữ liệu mà vẫn đảm bảo chính xác, các doanh nghiệp Tài chính – Ngân hàng hiện đại tìm tới giải pháp Nhận dạng ký tự quang học (OCR).

Trước đây, để lưu trữ thông tin dưới dạng số thường đòi hỏi nỗ lực thủ công lớn và tốn nhiều thời gian. Nhân viên/ khách hàng sẽ phải nhập tay từng trường thông tin, chưa kể những sai sót do nhập tay các trường thông tin dài nhiều số như mã hồ sơ, mã hóa đơn, số CMND… Bằng việc sử dụng công nghệ OCR để tự động nhận dạng văn bản và chuyển đổi thành dạng ký tự số trên máy tính có thể tìm kiếm, chỉnh sửa và lưu trữ được, doanh nghiệp đã tối ưu một quy trình rườm rà, thủ công trở nên nhanh chóng, chính xác và hoàn toàn tự động.

1. Nâng cao chất lượng kho dữ liệu lớn với OCR

OCR cho phép tối ưu hóa mô hình dữ liệu lớn bằng cách chuyển đổi văn bản, tài liệu giấy và hình ảnh thành các tệp dữ liệu số có thể đọc, chỉnh sửa và tìm kiếm được bằng máy. Dữ liệu sau đó lưu trữ vào kho Dữ liệu lớn (Big Data). Việc xử lý và truy xuất thông tin có giá trị không thể tự động hóa nếu không có nguồn dữ liệu được số hóa này. Đối với các doanh nghiệp tổ chức Tài chính – Ngân hàng, hiện có thể đọc và trích xuất dữ liệu theo yêu cầu của doanh nghiệp từ bảng sao kê ngân hàng, hợp đồng và các tài liệu quan trọng khác.

Hiện nay, mỗi doanh nghiệp Tài chính – Ngân hàng trung bình cần 20 – 25 nhân sự làm việc 8 tiếng mỗi ngày để chuyển đổi các văn bản bằng giấy sang dạng số một cách thủ công. Việc nhập liệu bằng tay này không chỉ tốn nhiều thời gian, nguồn lực mà còn có mức độ rủi ro trong sai sót dữ liệu nhập là rất cao. Thay vì phung phí nguồn nhân lực quý giá vào quy trình nhập liệu thiếu hiệu quả này, doanh nghiệp có thể sử dụng OCR để tự động hóa khâu nhập liệu đầu vào. Với một mô hình OCR được thiết kế và lắp đặt đúng cách, doanh nghiệp sẽ có nguồn dữ liệu “sạch” ngay từ ban đầu, dễ dàng chỉnh sửa và đồng bộ hóa nếu cần thiết trong tương lai. Đặc biệt, dữ liệu được sắp xếp hệ thống hóa giúp dễ dàng quản lý và tái sử dụng trong kho Dữ liệu lớn của doanh nghiệp.

2. OCR hỗ trợ tuân thủ Quy định trong Dịch vụ Tài chính và Ngân hàng

Sở hữu nguồn thông tin cá nhân và dữ liệu nhạy cảm, các Ngân hàng và công ty tài chính luôn phải tuân thủ các quy định luật pháp và đợt đánh giá kiểm tra nghiêm ngặt của công ty kiểm toán. Do đó, các công ty cần bảo quản hiệu quả và an toàn hồ sơ tài chính và lưu trữ tài liệu một cách thống nhất. Trong mỗi đợt kiểm tra, việc sàng lọc thủ công hàng nghìn tài liệu giấy để truy xuất thông tin cụ thể rất tốn thời gian và chi phí, và việc lưu trữ tài liệu giấy cũng tương tự. Theo nghiên cứu được thực hiện bởi PricewaterhouseCoopers, trung bình một tổ chức phải trả 20 đô la để nộp một tài liệu, khoảng 120 đô la để tìm kiếm một tài liệu bị thất lạc theo cách thủ công và 220 đô la để tái tạo một tài liệu bị mất.

Quy trình Scan tài liệu hiện nay chỉ dừng lại ở việc scan văn bản giấy thành dạng hình ảnh lưu trên máy tính, không thể tìm kiếm, chỉnh sửa hay trích xuất tài liệu sang dạng văn bản số. Khắc phục được yếu điểm này, công cụ OCR tiên tiến ra đời giúp doanh nghiệp có thể dễ dàng chuyển đổi văn bản, tài liệu từ bản cứng sang bản mềm dạng số, có thể dễ dàng tìm kiếm và chỉnh sửa chỉ qua vài click chuột. Khi đó, doanh nghiệp Ngân hàng và tổ chức Tài chính có thể tiết kiệm chi phí lưu trữ tài liệu, tiêu chuẩn hóa quy trình lưu trữ và quản lý tài liệu, dễ dàng trình diện thông tin trong mỗi đợt kiểm toán.

3. OCR giúp tối ưu nguồn lực doanh nghiệp

Công việc nhập liệu thủ công đối với các doanh nghiệp Tài chính – Ngân hàng vốn là công việc lặp lại, tốn thời gian và nguồn nhân lực quý giá. Công cụ OCR sẽ trang bị cho doanh nghiệp khả năng chuẩn hóa việc xử lý dữ liệu đầu vào một cách hoàn toàn tự động, giảm thiểu chi phí lao động và nguồn vật lực. Doanh nghiệp sẽ có thể phân bổ nguồn lực vào các công việc mang tính chuyên môn cao như những nghiệp vụ cốt lõi của tổ chức Tài chính – Ngân hàng. Đồng thời, OCR giúp doanh nghiệp không tốn thêm chi phí bổ sung vào các công cụ quản lý dữ liệu, các công cụ đọc dữ liệu thiếu hiệu quả khác, đảm bảo nguồn lực doanh nghiệp được sử dụng cho những đầu ra tối ưu nhất.

Tác giả: FTECH AI