จากตัวหนังสือสู่ data ด้วย AI ที่มากกว่า ด้วย Ztrus

26 August 2021 Startups

ผ่านไปแล้วกว่า 4 ปี กับการตื่นตัวของภาครัฐ ในการเปลี่ยนผ่านองค์กรเข้าสู่ยุคดิจิทัล (Digital Transformation) และนำองค์กรให้ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยีดิจิทัล เพื่อเพิ่มศักยภาพ ประสิทธิภาพ และความรวดเร็ว โดยปัจจุบัน ประเทศไทยมีความก้าวหน้าในการพัฒนาด้านองค์กรดิจิทัลเป็นอันดับ 41 จาก 63 ประเทศทั่วโลก (ที่มา : DEPA)

อุปสรรคสำคัญในการเปลี่ยนผ่านไปเป็นองค์กรดิจิทัลคือ แม้ว่าประชากรส่วนใหญ่ทั่วประเทศจะเข้าใจการใช้งาน หรือ สามารถปฎิบัติงานผ่านแพลตฟอร์มดิจิทัลต่างๆ ประเทศไทยก็ยังขาดแคลนบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญทางด้านอุตสาหกรรมเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสาร หรือ ICT ที่มีความสามารถในการผลิตซอฟต์แวร์และบริการซอฟต์แวร์ ซึ่งปัจจุบันมีจำนวนน้อยกว่า 60,000 คน ทั่วประเทศ หรือคิดเป็นเพียงร้อยละ 7.1 ของประชากรทั้งหมด (ที่มา : DEPA) ในขณะที่ประเทศที่มีความก้าวหน้าทางการพัฒนาซอฟต์แวร์ มีจำนวนบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญมากกว่าร้อยละ 30 ของประชากรทั้งหมด

ส่วนในแง่ของการจัดการ ภารกิจที่ยากที่สุดในการเปลี่ยนผ่านฯ คือ การคัดกรองและป้อนข้อมูล ‘สำคัญ’ จำนวนมหาศาลที่เป็นเอกสารกระดาษ ลงในคอมพิวเตอร์ เพื่อให้เป็นฐานข้อมูลในระบบดิจิทัล ซึ่งนั่นต้องใช้แรงงานคนจำนวนมาก

ดร.พณชิต กิตติปัญญางาม อดีตนายกสมาคมการค้าเพื่อส่งเสริมผู้ประกอบการเทคโนโลยีรายใหม่ (Thailand Tech Startup Association : TTSA) ปัจจุบันคือ สมาคมการค้าสตาร์ทอัพไทย (Thai Startup Trade Association : TSTA) และประธานกรรมการผู้จัดการใหญ่ และ ผู้ร่วมก่อตั้งบริษัท แอ็คโคเมท จำกัด เจ้าของแบรนด์ Ztrus ผู้นำเทคโนโลยีด้านการให้บริการแปลงข้อมูลสู่ดิจิทัลโดยการใช้ ปัญญาประดิษฐ์หรือ Artificial Intelligence (AI) และระบบคลาวด์ เข้ามามีบทบาทสำคัญในการช่วยเหลือภาครัฐในการจำแนกเอกสารสำคัญที่ใช้สำหรับการอนุมัติงานในแต่ละวัน เพื่อเพิ่มความรวดเร็วในการปฏิบัติงานในองค์กรรัฐ

“เอกสารแต่ละฉบับต้องมีการแยกตาม ชื่อผู้รับ หัวข้อเรื่อง ระดับความสำคัญ ความเร่งด่วน ซึ่งในแต่ละวันมี เอกสารประเภทนี้ ที่ต้องได้รับการคัดแยกก่อนได้รับการอนุมัติโครงการต่างๆ เข้ามาเกือบร้อยฉบับในแต่ละหน่วยงาน ซึ่งหัวข้อในการคัดแยกเป็นมากกว่าแค่การอ่านตัวอักษร หรือตัวเลขที่ระบบ AI ทั่วไปได้ถูกตั้งโปรแกรมไว้”

ความแตกต่างของบริการรับแปลงข้อมูลของ Ztrus คือ การสอนให้ AI ตีความแบบสมองมนุษย์ เมื่อมองเห็นชุดข้อความแล้ว ต้องบอกได้ว่า ข้อความนี้คือลักษณะของหัวข้อประเภทใด

CEO บริษัท แอ็คโคเมท กล่าวต่อว่า “Ztrus ประสบความสำเร็จเป็นที่แรกของโลก ในการพัฒนาต่อยอดเทคโนโลยีในการ ‘ตีความเอกสาร’ ที่เป็นมากกว่าตัวหนังสือมาสู่ data เรามีจุดเริ่มต้นจากการคิดค้นการให้บริการอ่านใบเสร็จ ซึ่งเป็นเอกสารที่มีความซับซ้อน ด้วยเทคโนโลยี OCR (Optical Character Recognition) ที่มีรูปแบบแตกต่างกันไปในแต่ละธุรกิจ ดังนั้น โปรแกรมต้องสามารถ ‘วิเคราะห์และแยกแยะ’ ได้ว่า ข้อมูลที่อ่านคือ ชื่อ นามสกุล เบอร์ติดต่อ หรือยอดชำระ”

จากการเติบโตมาในครอบครัวที่เป็นนักตรวจสอบบัญชี ดร.พณชิต ทราบดีว่า กว่าใบเสร็จจะออกมาเป็นข้อมูลชุดสุดท้ายเพื่อใช้ในการคำนวณเพื่อการวางใบเรียกเก็บเงิน มีขั้นตอนที่ละเอียด เริ่มตั้งแต่การจัดเรียงใบเสร็จตามรายชื่อลูกค้า วันที่ในการวางใบเรียกเก็บเงิน ก่อนนำมาตรวจความถูกต้อง คำนวณ และออกเอกสารเพื่อเรียกเก็บเงิน ซึ่งพนักงานบัญชีจะต้องรับผิดชอบหน้าที่นี้นอกเหนือจากการทำงานปกติ และเป็นงานที่ต้องรวดเร็ว ต้องเสร็จสิ้นภารกิจในเวลาเพียงข้ามคืน

“ในแต่ละเดือน บริษัทที่จ้างเราทำบัญชีมีใบเสร็จถึง 20,000 ใบต่อเดือน เทคโนโลยีของเราช่วยให้ลูกค้าส่งเอกสารผ่านการสแกน หรือถ่ายรูป อัปโหลดส่งมาที่เรา เพื่อให้ Ztrus แปลงภาพเหล่านั้นให้เป็นฐานข้อมูลดิจิทัลในรูปแบบ excel ที่สามารถนำข้อมูลไปใช้วางบิลได้เลย” ดร.พณชิต กล่าว

ด้วยดีกรีปริญญาเอกด้าน Computer Vision จากมหาวิทยาลัยแมนเชสเตอร์ ประเทศอังกฤษ และผู้นำสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีการแปลงข้อมูล ดร.พณชิต และทีมงาน Ztrus ทั้ง 25 คน ได้รับการติดต่อจากสำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ (องค์การมหาชน) หรือ NIA เพื่อมาช่วยกู้วิกฤติการแพร่ระบาดโควิด-19 ร่วมกับ สายด่วนกองควบคุมโรค 1422 นำเทคโนโลยีมาใช้ในการกรอกเอกสาร เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มความรวดเร็วในการทำงาน

ถึงแม้ว่าการให้บริการนี้จะเป็นการทำงานด้วยเทคโนโลยีเกือบทั้งหมด แต่เพื่อเพิ่มความแม่นยำของ AI ที่ 97% ให้ครบ 100% จึงมีการเพิ่มการตรวจสอบจากมนุษย์ หรือ human interloop อีกครั้ง นอกจากนี้ การให้บริการของ Ztrus ยังครอบคลุมไปถึงธุรกิจอื่นๆ ที่ต้องการกรอกเอกสารที่ช่วยให้เกิดการอนุมัติที่รวดเร็วยิ่งขึ้น อาทิ การเคลมประกัน ที่จะช่วยให้ผู้เคลมได้รับการอนุมัติเงินค่ารักษาพยาบาลได้อย่างรวดเร็ว

นอกเหนือจากนี้ Ztrus ยังเป็นเบื้องหลังให้กับโครงการ ELECT ในการรวบรวมรัฐธรรมนูญ 120 ฉบับย้อนหลังตั้งแต่ปี 2475 แยกตามหมวด มาตรา มีการประมวลเปรียบเทียบบทบัญญัติแต่ละฉบับ เพื่อให้ประชาชนสามารถใช้ข้อมูลในการแสดงความคิดเห็นอย่างสร้างสรรค์