Ứng dụng AI đọc chứng từ giấy gặp khó nhất ở chữ viết tay, giấy in nhiệt phai màu, con dấu đỏ đè lên chữ và cách viết số rất riêng của người Việt. Vì vậy sản phẩm dùng được không phải là máy đọc đúng hết, mà là máy giúp người kế toán kiểm tra thật nhanh những chỗ nó không chắc.
Chào bạn, đây là Nhà Phát Minh. Tập này mình kể chuyện một chị làm dịch vụ kế toán cho các hộ kinh doanh ở Đà Nẵng, mỗi cuối tháng ôm về cả thùng phiếu giấy, và cậu em họ làm phần mềm đã thử giải bài toán ấy bằng AI.
Vấn đề: cả thùng giấy mỗi cuối tháng
Chị kế toán trong câu chuyện nhận sổ sách cho vài chục hộ kinh doanh: tiệm tạp hoá, quán ăn, cửa hàng vật liệu. Cuối tháng, mỗi hộ gửi về một túi giấy: phiếu nhập hàng viết tay, biên nhận chợ đầu mối, hoá đơn bán lẻ in trên giấy nhiệt, vài tờ ghi chép bằng bút bi.
Chị ngồi gõ từng dòng vào bảng tính. Mỗi tờ vài phút, cả thùng là nhiều ngày. Việc đơn điệu nhưng không được sai, vì một số gõ nhầm có thể làm lệch cả sổ.
Cậu em họ nghĩ ngay tới AI đọc chữ. Chụp ảnh, máy đọc, điền vào bảng. Những công cụ đọc chữ in đã có từ lâu và khá giỏi. Cậu tin chỉ cần ghép lại là xong.
Một chi tiết cần nói ngay: với hoá đơn điện tử, dữ liệu vốn đã là số, không cần chụp ảnh đọc lại. Giá trị thật của ứng dụng nằm ở những giấy tờ không có bản điện tử, và đó lại chính là loại khó đọc nhất.
Những thứ làm máy đọc nhầm
Chữ viết tay là rắc rối đầu tiên. Số một và số bảy của mỗi người một kiểu, số bốn có người viết hở có người viết kín. Chữ viết vội ngoài chợ nghiêng ngả, đè lên dòng kẻ.
Giấy in nhiệt là rắc rối thứ hai. Loại giấy in hoá đơn ở quầy tính tiền phai rất nhanh nếu để gần nhiệt hay nắng. Sau vài tuần trong túi quần, chữ chỉ còn là những vệt xám mờ.
Rắc rối thứ ba rất Việt Nam: cách viết số. Người Việt thường dùng dấu chấm để ngăn hàng nghìn, còn nhiều công cụ đọc chữ được làm theo thói quen nơi khác, coi dấu chấm là phần thập phân. Thế là một con số nghìn đồng bị đọc thành một con số lẻ. Lại còn những cách viết tắt quen tay như chữ k cho nghìn, chữ tr cho triệu, mà mỗi người viết một kiểu.
Cuối cùng là con dấu. Dấu đỏ đóng đè lên số tiền, lên chữ ký, và máy đọc lẫn chữ trong con dấu vào nội dung chứng từ.
Đổi mục tiêu: từ đọc đúng hết sang kiểm tra nhanh
Sau vài tuần sửa đi sửa lại, cậu em nhận ra máy sẽ không bao giờ đọc đúng mọi tờ. Nếu mục tiêu là máy đọc đúng hết, dự án sẽ không bao giờ xong. Cậu đổi mục tiêu: máy đọc hết, người chỉ phải nhìn lại những chỗ đáng ngờ.
Mỗi ô máy điền vào đều đi kèm mức độ tự tin. Ô nào máy chắc thì hiện bình thường. Ô nào máy không chắc thì tô màu, và khi chị bấm vào, màn hình hiện ngay mảnh ảnh gốc cắt đúng chỗ đó bên cạnh. Chị nhìn một cái là biết đúng sai, không phải lục lại tờ giấy.
Cậu cũng cài thêm những phép kiểm tra chéo mà người kế toán vẫn làm trong đầu. Số lượng nhân đơn giá phải bằng thành tiền. Cộng các dòng phải bằng tổng. Ngày trên phiếu phải nằm trong tháng đang làm. Hễ phép kiểm nào lệch, dòng đó được đánh dấu.
Nhờ vậy, chị không còn là người gõ, mà thành người duyệt. Cùng một thùng giấy, chị làm xong nhanh hơn hẳn, và quan trọng hơn là chị tin được kết quả.
Dạy máy bằng chính giấy tờ của khách
Một bước ngoặt nữa đến khi cậu em cho máy học từ những lần chị sửa. Mỗi lần chị sửa một ô, ảnh gốc và con số đúng được lưu lại. Sau vài tháng, máy đã quen nét chữ của từng hộ, biết anh chủ tiệm vật liệu hay viết số bảy có gạch ngang, biết chị bán rau hay ghi chữ k.
Đây là kiểu cải thiện mà phòng thí nghiệm khó có được: dữ liệu đúng kiểu, đúng người, được một chuyên gia kiểm sẵn. Ứng dụng càng dùng càng giỏi với đúng những khách hàng đang dùng nó.
Cậu cũng thêm một khung hướng dẫn chụp: đặt tờ giấy trên nền tối, chụp thẳng, đủ bốn góc. Chỉ vậy mà số ô đáng ngờ giảm rõ. Nhiều khi sửa ở đầu vào rẻ hơn rất nhiều so với làm máy thông minh hơn.
Còn giấy in nhiệt thì lời khuyên đơn giản nhất lại hiệu quả nhất: dặn các hộ kinh doanh chụp ngay khi nhận hoá đơn, trước khi nó kịp phai.
Bài học cho người làm ứng dụng AI xử lý giấy tờ
Câu chuyện này có một bài học chung. Trong nhiều công việc, lỗi của máy có giá rất khác nhau. Máy đọc nhầm tên món hàng thì phiền, máy đọc nhầm số tiền thì nguy. Sản phẩm tốt phải biết chỗ nào là chỗ đắt, và dồn sự chú ý của người vào đúng chỗ đó.
Bài học thứ hai: đừng làm ứng dụng để thay người, hãy làm để người làm nhanh hơn và chắc hơn. Người kế toán có kinh nghiệm nhìn ra chỗ sai trong tích tắc. Máy chỉ cần dọn đường cho cái nhìn đó.
Bài học thứ ba: dữ liệu thật của khách hàng, được họ kiểm, là tài sản quý nhất. Nó cũng là thứ nhạy cảm nhất, nên phải giữ kín, không mang đi dạy máy cho người khác khi chưa được đồng ý.
Lần tới bạn thấy một thùng giấy tờ, thử nghĩ xem trong đó con số nào mà sai một chữ là mất ngủ. Đó chính là nơi một phát minh nên bắt đầu.
Câu hỏi thường gặp
AI có đọc được chữ viết tay tiếng Việt không?
Có thể đọc được khá nhiều, nhất là chữ viết rõ, nhưng vẫn nhầm với nét chữ vội hoặc lạ. Nên thiết kế để người kiểm lại những chỗ máy không chắc, đặc biệt là con số.
Hoá đơn điện tử có cần dùng AI đọc ảnh không?
Thường không cần, vì dữ liệu hoá đơn điện tử đã ở dạng số và có thể lấy trực tiếp. Công cụ đọc ảnh hữu ích hơn cho phiếu viết tay, biên nhận và giấy tờ không có bản điện tử.
Vì sao máy hay đọc sai số tiền kiểu Việt Nam?
Người Việt thường dùng dấu chấm để ngăn hàng nghìn, trong khi nhiều công cụ coi dấu chấm là phần thập phân. Cách viết tắt như chữ k, chữ tr cũng dễ gây nhầm nếu máy chưa được dạy.
Làm sao để chụp chứng từ cho máy đọc tốt?
Đặt giấy trên nền tối và phẳng, chụp thẳng từ trên xuống, đủ bốn góc, đủ sáng và không lóa. Với giấy in nhiệt, nên chụp ngay khi nhận vì chữ phai nhanh.
Dữ liệu chứng từ của khách có an toàn khi dùng AI không?
Tuỳ cách làm. Người làm ứng dụng cần giữ dữ liệu kín, hạn chế ai xem được, và không dùng dữ liệu của khách để dạy máy cho mục đích khác khi chưa được họ đồng ý.
