วิธีการ OCR แปลงเอกสารสแกนเป็นข้อความแก้ไข

การรับรู้ตัวอักษรแสง (OCR) ได้ปฏิวัติวิธีการที่เราจัดการเอกสารกระดาษในโลกดิจิตอลของเรา ทุกวันหลายล้านไฟล์สแกนภาพข้อความและไฟล์พันธุกรรมจะถูกแปลงจากภาพเสถียรภาพเป็นข้อความที่สามารถค้นหาได้และแก้ไขได้ผ่านกระบวนการ OCR ที่ซับซ้อน แต่วิธีการที่การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นและสิ่งที่ทําให้ระบบ OCC ของสมัยใหม่มีประสิทธิภาพมาก

ความเข้าใจของท่อ OCR เต็ม

เทคโนโลยี OCR ต่อไปนี้เป็นท่อระบบที่แปลงข้อมูลข้อความภาพเป็นตัวอักษรที่สามารถอ่านได้ด้วยเครื่อง กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับขั้นตอนที่สําคัญหลายอย่างที่ทํางานร่วมกันเพื่อให้บรรลุการรับรู้ข้อความที่ถูกต้อง

ขั้นตอนที่ 1: การประมวลผลภาพ

ก่อนที่การรับรู้ตัวละครใด ๆ อาจเกิดขึ้นภาพ input จะต้องได้รับการปรับปรุงสําหรับการวิเคราะห์ ขั้นตอนการประมวลผลก่อนนี้เป็นสิ่งสําคัญสําหรับความแม่นยําของ OCR และรวมถึงการดําเนินงานหลักหลายอย่าง:

เทคนิคการปรับปรุงภาพ:

• ลดเสียงรบกวน: ปล่อยตัวอักษรสแกนเนอร์จุดฝุ่นและเสียงดิจิตอลที่สามารถทําผิดพลาดในการรับรู้ตัวละคร
• การปรับความต้านทาน: เพิ่มความแตกต่างระหว่างข้อความและพื้นหลังทําให้ตัวอักษรที่กําหนดมากขึ้น
• มาตรฐานความสว่าง: ให้เงื่อนไขแสงที่สม่ําเสมอทั่วทั้งเอกสาร
• Sharpening: ปรับปรุงการกําหนดตัวอักษรด้านข้างโดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับสแกนที่มีความละเอียดต่ํา

การแก้ไขทางภูมิศาสตร์:

• การตรวจจับและแก้ไขสกรู:ระบุเมื่อเอกสารจะถูกสแกนในมุมหนึ่งและหมุนพวกเขาเพื่อการสอดคล้องที่เหมาะสม
• การแก้ไขแนวโน้ม: ปรับความผิดปกติที่เกิดจากการถ่ายภาพเอกสารในมุม
• การตรวจจับขอบเขตของหน้า:ระบุพื้นที่เอกสารจริงภายในภาพสแกน

**กระบวนการไบนารี:**การแปลงรูปภาพสีเทาหรือสีลงในรูปแบบสีดําและสีขาว (ไบารี่) เป็นสิ่งสําคัญสําหรับเครื่องยนต์ OCR ส่วนใหญ่ อัลgorithms ที่ทันสมัยเช่น Method ของ Otsu หรือ Adaptive Thresholding จะกําหนดข้อ จํากัด ที่เหมาะสมสําหรับการแยกข้อความจากพื้นหลังการจัดการเงื่อนไขการสว่างที่แตกต่างกันทั่วเอกสาร

ขั้นตอนที่ 2: การวิเคราะห์การจัดเรียงและการแบ่ง

เอกสารที่ทันสมัยประกอบด้วยโครงสร้างที่ซับซ้อนที่มีคอลัมน์หลายรูปภาพตารางและบล็อกข้อความที่แตกต่างกัน ระบบ OCR จะต้องทําความเข้าใจการก่อสร้างนี้ก่อนที่จะพยายามรับรู้ตัวละคร

** การวิเคราะห์โครงสร้างเอกสาร:**

• การระบุภูมิภาค: ความแตกต่างระหว่างพื้นที่ข้อความภาพตารางและพื้นที่สีขาว
• การกําหนดคําสั่งอ่าน: กําหนด sequence logic สําหรับการประมวลผลบล็อกข้อความ
• การตรวจจับคอลัมน์: การระบุการจัดตั้งหลายกลมและกําหนดการไหลของข้อความที่เหมาะสม

การแบ่งบล็อกข้อความ:

• การแบ่งเส้น:แยกเส้นข้อความแต่ละตัวภายในขั้นตอน
• การแบ่งคํา: การระบุขอบเขตของคําและพื้นที่
• การแบ่งตัวละคร: อิสระตัวอักษรแต่ละตัวสําหรับการรับรู้ (สําคัญสําหรับวิธีการ OCRบางอย่าง)

ขั้นตอนที่ 3: การสกัดคุณสมบัติและการรับรู้ตัวละคร

นี่คือสถานที่ที่การรับรู้ข้อความจริงเกิดขึ้น ระบบ OCR ที่แตกต่างกันใช้วิธีการต่างๆในการระบุตัวอักษรจากข้อมูลภาพที่แบ่งออก

การรับรู้ตามคุณสมบัติแบบดั้งเดิม:

• คุณสมบัติทางโครงสร้าง: การวิเคราะห์รูปร่างเส้นโค้งและช่องว่าง
• คุณสมบัติสถิติ: ตรวจสอบรูปแบบการกระจาย pixel และความหนาแน่น
• Template Matching: การเปรียบเทียบตัวอักษรกับตัวอย่างที่เก็บไว้ของ fonts ที่คุ้นเคย

การเข้าถึงเครือข่ายประสาททันสมัย:

• เครือข่ายระบบประสาทแบบดั้งเดิม (CNNs): เรียนรู้คุณสมบัติที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติจากข้อมูลการฝึกอบรม
• เครือข่ายปฏิกิริยา (RNNs): การประมวลผลข้อมูลตัวละคร sequential และเข้าใจ kontext
• Models Transformer: ปรับปรุงความแม่นยํา

ขั้นตอน 4: การประมวลผลหลังและการแก้ไขข้อผิดพลาด

ผล OCR วัตถุดิบมักมีข้อผิดพลาดที่จําเป็นต้องแก้ไขผ่านเทคนิคหลังการประมวลผลอัจฉริยะ

การแก้ไขตามคําพูด:

• Spell Checking: การระบุและแนะนําการแก้ไขคําที่ไม่ถูกต้อง
• การวิเคราะห์เนื้อหา: ใช้คํารอบ ๆ เพื่อระบุคําพูดที่ถูกต้องมากที่สุด
• โมเดลภาษา: ใช้รูปแบบภาษาสถิติเพื่อปรับปรุงการรับรู้คํา

รูปแบบการเก็บรักษา:

• Layout Reconstruction: รักษารูปแบบเอกสารเดิมรวมถึง paragraphs, lists และ spacing
• ข้อมูลแหล่งข้อมูล: รักษาการออกแบบข้อความเมื่อเป็นไปได้ (Bold, italic, font sizes)
• องค์ประกอบโครงสร้าง: รักษาตารางหัวและโหมดเอกสารอื่น ๆ

วิธีการและเทคโนโลยี OCR ที่แตกต่างกัน

ระบบการจับคู่แบบจําลอง

ระบบ OCR แบบดั้งเดิมเชื่อมโยงอย่างหนักกับการจับคู่แบบจําลองเปรียบเทียบแต่ละตัวละครกับรูปแบบที่จัดเก็บไว้ล่วงหน้าของตัวอักษรและตัวเลขที่รู้จัก

** ข้อดี : *

• ความแม่นยําสูงสําหรับอักษรที่รู้จักและเอกสารที่สะอาด
• การประมวลผลอย่างรวดเร็วสําหรับชุดตัวละครที่ จํากัด
• ความน่าเชื่อถือสําหรับแบบฟอร์มและเอกสารมาตรฐาน

**ข้อ จํากัด : *

• ประสิทธิภาพที่ไม่ดีกับอักษรใหม่หรือหลากหลาย
• การต่อสู้กับคุณภาพภาพที่ลดลง
• ความยืดหยุ่นที่ จํากัด สําหรับข้อความที่เขียนด้วยมือ

การรับรู้ตามคุณสมบัติ

มีความซับซ้อนมากขึ้นกว่าการสอดคล้องแบบจําลองระบบตามลักษณะวิเคราะห์คุณสมบัติทางภูมิศาสตร์และท็อปวิทยาของตัวอักษร

คุณสมบัติหลักที่วิเคราะห์:

• องค์ประกอบโครงสร้าง: สายรัดโค้งวงจรและจุดปลาย
• คุณสมบัติพื้นที่: พื้นที่ลักษณะและความสัมพันธ์ของพวกเขา
• คุณสมบัติทางทิศทาง: คําแนะนําและคําแนะนําการโจมตี

วิธีการนี้ให้การประมวลผลที่ดีกว่าการตอบสนองตัวอย่าง แต่ยังต้องการวิศวกรรมคุณสมบัติที่ระมัดระวัง

เครือข่ายประสาทและวิธีการเรียนรู้ลึก

ระบบ OCR ของสมัยใหม่ส่วนใหญ่ใช้วิธีการเรียนรู้ลึกซึ่งจะเรียนรู้คุณสมบัติที่ดีที่สุดจากข้อมูลการฝึกอบรมโดยอัตโนมัติ

เครือข่ายระบบประสาทแบบดั้งเดิม (CNNs):

• ดีในการรับรู้รูปแบบพื้นที่ในภาพ
• เรียนรู้คุณสมบัติภาพที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ
• การจัดการความแตกต่างของตัวอักษรและปัญหาคุณภาพภาพดีกว่าวิธีการดั้งเดิม

เครือข่ายปฏิกิริยา (RNNs) และ LSTMs:

• การประมวลผลข้อมูล sequential อย่างมีประสิทธิภาพ
• ทําความเข้าใจเนื้อหาของตัวละครภายในคํา
• โดยเฉพาะอย่างยิ่งมีประสิทธิภาพสําหรับการเขียนด้วยมือและตัวอักษรที่เกี่ยวข้อง

โครงสร้างการแปลง:

• ประสิทธิภาพขั้นสูงสําหรับการรับรู้ข้อความ
• ดีในการจัดการความสัมพันธ์ระยะยาว
• ความเข้าใจพื้นฐานสูงสําหรับการแก้ไขข้อผิดพลาด

ความแม่นยําของภาพปัจจัยที่มีผลกระทบต่อ OCR

ความต้องการในการแก้ปัญหา

คุณภาพของภาพป้อนมีผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของ OCR ประเภทข้อความที่แตกต่างกันต้องการความละเอียดขั้นต่ําต่าง ๆ สําหรับการรับรู้ที่ถูกต้อง

** คู่มือการแก้ปัญหาที่ดีที่สุด:**

• ข้อความพิมพ์: 300 DPI น้อยที่สุด 600 DPi ที่ดีที่สุดสําหรับอักษรขนาดเล็ก
• ข้อความที่เขียนด้วยตนเอง: 400-600 DPI สําหรับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
• เอกสารประวัติศาสตร์: 600+ DPI เพื่อบันทึกรายละเอียดที่ดี

ความต้านทานและเงื่อนไขแสง

ความแตกต่างที่ไม่ดีระหว่างข้อความและพื้นหลังเป็นหนึ่งในสาเหตุที่พบมากที่สุดของข้อผิดพลาด OCR

ปัจจัยสําคัญ :

• แสงสว่างแบบสม่ําเสมอ: หลีกเลี่ยงเงาและแสงที่ไม่เท่าเทียมกัน
• การเปรียบเทียบที่เพียงพอ: ให้ความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างข้อความและพื้นหลัง
• การพิจารณาสี: การผสมสี contrast สูงทํางานได้ดีที่สุด

หลักสูตร Skew และ Distortion

แม้ว่าปริมาณขนาดเล็กของสกรูสามารถลดความแม่นยําของ OCR โดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับเอกสารที่มีการจัดระเบียบที่ซับซ้อน

** คําถามทั่วไป: *

• สแกนเนอร์ Skew: เอกสารที่ไม่ได้วางตรงบนเตียง scanner
• ความผิดปกติทางภาพ: ปัญหาที่มองเห็นเมื่อถ่ายภาพเอกสาร
• เอกสารทางกายภาพ Warping: หน้าโค้งหรือเคลือบ

เสียงและศิลปะ

ประเภทต่างๆของเสียงรบกวนอาจทําให้เกิดการรับรู้ตัวละครและต้องได้รับการแก้ไขในระหว่างการประมวลผลก่อน

** ประเภทเสียง: *

• สแกนเนอร์ Artifacts: ผง, สกรูบนแก้ว scanner
• การลดลงของเอกสาร: การหล่อที่เกี่ยวข้องกับอายุการสูญเสีย
• Artifacts การบีบอัด: JPEG Compression สามารถ Blur รอบตัวละคร

เทคนิคการประมวลผลหลังเพื่อความแม่นยําที่เพิ่มขึ้น

การแก้ไขตามคําอธิบาย

ระบบ OCR ที่ทันสมัยใช้คําพูดที่ซับซ้อนและ algorithms การแก้ไขเพื่อปรับปรุงความแม่นยํา

การแก้ไขหลายระดับ:

• ระดับบุคลิกภาพ: การแก้ไขตัวอักษรส่วนบุคคลขึ้นอยู่กับ kontext
• Word Level: เปลี่ยนคําทั้งหมดโดยใช้คําพูด
• ระดับการอ้างอิง: การแก้ไขการระมัดระวังพื้นฐานโดยใช้การวิเคราะห์ n-gram

รูปแบบภาษาและการวิเคราะห์พื้นฐาน

ระบบ OCR แบบขั้นสูงบูรณาการเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อเข้าใจและแก้ไขข้อผิดพลาดในการรับรู้

รูปแบบภาษาสถิติ:

• ** N-Gram Models**: การคาดการณ์ตัวละครที่อาจเกิดขึ้นและการติดตามคํา
• โมเดลภาษาประสาท: ใช้การเรียนรู้ลึกเพื่อความเข้าใจพื้นฐาน
• รูปแบบเฉพาะโดเมน: การฝึกอบรมเกี่ยวกับคําพูดเฉพาะสําหรับอุตสาหกรรมเฉพาะ

การรักษารูปแบบและ layout

การรักษาโครงสร้างเอกสารเดิมเป็นสิ่งสําคัญสําหรับแอพพลิเคชัน OCR ที่ปฏิบัติ

เทคนิคการจัดเก็บ:

• ** การ์ตูนที่กําหนดเอง**: รักษาความสัมพันธ์ทางพื้นที่ระหว่างองค์ประกอบข้อความ
• การยอมรับสไตล์: การระบุและรักษาคุณสมบัติ font
• การวิเคราะห์โครงสร้าง: การระบุหัวข้อรายการตารางและองค์ประกอบการรูปแบบอื่น ๆ

ขึ้นอยู่กับกฎ vs. ระบบการเรียนรู้เครื่อง OCR

ระบบตามกฎ

ระบบ OCR แบบดั้งเดิมเชื่อมโยงอย่างหนักกับกฎที่ทําด้วยมือและ heuristics สําหรับการรับรู้ตัวละครและการแก้ไขข้อผิดพลาด

** คุณสมบัติ : *

• คํานวณ: การส่งเข้าเดียวกันมักจะส่งออกเดียวกัน
• สามารถตีความได้: เห็นได้ง่ายว่าทําไมการตัดสินใจที่เฉพาะเจาะจงถูก اتخاذ
• การปรับตัว จํากัด:ประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับคุณภาพของกฎที่กําหนดไว้ล่วงหน้า

** ข้อดี : *

• การกระทําที่คาดการณ์ได้
• การประมวลผลอย่างรวดเร็วสําหรับสถานการณ์ที่กําหนดเอง
• ง่ายต่อการลบและแก้ไข

**ข้อเสีย : *

• ความสามารถในการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่ จํากัด
• ต้องการการสร้างกฎคู่มือที่กว้างขวาง
• ผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์ในการเข้าสู่ระบบที่ไม่คาดหวัง

ระบบการเรียนรู้เครื่อง

ระบบ OCR ของสมัยใหม่ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้เครื่องที่เรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมแทนที่จะขึ้นอยู่กับกฎที่ชัดเจน

** ข้อดีหลัก: *

• ปรับได้: สามารถเรียนรู้จากข้อมูลใหม่และปรับปรุงได้ตลอดเวลา
• การประมวลผล: การจัดการที่ดีกว่าของอักษรรูปแบบและเงื่อนไขที่ไม่ได้เห็นในระหว่างการพัฒนา
• การเรียนรู้คุณสมบัติอัตโนมัติ: โมเดลเรียนรู้ลึกจะค้นพบคุณลักษณะที่ดีที่สุดโดยอัจฉริยะ

ข้อกําหนดการฝึกอบรม:

• ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของภาพข้อความที่บันทึก
• ข้อมูลการฝึกอบรมที่แตกต่างกันครอบคลุมตัวอักษรคุณภาพและเงื่อนไขต่างๆ
• ความสามารถในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องเพื่อการปรับปรุงอย่างถาวร

การใช้งาน OCR ในโลกจริงและผลกระทบทางธุรกิจ

การเปลี่ยนแปลงดิจิตอลในองค์กร

เทคโนโลยี OCR ได้กลายเป็นจุดมุ่งเน้นขององค์กรการเปลี่ยนแปลงดิจิตอลทั่วอุตสาหกรรม

**ระบบการจัดการเอกสาร:**ผู้ประกอบการใช้ OCR เพื่อแปลงไฟล์เอกสารกระดาษขนาดใหญ่เป็นตู้เก็บข้อมูลดิจิตอลที่สามารถค้นหาได้เพื่อปรับปรุงการเข้าถึงข้อมูลอย่างมากและลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บ

**อัตโนมัติการประมวลผลบัญชี:**สํานักงานทางการเงินใช้ OCR เพื่อ استخراجข้อมูลจากบัญชีคําสั่งซื้อและรายได้โดยอัตโนมัติลดการเข้าข้อมูลด้วยตนเองถึง 90% และลดความผิดพลาดของมนุษย์

การประยุกต์ใช้อุตสาหกรรมสุขภาพ

**การดิจิตอลบันทึกทางการแพทย์:**โรงพยาบาลและคลินิกใช้ OCR เพื่อแปลงบันทึกผู้ป่วยที่เขียนด้วยมือใบสั่งยาและแบบฟอร์มทางการแพทย์เป็นจดหมายสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHRs) เพื่อปรับปรุงการประสานงานการดูแลของผู้ป่วยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

**การประมวลผลข้อร้องเรียนการประกันภัย:**บริษัท การประกันภัยใช้ OCR เพื่อ استخراجข้อมูลโดยอัตโนมัติจากแบบฟอร์มการร้องเรียนรายงานทางการแพทย์และการสนับสนุนเอกสารที่เร่งเวลาในการประมวลผลร้องขอจากสัปดาห์ถึงวัน

การประยุกต์ใช้กฎหมายและปฏิบัติตาม

** การวิเคราะห์ข้อตกลง:**บริษัท กฎหมายใช้ OCR เพื่อดิจิทัลและวิเคราะห์ปริมาณที่ใหญ่ของสัญญาช่วยให้การค้นหาคําหลักอย่างรวดเร็วและการระบุข้อกําหนดผ่านหลายพันเอกสาร

**การปฏิบัติตามกฎระเบียบ:**องค์กรทางการเงินใช้ OCR เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์เอกสารการควบคุมเพื่อให้แน่ใจว่าการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เปลี่ยนแปลงในขณะที่ลดเวลาการตรวจสอบด้วยตนเอง

การเปลี่ยนแปลงด้านการศึกษา

** การดิจิทัลของห้องสมุด:**สถาบันวิชาการใช้ OCR เพื่อแปลงข้อความประวัติศาสตร์กระดาษวิจัยและหนังสือที่หายากไปเป็นรูปแบบดิจิตอลที่สามารถค้นหาได้ حفظความรู้ในขณะที่ปรับปรุงการเข้าถึงได้

**ระบบเกรดอัตโนมัติ:**สถาบันการศึกษานําไปใช้ OCR สําหรับการประมวลผลคําตอบการสอบด้วยตนเองและคําสั่งเพื่อให้การจัดอันดับที่รวดเร็วและการ αξιολόγησηที่สม่ําเสมอมากขึ้น

การพัฒนาในอนาคตและแนวโน้มที่เกิดขึ้น

การบูรณาการอัจฉริยะ Artificial Intelligence

การบูรณาการเทคโนโลยีอัจฉริยะขั้นสูงจะกระตุ้นความสามารถของ OCR มากกว่าการรับรู้ข้อความที่เรียบง่ายไปสู่การเข้าใจเอกสารที่ครอบคลุม

**การประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ:**ระบบที่ทันสมัยเชื่อมต่อ OCR กับการประมวลผลภาษาตามธรรมชาติเพื่อความเข้าใจเกี่ยวกับเนื้อหาเอกสารการสกัดข้อมูลที่มีความหมายและการตัดสินใจที่ชาญฉลาดเกี่ยวกับการจัดอันดับและเส้นทางข้อมูล

**การเรียนรู้หลายแบบ:**ระบบที่ปรากฏรวมข้อมูลภาพข้อความและพื้นฐานเพื่อให้บรรลุการเข้าใจเอกสารในระดับมนุษย์โดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับรูปแบบที่ซับซ้อนและเนื้อหาที่โครงสร้าง

Edge Computing และ Mobile OCR

**การประมวลผลบนอุปกรณ์:**การใช้งาน OCR มือถือมักจะประมวลผลการรับรู้ข้อความในท้องถิ่นบนอุปกรณ์ลดความช้าและปรับปรุงความเป็นส่วนตัวในขณะที่รักษาความแม่นยําสูง

**แอปพลิเคชันในเวลาจริง:**ความสามารถ OCR Live ในกล้องมือถือช่วยให้การแปลทันทีคุณสมบัติการเข้าถึงสําหรับผู้ใช้ที่มีความเสี่ยงทางภาพและแอปพลิเคชันความเป็นจริงที่เพิ่มขึ้น

ข้อสรุป

เทคโนโลยี OCR ได้พัฒนาจากระบบการตอบสนองแบบจําลองที่เรียบง่ายไปสู่แพลตฟอร์ม AI ที่ซับซ้อนซึ่งสามารถจัดการประเภทเอกสารที่แตกต่างกันด้วยความแม่นยําที่โดดเด่น การแปลงจากภาพสแกนไปยังข้อความที่สามารถแก้ไขได้รวมถึงการประมวลผลก่อนที่สมบูรณ์แบบการรับรู้ตัวละครอัจฉริยะและเทคนิคการติดตามขั้นสูงที่ทํางานร่วมกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มักจะเกินระดับความถูกต้องของมนุษย์

การเข้าใจท่อ OCR ทั้งหมด - จากการประมวลผลภาพก่อนผ่านการรับรู้ตัวละครไปจนถึงการแก้ไขข้อผิดพลาด - ให้ความเข้าใจที่มีมูลค่าเกี่ยวกับเหตุผลว่าระบบ OCC ของสมัยใหม่มีประสิทธิภาพมากและวิธีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ในฐานะที่เป็นธุรกิจขึ้นอยู่กับนวัตกรรมการแปลงดิจิตอลเทคโนโลยี OCD ยังคงเป็นองค์ประกอบสําคัญในการแปลงเอกสารพันธุกรรมและอนุญาตให้กระแสงานอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพ

อนาคตของ OCR ตั้งอยู่ในการรวมตัวของ AI ลึกขึ้นการเข้าใจพื้นฐานที่ดีขึ้นและความสามารถในการประมวลผลเอกสารที่ชาญฉลาดมากขึ้นซึ่งเกินไปจากการ استخراجข้อความที่เรียบง่ายเพื่อให้ความเข้าใจที่มีความหมายและการตัดสินใจอัตโนมัติองค์กรที่เข้าใจและใช้ประโยชน์จากหลักฐานเหล่านี้จะได้รับตําแหน่งที่ดีกว่าเพื่อเพิ่มผลประโยชน์จากการลงทุนในการแปลงดิจิตอล