Document AI: tự động đọc hóa đơn, chứng từ kế toán

Document AI là cách kết hợp nhận dạng chữ (OCR) với mô hình ngôn ngữ để đọc chứng từ, trích ra các trường dữ liệu như số hóa đơn, ngày, mã số thuế, số tiền, rồi đưa vào phần mềm kế toán sau khi có người kiểm tra. Với phòng kế toán, giá trị lớn nhất không nằm ở việc AI đọc đúng 100%, mà ở việc kế toán chuyển từ gõ lại toàn bộ sang chỉ kiểm tra những trường hệ thống đánh dấu là chưa chắc chắn. Bài viết giải thích cách hoạt động, loại chứng từ nên áp dụng và những điểm cần kiểm soát.

Phòng kế toán đang mất thời gian ở đâu

Chứng từ đầu vào thường đến từ nhiều nguồn: bản giấy, ảnh chụp qua Zalo, file PDF đính kèm email. Quy trình phổ biến là:

• Kế toán mở từng chứng từ, gõ lại các trường vào phần mềm kế toán.
• Bản giấy được chuyển tay cho người duyệt ký.
• Chứng từ được lưu tủ theo tháng, khi cần tìm phải nhớ thời điểm hoặc lục lại.
• Sai sót khi nhập tay chỉ được phát hiện lúc đối chiếu công nợ hoặc quyết toán.

Khối lượng chứng từ càng lớn, thời gian nhập liệu và rủi ro sai sót càng tăng. Đây là loại việc lặp lại, có quy tắc rõ, phù hợp để tự động hóa. Bạn có thể đối chiếu thêm với bài Dấu hiệu quy trình của bạn cần được tự động hóa.

Hóa đơn điện tử thì có cần Document AI không

Cần tách hai trường hợp:

• Hóa đơn điện tử có file XML: dữ liệu đã có cấu trúc sẵn. Cách đúng là đọc thẳng file XML, không cần OCR bản PDF hay ảnh chụp của hóa đơn đó. Phần việc cần tự động ở đây là gom file từ email, đọc XML, kiểm tra thông tin và đưa vào phần mềm kế toán.
• Chứng từ không có dữ liệu có cấu trúc: hóa đơn chỉ nhận được bản PDF hoặc ảnh, phiếu thu chi, biên lai, bảng kê, giấy đề nghị thanh toán, hợp đồng, chứng từ của đối tác nước ngoài. Đây là nơi Document AI phát huy tác dụng.

Một hệ thống xử lý chứng từ tốt nên làm được cả hai: nhận diện khi nào có XML để đọc trực tiếp, khi nào phải dùng OCR và AI.

Document AI hoạt động như thế nào

1. Thu nhận: chứng từ từ email, máy scan, ảnh chụp trên điện thoại được đưa vào một hàng chờ xử lý chung.
2. Tiền xử lý ảnh: xoay thẳng, cắt viền, tăng tương phản. Ảnh quá mờ được trả lại để người gửi chụp lại.
3. OCR: nhận dạng chữ in và bảng biểu, bao gồm tiếng Việt có dấu.
4. Trích xuất trường: với mẫu chứng từ phổ biến, dùng quy tắc theo mẫu; với chứng từ đa dạng, dùng mô hình ngôn ngữ để hiểu ngữ cảnh và lấy đúng trường. Mỗi trường đi kèm mức độ tin cậy.
5. Kiểm tra theo quy tắc: tổng tiền hàng cộng thuế có khớp tổng thanh toán không, mã số thuế có đúng định dạng không, chứng từ có bị trùng không.
6. Người kiểm tra xác nhận: kế toán xem ảnh chứng từ và dữ liệu đặt cạnh nhau, sửa những trường bị đánh dấu.
7. Phê duyệt và đồng bộ: chứng từ đi qua luồng duyệt, sau đó dữ liệu được đẩy sang phần mềm kế toán và lưu vào kho chứng từ có tìm kiếm.

Những trường dữ liệu thường trích xuất

Không nên cố trích xuất mọi thông tin trên chứng từ. Bắt đầu với các trường thật sự cần để hạch toán và đối chiếu.

Vì sao luôn cần bước người kiểm tra

Độ chính xác của OCR và AI phụ thuộc chất lượng ảnh, loại chứng từ và cách trình bày. Chữ viết tay, con dấu đè lên chữ, ảnh chụp nghiêng hoặc thiếu sáng đều làm giảm độ chính xác. Vì vậy, nguyên tắc nên giữ là: AI không tự ghi nhận chứng từ vào sổ kế toán khi chưa có người xác nhận.

Bước kiểm tra không làm mất lợi ích của tự động hóa nếu được thiết kế đúng:

• Trường có độ tin cậy cao và qua được kiểm tra quy tắc chỉ cần nhìn lướt.
• Trường có độ tin cậy thấp được tô màu để kế toán tập trung sửa.
• Mọi chỉnh sửa được ghi lại, dùng để cải thiện quy tắc trích xuất về sau.

Bảo mật khi dùng AI đọc chứng từ

Chứng từ kế toán chứa thông tin tài chính, giá mua, thông tin đối tác. Khi đánh giá giải pháp, nên hỏi rõ:

• Chứng từ được xử lý và lưu ở đâu: hạ tầng của doanh nghiệp, máy chủ trong nước hay dịch vụ đám mây nước ngoài.
• Nếu dùng mô hình ngôn ngữ của bên thứ ba, dữ liệu gửi đi có bị dùng để huấn luyện mô hình không, được lưu bao lâu.
• Phân quyền: ai được xem chứng từ của phòng ban nào, ai được sửa, ai được duyệt.
• Nhật ký truy cập và chỉnh sửa có được lưu lại không.

Bắt đầu áp dụng Document AI từ đâu

1. Chọn một loại chứng từ có khối lượng lớn nhất, ví dụ hóa đơn mua vào dạng PDF hoặc giấy đề nghị thanh toán.
2. Thu thập mẫu chứng từ thật, gồm cả bản rõ và bản chụp kém, để đánh giá độ chính xác trên dữ liệu của chính doanh nghiệp.
3. Xác định trường cần trích xuất và quy tắc kiểm tra cho từng trường.
4. Thiết kế màn hình đối chiếu và luồng duyệt cùng người dùng là kế toán.
5. Kết nối phần mềm kế toán khi kết quả trích xuất đã ổn định, sau đó mở rộng sang loại chứng từ tiếp theo.

Bạn có thể xem cách tổ chức một hệ thống như vậy tại dự án tham khảo Document AI xử lý chứng từ đầu vào cho phòng kế toán. Ngoài trích xuất dữ liệu, kho chứng từ sau khi số hóa còn có thể dùng cho trợ lý hỏi đáp nội bộ, xem thêm bài RAG là gì và doanh nghiệp dùng nó để làm gì?

Những sai lầm thường gặp

• OCR bản PDF của hóa đơn điện tử trong khi đã có file XML chứa dữ liệu chính xác.
• Đánh giá giải pháp bằng chứng từ mẫu đẹp của nhà cung cấp thay vì chứng từ thật của doanh nghiệp.
• Cho AI ghi nhận thẳng vào phần mềm kế toán mà không có bước xác nhận.
• Áp dụng cho mọi loại chứng từ cùng lúc, dẫn đến khó đo hiệu quả và khó sửa lỗi.

Nếu phòng kế toán của bạn đang mất nhiều thời gian nhập liệu từ chứng từ, DTCSoft có thể cùng bạn đánh giá trên mẫu chứng từ thật và xây luồng xử lý phù hợp. Tìm hiểu thêm về giải pháp Document AI đọc và trích xuất tài liệu và dịch vụ AI và tự động hóa.

Câu hỏi thường gặp