Là hệ thống trí tuệ nhân tạo cộng hưởng sức mạnh của các bộ não y khoa hàng đầu và hàng trăm nghìn dữ liệu lâm sàng về ảnh y tế, với 05 tính năng đã được hoàn thiện, VinDr đang hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ trong việc chẩn đoán, phát hiện và khoanh vùng đa dạng tổn thương trên phổi, gan, vú, cột sống. Chỉ mất vài giây cho mỗi ca chụp, VinDr đã cho kết quả với độ chính xác trung bình trên 90%.

Theo thống kê của GLOBOCAN, năm 2020, ước tính cứ trên 100,000 người Việt thì có 159 người mắc và 106 người tử vong do ung thư. Tỷ suất này đã đưa Việt Nam tăng nhanh từ 6 đến 8 bậc trên bảng xếp hạng ung thư thế giới, lần lượt ở vị trí 91/185 về tỷ suất mắc mới và thứ 50/185 về tỷ suất tử vong. Dẫn đầu trong số các bệnh trọng ở cả hai giới phải kể đến ung thư gan, phổi và vú.

Cùng với ung thư, các bệnh về xương khớp cũng đang trở thành một vấn đề đe dọa đến tình trạng sức khỏe của người Việt. Thống kê cho thấy, tính riêng bệnh thoái hóa cột sống, tỷ lệ mắc trên toàn dân số là khoảng 35%, đặc biệt, với nhóm tuổi từ 60-69, con số này lên tới 89%. 

Đối diện với hai bài toán lớn kể trên, một phần lời giải nằm ở công tác chẩn đoán, sàng lọc bệnh. Tuy nhiên, vấn đề đặt ra là làm thế nào để gia tăng số lượng, chất lượng và tốc độ chẩn đoán, trong khi Việt Nam đang phải giải quyết tình trạng quá tải hệ thống y tế, cũng như việc phân bổ không đồng đều về nguồn lực ngành y giữa bệnh viện tuyến trên và tuyến dưới. 

VinDr và hành trình đi tìm lời giải bằng công nghệ

Bắt nguồn từ tính cấp bách phải giải quyết đồng thời ba vấn đề: sàng lọc các bệnh lý nguy hiểm, có tỷ lệ tử vong cao; chẩn đoán xương khớp và giảm tải áp lực cho hệ thống y tế tuyến trên, đội ngũ khoa học, kỹ sư công nghệ thuộc Trung tâm Xử lý ảnh y tế, Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata đã bắt tay vào nghiên cứu, xây dựng VinDr AI: nhóm tính năng tự động chẩn đoán và khoanh vùng tổn thương trên hình ảnh y tế. Sau một năm kể từ khi công bố, giải pháp đã hoàn thiện 05 tính năng, bao gồm: chẩn đoán X-quang lồng ngực, X-quang tuyến vú, X-quang cột sống, CT lồng ngực và CT gan mật. Đây là kết quả của sự cộng hưởng công nghệ đạt chuẩn thế giới, dữ liệu đặc trưng của người Việt và khối óc của đội ngũ bác sĩ hàng đầu tại Việt Nam.

Về công nghệ, VinDr được xây dựng dựa trên các mô hình thị giác máy tính (CV), máy học (ML) và học sâu (DL). So với các phương pháp truyền thống (các thuật toán tính năng được định trước), công nghệ học sâu nổi trội ở chỗ nó cho phép VinDr tự học các đặc trưng của bệnh lý dựa trên dữ liệu quy mô lớn để cho ra kết quả chẩn đoán nhanh và chính xác nhất. 

Đồng thời, giải pháp được huấn luyện từ những bộ dữ liệu lâm sàng quy mô lớn (bao gồm hơn 300,000 hình ảnh y tế có dán nhãn thuộc nhiều loại như X-quang, CT, MRI,…) thu thập tại nhiều bệnh viện trong cả nước. Sau khi trải qua các khâu xóa định danh bệnh nhân và xử lý, dữ liệu ảnh được lưu trữ trên hệ thống Label-PACS để các bác sĩ truy cập và dán nhãn từ xa. 

Với nền tảng công nghệ và dữ liệu kể trên, VinDr có khả năng tự động chẩn đoán đồng thời nhiều ca chụp theo thời gian thực. Độ chính xác của tác vụ khoanh vùng tổn thương đạt trung bình trên 90%. Bên cạnh đó, giải pháp cũng chứng minh sự vượt trội về mặt thời gian, khi chỉ mất vài giây để đọc mỗi ca chụp. Đáng nói, tốc độ và độ chính xác này là không đổi và hệ thống có thể làm việc suốt ngày đêm.

Như vậy, rõ ràng, lời giải cho những bài toán lớn hiện có của hệ thống y tế Việt Nam nằm ở chính công nghệ. Song song với việc đào tạo một thế hệ đội ngũ y bác sĩ mới, đủ chất và đủ lượng để đáp ứng yêu cầu ngày càng tăng của bệnh nhân trong việc phát hiện sớm nguy cơ của bệnh, AI sẽ là nguồn lực đủ nhanh, đủ mạnh và đủ bền để liên tục giải quyết các bài toán y tế. Một khi ứng dụng VinDr vào triển khai thực tế tại bệnh viện, trí tuệ nhân tạo sẽ không thay thế hoàn toàn vai trò của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh, mà sẽ cung cấp thêm một ý kiến để các bác sĩ tham khảo sau khi hoàn thành việc đọc phim. Nói cách khác, hệ thống sẽ là một công cụ hỗ trợ đắc lực, một người cùng hội chẩn với bác sĩ. Điều này đồng nghĩa với việc gia tăng mức độ chính xác trong chẩn đoán bệnh.

Chẩn đoán các bệnh lý về phổi

Để từng bước giải quyết bài toán ung thư phổi, vấn đề cốt lõi là làm sao gia tăng số ca bệnh được chẩn đoán sớm. Một trong những dấu hiệu nhận biết ung thư phổi là tình trạng nhiễm trùng ảnh hưởng đến đường hô hấp và dẫn đến các bệnh như viêm phế quản hoặc các bệnh nhiễm trùng mãn tính khác. Nhiễm trùng phổi mãn tính hoàn toàn có thể được chẩn đoán sớm bằng cách sử dụng X-quang lồng ngực để khoanh vùng tổn thương. Do đó, hiện nay, chụp X-quang lồng ngực là bước đầu tiên để các bác sĩ phát hiện những bất thường, tiến tới thực hiện những can thiệp sâu hơn như chụp cắt lớp vi tính (CT lồng ngực) hay sinh thiết.

Từ thực tế này, đội ngũ phát triển VinBigdata đã xây dựng và hoàn thiện hai tính năng có liên quan là VinDr-ChestXR (Chẩn đoán X-quang lồng ngực) và VinDr-ChestCT (Chẩn đoán CT lồng ngực). 

VinDr-ChestXR được phát triển và đánh giá từ hàng trăm nghìn ca chụp X-quang lồng ngực thu thập từ các bệnh viện tại Việt Nam. Với sự hỗ trợ của AI, hiện hệ thống có thể phát hiện 06 bệnh lý phổi và khoanh vùng 22 loại bất thường phổ biến trên ảnh X-quang lồng ngực, chỉ mất dưới 01 giây. Trong quá trình triển khai thực tế tại các bệnh viện lớn của Việt Nam: Bệnh viện 108, Bệnh viện ĐH Y Hà Nội, Bệnh viện Vimec Times City và 05 bệnh viện của tỉnh Phú Thọ, kết quả đánh giá cho thấy tại Bệnh viện 108 trung bình 10,5% số ca chẩn đoán thay đổi sau khi bác sĩ tham khảo AI, độ đồng thuận trung bình của bác sĩ với AI cũng đạt 90%. Kết quả này tương đương tại bệnh viện ĐH Y Hà Nội, với các tỉ lệ tương ứng lần lượt là 4,8% và 89,5%. Tính trung bình, độ chính xác trong chẩn đoán các bệnh lý phổi của VinDr-ChestXR đạt trên 90%.

Bên cạnh chẩn đoán X-quang lồng ngực, VinDr cũng cung cấp tính năng chẩn đoán CT lồng ngực (VinDr-ChestCT). Được huấn luyện dựa trên 4000 ca CT và đánh giá trên 1000 ca, phần mềm có thể phát hiện 5 tổn thương, bao gồm: đông đặc, phù phổi, hạch trung thất, nốt / khối phổi và tràn dịch màng phổi. So với chẩn đoán trên ảnh X-quang, chẩn đoán trên ảnh chụp cắt lớp vi tính cho phép phát hiện rõ ràng những đám mờ và đánh giá chi tiết kích thước, cũng như mức độ tổn thương ở phổi. Hiện nay, VinDr-ChestCT đã được triển khai tại sáu bệnh viện, trung tâm y tế ở Phú Thọ, Bình Định và Hải Phòng. Giải pháp chứng minh được độ chính xác 78% và tốc độ đọc mỗi ca chụp là 10 giây. Kỳ vọng, đây sẽ là phương pháp được sử dụng rộng rãi trong quá trình chẩn đoán, sàng lọc và điều trị sớm bệnh ung thư phổi. 

Chẩn đoán các bệnh lý về gan

Các bệnh lý về gan, đặc biệt là ung thư gan hiện đang là bệnh lý gây tử vong hàng đầu tại Việt Nam. Để xác định chính xác các tổn thương gan, chụp cắt lớp gan là phương pháp phổ biến, hiệu quả hơn so với chụp X-quang. Tuy nhiên, việc đọc ảnh CT gan đòi hỏi không ít thời gian, cũng như sự tham gia của các bác sĩ giàu kinh nghiệm. Chính vì thế, VinDr-LiverCT ra đời, như một công cụ AI hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán nhanh và chính xác hơn.

Với VinDr-LiverCT, thuật toán được huấn luyện trên 3000 ca CT và đánh giá trên 1000  ca. Dữ liệu được thu thập từ nhiều bệnh viện lớn tại Việt Nam, trong đó có BV 108, BV Đại học Y Hà Nội. Nhờ công nghệ học sâu, thuật toán có thể phát hiện 4 tổn thương: khối, vôi hóa, tổn thương dạng nang và giãn đường mật, với tốc độ trung bình 10 giây cho mỗi ca chụp và độ chính xác 80,5%. Tương như như VinDr-ChestCR, giải pháp này hiện đang được triển khai tại sáu bệnh viện, trung tâm y tế ở ba tỉnh thành gồm Phú Thọ, Bình Định và Hải Phòng.

Dự kiến, VinDr-LiverCT sẽ tiếp tục được phát triển, cung cấp các khả năng xác định 10 bệnh lý về gan, bao gồm các loại ung thư gan khác nhau, và khoanh vùng 24 loại bất thường phổ biến trên gan.

Chẩn đoán, sàng lọc ung thư vú trên diện rộng

Theo Cục quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ FDA, chụp X-quang tuyến vú là phương pháp phổ biến và ít tốn kém nhất, giúp sàng lọc làm giảm tỷ lệ tử vong do ung thư vú. Ảnh X-quang có thể hiển thị vôi hóa và các khối, đây là những triệu chứng điển hình đầu tiên của ung thư. Phương pháp này vì thế mà được sử dụng cả trong chẩn đoán và sàng lọc, nhằm tầm soát trên diện rộng khi bệnh nhân chưa có biểu hiện cụ thể, hay quan sát tổn thương một cách rõ ràng hơn. 

Do đó, nhằm giải quyết bài toán ung thư vú, đội ngũ VinBigdata đã phát triển tính năng chẩn đoán X-quang tuyến vú (VinDr-Mammo). Để có khả năng thực hiện đa tác vụ trên ảnh X-quang tuyến vú, VinDr-Mammo được đào tạo từ 50.000 ca chụp thu thập tại các bệnh viện lớn trong nước. Kết hợp công nghệ hiện đại và bộ dữ liệu quy mô lớn, giải pháp có thể phân loại mật độ nhu vú, cũng như định vị, khoanh vùng nhiều loại tổn thương khác nhau trên phim X-quang vú, với độ chính xác đạt trung bình trên 85% và thời gian chẩn đoán dưới 05 giây cho mỗi ca chụp.

Bên cạnh đó, phần mềm cũng có khả năng phân loại BIRADS – hệ thống phân loại kết quả chụp nhũ ảnh tuyến vú theo thang đo có sẵn. Dựa trên thang đo BIRADS 1 đến BIRADS 6, VinDr-Mammo cho biết có tồn tại tổn thương hay không, và nguy cơ tổn thương trên vú là lành tính hay ác tính. Đây chính là một trong những cơ sở đầu tiên để bác sĩ quyết định có tiến hành sinh thiết, nhằm xác định chính xác dấu hiệu của ung thư vú.

Thực tế thử nghiệm VinDr-Mammo tại những bệnh viện lớn trong nước (Bệnh viện 108, Bệnh viện ĐH Y Hà Nội, Bệnh viện Vinmec Times City và 05 bệnh viện tỉnh Phú Thọ) cho thấy trung bình trên 10% số ca chẩn đoán thay đổi kết quả sau khi bác sĩ tham khảo AI. Cùng với đó, độ đồng thuận trung bình của AI với bác sĩ cũng đạt 84% (tại Bệnh viện ĐH Y Hà Nội).

Chẩn đoán bệnh lý cột sống

Với tính năng VinDr-SpineXR, VinBigdata hiện là đơn vị tiên phong ứng dụng AI vào chẩn đoán X-quang cột sống. Giải pháp cho phép phân loại phim chụp (bất thường/không có bất thường) sử dụng một bộ phân loại nhị phân. Bộ dữ liệu huấn luyện của phần mềm này bao gồm các hình ảnh X-quang xương cột sống định dạng DICOM thu thập từ nhiều bệnh viện tại Việt Nam và được dán nhãn bởi các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh giàu kinh nghiệm.

Được phát triển dựa trên công nghệ học sâu, VinDr-SpineXR có thể phân loại giữa hình ảnh X-quang cột sống bình thường và bất thường với độ chính xác 90% tính trên độ đo AUC (diện tích dưới đường cong cho biết khả năng phân biệt giữa bệnh nhân mắc bệnh và không mắc bệnh). Độ chính xác trong việc phát hiện và khoanh vùng tổn thương đạt mAP = 0.55 (mAP là chỉ số độ chính xác trung bình, cho phép đo hiệu suất của các mô hình phát hiện đối tượng trong ảnh).

Hiện VinDr-SpineXR đang hỗ trợ phát hiện 06 loại tổn thương cột sống phổ biến tại Việt Nam, bao gồm: gai xương; hẹp khe đĩa đệm; vật liệu phẫu thuật; hẹp lỗ tiếp hợp; trượt đốt sống và xẹp đốt sống. Được đánh giá cao cả về số lượng và chất lượng chẩn đoán, VinDr-SpineXR đang hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh cột sống tại sáu cơ sở khám chữa bệnh trong nước, gồm: Bệnh viện Đa khoa tỉnh Phú Thọ, bệnh viện Sản nhi Phú Thọ, Trung tâm y tế Cẩm Khê, Thanh Ba, Thanh Thủy và bệnh viện Đa khoa tỉnh Bình Định. Đây được kỳ vọng sẽ là lời giải cho bài toán bệnh lý xương khớp đang ngày càng phổ biến và trẻ hóa trong dân số Việt Nam.

Cùng với 05 tính năng đã triển khai, dự kiến, thời gian tới, VinDr sẽ tiếp tục hoàn thiện thêm hai tính năng chẩn đoán các bệnh lý về não, gồm chẩn đoán CT sọ não (VinDr-BrainCT) và chẩn đoán MRI sọ não (VinDr-BrainMRI). Đồng thời, hiện nay Trung tâm Xử lý ảnh y tế VinBigdata cũng đang khởi động một dự án mới là ứng dụng AI trong nội soi tiêu hóa. Giải pháp hướng đến đưa AI tích hợp với máy nội soi, khi bác sĩ di chuyển đầu dò nội soi đến đâu, máy có thể nhìn thấy những tổn thương ngay tại chỗ và đưa ra gợi ý tức thời. Đây là hướng đi mới trong chẩn đoán đối với hình ảnh động, hứa hẹn là bước tiến cho ngành chẩn đoán hình ảnh y tế tại Việt Nam. Kết hợp với những tính năng đã phát triển và các đột phá mới, VinDr AI kỳ vọng sẽ trở thành trợ lý chẩn đoán hình ảnh y tế tin cậy cho các bác sĩ, góp phần nâng cao chất lượng khám chữa bệnh, cải thiện sức khỏe cộng đồng. 

Phát triển từ công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, VinBot có khả năng xử lý cùng lúc hơn 10.000 yêu cầu, với tốc độ phản hồi 0,1 giây, giúp nâng cao trải nghiệm người dùng và đột phá dịch vụ khách hàng của doanh nghiệp.

Theo Salesforce, 69% khách hàng ưa chuộng chatbot bởi nó đem lại tốc độ nhanh chóng khi kết nối và tương tác với doanh nghiệp. Báo cáo của MIT technology review cũng cho thấy tốc độ xử lý khiếu nại của doanh nghiệp được đẩy nhanh đến 90% nhờ sử dụng chatbot. Thực tế, đối tượng hưởng lợi từ xu hướng ứng dụng AI vào hội thoại tự động không chỉ có khách hàng mà còn là chính các đơn vị kinh doanh. 57% là số lượng mà các công ty, tổ chức cho rằng chatbot đã mang lại lợi tức lớn hơn, từ nguồn vốn đầu tư tối thiểu (Accenture Digital).

Rõ ràng, ứng dụng chatbot vào dịch vụ khách hàng đã và đang tiếp tục là xu hướng của thị trường, nhất là những doanh nghiệp thuộc lĩnh vực tiêu dùng nhanh – FMCG, thương mại điện tử, du lịch nghỉ dưỡng,…. Tuy nhiên, không phải mọi chatbot đều có khả năng mang đến những đột phá kể trên. Chatbot đủ “thông minh” mới có thể làm hài lòng khách hàng và giúp cải thiện đáng kể hiệu quả kinh doanh. 

VinBot đem đến trải nghiệm thân thiện với người dùng cuối

VinBot là sản phẩm ứng dụng công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata phát triển, nhằm cung cấp nền tảng tạo lập, cấu hình, huấn luyện chatbot theo kịch bản nghiệp vụ của khách hàng, phục vụ hệ sinh thái Vingroup nói riêng và cộng đồng nói chung trên bốn lĩnh vực: y tế, giáo dục, sản xuất và du lịch.

Với sự hỗ trợ của AI và hệ cơ sở dữ liệu quy mô lớn, được nghiên cứu và phát triển bởi đội ngũ chuyên gia hàng đầu trên thế giới, VinBot có khả năng tương tác cùng lúc với hơn 10.000 yêu cầu, tốc độ phản hồi chỉ 0,1 giây. Điều này giúp giảm thiểu đáng kể nguồn lực dành cho các công việc chăm sóc khách hàng, đồng thời, đảm bảo tính chính xác khi trả lời một lượng rất lớn các hỏi đáp từ phía người dùng cuối. Như vậy, doanh nghiệp sẽ không còn phải loay hoay với bài toán bỏ sót hay nhầm lẫn yêu cầu của nhiều khách hàng khác nhau.

So với nguồn nhân lực truyền thống, một lợi thế nữa của AI là làm việc ổn định, bất kể ngày đêm. Hoạt động 24/7, VinBot đem đến cho khách hàng sự hỗ trợ toàn diện, tương tác mọi lúc, mọi nơi. Hơn nữa, với VinBot, ngôn ngữ không còn là rào cản, khi hệ thống có khả năng phân tích và phản hồi cả tiếng Việt, tiếng Anh, tiếng Trung và tiếng Nhật. Giao tiếp tự nhiên, đa ngôn ngữ chính là bước đầu để VinBot giúp doanh nghiệp tiếp cận, mở rộng tệp khách hàng quốc tế, phát triển thị trường và mô hình kinh doanh.

VinBot nâng cao hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp

Đáp ứng toàn diện các nhu cầu của doanh nghiệp trong quá trình tương tác với khách hàng, VinBot sở hữu đa tính năng từ xây dựng, quản lí, chia sẻ chatbot đến báo cáo thống kê vận hành và tổng hợp, lưu trữ thông tin người dùng.

VinBot hỗ trợ xây dựng kịch bản chatbot. Hệ thống cho phép người tạo cung cấp dữ liệu đào tạo, huấn luyện và xây dựng kịch bản cho chatbot. Với tính năng này, doanh nghiệp có thể đa dạng hóa các tình huống hội thoại với khách hàng, đồng thời dẫn dắt, định hướng người dùng cuối theo mục tiêu bán hàng hay marketing sản phẩm, dịch vụ.

Bên cạnh đó, VinBot có khả năng kết nối đa kênh Zalo, Facebook, website…Chỉ vài thao tác đơn giản, sản phẩm đã có thể dễ dàng tích hợp trên các nền tảng hội thoại có sẵn của doanh nghiệp, nhờ vậy, cung cấp sự hỗ trợ linh hoạt, tiếp cận và chăm sóc khách hàng tận tình và chu đáo ở mọi kênh truyền thông. Không những thế, trong quá trình triển khai, nền tảng điện toán đám mây cũng cho phép hệ thống mở rộng quy mô không giới hạn.

Cùng với việc tương tác và phản hồi các yêu cầu từ phía khách hàng, một tác vụ khác mà doanh nghiệp phải thực hiện để ngày càng cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ chính là phân tích hành vi người dùng. Mỗi ngày, một lượng dữ liệu khổng lồ được sinh ra từ quá trình giao tiếp với khách hàng. Từ những báo cáo, thống kê lịch sử hoạt động của chatbot, VinBot giúp doanh nghiệp tận dụng bộ dữ liệu này để phân tích, nắm bắt thói quen, sở thích, xu hướng của người dùng, phục vụ cho việc đưa ra những quyết định quan trọng về sau, đặc biệt liên quan đến việc xây dựng chiến lược marketing hướng khách hàng.

Cuối cùng, những thông tin thu thập hàng ngày sẽ được VinBot tổng hợp, lưu trữ thành bộ dữ liệu toàn diện. Bằng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, VinBot hiểu và phân tích được ý định trong câu thoại của khách hàng. Đây là cơ sở để tiến tới cá nhân hóa những thông điệp mà thương hiệu sẽ gửi tới công chúng của mình thông qua chatbot. Giờ đây, với VinBot, doanh nghiệp có thể gửi tin nhắn hàng loạt, với nội dung tùy chỉnh phù hợp với từng đối tượng khách hàng khác nhau. Phương pháp này hiệu quả hơn đến 90% so với email marketing, bởi tỉ lệ người dùng mở tin nhắn chat là vượt trội so với mở email (theo nghiên cứu về Email Marketing của IBM). 

Với kinh nghiệm đa ngành có được từ quá trình triển khai phục vụ hệ sinh thái Vingroup, VinBot sẽ ngày một trở nên thông minh và sở hữu nhiều tính năng hơn nữa. Bên cạnh VinBot, ứng dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thuộc dòng sản phẩm VinBase Language, VinBigdata cũng phát triển các giải pháp khác như VinTalk, VinAssistant,….

Với độ chính xác 96% và tốc độ xử lý dưới 01 giây, VinOCR đang được ứng dụng vào giải quyết các bài toán liên quan đến xác thực danh tính khách hàng từ xa, hỗ trợ giảm thiếu tiếp xúc xã hội, đồng thời duy trì, nâng cao hiệu quả kinh doanh và trải nghiệm người dùng trong đại dịch Covid-19.

Định danh khách hàng là quá trình các doanh nghiệp, đặc biệt là tổ chức tài chính thu thập và xác thực thông tin về danh tính và địa chỉ của khách hàng. Với các phương pháp truyền thống, người sử dụng dịch vụ phải trực tiếp đến điểm giao dịch để nhân viên có thể quan sát trực quan, xác thực chứng minh nhân dân/căn cước công dân, so sánh đặc điểm nhận dạng khuôn mặt với dữ liệu trên hồ sơ, giấy tờ. 

Chính bởi thủ tục rườm rà trong quy trình xác thực, trải nghiệm của người dùng dịch vụ bị giảm đáng kể, thậm chí một số trường hợp khách hàng “rơi rụng”, từ bỏ thương hiệu. Đối với doanh nghiệp, định danh khách hàng truyền thống cũng gây ra tình trạng tốn kém chi phí và nguồn nhân lực, ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất, kinh doanh. Trong bối cảnh của đại dịch Covid-19, hạn chế của phương pháp này càng lộ rõ hơn bao giờ hết.

VinOCR xác thực nhanh và chính xác nhiều loại giấy tờ

Nhận diện rõ những khó khăn của doanh nghiệp trong thao tác xác thực, Viện Nghiên cứu Dữ liệu lớn VinBigdata đã đầu tư nghiên cứu VinOCR, thuộc dòng sản phẩm VinBase Vision, ứng dụng công nghệ Thị giác máy tính nhằm hỗ trợ việc phát hiện, nhận dạng và trích xuất thông tin chữ viết từ ảnh chụp của các loại giấy tờ.

Sản phẩm VinOCR được phát triển dựa trên nền tảng công nghệ tiên tiến mà VinBigdata sở hữu, trong đó nổi bật là: công nghệ tự động nhận dạng danh thiếp, trích xuất, phân loại thông tin, lưu trữ danh bạ, độ chính xác 93%; và công nghệ nhận dạng ký tự cho các giấy tờ, văn bản tiếng Việt và tiếng Anh với độ chính xác lên đến 97%, cao nhất trên thị trường hiện nay.

Với năng lực công nghệ ưu việt kể trên, VinOCR có khả năng xử lý đa dạng các loại giấy tờ, từ văn bản theo mẫu, không theo mẫu, đến bảng biểu và chữ viết tay. Chỉ mất dưới 01 giây, phần mềm đã có thể đọc, nhận dạng và xác thực chứng minh nhân dân, căn cước công dân, hộ chiếu, bằng lái xe, giấy đăng ký lái xe, sổ hộ khẩu và giấy khai sinh. Độ chính xác của tác vụ này lên đến 96%.

VinOCR thúc đẩy số hóa hoạt động kinh doanh

Không còn phải tốn thời gian và nguồn lực cho thao tác nhập tay dữ liệu đầu vào, với VinOCR, thông tin định danh của khách hàng được trích xuất và số hóa tự động trong thời gian thực. Người dùng dịch vụ, do đó, sẽ có trải nghiệm tốt hơn, nhờ thời gian điền thông tin được rút ngắn đáng kể. Đồng thời, doanh nghiệp sẽ tiết kiệm được rất nhiều thời gian, công sức cho việc nhập liệu, cũng như giảm thiểu rủi ro sai sót đối với dữ liệu đầu vào.

Đây được coi là một trong những bước tiền đề của lộ trình chuyển đổi số kinh doanh. Giải pháp có thể dễ dàng tuỳ chỉnh, tích hợp và triển khai thuận tiện vào hệ thống của doanh nghiệp. Tiện lợi và an toàn, VinOCR đã và đang được ứng dụng tại một số doanh nghiệp, trong đó có ví điện tử VinID. Trong bối cảnh quá trình số hóa diễn ra mạnh mẽ, triển khai VinOCR đồng nghĩa với việc doanh nghiệp sẽ giành được lợi thế đáng kể trên thị trường. 

VinOCR – Giải pháp xác thực tài khoản đơn giản trong mùa dịch

Trong đại dịch Covid-19, ứng dụng VinOCR chính là lời giải cho bài toán đảm bảo đồng thời các biện pháp giãn cách, phòng chống sự lây lan của dịch bệnh, và nâng cao chất lượng dịch vụ, tối ưu hiệu quả sản xuất kinh doanh. Các bước xử lý dữ liệu của VinOCR bao gồm:

• Bước 1: Xác định loại hình ảnh cần hỗ trợ
• Bước 2: Phân tích hình ảnh: Phát hiện chữ; Đọc chữ; Phân tích nội dung
• Bước 3: Chuyển đổi hình ảnh thành văn bản

Về phía khách hàng, với sự hỗ trợ của VinOCR, quy trình xác thực cũng được rút gọn, đơn giản hóa, chỉ với thao tác Tải lên ảnh chụp hai mặt của 1 trong 2 loại giấy tờ tùy thân (Chứng minh nhân dân/ Căn cước công dân) hoặc mặt trước của Hộ chiếu, đợi hệ thống đọc và xử lý.

Định danh khách hàng điện tử là một trong những ứng dụng của VinOCR. Bên cạnh đó, sản phẩm có thể phát triển để giải quyết nhiều bài toán khác nhau, phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp, ví dụ như tự động đọc danh thiếp, số hóa các văn bản, hồ sơ, chứng từ,….