Was ist OCR Erkennung?
Generell sind optische Erkennungssysteme darauf trainiert, Texte aus Bildern oder gescannten Dokumenten zu extrahieren und in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. Solche Systeme können auch Informationen auswerten, die nicht ausschließlich Text oder Formulare sind. In Kombination mit NLP – Natural Language Processing – und Machine Learning (ML) Algorithmen können OCR-Softwares das einzelne Wort interpretieren, stets basierend auf dem Kontext. Dies ist beispielsweise für die Automatisierung der Datenextraktion relevant.
Vollständiges vs. zonales OCR
Bei der Optischen Zeichenerkennung wird zwischen vollständiger und zonaler OCR unterschieden: Vollständiges OCR liest das gesamte Dokument aus und verarbeitet den kompletten Textinhalt. Dadurch wird eine umfassende Datenextraktion erreicht. Im Gegensatz dazu ermöglicht zonales OCR (auch Zonen-OCR) eine höhere Spezialisierung, da es sich auf bestimmte Bereiche in einem Dokument konzentriert. Die Wahl zwischen vollständigem oder zonalen OCR hängt von unterschiedlichen Faktoren wie der Dokumentenart, den benötigten Informationen sowie vom Verwendungszweck ab. Auch eine Kombination beider Verfahren der Optischen Zeichenerkennung ist denkbar und sinnvoll.
Einsatz und Vorteile der Optischen Zeichenerkennung in Unternehmen
In den meisten Unternehmen gehen Informationen in Form von gedruckten Medien ein: so z. B. Formulare, Rechnungen und weitere Dokumente in Papierform. Diese große Menge an Papieren beansprucht nicht nur viel Platz zur Aufbewahrung, sondern stellt auch eine Herausforderung für die Verarbeitung dar. An dieser Stelle bietet sich der Einsatz von OCR-Technologien an.
Welche Vorteile bietet die OCR-Erkennung?
OCR-Texterkennung bieten sowohl für Unternehmen als auch für Einzelpersonen zahlreiche Vorteile. Innerhalb der Dokumentenverarbeitung bieten OCR-Technologien im Wesentlichen zwei Hauptvorteile: Sie minimieren die manuelle Dateneingabe und erhöhen die Effizienz.
Neben diesen grundlegenden Vorteilen eröffnet die Verwendung von OCR noch weitere Benefits:
- Durchsuchbare Texte: OCR-Lösungen machen gedruckte oder handgeschriebene Texte durchsuchbar. Diese Umwandlung ermöglicht eine zielgerichtete und schnelle Suche nach spezifischen Informationen.
- Verbesserte Datenqualität: Der Einsatz von OCR-Technologien minimiert menschliche Fehler bei der manuellen Dateneingabe. Dadurch steigt die Genauigkeit und Zuverlässigkeit.
- Optimierung von Prozessen: Durch OCR werden Arbeitsabläufe verbessert, indem die Textextraktion automatisch erfolgt.
- Einsparung von Kosten- und Personalressourcen: Da weniger personelle Ressourcen für die manuelle Dateneingabe benötigt werden, können diese in anspruchsvollere Aufgaben investiert werden.
- Archivierung und Zugänglichkeit: OCR-Technologien garantieren eine effiziente Archivierung von Dokumenten und der Zugriff auf relevante Informationen gestaltet sich deutlich einfacher.
- Vielseitige Einsatzmöglichkeiten: Sei es in der Gesundheitsbranche, dem Finanzwesen oder anderen Sektoren – OCR-Technologien sind außerordentlich flexibel und lassen sich für diversen Dokumententypen einsetzen.
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Funktionsweise: So funktioniert OCR in 4 Schritten
Der Prozess der Optischen Zeichenerkennung kann in folgenden Schritten veranschaulicht werden:
- Zunächst wird die Datei bzw. das Dokument gescannt und in ihre einzelnen Elemente (Text, Bilder, Tabellen etc.) zerlegt. Anschließend erfolgt eine Aufbereitung, bei der Kontraste und Helligkeit optimiert werden.
- Es werden Formen, Muster, Zahlen und Symbole analysiert. Diese Merkmale werden mit bereits bekannten Zeichen verglichen, um eine Zuordnung zu den entsprechenden Buchstaben, Zahlen und Zeichen zu ermöglichen.
- Die erkannten Zeichen werden in maschinenlesbaren Text umgewandelt und digital gespeichert. Dieser Schritt bildet den Kern der OCR-Technologie.
- Einige OCR-Softwares bieten Zusatzfunktionen und sind beispielsweise in der Lage, aus den extrahierten Textdaten kommentierte PDF-Dateien zu erstellen.
Die Texterkennung bildet den Kern der OCR-Technologie und basiert auf zwei grundlegenden Techniken: dem Musterabgleich und der Merkmalsextraktion. Beim Musterabgleich wird eine isolierte Zeichendarstellung (bekannt als Glyphe) mit einer ähnlichen, gespeicherten Glyphe verglichen. Diese Methode funktioniert besonders gut bei gescannten Dokumenten, die in einer bekannten Schriftart verfasst sind. Bei der Merkmalsextraktion hingegen werden die Glyphen in einzelne Merkmale wie Linien, Schleifen und Schnittpunkte zerlegt und anschließend verwendet, um die beste Übereinstimmung in der Datenbank gespeicherter Zeichen zu ermitteln.
Anwendungsbereiche von OCR
Die Einsatzbereiche von OCR sind äußerst vielfältig und reichen von der Büroarbeit bis zur Archivierung. Dabei geht es nicht nur um die Erhöhung der Effizienz, sondern um die Einsparung von Zeit.
Ein konkretes Beispiel ist die automatische Datenerfassung aus Papierdokumenten mittels OCR im Bereich des Dokumentenmanagements. Dieser Prozess umfasst das Erfassen von Daten aus Papierdokumenten, reduziert manuelle Dateneingabe und überträgt Rechnungen, Formulare und Belege automatisch in digitale Systeme.
Im Finanzbereich wird OCR zur Verarbeitung von Schecks, Rechnungen und anderen Finanzdokumenten genutzt. Hier gewährleistet die Technologie eine präzise und zügige Erfassung von Finanzdaten, was die Buchhaltung und die Abwicklung von Zahlungen effizienter und schneller macht.
Im Gesundheitswesen dient OCR der Digitalisierung von Patientenakten und unterstützt damit die Schaffung elektronischer Gesundheitsakten. Dies ermöglicht ein verbessertes Patientenmanagement, was sich positiv auf die Qualität der Patientenversorgung auswirkt.
OCR versus KI
Die primäre Funktion einer reinen OCR-Lösung ist es, aus einer Bilddatei (z. B. einer gescannten Rechnung) einen maschinenlesbaren Text zu machen. Dazu bedarf es spezieller Techniken, u. a. KI (Künstlicher Intelligenz); um die unterschiedlichen Zeichen zu erkennen. Eine herkömmliche OCR beschränkt sich hauptsächlich auf die Erkennung von Einzelzeichen und Glyphen, ohne Wörter oder Sätze interpretieren zu können.
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