Jenseits der OCR-Formularverarbeitung: Der umfassende Leitfaden zur intelligenten Formulardatenextraktion 

Da Unternehmen immer mehr Formulare, Rechnungen und Dokumente verarbeiten, ist der Bedarf an Genauigkeit, Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit bei der Datenextraktion noch nie so groß wie heute. Die herkömmliche OCR-Technologie (Optical Character Recognition) ist seit langem ein fester Bestandteil der Formularverarbeitung, doch mit dem technologischen Fortschritt steigen auch die Erwartungen an intelligentere, intelligentere Lösungen  

Was ist OCR-Formularverarbeitung? 

OCR (Optical Character Recognition) ist eine Technologie, die verschiedene Arten von Dokumenten, wie zum Beispiel gescannte Papierdokumente und PDFs, in bearbeitbare und durchsuchbare Daten umwandelt. 

Unter OCR-Formularverarbeitung versteht man insbesondere die Anwendung der OCR-Technologie zum Extrahieren von Daten aus Formularen. Diese Formulare können Verträge, Umfragen, Anträge und Krankenakten umfassen. 

Wichtige Schritte bei der OCR-Formularverarbeitung 

OCR wandelt Textbilder in maschinenlesbaren Text um, indem es die folgenden Schritte ausführt: 

Schritt 1: Scannen und digitalisieren Sie das Bild. 

OCR scannt das Textbild und wandelt es in ein digitales Format um, beispielsweise eine Bitmap- oder Vektordatei. Dadurch wird ein Raster aus Pixeln oder Punkten erstellt, das die Formen und Farben des Bildes anzeigt. 

Schritt 2: Verbessern Sie die Bildqualität. 

OCR verbessert die Bildqualität und Lesbarkeit durch den Einsatz von Techniken wie Rauschunterdrückung, Binärisierung, Schräglaufkorrektur, Segmentierung und Skalierung. Diese Techniken entfernen alle nicht benötigten Dinge wie Staub, Schatten oder Hintergrund und ändern die Richtung, Größe und Qualität des Bildes. 

Schritt 3: Erkennen Sie die Zeichen und Symbole. 

OCR identifiziert die einzelnen Zeichen und Symbole im Bild mithilfe von Methoden wie Template-Matching, neuronalen Netzen oder maschinellem Lernen. Diese Methoden gleichen die Formen und Muster der Pixel oder Punkte mit einer Liste bekannter Zeichen und Symbole ab und wählen das beste aus. 

Schritt 4: Textgenauigkeit korrigieren und verbessern. 

OCR korrigiert und verbessert die Textgenauigkeit durch den Einsatz von Techniken wie Kontextanalyse und Verarbeitung natürlicher Sprache. Diese Techniken überprüfen und beheben etwaige Fehler oder Unterschiede im Text und nutzen dazu Hinweise wie Position, Größe, Schriftart und Bedeutung des Textes. 

Einschränkungen der OCR-Formularverarbeitung

Obwohl OCR ein wertvolles Werkzeug ist, ist es nicht perfekt und kann beim Extrahieren von Daten auf einige Herausforderungen stoßen. Die Genauigkeit von OCR-Formularen variiert je nach Formularart: strukturierte Formulare/Formulare mit festem Layout und halbstrukturierte Formulare. 

Strukturierte Formulare haben ein festes und vordefiniertes Layout und Format, beispielsweise Steuerformulare, Umfragen oder Antragsformulare. OCR funktioniert gut mit strukturierten Formularen; jedoch seine Genauigkeit ist nie 100 % während einige OCR-Tools eine Genauigkeit von 95 % haben. Daher verlieren Sie ungefähr 3 bis 5 % Ihrer Daten, wenn Sie OCR zur Datenextraktion verwenden. 

Halbstrukturierte Formulare hingegen haben ein variables und dynamisches Layout und Format, beispielsweise Rechnungen, Quittungen oder Verträge. Bis zu 80%80% aller Formen sind halbstrukturiert. Bei der Verarbeitung halbstrukturierter Formulare ist die Leistung der OCR-Formularverarbeitung sogar noch schlechter. Daher beeinträchtigt die OCR-Formularverarbeitung die Genauigkeit weiter. 

Zu den häufigsten Fehlern, die OCR machen kann, gehören: 

• Fehlende oder falsche Lesbarkeit von Buchstaben oder Zahlen, insbesondere Symbolen 
• Verwechslung von Buchstaben oder Zahlen, die gleich aussehen, wie O und 0 oder l und 1 
• OCR hängt von der Qualität der Eingabebilder ab, die durch Faktoren wie Auflösung, Beleuchtung, Kontrast und Rauschen beeinflusst werden kann. Bilder von schlechter Qualität können zu Fehlern und einer falschen Texterkennung führen. 
• OCR funktioniert am besten mit Standardschriftarten und dem lateinischen Alphabet. Es kann zu Schwierigkeiten bei der Erkennung einzigartiger Schriftarten und nicht-lateinischer Sprachen kommen. 
• OCR kann bei Dokumenten mit komplexen oder spezifischen Layouts und Strukturen, wie z. B. mehreren Spalten, Tabellen oder Diagrammen, Probleme bereiten. Diese Elemente können den Texterkennungs- und Segmentierungsprozess beeinträchtigen. 
• OCR ist möglicherweise nur begrenzt in der Lage, Sonderzeichen und Symbole wie mathematische Notationen, Währungszeichen oder Emoticons zu erkennen. Diese Zeichen und Symbole gehören möglicherweise nicht zum standardmäßigen alphanumerischen Satz, für den OCR-Systeme entwickelt wurden. 

Diese Herausforderungen können sich auch auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der OCR-Ergebnisse auswirken. 

Intelligente Formulardatenextraktion

Die intelligente Formulardatenextraktion ist eine bessere Alternative zur Formularverarbeitung, da sie die Einschränkungen der OCR überwindet. Die intelligente Extraktion von Formulardaten nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um relevante Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten wie Dokumenten, Bildern oder Formularen zu extrahieren. Darüber hinaus können die extrahierten Daten validiert, verifiziert, strukturiert und angereichert werden, sodass sie für die weitere Verwendung oder Integration bereit sind.  

Datenvalidierung und -verifizierung 

Die intelligente Formularextraktion kann extrahierte Daten anhand vordefinierter Regeln, Datenbanken oder externer Quellen prüfen, um deren Richtigkeit und Vollständigkeit sicherzustellen. Außerdem können fehlende, falsche oder inkonsistente Daten zur weiteren Überprüfung oder Korrektur markiert werden. 

Beispielsweise kann die intelligente Formularextraktion die Identität eines Kunden überprüfen, indem die aus seinem Ausweisdokument extrahierten Daten mit seinem Online-Profil oder einem Drittanbieterdienst verglichen werden. Dies kann dazu beitragen, Betrug, Identitätsdiebstahl oder Geldwäsche zu verhindern. 

Die intelligente Formularextraktion bietet außerdem eine höhere Genauigkeit als herkömmliche OCR-Methoden. OCR-Modelle bieten keine 100-prozentige Genauigkeit; ihre Genauigkeitsbereiche, während die KI-gestützte vorlagenbasierte Extraktion eine Genauigkeit von bis zu 100 % liefern kann. Daher wäre es ein besserer Ansatz, KI-gestützte Lösungen gleichzeitig mit der OCR-Technologie zu nutzen.   

Datenstrukturierung und -anreicherung 

Durch die intelligente Formularextraktion können die extrahierten Daten in einem strukturierten Format wie JSON, XML oder CSV organisiert werden, das problemlos in andere Systeme oder Anwendungen integriert werden kann.  

Beispielsweise kann eine intelligente Formularextraktion die aus einem Vertrag extrahierten Daten in einer Tabelle strukturieren, in der die beteiligten Parteien, Bedingungen, Daten und Beträge aufgeführt sind. Es können auch Metadaten wie Quelle, Format und Speicherort des Vertrags hinzugefügt werden. 

Die intelligente Extraktion von Formulardaten nutzt KI, um die Datenqualität zu verbessern. KI kann Techniken wie maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Deep Learning anwenden, um die Daten aus Formularen zu analysieren, zu interpretieren und zu validieren. 

Vorteile der intelligenten Formularextraktion

Die geschäftlichen Vorteile der Nutzung intelligenter Formularextraktion sind vielfältig, wie zum Beispiel: 

• Erhöhte Produktivität und Effizienz: Durch die intelligente Formularextraktion kann der Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Formularverarbeitung reduziert werden, sodass sich die Mitarbeiter auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können. Es kann auch die Skalierbarkeit der Formularverarbeitung erhöhen und so eine schnellere und zuverlässigere Servicebereitstellung ermöglichen. A Forbes-Studie enthüllte, dass KI-basierte Extraktionstechniken etwa 30 bis 40 % der für Extraktionsaufgaben aufgewendeten Stunden einsparen. 
• Verbesserte Datenqualität und -genauigkeit: Die intelligente Formularextraktion eliminiert menschliche Fehler wie Tippfehler, Lesefehler oder Auslassungen, die die Qualität und Genauigkeit der Daten beeinträchtigen können. Es kann auch die Konsistenz und Standardisierung von Daten über verschiedene Formen und Quellen hinweg sicherstellen. 
• Erweiterte Dateneinblicke und -analysen: Durch die intelligente Formularextraktion kann der Wert der in Formularen verborgenen Daten freigesetzt werden, indem sie in ein strukturiertes und nutzbares Format umgewandelt wird. Es kann auch eine tiefere und umfassendere Datenanalyse ermöglichen, indem zusätzliche Informationen wie Metadaten, Zeitstempel oder Konfidenzwerte bereitgestellt werden. Dies kann Unternehmen dabei helfen, Erkenntnisse zu gewinnen, Entscheidungen zu treffen und Innovationen voranzutreiben. 

Anwendungen der intelligenten Formularextraktion

Intelligente Formularextraktion kann in verschiedenen Branchen wie dem Gesundheitswesen, Versicherungen, Banken und der Lieferkette eine wichtige Rolle spielen, um Aufgaben wie Dokumentenprüfung, Vertragsanalyse, Rechnungsverarbeitung und mehr zu rationalisieren. Beispiele dafür, wie die intelligente Formularextraktion in verschiedenen Bereichen angewendet werden kann, sind: 

Gesundheitswesen 

Intelligente Formularextraktion hilft Gesundheitsdienstleistern und Versicherern bei der Automatisierung die Bearbeitung medizinischer Formulare, wie Ansprüche, Rezepte, Laborberichte und Patientenakten. Dadurch werden manuelle Fehler reduziert, Erstattungen beschleunigt, die Patientenversorgung verbessert und die Einhaltung von Vorschriften sichergestellt. Beispielsweise kann die intelligente Formularextraktion die Diagnose-, Behandlungs- und Rechnungsinformationen aus einem Antragsformular extrahieren und sie mit der Krankengeschichte und der Versicherungspolice des Patienten abgleichen. Darüber hinaus können Unstimmigkeiten wie Über- oder Unterabrechnungen oder doppelte Ansprüche gemeldet werden. 

Einer der führenden Hersteller medizinischer Geräte, Boston Scientific, verfügt über eine automatisierte Formularverarbeitung, Verarbeitung von Rechnungen, Übertragungszusammenfassungen, Vorregistrierungsprozessen und Bestandsverarbeitung zur Verbesserung des Kundenservice. Abgesehen von finanziellen Einsparungen (240,000 US-Dollar) hat es zu einer fehlerfreien Verarbeitung medizinischer Daten geführt. 

Versicherungen 

Intelligente Formularextraktion kann Versicherungsunternehmen dabei helfen, die Verarbeitung von Formularen wie Policen, Anträgen, Ansprüchen und Verlängerungen zu optimieren. Dies kann den Kundenservice verbessern, die Betriebskosten senken, die Betrugserkennung verbessern und das Risikomanagement optimieren.  

Beispielsweise kann die intelligente Formularextraktion die Personen-, Fahrzeug- und Unfallinformationen aus einem Kfz-Versicherungsantragsformular extrahieren und mit den Versicherungsdetails und der Schadensbewertung vergleichen. Es kann auch auf verdächtige oder betrügerische Ansprüche hinweisen, beispielsweise auf inszenierte Unfälle, überhöhte Schäden oder falsche Verletzungen. 

Bankinggg 

Intelligente Formularextraktion kann Banken und Finanzinstituten dabei helfen, die Verarbeitung von Formularen wie Kreditanträgen, Kreditauskünften, Ausweisdokumenten und Kontoauszügen zu automatisieren. Dies kann das Kundenerlebnis verbessern, die Bearbeitungszeit verkürzen, die Sicherheit erhöhen und Vorschriften einhalten. 

Beispielsweise kann die intelligente Formularextraktion die Einnahmen-, Ausgaben- und Schuldeninformationen aus einem Kreditantragsformular extrahieren und die Kreditwürdigkeit und Kreditwürdigkeit des Antragstellers berechnen. Es kann auch die Identität und die finanzielle Vergangenheit des Antragstellers überprüfen, indem es die aus seinem Ausweisdokument und seinem Kontoauszug extrahierten Daten vergleicht. 

Durch die intelligente Formularextraktion kann das Finanzteam außerdem viel Zeit und Geld sparen, da die durch menschliches Versagen verursachte Nacharbeit reduziert wird. Entsprechend a berichtet von GartnerDurch die intelligente Datenextraktion können dem Finanzteam 25,000 Stunden Nacharbeit aufgrund menschlicher Fehler erspart werden, die einem Unternehmen mit 878,000 Mitgliedern eines Buchhaltungsteams jährlich 40 US-Dollar kosten. 

Supply Chain 

Intelligente Formularextraktion hilft Lieferketten- und Logistikunternehmen, die Verarbeitung von Formularen wie Rechnungen, Bestellungen, Lieferscheinen und Frachtbriefen zu automatisieren. Dies verbessert die Effizienz, Genauigkeit, Transparenz und Zusammenarbeit in der gesamten Lieferkette.  

Durch die intelligente Formularextraktion können Produkt-, Mengen-, Preis- und Lieferinformationen aus einer Rechnung extrahiert und mit der entsprechenden Bestellung und dem Lieferschein abgeglichen werden. Darüber hinaus können Unstimmigkeiten wie fehlende, falsche oder verspätete Lieferungen angezeigt werden. 

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der intelligenten Formularextraktion mit Astera ReportMiner 

Astera ReportMiner ist ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie Daten aus jedem Formular oder Dokumentformat erfassen, transformieren und konvertieren können. Es kombiniert das Beste aus KI-gesteuerter Automatisierung und OCR-Funktionen, um Ihre Datenextraktions- und Integrationsworkflows zu optimieren. 

• Datenextraktion aus verschiedenen Formaten: Astera ReportMiner kann eine Vielzahl von Dokumentformaten verarbeiten, darunter PDFs, PDF-Formulare, PRN, TXT, RTF, DOC, DOCX, XLS und XLSX. Ob Rechnungen, Berichte oder andere strukturierte oder unstrukturierte Daten, ReportMiner kann relevante Informationen effizient extrahieren. 
• Fortgeschrittene KI: ReportMiner nutzt KI-Algorithmen, um Datenfelder in Dokumenten automatisch zu identifizieren. Es kann Namen, Adressen und andere kritische Datenpunkte intelligent analysieren. Dies gewährleistet eine genaue Extraktion auch aus komplexen Dokumenten. 
• Wiederverwendbare Extraktionsvorlagen: Mit der ReportMinerkönnen Sie wiederverwendbare Extraktionsvorlagen erstellen. Mit diesen Vorlagen können Sie mehrere Dateien mit ähnlichen Formaten konsistent verarbeiten. Durch die einmalige Definition von Extraktionsregeln können Sie eine Genauigkeit von bis zu 100 % bei der Datenextraktion über verschiedene Dokumente hinweg erreichen. 
• OCR-Integration: Beim Umgang mit gescannten Dokumenten oder nicht extrahierbaren PDFs (die Bilder enthalten) ReportMiner bietet eine OCR-Option. Mit OCR können gescannte Kopien verarbeitet und in maschinenlesbaren Text umgewandelt werden, der über Extraktionsvorlagen analysiert werden kann. 
• Datenvalidierung und Qualitätssicherung: ReportMiner extrahiert nicht nur Daten, sondern validiert auch deren Qualität. Im Bearbeitungsmodus können Sie alle falsch gelesenen Elemente oder fehlerhaften Messwerte bereinigen und korrigieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die extrahierten Daten korrekt und zuverlässig sind. 

Lassen Sie es sich nicht entgehen, das Potenzial Ihrer unstrukturierten Daten auszuschöpfen – versuchen Sie es Astera ReportMiner Heute! Sie können die kostenlose 14-Tage-Testversion herunterladen hier oder fordern Sie eine personalisierte Demo an hier.