OCR vs. ICR: Welche Technologie ist für Ihre Anforderungen an die Dokumentenverarbeitung die richtige?

Die Dokumentenverarbeitung ist ein wesentlicher Bestandteil des gesamten Dokumentenmanagement-Workflows, bei dem mehrere Tools und Technologien zum Einsatz kommen. Die Wahl der effizientesten Technik zum Extrahieren von Daten kann jedoch eine Herausforderung sein, insbesondere wenn Sie regelmäßig Dokumente mit unterschiedlichem Layout erhalten und verarbeiten. Zwei Schlüsseltechnologien in diesem Bereich sind die optische Zeichenerkennung (OCR) und die intelligente Zeichenerkennung (ICR). Wenn Sie verstehen, wie sie funktionieren und welche Unterschiede es gibt, können Sie die ideale Lösung für Ihren spezifischen Geschäftsanwendungsfall auswählen.

In diesem Blogbeitrag klären wir die OCR vs. ICR-Debatte.

Was ist OCR?

OCR ist eine bewährte Technologie, die gedruckten Text in digitale Daten umwandelt. Sie erkennt Zeichen in gescannten Bildern oder Dokumenten und wandelt sie in editierbaren Text um. Dies ist besonders nützlich für die Digitalisierung von Dokumenten wie Rechnungen, Berichten und anderen Drucksachen.

OCR funktioniert am besten, wenn der Text klar und deutlich in Standardschriftarten gedruckt ist. Bei verzerrtem Text oder ungewöhnlichen Schriftarten kann die Genauigkeit jedoch abnehmen. Wenn Sie große Mengen gedruckter Inhalte verarbeiten, kann OCR viel Zeit und Aufwand sparen, indem papierbasierte Informationen in durchsuchbare digitale Formate umgewandelt werden.

Wann Sie OCR verwenden sollten

OCR ist die ideale Wahl, wenn Ihre Dokumente aus deutlich gedrucktem Text bestehen, wie zum Beispiel:

• Geschäftsdokumente wie Rechnungen, Verträge oder Briefe
• Gescannte Berichte oder Artikel
• Amtliche Formulare mit vorgedruckten Feldern

Mehr lesen: IDP und OCR

Was ist ICR?

ICR ist eine erweiterte Version von OCR, die für die Verarbeitung komplexerer Dokumente, insbesondere handschriftlicher Texte, entwickelt wurde. Es nutzt künstliche Intelligenz (KI) und Algorithmen für maschinelles Lernen zur Analyse und Erkennung einer großen Bandbreite von Handschriftstilen, was es vielseitiger macht als herkömmliche OCR.

Während OCR bei gedrucktem Text hervorragend funktioniert, eignet sich ICR besser für Dokumente mit handschriftlichen Feldern, wie etwa Formulare oder Umfragen. Die Fähigkeit, die Genauigkeit zu verbessern, je mehr Dokumente verarbeitet werden, macht es zu einem leistungsstarken Tool für Branchen, die mit einer Mischung aus gedruckten und handschriftlichen Daten arbeiten.

Wann wird ICR verwendet?

ICR eignet sich am besten für Dokumente mit handschriftlichem Inhalt oder solche, bei denen die Texterkennung schwieriger ist, wie zum Beispiel:

• Handschriftliche Formulare, Umfragen oder Kundenfeedback
• Krankenakten und Anträge
• Dokumente mit Unterschriften, Anmerkungen oder Notizen

OCR vs. ICR: Die Unterschiede im Überblick

Obwohl OCR und ICR ähnliche Funktionen erfüllen,Extrahieren von Daten aus Dokumenten—sie sind für unterschiedliche Arten von Inhalten konzipiert. Hier ein direkter Vergleich:

Fortschrittliche Technologien im Zusammenhang mit OCR und ICR, die die Dokumentenverarbeitung vereinfachen

Obwohl OCR und ICR wichtige Werkzeuge sind, sind sie nicht die einzigen verfügbaren Optionen für Automatisierung der DokumentenverarbeitungMehrere neue Technologien können Unternehmen dabei helfen, ihre Datenextraktion und die Genauigkeit verbessern.

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP)

IDP integriert OCR, ICR und KI, um die Dokumentenklassifizierung, Datenextraktion und das Workflow-Management zu automatisieren und zu optimieren. Es ist besonders effektiv für die Verarbeitung unstrukturierter Daten wie E-Mails oder Dokumente mit gemischtem Inhalt. IDP geht über die einfache Erkennung hinaus und verwendet KI, um den Kontext des Textes zu verstehen.

Mit einer IDP-Lösung können Ihre Teams Daten automatisch aus Rechnungen extrahieren Während Sie gleichzeitig Unterschriften oder handschriftliche Notizen extrahieren und den Dokumenttyp (z. B. Rechnung, Quittung) in einem nahtlosen Prozess kategorisieren.

Nutzen Sie KI, um mehrere Dokumente mit unterschiedlichen Layouts automatisch zu verarbeiten

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Datenextraktion auf Basis maschinellen Lernens

Algorithmen für maschinelles Lernen sind zunehmend in der Lage, komplexe Dokumenttypen zu verarbeiten. Im Gegensatz zu herkömmlicher OCR und ICR, die auf vordefinierten Regeln basieren, passen sich auf maschinellem Lernen basierende Datenextraktionssysteme automatisch an und verbessern ihre Leistung, wenn sie mehr Dokumente verarbeiten.

Ihre Fähigkeit, aus einer Vielzahl von Dokumentformaten und -layouts zu lernen, ermöglicht ihnen eine kontinuierliche Verbesserung, was sie besonders effektiv für die Verarbeitung vielfältiger und dynamischer Inhalte macht. Das bedeutet, dass Modelle des maschinellen Lernens auch dazu beitragen können, die Genauigkeit von OCR- und ICR-Systemen zu verbessern, indem sie lernen, Variationen in Dokumentschriftarten und Handschriftstilen zu erkennen.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

NLP verbessert die Datenextraktion, indem es Text auf Bedeutung und Kontext analysiert und dabei hilft, Daten automatisch intelligenter zu klassifizieren, zu extrahieren und zu interpretieren. Es kann besonders nützlich sein für Extrahieren spezifischer Informationen aus unstrukturierten Dokumenten wie Rechtsverträgen oder Kundenfeedback.

Während OCR und ICR sich auf die Konvertierung von Text konzentrieren, kann NLP bei gemeinsamer Verwendung dabei helfen, diesen Text zu verstehen. So kann es beispielsweise wichtige Datenpunkte wie Daten, Beträge oder Begriffe in unstrukturierten Dokumenten identifizieren und so die Genauigkeit der Datenextraktion aus komplexen Dokumenten verbessern.

OCR vs. ICR: Die Wahl der richtigen Technologie

Die Entscheidung, OCR oder ICR zu verwenden, hängt in erster Linie von der Art Ihrer Dokumente ab. OCR eignet sich perfekt für einfachen, gedruckten Text, während ICR bei handschriftlichen Dokumenten oder Dokumenten mit gemischtem Inhalt glänzt. Wenn Ihr Unternehmen jedoch mit großen Mengen unterschiedlicher Inhalte zu tun hat, sollten Sie die Integration eines KI-gestützte Lösung zur Dokumentenverarbeitung, sowie Astera, für verbesserte Genauigkeit und Effizienz.

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Die Bearbeitung von Dokumenten und die Datenextraktion ist ein Kinderspiel mit AsteraKI-Dokumentenverarbeitungsplattform. From Schadenformulare, Versanddokumente, Krankenaktenmüssen Sie nur die Felder angeben und Astera Intelligenz (KI) extrahiert automatisch die Daten genau.

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