OCR vs. ICR: ¿Qué tecnología es la adecuada para sus necesidades de procesamiento de documentos?

El procesamiento de documentos es una parte esencial del flujo de trabajo general de gestión de documentos, que implica el uso de múltiples herramientas y tecnologías. Sin embargo, elegir la técnica más eficiente para extraer datos puede ser un desafío, especialmente si recibe y procesa regularmente documentos con diferentes diseños. Dos tecnologías clave en este ámbito son el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el reconocimiento inteligente de caracteres (ICR). Comprender cómo funcionan y sus diferencias puede ayudarle a seleccionar la solución ideal para su caso de uso empresarial específico.

En esta entrada del blog, resolveremos el debate OCR vs. ICR.

¿Qué es OCR?

El OCR es una tecnología consolidada que convierte texto impreso en datos digitales. Reconoce caracteres en imágenes o documentos escaneados y los convierte en texto editable. Esto resulta especialmente útil para digitalizar documentos como facturas, informes y otros materiales impresos.

El OCR funciona mejor cuando el texto está impreso con claridad en fuentes estándar. Sin embargo, su precisión puede disminuir con texto distorsionado o fuentes inusuales. Si está procesando grandes volúmenes de contenido impreso, el OCR puede ahorrarle tiempo y esfuerzo al convertir información en papel en formatos digitales que permiten realizar búsquedas.

Cuándo utilizar OCR

El OCR es la opción ideal cuando sus documentos consisten en texto impreso claramente, como:

• Documentos comerciales como facturas, contratos o cartas.
• Informes o artículos escaneados
• Formularios oficiales con campos preimpresos

Más información: Desplazamiento interno frente a OCR

¿Qué es ICR?

ICR es una versión avanzada de OCR diseñada para manejar documentos más complejos, en particular aquellos con texto escrito a mano. Aprovecha la inteligencia artificial (IA) y algoritmos de aprendizaje automático analizar y reconocer una amplia gama de estilos de escritura a mano, lo que lo hace más versátil que el OCR tradicional.

Si bien el OCR es excelente con texto impreso, el ICR es más adecuado para documentos que incluyen campos escritos a mano, como formularios o encuestas. Su capacidad para mejorar la precisión a medida que procesa más documentos lo convierte en una herramienta poderosa para las industrias que manejan una combinación de datos impresos y escritos a mano.

Cuándo utilizar ICR

ICR es mejor para documentos con contenido escrito a mano o aquellos en los que el reconocimiento de texto es más complicado, como:

• Formularios escritos a mano, encuestas o comentarios de clientes.
• Historiales médicos y aplicaciones
• Documentos con firmas, anotaciones o notas

OCR vs. ICR: resumen de las diferencias

Si bien tanto el OCR como el ICR cumplen funciones similares:extracción de datos de documentos—Están diseñados para distintos tipos de contenido. A continuación, se muestra una comparación directa:

Tecnologías avanzadas relacionadas con OCR e ICR que simplifican el procesamiento de documentos

Si bien el OCR y el ICR son herramientas esenciales, no son las únicas opciones disponibles para automatización del procesamiento de documentosVarias tecnologías emergentes pueden ayudar a las empresas a optimizar aún más la extracción de datos y mejorar la precisión.

Procesamiento inteligente de documentos (IDP)

IDP integra OCR, ICR e IA para automatizar y optimizar la clasificación de documentos, la extracción de datos y la gestión del flujo de trabajo. Es especialmente eficaz para gestionar datos no estructurados, como correos electrónicos o documentos con contenido mixto. IDP va más allá del simple reconocimiento y utiliza IA para comprender el contexto del texto.

Al utilizar una solución IDP, sus equipos pueden Extraer automáticamente datos de las facturas al mismo tiempo que extrae firmas o notas manuscritas y clasifica el tipo de documento (por ejemplo, factura, recibo) en un proceso continuo.

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Extracción de datos basada en aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático son cada vez más capaces de manejar tipos de documentos complejos. A diferencia del reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el reconocimiento interactivo de caracteres (ICR) tradicionales, que se basan en reglas predefinidas, los sistemas de extracción de datos basados ​​en el aprendizaje automático adaptan y perfeccionan automáticamente su rendimiento a medida que procesan más documentos.

Su capacidad de aprender de una variedad de formatos y diseños de documentos les permite mejorar continuamente, lo que los hace particularmente eficaces para manejar contenido diverso y dinámico. Esto significa que los modelos de aprendizaje automático también pueden ayudar a mejorar la precisión de los sistemas OCR e ICR al aprender a reconocer variaciones en las fuentes de los documentos y los estilos de escritura a mano.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

La PNL mejora la extracción de datos mediante el análisis del texto en busca de significado y contexto, lo que ayuda a clasificar, extraer e interpretar automáticamente los datos de forma más inteligente. Puede ser especialmente útil para extracción de información específica a partir de documentos no estructurados, como contratos legales o comentarios de clientes.

Mientras que el OCR y el ICR se centran en la conversión de texto, el procesamiento del lenguaje natural puede ayudar a darle sentido a ese texto si se utilizan en conjunto. Por ejemplo, puede identificar puntos de datos clave como fechas, cantidades o términos en documentos no estructurados, lo que mejora la precisión de la extracción de datos de documentos complejos.

OCR vs. ICR: Cómo elegir la tecnología adecuada

La decisión de utilizar OCR o ICR depende principalmente de la naturaleza de sus documentos. El OCR es perfecto para textos impresos sencillos, mientras que el ICR destaca con documentos escritos a mano o de contenido mixto. Sin embargo, si su organización maneja grandes volúmenes de contenido variado, considere la posibilidad de integrar un Solución de procesamiento de documentos impulsada por IA, Tales como Astera, para una mayor precisión y eficiencia.

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