Das umfassendste OCR SDK für Softwareentwickler

Der Hauptunterschied liegt in den technologischen Ansätzen, der Genauigkeit und der Anpassungsfähigkeit. Herkömmliche OCR verwendet Mustererkennung und Vorlagenabgleich, was bei komplexen Layouts oder minderwertiger Dokumentqualität oft zu Fehlern führt. Sie ist nur eingeschränkt in der Lage, unterschiedliche Dokumenttypen und Schriftarten zu verarbeiten. KI-OCR hingegen ist flexibler, lernt kontinuierlich und passt sich verschiedenen Dokumentanforderungen besser an, wodurch sie präzisere Ergebnisse liefert.

OCR mit künstlicher Intelligenz nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens und des Deep Learning, um Text in verschiedenen Arten von Dokumenten genau zu erkennen und aus diesen zu extrahieren. Dabei kommt Folgendes zum Tragen:

1. Vorverarbeitung von Bildern: Zunächst wird das Dokumentenbild so bearbeitet, dass seine Qualität verbessert wird. Dieser Schritt kann die Rauschunterdrückung, die Binarisierung (Umwandlung von Graustufen- oder Farbbildern in Schwarz-Weiß) und die Korrektur von Verzerrungen oder Verdrehungen umfassen.
2. Erkennung von Text: KI-OCR identifiziert Bereiche des Bildes, die Text enthalten, und unterscheidet sie von Bildern, Grafiken und Leerstellen. 9
3. Erkennung von Zeichen: Mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen erkennt KI-OCR einzelne Zeichen innerhalb der erkannten Textbereiche. Anders als herkömmliche OCR, bei der die Zeichen mit einem vordefinierten Satz abgeglichen werden, verwendet KI-OCR neuronale Netze, die auf der Grundlage großer Datenmengen trainiert wurden, um verschiedene Schriftarten, Stile und Handschriften zu verstehen.
4. Kontextuelles Verstehen: KI-OCR interpretiert den erkannten Text unter Berücksichtigung seines Kontextes innerhalb des Dokuments. Dies beinhaltet ein Verstehen von Besonderheiten des Layouts, seien es Absätze, Tabellen oder Überschriften, aber auch Beziehungen zwischen den verschiedenen Textelementen.
5. Verarbeitung von Sprache und Grammatik: Zur Verfeinerung des extrahierten Textes werden Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) genutzt. Die KI kann Fehler korrigieren, indem sie die grammatikalische Struktur und häufig verwendete Ausdrücke in der erkannten Sprache berücksichtigt.
6. Kontinuierliches Lernen: KI-OCR-Systeme lernen kontinuierlich und werden mit der Zeit besser. Je mehr Dokumente sie verarbeiten, desto besser werden sie im Erkennen und Interpretieren von Text, was zu einer höheren Genauigkeit und Effizienz führt.

Sowohl AI-OCR als auch IDP sind fortschrittliche Technologien zur automatisierten Dokumentenverarbeitung, doch in ihrem Umfang und ihrer Funktionalität unterscheiden sie sich erheblich. OCR, die auf KI basiert, konzentriert sich auf die Umwandlung von Text aus gescannten Dokumenten, PDFs oder Fotos in bearbeitbare, durchsuchbare Daten. Maschinelles Lernen und Deep Learning sorgen hierbei für eine hohe Genauigkeit. Im Gegensatz dazu automatisiert IDP ganze Abläufe der Dokumentenverarbeitung. Auf der Grundlage des von AI-OCR bereitgestellten Textes wendet IDP NLP, reguläre Ausdrücke maschinellen Lernens und Regeln an, um Informationen zu verstehen und markierte, aussagekräftige Daten zu extrahieren, die an nachgelagerte Geschäftsanwendungen weitergeleitet werden können, damit fundierte Entscheidungen getroffen werden.

AI-OCR ist für die moderne Textextraktion unerlässlich. Doch IDP dient als umfassende Lösung für die Umwandlung unstrukturierter Daten in verwertbare Erkenntnisse zur Rationalisierung von Geschäftsprozessen. Mehr Informationen gibt es im Beitrag: OCR vs. IDP: Was ist der Unterschied?

In beiden Fällen handelt es sich um Technologien zur Umwandlung von Dokumenten und Bildern in maschinenlesbare Formate. AI-OCR kombiniert jedoch klassische OCR-Verfahren mit KI-Algorithmen, um Text effizient zu extrahieren. Es ist kostengünstig und einfach zu implementieren. Deep-OCR setzt hingegen auf sogenanntes Deep Learning und tiefe neuronale Netze, die durch umfangreiche Datensätze trainiert werden, wodurch komplexe Muster erkannt und höhere Genauigkeitsraten erzielt werden können. Allerdings erfordert Deep-OCR höhere Rechenressourcen und Fachkenntnisse, weshalb OCR auf KI-Basis für viele Unternehmen eine zugängliche und kostengünstige Alternative darstellt.

Computer Vision ist ein Bereich der KI, der darauf abzielt, Maschinen visuelle Informationen interpretieren zu lassen, etwa durch Bilderkennung, Objekterkennung und Szenenverständnis. Algorithmen analysieren Bilder und Videos, um Muster und Objekte zu erkennen und Entscheidungen zu treffen. AI-OCR gehört als Anwendung diesem Bereich an, da es Text in Bildern und gescannten Dokumenten erkennt und extrahiert. Zu den wichtigsten Unterschieden gehören:

• Umfang: Computer Vision umfasst ein breiteres Spektrum von Aufgaben im Zusammenhang mit dem Verstehen visueller Daten, zum Beispiel in puncto Texterkennung. Demgegenüber konzentriert sich AI-OCR speziell auf die Erkennung und Extraktion von Text.
• Anwendung: Während Computer-Vision-Algorithmen für verschiedene Aufgaben wie Objekterkennung, Bildklassifizierung und Szenenverständnis eingesetzt werden können, ist KI-OCR auf Texterkennung und -extraktion zugeschnitten.
• Output: Bildverarbeitungsalgorithmen können je nach Aufgabe Ergebnisse wie Objektbeschriftungen, Begrenzungsrahmen oder semantische Segmentierungskarten erzeugen. Im Gegensatz dazu gibt AI-OCR editierbare und durchsuchbare Textdarstellungen des Textinhalts von Bildern oder Dokumenten aus.

KI-OCR-Technologien decken ein breites Spektrum von Anwendungen in verschiedenen Branchen ab. Einige der wichtigsten Anwendungsfälle sind folgende:

• Digitalisierung von Krankenakten: Im Gesundheitswesen rationalisiert KI-OCR die Digitalisierung von Krankenakten, was Patientenakten, Rezepte und Laborberichte umfasst. Anhand der Extraktion von Text aus gescannten Dokumenten können Gesundheitsdienstleister durchsuchbare digitale Archive erstellen, das Auffinden von Informationen erleichtern und die Koordination der Patientenversorgung verbessern.
• Bearbeitung von Krankenversicherungsansprüchen: KI-OCR automatisiert die Bearbeitung von Krankenversicherungsansprüchen, indem relevante Daten aus Antragsformularen extrahiert werden, beispielsweise Patienteninformationen, Behandlungscodes und Abrechnungsdetails. Dadurch werden die Abläufe bei der Bearbeitung von Ansprüchen beschleunigt, Fehler reduziert und die Genauigkeit der Kostenerstattung für Gesundheitsdienstleister sowie Versicherer verbessert.
• Automatisierung der Rechnungsverarbeitung: In Buchhaltungsorganisationen automatisiert KI-OCR die Arbeitsabläufe bei der Rechnungsverarbeitung, indem sie Daten aus Rechnungen extrahiert, seien es Anbieterdaten, Rechnungsnummern oder auch Einzelposten. Dies ermöglicht eine schnellere Rechnungsfreigabe, senkt die Bearbeitungskosten und verbessert die Rechnungsgenauigkeit und -einhaltung.
• Bearbeitung von Bestellungen: KI-OCR verbessert das Lieferkettenmanagement durch die Automatisierung von Aufgaben der Bestellungsbearbeitung. Nach dem Extrahieren von Daten aus Bestellungen, etwa zu Produktbeschreibungen, Mengen und Preisen, werden diese Informationen in Bestandsverwaltungssysteme integriert, was eine effiziente Auftragsabwicklung und Bestandsverfolgung ermöglicht.
• Einnahmen- und Ausgabenmanagement: KI-OCR vereinfacht die Verwaltung von Quittungen und Spesen, indem sie Daten aus Quittungen und Spesenabrechnungen extrahiert, zum Beispiel Transaktionsdaten, Beträge und Händlernamen. Auf diese Weise können Unternehmen die Kostenverfolgung rationalisieren, die finanzielle Transparenz verbessern und die Einhaltung von Kostenrichtlinien sicherstellen.
• Prüfung von Lieferantenrechnungen: Im Lieferkettenmanagement verifiziert KI-OCR Lieferantenrechnungen durch den Abgleich der extrahierten Rechnungsdaten mit Bestell- und Beleginformationen. Dies hilft Unternehmen, Unstimmigkeiten zu erkennen, überhöhte Rechnungen abzuwenden und eine genaue Zahlungsabwicklung zu gewährleisten, was die Lieferantenbeziehungen und die Finanzkontrolle stärkt.
• Versand- und Logistikdokumentation: KI-OCR hilft bei der Verarbeitung von Versand- und Logistikdokumenten, etwa Packzetteln, Frachtbriefen und Zollformularen. Durch die Extraktion relevanter Informationen aus diesen Dokumenten können Logistikunternehmen die Sendungsverfolgung automatisieren, die Routenplanung optimieren und die Transparenz der Lieferkette verbessern.