Was ist Dynamisches OCR?

Was ist Dynamisches OCR?

Dynamisches OCR ist eine neue, fortschrittliche OCR-Engine, die von Parseur entwickelt wurde. So gut KI-OCR oder Zonale OCR auch Daten extrahieren können, sie haben ihre eigenen Herausforderungen. Um diese Nachteile zu minimieren, hat Parseur Dynamisches OCR eingeführt, damit Ihre Datenextraktion reibungslos durchgeführt werden kann.

Einschränkungen der Zonalen OCR

Zonale OCR extrahiert Daten aus bestimmten "Zonen" in einem Dokument. Das OCR-Tool funktioniert am besten, wenn sich das Datenfeld an einer festen Position befindet. Die Nachteile von Zonaler OCR sind:

• Kann keine Daten extrahieren, die sich dynamisch von einem Dokument zum anderen bewegen
• Kann nicht mit Feldern umgehen, deren Größe variiert
• Kann schlecht gescannte Dokumente nicht genau identifizieren

Lesen Sie mehr darüber, was Zonale OCR ist

Haben Sie Felder, die sich dynamisch in Ihren Dokumenten bewegen?

Felder wie "Tabellenzeilen", "Tabellenlinien", "Gesamt" oder "Zwischensumme" hängen von der Anzahl der Einträge in Ihrer Tabelle ab. Sie bleiben nie an einer festen Position in all Ihren Rechnungen oder Bestellungen (PO).

Wenn sich Felder horizontal, vertikal bewegen oder in der Größe variieren, kann Zonale OCR diese Daten nicht exakt extrahieren. Das liegt daran, dass Zonale OCR am besten funktioniert, wenn sich die "Zonen" an einer festen Position befinden.

Wie können Sie genaue Daten extrahieren, wenn sich ein Feld ständig verschiebt?

Nehmen wir zum Beispiel Finanzdaten. Jeden Monat werden Ihre Finanzberichte unterschiedlich sein, da sie von Kosten, Einnahmen und Gewinnen des Monats abhängen. Wenn Sie nun eine Finanzprüfung durchführen und schnell Finanzdaten benötigen, ist Zonale OCR möglicherweise nicht die richtige Lösung.

Aber ist KI-OCR nicht besser als Dynamisches OCR?

Es wird erwartet, dass der globale OCR-Markt mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 14,8 % von 2023 bis 2030 wächst.

KI-OCR ist die erste Generation von OCR, die eine Kombination aus maschinellem Lernen und Algorithmen der Computervision verwendet. KI-Engines verwenden neuronale Netze, um Felder für die Datenextraktion zu lokalisieren.

Nachteile von KI-OCR

KI-OCR hat den Prozess der Datenextraktion und -analyse definitiv verändert. Es hat jedoch seine eigenen Grenzen.

Manuelle Überprüfung ist erforderlich

Bei der Integration von KI-OCR-Software in Ihren Workflow wird häufig empfohlen, einen manuellen Datenprüfungsschritt in den Prozess einzufügen. Das liegt daran, dass KI-Tools probabilistisch arbeiten. Der Prozess dauert also länger und Sie müssen sich immer darauf verlassen, dass jemand diesen Schritt ausführt.

Es ist eine Schulung erforderlich

Sie müssen das KI-Modell trainieren, bevor Sie es tatsächlich verwenden können. Dieser ganze Trainingsprozess ist zeitaufwendig, abhängig von der eingesetzten Software. Manche KI-OCR-Lösungen können bis zu 4 Stunden Trainingszeit benötigen, speziell wenn große Datenvolumen verarbeitet werden müssen.

Blackbox

Wenn die KI-Modelle irgendwann einmal versagen, können Sie nichts anderes tun, als das Modell neu zu trainieren. Sie können das Tool nicht eigenständig anpassen.

KI-OCR ist teuer

KI-basierte OCR-Software ist meist teuer und daher eher für große Unternehmen geeignet. Wenn Sie ein kleines Unternehmen oder eine Einzelperson sind, ist das womöglich nicht die richtige OCR-Lösung für Sie.

Zonale OCR vs. KI-OCR vs. Dynamisches OCR

Wir haben die wichtigsten Unterschiede zwischen den verschiedenen OCR-Engines hervorgehoben:

Kommt ins Spiel – Dynamisches OCR!

Wie funktioniert Dynamisches OCR?

Diese neue Technologie ist nicht kompliziert, da wir sie so einfach wie möglich aufgebaut haben. Diese OCR-Engine verwendet das Konzept der "Labels".

Was ist ein Label?

Auch wenn sich ein Wert im Dokument verschieben kann, wird er immer neben seinem Textplatzhalter stehen. Im untenstehenden Beispiel steht der Wert "$1.600,00" immer neben dem Text "Zwischensumme".

Das Erstellen eines Labels dient als Anker für die Platzierung des Feldes. Sie bringen Parseur bei, zuerst das Label zu lokalisieren und dann anhand seiner Position das entsprechende Feld zu finden.

Das Feld Zwischensumme ist relativ zu diesem Label.

Dynamisches OCR kann in wenigen einfachen Schritten ausgeführt werden

Schritt 1: Erstellen Sie ein Label

Das Erstellen eines Labels ist identisch mit der Erstellung eines Datenfelds. Zeichnen Sie einfach ein Rechteck über den Text, der als Anker dienen soll, und klicken Sie auf "Neues Label erstellen".

Schritt 2: Erstellen Sie das Feld, das sich relativ zum Label befindet

Zeichnen Sie ein Rechteck über das Feld, das Sie extrahieren möchten, und teilen Sie Parseur mit, dass dieses Feld relativ zum Label ist.

Schritt 3: Erstellen Sie ein zweites Label (optional)

Sie können ein zweites Label anlegen, das als "Schluss-Label" dient. Parseur verwendet dieses Label, um das Ende des Felds zu bestimmen.

Und das war’s! Wiederholen Sie die Schritte für so viele Felder, wie Sie benötigen, und erstellen Sie Ihre Dynamische OCR-Vorlage.

Mehr über dynamische Felder erfahren Sie hier

Vorteile von Dynamischem OCR

Neben herausragenden Lokalisierungsmöglichkeiten bietet Dynamisches OCR verschiedene Vorteile, die es KI-OCR und Zonaler OCR überlegen machen.

Datengenauigkeit

Dynamisches OCR kann Daten extrahieren, wenn Feldgröße und Position variieren. Die OCR-Software kann Felder in beliebigen Dokumenten lokalisieren und erfassen. Das macht sie genauer als herkömmliche OCR-Tools.

Schnelle und einfache Einrichtung

Es ist keine komplexe Konfiguration nötig. Für neue Parseur-Nutzer ist Dynamisches OCR bereits in ihrem Posteingang aktiviert.

Unterstützt Dokumente in verschiedenen Sprachen

Das OCR-Tool kann PDFs und andere Dokumente in über 60 Sprachen aus aller Welt verarbeiten.

Dokumente werden innerhalb von Sekunden verarbeitet

Im Gegensatz zu KI-Modellen, deren Training langwierig ist, kann dieses Modell beliebige PDF-Dateien sehr schnell verarbeiten.

Nutzen Sie Dynamisches OCR mit Parseur

Parseur ist ein leistungsstarker PDF-Parser mit fortschrittlicher OCR-Technologie, die die Datenextraktion aus Dokumenten automatisiert. Parseur verwendet keine Parser-Regeln oder Programmierung für die Datenverarbeitung.

Ein Benchmark bei Parseur im Juni 2024 ergab, dass ein durchschnittlicher Kunde des Parseur-Dokumentenverarbeitungstools monatlich rund 150 Stunden manueller Dateneingabe und etwa 6.413 US-Dollar einspart. – Parseur-Statistik, Juni 2024

Vergleichen Sie Parseur mit anderen PDF-Parsing-Tools

Häufig gestellte Fragen

Hier finden Sie alle beantworteten Fragen zu dynamischem OCR.

Was sind die häufigsten Anwendungsfälle von Dynamischem OCR?

Sie können die OCR-Engine in jeder Branche einsetzen, aber einige unserer Favoriten sind:

• Rechnungsverarbeitung
• Frachtbrief
• PDF-Tabellenextraktion
• PDF-zu-Excel-Extraktion

Kann Dynamisches OCR in andere Anwendungen integriert werden?

Ja! Parseur verfügt über native Integrationen mit Zapier, Make, Power Automate. Sie können die von der OCR-Engine extrahierten Daten herunterladen oder in jede Anwendung exportieren (ERP, CRM, Webhooks)

Ist Dynamisches OCR teuer?

Wir bieten einen kostenlosen Plan an, mit dem Sie die Software mit allen verfügbaren Funktionen testen können. Unsere Preispläne richten sich nach dem "Pay-as-you-grow"-Prinzip und sind im Durchschnitt 4x günstiger als andere PDF-Parser.

Kann Dynamisches OCR Daten aus Tabellen extrahieren?

Ja! Die Dynamische OCR-Technologie kann Tabellendaten extrahieren und Sie können Parseur auch den Beginn und das Ende Ihrer Tabelle beibringen.

Was sind die Nachteile von Dynamischem OCR?

Es kann kein neues Layout automatisch analysieren. Sie müssen eine neue Vorlage erstellen, wenn Ihr Dokument ein neues Layout oder Format hat.

Unterstützt Dynamisches OCR nicht-englische Dokumente?

Ja! Dynamisches OCR wurde bereits in über 60 Sprachen trainiert. Spanisch, Französisch, Japanisch, Hebräisch, Arabisch, Hindi und viele mehr. Zusätzlich wird experimentelle Unterstützung für über 160 weitere Sprachen angeboten.

Zuletzt aktualisiert am 1. August 2025