Dynamisches OCR: Die Zukunft der Datenextraktion

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

Herausforderungen bei sich dynamisch bewegenden Feldern

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

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

Wie erzielt man genaue Datenextraktion bei wechselnden Feldpositionen?

Nehmen wir zum Beispiel Finanzdaten. Jeden Monat werden Ihre Finanzberichte anders aussehen, da sie von den Kosten, Einnahmen und Gewinnen des Monats abhängen. Wenn Sie nun eine Finanzprüfung durchführen müssen 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 wachsen wird.

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. Dies liegt daran, dass KI-Tools probabilistisch sind. Daher ist der Prozess zeitaufwendig und Sie müssen sich immer darauf verlassen, dass jemand den Prozess am Laufen hält.

Es ist eine Schulung erforderlich

Sie müssen das KI-Modell trainieren, bevor Sie es tatsächlich verwenden können. Dieser gesamte Trainingsprozess ist zeitaufwendig, abhängig von der Software, die Sie verwenden. Das Trainieren einiger KI-OCRs kann bis zu 4 Stunden dauern, insbesondere wenn Sie große Datenmengen verarbeiten müssen.

Blackbox

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

KI-OCR ist teuer

KI-basierte OCR-Software ist in der Regel teuer und eignet sich am besten für große Unternehmen. Wenn Sie ein kleines Unternehmen oder eine Einzelperson sind, ist dies möglicherweise nicht das beste OCR-Tool für Sie.

Zonale OCR vs. KI-OCR vs. Dynamisches OCR

Wir haben die Hauptunterschiede zwischen den verschiedenen Arten von 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?

Obwohl sich ein Wert innerhalb eines Dokuments bewegen kann, befindet er sich immer an der gleichen Stelle wie sein Textplatzhalter. Im folgenden Beispiel befindet sich der Wert "$1.600,00" immer neben dem Text "Zwischensumme".

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

Das Feld Zwischensumme ist relativ zu diesem Label.

Dynamisches OCR kann in wenigen einfachen Schritten durchgeführt werden

Schritt 1: Erstellen Sie ein Label

Das Erstellen eines Labels ist dasselbe wie das Erstellen eines Datenfeldes. Zeichnen Sie einfach ein Kästchen über den Text, der als Anker dienen soll, und klicken Sie auf "Neues Label erstellen".

Schritt 2: Erstellen Sie das Feld, das relativ zum Label sein soll

Zeichnen Sie ein Kästchen 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 erstellen, das als "schließendes Label" dient. Parseur verwendet dieses schließende Label, um das Ende des Feldes zu bestimmen.

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

Erfahren Sie hier mehr über dynamische Felder

Vorteile von Dynamischem OCR

Abgesehen von den außergewöhnlichen Lokalisierungsmöglichkeiten bietet Dynamisches OCR verschiedene Vorteile, die es besser machen als KI-OCR und Zonale OCR.

Datengenauigkeit

Dynamisches OCR kann Daten extrahieren, wenn die Feldgröße und die Feldposition variabel sind. Die OCR-Software kann Felder lokalisieren und erfassen, die sich in jedem Dokument bewegen. Dies macht es genauer als jedes andere OCR-Tool.

Schnelle und einfache Einrichtung

Es ist keine komplexe Einrichtung erforderlich. Für neue Parseur-Benutzer ist Dynamisches OCR bereits in ihrem Postfach aktiviert.

Unterstützt Dokumente in verschiedenen Sprachen

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

Dokumente werden innerhalb von Sekunden verarbeitet

Im Vergleich zu KI-Modellen, deren Training einige Zeit in Anspruch nimmt, kann dieses Modell jede PDF-Datei sehr schnell verarbeiten.

Verwenden Sie Dynamisches OCR mit Parseur

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

Ein im Juni 2024 bei Parseur durchgeführter Benchmark-Test ergab, dass ein Kunde des Dokumentenverarbeitungstools von Parseur durchschnittlich etwa 150 Stunden manuelle Dateneingabe und etwa 6.413 US-Dollar pro Monat einspart. - Parseur-Statistik, Juni 2024

Vergleichen Sie Parseur mit anderen PDF-Parsing-Tools

FAQ zu Dynamischem OCR

Was sind die häufigsten Anwendungsfälle von Dynamischem OCR?

Sie können die OCR-Engine für jede Branche verwenden, 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 analysierten Daten herunterladen oder in jede beliebige Anwendung exportieren (ERP, CRM, Webhooks).

Ist Dynamisches OCR teuer?

Wir haben einen kostenlosen Plan, mit dem Sie die Software mit allen verfügbaren Funktionen testen können. Unsere Preispläne basieren auf dem Prinzip "Pay-as-you-grow" und sind durchschnittlich 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 Anfang und das Ende Ihrer Tabelle beibringen.

Was sind die Nachteile von Dynamischem OCR?

Es kann ein neues Layout nicht 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. Darüber hinaus bietet es experimentelle Unterstützung für weitere über 160 Sprachen.

Zuletzt aktualisiert am 27. September 2024