Erinnern Sie sich noch an die guten alten Zeiten der OCR? Nun, dank ihrer trendigen besten Freundin, der künstlichen Intelligenz (KI), hat sie ein kleines Facelifting erhalten. In diesem Blogbeitrag befassen wir uns damit, was KI-OCR ist, wie es funktioniert, welche Anwendungen es gibt und welche Vorteile es bietet. Nach der Lektüre dieses Artikels werden Sie diese Technologie und ihren Einfluss auf die Art und Weise, wie wir Informationen verarbeiten, besser verstehen.
Was ist OCR?
Es wird erwartet, dass der globale Markt für optische Zeichenerkennung bis 2030 32,90 Milliarden US-Dollar erreichen wird, mit einer jährlichen Wachstumsrate von 14,8 % von 2023 bis 2030. - Pressemitteilung, Grand View Research.
OCR-Software hilft dabei, Bilder von gedrucktem oder handgeschriebenem Text zu erkennen und in bearbeitbaren und durchsuchbaren digitalen Text umzuwandeln. Sie ist ein unverzichtbares Werkzeug in den Prozessen der Automatisierung, Dokumentenverarbeitung und Digitalisierung.
OCR-Tools sind in der Regel mit Algorithmen für maschinelles Lernen und Mustererkennung integriert.
Lesen Sie mehr darüber, was OCR ist.
Grenzen der traditionellen OCR
Es ist eine unbestreitbare Tatsache, dass OCR-Lösungen die Datenextraktion revolutioniert und Geschäftsprozesse rationalisiert haben. Herkömmliche OCR-Engines weisen jedoch auch einige Einschränkungen auf.
- Die Computer-Vision-Technik der OCR wandelt Daten nur in reinen Text um, was bedeutet, dass die Daten unstrukturiert bleiben und nicht ohne Weiteres in andere Anwendungen exportiert werden können.
- Traditionelle OCR kann Dokumente in verschiedenen Formaten und Layouts nicht immer zuverlässig verarbeiten.
- Sie kann Schwierigkeiten haben, Text in Bildern von geringer Qualität, verzerrten oder schrägen Text oder schwer lesbare Handschriften zu erkennen.
- Die Komplexität des Dokuments kann die Funktionsweise der OCR beeinträchtigen; so kann es beispielsweise sein, dass Tabellendaten nicht korrekt gelesen werden können.
Lesen Sie mehr über die Unterschiede zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten.
Was sind KI-gestützte OCR-Systeme?
Die Integration von künstlicher Intelligenz in OCR hat es Unternehmen ermöglicht, fortschrittliche Funktionen wie Deep Learning für eine schnellere und genauere Datenverarbeitung zu nutzen.
Im Vergleich zur traditionellen OCR, die sich beim Erkennen von Text auf voreingestellte Regeln stützt, analysiert und lernt KI-OCR aus Daten. Dadurch ist sie in der Lage, verschiedene Schriftarten, Sprachen und Schreibstile mit größerer Genauigkeit zu erkennen und sogar handgeschriebenen Text zu entziffern.
Erfahren Sie, wie Datenextraktion mit KI funktioniert.
Vorteile von KI-gestützter OCR-Software
Mit dem Aufkommen von KI-OCR können Unternehmen schneller skalieren, indem sie die Datenerfassung effizienter automatisieren.
Verbesserte Genauigkeit
KI-gestützte OCR kann Text mit größerer Genauigkeit erkennen und interpretieren als herkömmliche OCR-Systeme. KI-Algorithmen lernen aus ihren eigenen Erfahrungen und verbessern sich kontinuierlich, wodurch sie effektiver bei der Erkennung verschiedener Schriftarten, Sprachen und Schreibstile sind.
Bessere Datenqualität
Da KI eine leistungsfähigere Technologie ist, können Sie eine verbesserte Datenqualität mit weniger Fehlern und Inkonsistenzen erwarten.
Größere Flexibilität
KI-OCR-Lösungen können problemlos Daten aus einer Vielzahl von Quellen extrahieren, darunter gescannte Dokumente, PDFs und Bilder. Dies macht KI-OCR zu einem flexiblen Werkzeug, das in verschiedenen Branchen und Anwendungen eingesetzt werden kann.
Umwandlung von unstrukturiertem Text in strukturierten Text
KI-Tools verarbeiten unstrukturierte und semi-strukturierte Daten zu strukturierten Daten. Diese Daten können dann in andere Formate wie JSON und CSV exportiert oder zur weiteren Automatisierung an andere Tools gesendet werden.
Unterschied zwischen unstrukturierten, semi-strukturierten und strukturierten Daten
Hat KI-OCR Grenzen?
Wie jede andere Technologie hat auch KI-OCR einige Herausforderungen. Sie wird oft als "Blackbox" bezeichnet, was bedeutet, dass Sie das gesamte Modell von Grund auf neu trainieren müssen, wenn das KI-Modell versagt. KI-OCR ist in hohem Maße auf umfangreiches Training angewiesen, um wie gewünscht funktionieren zu können.
Um diese Einschränkungen zu überwinden, können Sie entweder Zonale OCR oder Dynamische OCR verwenden.
Anwendungen von KI-gestützter OCR
KI-gestützte optische Zeichenerkennungstools spielen eine wichtige Rolle bei der digitalen Transformation jeder Branche, einschließlich Immobilien, Finanzen oder Gesundheitswesen.
Finanzen
KI-OCR verändert Big Data in der Finanzbranche, indem große Mengen an Finanzdokumenten wie Rechnungen, Quittungen und Verträge verarbeitet oder Metadaten für Zahlungen extrahiert werden. Dies trägt dazu bei, Fehler zu reduzieren und Zeit zu sparen, wodurch die Verwaltung der Finanzen und die Einhaltung von Vorschriften vereinfacht werden.
Bildung
Die Edtech-Branche ist von der Entwicklung der künstlichen Intelligenz nicht verschont geblieben. Papierbasierte Aufzeichnungen, wie z. B. Schüler- und Studentenzeugnisse und -zertifikate sowie Lehrbücher, können problemlos in digitale Formate umgewandelt werden.
Parseur: Die beste KI-OCR
Parseur ist eine fortschrittliche KI-OCR für die Datenextraktion aus PDFs. Was Parseur von anderen KI-gestützten Tools unterscheidet, ist die Point-and-Click-Plattform und der einfache automatisierte Prozess. Jeder kann Parseur benutzen!
Zusammenfassung: Traditionelle OCR Vs KI-OCR
Wir können mit Sicherheit sagen, dass KI-OCR im Vergleich zu reiner OCR eine disruptive Technologie ist.
| Traditionelle OCR | Zonale/Dynamische OCR | KI-OCR | |
|---|---|---|---|
| Erstellt strukturierte Daten | Nein, nur Rohtext | Ja | Ja |
| Passt sich an unbekanntes Layout an | Ja | Nein | Ja |
| Erfordert Training | Nein | Ja, leicht | Ja, umfangreich |
| Verarbeitungsgeschwindigkeit | Am schnellsten | Schnell | Langsam, ressourcenintensiv |
KI-OCR-Dienste eröffnen Unternehmen neue Möglichkeiten, Informationen durch Scannen, Extrahieren und Verifizieren zu digitalisieren. Mit Blick auf die Zukunft können wir erwarten, dass sich die KI-OCR mit den Fortschritten in der KI-Technologie weiterentwickeln und verbessern wird, was eine noch höhere Genauigkeit und Effizienz ermöglicht. Mit dem Vormarsch der digitalen Transformation wird KI-OCR zu einer immer wichtigeren Technologie für Unternehmen und Organisationen, die ihnen hilft, in einer sich schnell verändernden Landschaft wettbewerbsfähig zu bleiben.
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