Perché la maggior parte delle soluzioni AI OCR fallisce e in cosa Parseur è diverso

L’OCR basato su AI promette “automazione”, ma nei flussi di lavoro reali il solo riconoscimento del testo non basta. Errori nei totali, nelle date o negli ID interrompono silenziosamente i processi, creano lavoro manuale di revisione e minano la fiducia nell’automazione. Questo articolo esplora perché l’OCR fallisce, i costi operativi di questi fallimenti e come un approccio ibrido come Parseur fornisca dati strutturati e affidabili su cui i team possono davvero contare.

Punti Chiave:

• L’OCR legge il testo, non i dati strutturati, quindi anche un “errore dell’1%” può bloccare i flussi di lavoro.
• Scansioni di bassa qualità, layout variabili, scrittura a mano e contenuti multilingue rendono inaffidabile l’OCR basato solo su AI.
• Parseur utilizza un’AI sensibile al contesto per estrarre dati strutturati e affidabili, su cui i sistemi di automazione possono fare affidamento.

La bugia della “precisione al 99%”

Carichi una fattura PDF pulita e ben formattata su uno strumento di AI OCR. La scansione termina senza errori, finché non noti che l’importo totale viene letto come $100.00 invece di $1.000,00, o che la data della fattura manca del tutto. Apparentemente nulla si è rotto, ma il tuo flusso di lavoro si è interrotto in silenzio.

Questa è una frustrazione comune. La maggior parte degli strumenti OCR promuove con orgoglio una “precisione del 99%”, ma nei flussi di dati reali, questa metrica è fuorviante. Come dimostrano i benchmark di settore di TDWI, quel valore si riferisce di solito alle prestazioni a livello di carattere in condizioni ideali, non all’estrazione a livello di campo di cui le aziende hanno bisogno. Infatti, come nota Sanjeev Bora, la precisione nell'estrazione dei campi da documenti strutturati come le fatture scende spesso al 95-97% o meno, soprattutto con layout variabili o file imperfetti. In pratica, un tasso di errore dell’1-5% non significa che il sistema sia “quasi perfetto”. Su 1.000 documenti, si traduce in 10-50 errori ogni singolo giorno: totali sbagliati, campi mancanti o ID errati che interrompono l’automazione e costringono a onerose revisioni manuali.

Il problema di fondo non sono gli utenti disattenti o i file di bassa qualità. Il problema sta nel modo in cui è stato concepito l’OCR. L’OCR AI classico è progettato per riconoscere il testo, non per comprendere la struttura dei dati o il contesto aziendale. Sa leggere i caratteri, ma non verifica se un valore appartiene al campo corretto o se il risultato è abbastanza affidabile per l’automazione.

Qui sta la differenza. Parseur non è pensato semplicemente per leggere i documenti; è progettato per l’estrazione affidabile dei dati, trasformando e-mail e PDF in dati strutturati e validati, sui quali i sistemi di automazione possono davvero contare.

Perché “OCR” non basta: il problema pratico

Spesso si considera l’OCR un problema risolto. Scansioni un documento, estrai il testo e il gioco è fatto. In realtà, questa supposizione crolla rapidamente negli ambienti di produzione, dove i documenti sono incoerenti, imperfetti e creati da molteplici entità esterne. È qui che i limiti dell'AI OCR diventano problemi operativi.

1. La bassa qualità delle immagini è ancora la norma

Ancora oggi, la qualità di molti documenti è tutt'altro che ottimale. Fatture scansionate con lo smartphone, fotografate in condizioni di scarsa illuminazione o esportate a bassa risoluzione. Sfocature, ombre, riflessi e compressione degradano la precisione dell’OCR. Le ricerche, inclusa la documentazione di Adobe sulle prestazioni dell'OCR, mostrano che la precisione cala drasticamente al diminuire della qualità dell’immagine.

Questo si traduce in cifre mancanti, virgole decimali errate e campi omessi: errori difficili da rilevare automaticamente, ma costosi se non vengono intercettati.

2. Layout complessi e variabili mettono in crisi i modelli OCR

I motori OCR leggono il testo riga per riga, ma i documenti aziendali non seguono quasi mai questa logica.

Fatture e ordini d’acquisto spesso contengono:

• Layout a più colonne
• Tabelle annidate
• Voci che si estendono su più righe
• Totali posizionati in punti diversi a seconda del fornitore

Quando i layout variano, l’OCR può estrarre tutto il testo ma perderne completamente la struttura. Le righe si fondono, le quantità vengono dissociate dai prezzi e i totali vengono associati in modo errato. Gli strumenti basati solo sull'OCR faticano a ricostruire queste relazioni, soprattutto quando si ha a che fare con molti fornitori e formati diversi.

3. Scrittura a mano e font non standard creano rumore

Molti flussi di lavoro prevedono ancora note scritte a mano, timbri o firme. Altri utilizzano font personalizzati o sistemi legacy. In questi casi, le prestazioni dell’OCR, anche dei modelli AI più avanzati, calano drasticamente.

Il risultato non è un fallimento totale, ma parziale: bastano pochi caratteri sbagliati per invalidare un codice, un numero di riferimento o un importo.

4. Contenuti multilingue e caratteri speciali

Le aziende globali gestiscono fatture multilingue, caratteri accentati, alfabeti non latini e simboli di valuta. La precisione dell’OCR varia notevolmente tra lingue e set di caratteri; i documenti misti sono particolarmente soggetti a errori. I caratteri speciali possono essere omessi o sostituiti, interrompendo la validazione dei dati a valle.

5. L’OCR produce testo, non dati aziendali

La limitazione cruciale è concettuale. L’OCR genera testo grezzo. I sistemi aziendali richiedono dati strutturati: codici fornitore canonici, valute normalizzate, voci di riga collegate e totali validati.

Senza un contesto o uno schema aziendale, l’OCR non è in grado di capire quale numero conta davvero.

Esempio:

Fattura pagata al fornitore sbagliato

L’OCR legge correttamente tutto il testo ma non distingue tra l’indirizzo di fatturazione e il conto di incasso. L’automazione indirizza il pagamento in modo errato.

Esempio:

Differenza di quantità provoca una rottura di stock

L’OCR estrae le quantità da una tabella ma le abbina in modo errato ai relativi codici SKU. La pianificazione delle scorte si basa su dati errati, causando carenze di magazzino.

Non si tratta di casi limite, ma della conseguenza prevedibile dell'affidarsi esclusivamente all'OCR per flussi di lavoro che richiedono un'estrazione dati affidabile. L'OCR legge i documenti. L'automazione ha bisogno di dati certi.

6. Formati PDF esotici

I PDF esistono in molte varianti, molte delle quali non aderiscono perfettamente agli standard e possono bloccare i flussi di lavoro. In Parseur, dedichiamo molto tempo ad analizzare i problemi legati ai PDF e ad adattare la nostra pipeline per renderla compatibile con la maggior parte dei file, anche i più insoliti.

Il costo operativo degli errori OCR

Quando l’OCR fallisce, il prezzo si paga in termini di tempo, denaro e rischi. Un piccolo errore di estrazione si traduce spesso in lavoro manuale, ritardi e una crescente sfiducia nell'automazione. Secondo TextWall, nei flussi di lavoro documentali reali, la precisione dell’OCR tradizionale scende tipicamente dal 98–99% su testo stampato pulito a circa il 95–97% o meno quando i layout cambiano, le immagini sono imperfette o si usano scansioni. Di conseguenza, gli errori non sono eccezioni, ma interruzioni frequenti.

La situazione tipica è questa: l’OCR elabora un lotto di documenti, i sistemi a valle rilevano delle incongruenze e il flusso di lavoro si blocca. Un operatore deve recuperare il documento originale, confrontarlo con i dati estratti, correggere gli errori e reinserire i dati. Anche nei team più efficienti, questa revisione richiede 6-7 minuti per documento, tra verifica e correzione dei campi sbagliati, un tempo che si accumula rapidamente nei processi ad alto volume, come riportato da Jiffy.

Su larga scala, i numeri crescono. Se il 5% dei documenti necessita di una correzione manuale e il team elabora 2.000 documenti al giorno, si tratta di 100 revisioni giornaliere. A 7 minuti l'una, corrispondono a 11 ore di lavoro manuale al giorno: quasi l'equivalente di due persone impiegate a correggere un'automazione che dovrebbe far risparmiare tempo.

L’impatto economico è evidente nei processi transazionali. Gli errori dell'OCR possono portare a:

• Pagamenti errati, come fatture duplicate o importi sbagliati
• Mancato rispetto degli SLA quando fatture o ordini restano in attesa di correzione
• Rischi di conformità, a causa di tasse o documentazione imprecisa
• Maggior rischio di frodi, quando dettagli incoerenti dei fornitori passano inosservati

Molte aziende reagiscono aggiungendo ulteriori livelli di approvazione o controlli a campione, rallentando la produttività e riducendo il ROI dell’automazione. Invece di scalare, i team si ritrovano a gestire le eccezioni.

Il danno più profondo è la perdita di fiducia. Quando gli utenti aziendali si aspettano che l’OCR sbagli “abbastanza spesso”, smettono di fare affidamento sui flussi automatizzati. L’automazione diventa un semplice “suggerimento”, non un processo operativo.

Ecco perché le moderne piattaforme di Intelligent Document Processing si concentrano sull'affidabilità. I casi studio di Parseur mostrano che sostituendo l’OCR puro con l'estrazione strutturata, il tasso di revisione manuale crolla, riducendo le eccezioni a casi isolati.

Gli errori dell'OCR non si limitano a rallentare i team. Pesano silenziosamente su ogni processo automatizzato che toccano.

Perché solo l’AI non basta

È indiscutibile che i moderni modelli di AI OCR siano molto più potenti rispetto a pochi anni fa. Il riconoscimento dei caratteri è migliorato, la copertura linguistica è più ampia e i modelli sono più resistenti al rumore di fondo. Questi progressi riducono gli errori superficiali, ma non risolvono i limiti intrinseci che impediscono un'automazione affidabile.

La prima questione è lo schema. L’OCR, anche l'AI OCR, produce testo, non dati strutturati. I sistemi aziendali richiedono campi coerenti, schemi stabili e formati prevedibili. Se una fattura riporta "Totale" e un'altra "Importo finale", l'automazione a valle fallisce senza una logica aggiuntiva. Anche il miglior OCR non è in grado di imporre una struttura.

La seconda questione è la provenienza e la validazione. L’AI OCR raramente spiega perché un valore è stato estratto o se soddisfa una regola aziendale. Era un subtotale o il totale finale? La valuta era indicata esplicitamente o è stata dedotta? Senza validazione o tracciabilità, i team sono costretti a fidarsi di un output che non possono verificare, una situazione inaccettabile per i processi finanziari o operativi.

La terza questione è il cambiamento nel tempo (drift). I layout dei documenti cambiano continuamente. I fornitori aggiornano le fatture. Compaiono nuovi formati. Anche i migliori modelli OCR perdono efficacia se non sono supportati da una logica di estrazione strutturata e da un monitoraggio costante. Le ricerche di settore dimostrano che la precisione dell'OCR raggiunge un limite invalicabile senza contesto, validazione e supervisione umana.

Non è solo teoria. Il sondaggio Parseur 2026 mostra che l’88% delle aziende riscontra ancora errori nei flussi di dati, con i team che dedicano più di sei ore alla settimana a correggere dati “automatici”.

Morale della favola: se ogni output deve essere ricontrollato, non è automazione. È inserimento dati assistito.

La differenza Parseur: un approccio ibrido all’estrazione affidabile

La maggior parte degli strumenti si colloca a uno dei due estremi: sistemi basati su regole rigide che si bloccano al minimo cambiamento dei documenti, o AI generiche che si limitano a "indovinare". Parseur adotta un approccio ibrido, progettato per un'estrazione dati affidabile in ambienti di produzione.

Differenziatore: AI contestuale per un’estrazione affidabile

Parseur non indovina. La sua AI è addestrata specificamente per documenti aziendali come fatture, ricevute, ordini d'acquisto e bolle di consegna. Riconoscendo schemi strutturali, posizioni ricorrenti dei campi e contesti aziendali, Parseur estrae dati affidabili anche in presenza di layout variabili o documenti semi-strutturati.

A differenza dei modelli di AI generica, l’AI di Parseur sa che il campo "Totale" si trova spesso in fondo al documento, che le voci di riga seguono schemi ricorrenti e che i campi chiave devono essere collegati tra loro in modo accurato. Questo approccio sensibile al contesto garantisce una precisione deterministica: l'estrazione è precisa, replicabile e prevedibile anche su volumi elevati.

Il risultato sono dati strutturati e affidabili che i sistemi di automazione possono utilizzare, riducendo gli errori, le revisioni manuali e abilitando una vera automazione end-to-end.

In cosa Parseur è diverso: il livello dell’affidabilità

La maggior parte degli strumenti OCR si limita a convertire i pixel in testo. Parseur è stato creato con un altro scopo: fornire dati strutturati e affidabili su cui i processi di automazione possano contare. Le sue funzionalità rispondono direttamente alle criticità che mandano in crisi i flussi di lavoro basati unicamente sull'OCR.

a. Canali di ingresso multipli e pre-processing

Uno dei motivi per cui l'OCR fallisce è la varietà dei formati in ingresso: e-mail, allegati, PDF, immagini scannerizzate, messaggi inoltrati, file di sistema, tutti con qualità e strutture diverse.

Parseur è progettato per gestire questa diversità fin dall'inizio. Può elaborare:

• Corpi delle e-mail e allegati automaticamente
• PDF nativi con testo selezionabile
• Immagini e PDF generati da scansioni

Prima dell'estrazione, Parseur applica un pre-processing per migliorare la qualità dell'acquisizione, gestendo la struttura della pagina, i livelli di testo e la coerenza del layout. Questo riduce problemi come campi mancanti, testo disallineato ed estrazioni parziali dovute a fonti di scarsa qualità.

Gestendo l'acquisizione come una fase cruciale, Parseur previene a monte i problemi che andrebbero a compromettere le fasi successive del processo.

b. Estrazione schema-first con precisione AI

L’OCR produce testo. L’automazione richiede dati strutturati.

Parseur adotta un approccio basato sullo schema: puoi predefinire i campi che ti interessano (numero di fattura, fornitore, voci di riga, totali, date...) e la sua AI li estrarrà con precisione ogni singola volta.

Questo approccio risolve molti dei limiti dell'OCR tradizionale:

• Nessuna supposizione: i campi vengono estratti in modo deterministico, non "indovinati".
• Output normalizzato: Date, numeri e valute vengono standardizzati automaticamente.
• Schema stabile: L'output è un JSON pulito, sempre con nomi di campo coerenti, senza bisogno di mappature a valle.

In questo modo, i team non devono più scrivere script per pulire i dati dell'OCR. Parseur fornisce dati pronti all'uso, eliminando la necessità di interventi manuali e di logiche di post-estrazione fragili.

c. Gestione della variabilità senza perdere il contesto

I documenti reali non sono sempre coerenti. I fornitori cambiano layout, aggiungono campi e spostano le tabelle. Parseur utilizza un'AI contestualizzata, addestrata specificamente per i documenti aziendali, in grado di gestire le variazioni mantenendo l'accuratezza a livello di campo.

Non tratta i documenti come semplice testo libero: riconosce le strutture tipiche di fatture, ricevute e documenti logistici. In questo modo, si adatta ai cambiamenti senza perdere in precisione, evitando l'imprevedibilità delle AI generiche.

d. Integrazione e consegna dati idempotente

La precisione dell'estrazione è solo metà dell'equazione dell'affidabilità. Anche la consegna dei dati è fondamentale.

Parseur si integra direttamente con gli strumenti aziendali esistenti, tra cui:

• Webhook e API per sistemi personalizzati
• Zapier, Make e piattaforme di automazione
• Google Sheets, CRM, ERP e strumenti di contabilità

La consegna dei dati è idempotente: eventuali tentativi di ritrasmissione o rielaborazione non generano azioni duplicate. Questa caratteristica è fondamentale per flussi di lavoro come i pagamenti, l'aggiornamento dell'inventario o la creazione di record. Se un sistema a valle è temporaneamente non disponibile, Parseur supporta tentativi di invio sicuri e failover controllati, invece di causare perdite o duplicazioni di dati.

La differenza nell’affidabilità

Dove l’OCR si ferma al testo, Parseur consegna dati affidabili. Combinando un'acquisizione robusta, un'estrazione basata su schema, un'interpretazione contestuale e una consegna sicura, Parseur fornisce quel livello di affidabilità di cui l'automazione moderna ha bisogno.

Chi ha già visto fallire la promessa del “99% di precisione dell'OCR” sa che questa differenza non è teorica, ma operativa.

Pattern di implementazione: modelli pratici per l’automazione affidabile

Tra un proof-of-concept dell'OCR e un'automazione di produzione, la differenza sta spesso nell'implementazione. Di seguito, tre modelli pratici per utilizzare Parseur come livello di affidabilità, dai successi rapidi alla piena autonomia a livello enterprise.

Ogni modello include risultati attesi, gestione degli errori e KPI misurabili.

Pattern 1: Vittoria veloce – Estrazione ordini via email con supervisione umana

Caso d’uso:

Gli ordini d’acquisto arrivano via email come PDF o allegati. L’obiettivo è estrarre rapidamente le voci di riga, presentarle per una revisione e evitare l'inserimento manuale dei dati.

Flusso

1. Input: L’ordine arriva via email (allegato PDF).
2. Parseur:
   • Estrae numero d’ordine, fornitore, voci di riga (SKU, quantità, prezzo unitario).
3. Output:
   • Dati strutturati inviati a Google Sheets o Slack.
   • La revisione umana si concentra solo sui campi segnalati come incerti.

Schema minimo (esempio)

{

"po_number": "PO-78421",

"vendor_name": "Acme Components",

"line_items": [

{

"sku": "AC-4431",

"quantity": 500,

"unit_price": 1.25

}

Gestione errori

• Nessuna automazione a valle viene attivata prima della revisione umana.
• I dati estratti rimangono tracciabili rispetto al documento originale.

KPI

• % di ordini elaborati senza inserimento manuale
• Tempo medio di revisione per documento
• Precisione di estrazione per campo

Risultato atteso:

I team eliminano il 70–80% dell'inserimento manuale dei dati degli ordini in pochi giorni, senza rischiare che dati errati entrino nei sistemi.

Pattern 2: Ciclo produttivo AP – Fatture autonome in ERP

Caso d’uso:

Gestione ad alto volume delle fatture con integrazione ERP e intervento umano minimo.

Flusso

1. Input: La fattura arriva via email o tramite caricamento.
2. Parseur:
   • Estrae numero di fattura, fornitore, ordine d’acquisto, voci di riga, totali, imposte.
   • Normalizza i formati (date, valute).
3. Agente / Connettore ERP:
   • Tenta la quadratura a tre vie (Fattura ↔ Ordine d’acquisto ↔ Ricezione merce).

Strategia retry & idempotenza

• Ogni fattura ha un ID di estrazione unico.
• L’invio all'ERP è idempotente: i tentativi di ritrasmissione non creano duplicati.
• Se l’ERP o l'API non risponde, i webhook ritentano l'invio in sicurezza.

Gestione errori

• Disallineamento → coda delle eccezioni (nessun errore silenzioso).
• Ordine d'acquisto mancante → revisione umana.
• Numero di fattura duplicato → blocco automatico.

KPI

• Tasso di elaborazione straight-through (STP)
• Tempo del ciclo di fatturazione
• Costo per fattura
• Tasso di pagamenti duplicati

Risultato atteso:

Le aziende raggiungono tipicamente un tasso di STP dell'85–95%, riducendo il tempo di elaborazione da giorni a ore senza aumentare i rischi di conformità.

Pattern 3: Tabelle complesse + arricchimento RAG per automazione inventario

Caso d’uso:

I fornitori inviano fatture o bolle di consegna con tabelle estese. Le voci di riga devono essere arricchite con dati interni prima di attivare i processi logistici.

Flusso

1. Input: Fattura multipagina o DDT con tabelle dense.
2. Parseur:
   • Estrae le voci tabellari mantenendo l'integrità delle righe.
3. Livello di arricchimento (RAG / DB lookup):
   • Abbina gli SKU estratti ai dati di prodotto interni.
   • Arricchisce con ID interno, centri di costo, regole di stock.
4. Azione dell'agente:
   • Aggiorna i livelli di magazzino.
   • Avvia il processo di riassortimento se le scorte scendono sotto le soglie minime.
5. Log di audit:
   • Archivia il documento originale, l'output e i risultati dell'arricchimento.

Esempio output arricchito

{

"sku": "AC-4431",

"supplier_qty": 500,

"internal_product_id": "INT-99231",

"warehouse": "EU-WH-01",

}

Gestione errori

• SKU non trovato → segnalazione al team di gestione dei dati anagrafici.
• Ambiguità nella tabella → richiesta di conferma manuale.
• Tutte le azioni sono tracciate e verificabili.

KPI

• Precisione di estrazione delle tabelle
• Errori di riconciliazione delle scorte
• Tempo di aggiornamento delle scorte
• Completezza del log di audit

Risultato atteso:

Questo modello consente un'autonomia sicura: gli agenti agiscono in automatico, ma ogni decisione rimane spiegabile e verificabile.

Il filo conduttore

In tutti e tre i modelli, Parseur svolge lo stesso ruolo: trasformare documenti caotici in dati affidabili e strutturati prima che l’automazione entri in azione.

Questa è la differenza tra flussi di lavoro che scalano e quelli che falliscono silenziosamente.

Come valutare vendor OCR/IDP: Checklist pratica

Scegliere la giusta soluzione di OCR o Intelligent Document Processing (IDP) è cruciale. Oltre alle demo d'effetto, ciò che conta è l'affidabilità e l'integrazione operativa. Ecco una checklist da utilizzare durante il processo di selezione:

1. Ampiezza dell’ingestione

• Il sistema copre tutte le tue fonti documentali?
• E-mail, allegati, PDF, immagini scannerizzate, caricamenti da mobile, integrazione con il cloud.

2. Schema e supporto campi

• Permette di definire gli schemi a priori?
• Gestisce tabelle multilinea, campi nidificati e layout complessi?
• I campi (date, valute, ID) vengono normalizzati?

3. Capacità di integrazione

• Sono disponibili webhook, API e SDK per il vostro stack tecnologico?
• Supporta piattaforme come Zapier, Google Sheets, CRM o ERP?
• La consegna dei dati è idempotente per prevenire duplicati?

4. SLA e gestione errori

• Qual è la precisione garantita o il tasso di errore previsto?
• Come vengono evidenziati e gestiti i problemi?
• Sono previsti flussi di revisione human-in-the-loop?

5. Auditabilità e compliance

• Il sistema traccia la provenienza dei dati, gli eventi e le revisioni?
• I log di audit sono esportabili per scopi normativi o interni?

6. Esperienza sviluppatore

• L’API è intuitiva e ben documentata?
• Sono disponibili SDK, esempi di codice e ambienti sandbox per test rapidi?
• Il team può creare e mantenere facilmente i flussi di estrazione?

Consiglio: Usa questa checklist per confrontare i fornitori e chiedi sempre di testare la soluzione sui tuoi documenti reali. Un buon IDP non si misura sulla promessa del “99% OCR”, ma sulla capacità di fornire dati prevedibili e tracciabili.

Suggerimento pro: utilizzate questa checklist per valutare i fornitori. Accelererà il vostro processo di RFP e garantirà basi solide per l'automazione.

Dati affidabili: la base dell’automazione

L’AI OCR da solo non basta per un'automazione reale. Anche piccoli errori su totali, date o ID possono trasformarsi in ore di revisione, ritardi e perdita di fiducia nei flussi automatici. I documenti aziendali sono caotici, variabili e in continuo mutamento: l’OCR puro o basato solo su AI non può gestirli in modo affidabile.

Parseur colma questo divario. Grazie a un’AI sensibile al contesto, fornisce dati strutturati e validati, su cui i team possono davvero contare. Che tu stia automatizzando fatture, ordini o tabelle multipagina, Parseur assicura che l’automazione funzioni come previsto, senza errori costosi o la necessità di continui interventi manuali.

Il messaggio è chiaro: per scalare l’automazione e liberare i team dal caos dei dati, serve un’estrazione affidabile e strutturata, non solo il riconoscimento del testo. Parseur offre questa affidabilità, rendendo i flussi automatizzati prevedibili, auditabili e davvero efficienti.

Domande Frequenti

Anche i migliori strumenti di OCR e automazione hanno dei limiti. Per aiutarti a capire cosa aspettarti e come utilizzare Parseur in modo efficace, abbiamo risposto alle domande più comuni sull'estrazione dei documenti, sull'affidabilità e sull'integrazione dei flussi di lavoro. Queste risposte pratiche coprono ogni aspetto, dai formati supportati alla gestione degli errori e alla scalabilità dell'automazione.

L'OCR AI può leggere la scrittura a mano?

L'OCR AI può riconoscere alcuni testi scritti a mano, ma la precisione varia notevolmente in base allo stile e alla qualità. Parseur supporta il riconoscimento della scrittura a mano per gli alfabeti latino, giapponese e coreano, con un supporto sperimentale per altri alfabeti come il greco e il cirillico, ma anche gli OCR più avanzati possono richiedere una revisione manuale in caso di calligrafie ambigue.

Quali formati di file accetta Parseur?

Parseur accetta un'ampia gamma di formati, tra cui e-mail, PDF (nativi e scannerizzati), immagini (PNG, JPG, TIFF, GIF, BMP), fogli di calcolo (CSV, XLSX, ODS), file di testo HTML/RTF/TXT e altro ancora.

Parseur può estrarre dati da tabelle complesse o su più pagine?

Sì, Parseur supporta i PDF multipagina e può estrarre dati tabellari mantenendo l'integrità delle righe. La sua AI sensibile al contesto gestisce layout variabili e strutture di tabelle annidate, garantendo un'estrazione accurata e strutturata anche per i documenti più complessi.

Parseur può integrarsi con i miei sistemi esistenti?

Assolutamente. Parseur si integra con strumenti come Google Sheets, Zapier, Make, Power Automate, sistemi CRM ed ERP e applicazioni personalizzate tramite webhook e API, supportando la consegna idempotente per evitare duplicati in caso di ritrasmissione.

Ultimo aggiornamento il 28 gennaio 2026