Wat is het verschil tussen Belangrijke Informatie Extractie (KIE) en Optical Character Recognition (OCR)?

Belangrijke Informatie Extractie (KIE) is het AI-gestuurde proces van het identificeren en extraheren van relevante velden uit documenten, terwijl Optical Character Recognition (OCR) enkel tekstafbeeldingen omzet naar machine-leesbare tekens zonder context of structuur te begrijpen.

Belangrijkste punten:

• OCR haalt tekst uit documenten, KIE zet die tekst om in direct bruikbare, gestructureerde data.
• KIE automatiseert bedrijfsprocessen, voorkomt fouten en bespaart handmatig werk.
• Parseur combineert OCR en KIE om van ongestructureerde documenten direct gestructureerde JSON-data te maken die klaar is voor je systemen.

Veel mensen denken dat Optical Character Recognition (OCR) en Belangrijke Informatie Extractie (KIE) hetzelfde betekenen, maar dat klopt niet. OCR is krachtig, maar slechts de eerste stap in het automatiseren van documentverwerking.

OCR zet geprinte of handgeschreven tekst om in machine-leesbare tekens, waardoor documenten digitaal en doorzoekbaar worden. TDWI vermeldt dat de meeste OCR-tools bij schone, geprinte tekst naar schatting 98 tot 99 procent nauwkeurigheid behalen op paginaniveau. Maar, ondanks deze hoge nauwkeurigheid, “begrijpt” OCR niet wat het leest. Het herkent alleen de letters en cijfers op een pagina.

Op dat punt komt Belangrijke Informatie Extractie (KIE) in beeld. KIE gaat verder dan tekstherkenning: het haalt precies die velden op die bedrijven nodig hebben, zoals factuurtotalen, datums, klantgegevens en nog veel meer.

In dit artikel ontdek je het verschil tussen OCR en KIE, hoe ze elkaar aanvullen en waarom KIE essentieel is voor moderne en schaalbare documentautomatisering.

Wat is OCR?

Optical Character Recognition (OCR) is een technologie waarmee tekst in gescande documenten of afbeeldingen wordt omgezet naar machine-leesbare tekens. Oftewel: het zorgt ervoor dat een computer een bladzijde kan “lezen”.

Voorbeelden:

• Je scant een factuur en OCR geeft dit terug als platte tekst:

  “Factuur #1234 Totaal €1.249,99”

• Je scant een verzendlabel – OCR zet namen, adressen en trackingnummers om naar tekst.

OCR is dus van grote waarde om papieren documenten te digitaliseren en doorzoekbaar te maken. Maar het heeft één grote beperking: OCR herkent wel tekens, maar heeft geen idee van de context. Zo kan “1234” zowel een factuurnummer als een klant-ID of een willekeurig getal zijn – OCR weet het verschil niet.

OCR is vaak het startpunt van documentautomatisering, maar géén eindoplossing voor organisaties die behoefte hebben aan echte, gestructureerde velden (zoals bedragen, datums of klantnamen). Daarvoor heb je Key Information Extraction (KIE) nodig.

Wat is Belangrijke Informatie Extractie (KIE)?

Belangrijke Informatie Extractie (KIE) identificeert en haalt automatisch relevante velden uit documenten. In tegenstelling tot OCR, dat alleen platte tekst oplevert, gebruikt KIE geavanceerde technieken zoals natuurlijke taalverwerking, machine learning en entiteitsherkenning om de context bij tekst te begrijpen.

Voorbeeld:

• Een factuur gescand met OCR:

  “Factuur #1234 Totaal €1.249,99”

• Met KIE wordt deze tekst omgezet naar:

  • Factuurnummer: 1234
  • Totaalbedrag: €1.249,99

Deze transformatie levert data op die je direct kunt gebruiken in je administratie, CRM, ERP of rapportages.

KIE is niet alleen voor facturen. Het haalt belangrijke termen uit contracten, patiëntgegevens uit zorgformulieren, bedragen van bonnetjes en details van logistieke documenten. KIE doet dus meer dan tekst lezen – het begrijpt wat belangrijk is voor jouw proces.

Kortom: OCR levert tekst aan, KIE levert bruikbare data.

OCR vs KIE: Vergelijking naast elkaar

Hoewel OCR en KIE vaak samen worden genoemd, hebben ze verschillende rollen binnen documentautomatisering. OCR zorgt voor herkenning en digitalisering, KIE voor begrip en structurering. Hieronder een overzicht:

Samengevat: OCR kan “lezen”, waar KIE “begrijpt” en organiseert.

Waarom Alleen OCR Niet Voldoende Is

Optical Character Recognition (OCR) is nuttig om documenten digitaal te maken, maar schiet tekort bij automatisering. OCR zet enkel tekens om naar tekst, maar interpreteert niet en maakt geen onderscheid tussen verschillende typen data. Daarom zijn er uitdagingen voor bedrijven met grote hoeveelheden ongestructureerde informatie.

Beperkingen van OCR alleen:

• Geen context of begrip. OCR geeft platte tekst zonder inzichten. “1234” kan een bedrag, een klant-ID of een postcode zijn – de betekenis is onbekend.
• Handmatige correctie vereist. Teams moeten OCR-data controleren of templates bouwen om velden te herkennen. Dat kost tijd en vertraagt automatisering.
• Gevoelig voor layout-variatie. Verschillende opmaken zorgen voor fouten; OCR raakt in de war als velden verschuiven.
• Foutgevoelig. Volgens Gleematic leest traditionele OCR tot 30% van de karakters verkeerd bij slechte scans; dit verhoogt risico’s en dwingt tot extra controles.
• Niet schaalbaar bij diversiteit. Duizenden documenttypes zijn niet handmatig bij te houden met regels of templates; de hoeveelheid fouten groeit snel mee.

Daarom is OCR vooral een eerste stap in intelligente documentverwerking, niet de oplossing zelf. Bedrijven hebben Key Information Extraction (KIE) nodig om documentautomatisering echt mogelijk te maken. Met KIE – op basis van AI en semantisch begrip – maak je van ruwe tekst gestructureerde, bruikbare gegevens. Daarmee zet je informatie direct om naar waardevolle inzichten voor je systemen.

Voordelen van KIE ten opzichte van OCR

Voor simpele digitalisering volstaat OCR, maar als je wilt automatiseren, is Key Information Extractie (KIE) essentieel. KIE biedt veel meer voordelen:

Uit een onderzoek van MDPI blijkt: ruwe OCR herkent slechts bij 60,18% van de gevallen correcte key-value velden. Met KIE stijgt dat percentage tot 90,06% – bewijs dat intelligente extractie noodzakelijk is.

Belangrijkste voordelen van KIE:

• Hogere nauwkeurigheid en context. Door AI en NLP snapt KIE de betekenis achter de tekst, herkent het bedragen, datums en klantnamen veel beter dan OCR alleen.
• Flexibiliteit. KIE past zich aan aan verschillende opmaken en documenttypen, in tegenstelling tot starre OCR-templates.
• Efficiëntie. Veldextractie voorkomt handmatig overtikken en continu aanpassen van templates.
• End-to-end automatisering. Gestructureerde, gevalideerde data kan direct geïntegreerd worden in je ERP, CRM of boekhoudsysteem.

Kortom: OCR levert tekst, KIE maakt van die tekst direct bruikbare data. Bedrijven kiezen daarom massaal voor KIE bij het automatiseren van bedrijfsprocessen.

Hoe KIE de beperkingen van OCR Oplost

Waar OCR stopt, voegt Belangrijke Informatie Extractie (KIE) intelligentie toe. KIE maakt van tekst gestructureerde en betrouwbare data dankzij AI, NLP en machine learning – bovenop de output van OCR.

Zo lost KIE de tekortkomingen op:

• Voegt context toe. KIE bepaalt of “1234” een factuurnummer, bedrag of datum is.
• Automatisering zonder starre templates. KIE werkt flexibel met diverse layouts en vereist minder handmatig onderhoud.
• Geschikt voor complexe, diverse documenten. Of het nu facturen, contracten, bonnetjes of zorgformulieren zijn, KIE haalt de juiste data eruit.
• Schalingskracht. AI-aangedreven KIE verwerkt moeiteloos grote volumes documenten zonder flessenhals.
• Validatie meegeleverd. Moderne KIE-tools controleren velden automatisch, bijvoorbeeld of totalen optellen, zodat de kans op fouten minimaal is.

KIE brengt de stap van digitaliseren naar échte automatisering. Door van platte tekst inzichten te maken, verbeter je processen, verlaag je kosten en breng je fouten fors omlaag.

Toepassingen waarin KIE beter presteert dan OCR

De toegevoegde waarde van KIE ten opzichte van OCR blijkt uit concrete praktijkvoorbeelden. Bedrijven hebben data nodig – geen losse tekst. KIE maakt het verschil:

• Facturen & Bonnetjes – KIE haalt leveranciers, factuurnummers, bedragen, btw’s en datums uit documenten, zodat je boekhouding direct gevuld wordt. OCR levert alleen rauwe tekst, wat alsnog handmatige actie kost. In Medium steeg extractienauwkeurigheid dankzij KIE van 88% (puur OCR & regex) naar ongeveer 97% met LLM/KIE.
• Contracten – KIE vindt automatisch partijen, ingangs- en einddatums, en belangrijkste contractvoorwaarden voor juridische checks.
• Zorgformulieren – KIE haalt patiëntnummers, verzekeringsgegevens en zorgverlenersinfo moeiteloos op om claimprocessen te versnellen.
• Logistiek – KIE haalt zending-ID’s, adressen en vrachtdetails direct uit vrachtbrieven of manifesten voor supply chain-automatisering.

In al deze voorbeelden levert OCR alleen “lettertjes”; KIE zorgt voor direct bruikbare, gestructureerde data voor al je bedrijfsprocessen.

Hoe Parseur KIE tot leven brengt

Met alleen OCR kun je niet automatiseren. Je wilt een oplossing die begrijpt wat belangrijk is en automatisch gestructureerde data levert aan je systemen. Dat is precies wat Parseur doet.

Parseur combineert Optical Character Recognition (OCR) met Belangrijke Informatie Extractie (KIE) en maakt van elk document direct een bruikbare dataset (JSON of andere gestructureerde data).

Parseur biedt daarbij zowel een krachtige API voor ontwikkelaars als een eenvoudige webapplicatie voor je operationele teams. Zo kun je eenvoudig parsing workflows definiëren, data controleren en alles monitoren – zonder te hoeven programmeren. Dit bespaart ontwikkeltijd en vergroot de grip op je datastromen.

Je bepaalt zelf welke velden je wilt extraheren, en Parseur past automatisch extractieregels toe op nieuwe documenttypen. Dankzij directe integraties stroomt je data direct door naar ERP, CRM of andere tools – zonder dat het blijft hangen.

Kortom: Parseur maakt KIE in de praktijk beschikbaar met maximale nauwkeurigheid, beheersbaarheid, en schaalbaarheid – voor ontwikkelaars én operations.

Toekomstvisie: OCR + KIE + AI/LLM’s

De ontwikkelingen in documentautomatisering gaan snel. OCR is de start, KIE zorgt voor intelligentie binnen extractie, en large language models (LLM’s) tillen dit naar een nog hoger niveau.

Het speelveld van de toekomst ziet er als volgt uit:

• OCR als basis. Papier en beeld omzetten naar digitale tekst blijft noodzakelijk.
• KIE als intelligentielaag. KIE structureert de tekst en voegt context toe zodat data direct bruikbaar is.
• LLM’s als versneller. LLM’s zorgen voor nog meer flexibiliteit, context en meertaligheid in extractie.

Wat bieden LLM’s?

• Hogere nauwkeurigheid. Ze begrijpen relaties tussen velden in plaats van alleen losse woorden.
• Extra flexibiliteit. Minder afhankelijk van templates, sneller nieuwe documenttypes ondersteunen.
• Meer talen en formats. Meertalig en geschikt voor handgeschreven informatie of branchespecifieke documenten.

Het resultaat? Intelligent Document Processing (IDP): een volledig geautomatiseerde keten waarbij OCR, KIE en AI/LLM’s samenwerken. Bedrijven willen sneller inzicht, minder fouten en schaalbare compliance – dit maakt IDP onmisbaar. Volgens Fortune Business Insights groeit de wereldwijde IDP-markt van $10,57 miljard in 2025 naar $66,68 miljard in 2032 (CAGR ~30,1%).

OCR was de basis, KIE de grote sprong, en document-AI met LLM’s biedt toekomstbestendige, menselijke nauwkeurigheid én schaal.

OCR en KIE zijn dus geen concurrenten, maar juist opeenvolgende stadia in documentautomatisering. OCR is het “wat”: het digitaliseert content. KIE is het “waarom”: het begrijpt, structureert en maakt echte automatisering mogelijk.

Voor bedrijven is het verschil helder: OCR levert tekst, terwijl KIE zorgt voor direct bruikbare, gestructureerde data die je processen echt versnellen.

Klaar om de stap te maken naar verdere automatisering en de voordelen van KIE te ervaren? Probeer Parseur en ontdek hoe je snel data uit documenten haalt – zonder templates, maar met volledige controle over je workflows.

Veelgestelde Vragen

Wanneer bedrijven onderzoek doen naar documentautomatisering, komen twee belangrijke termen vaak naar voren: Optical Character Recognition (OCR) en Key Information Extraction (KIE). Beide spelen een essentiële rol in intelligente documentverwerking, maar dienen verschillende doeleinden. Om jou te helpen het verschil te begrijpen en de juiste oplossing te kiezen, vind je hier de meest gestelde vragen over OCR vs KIE.

Is OCR hetzelfde als KIE?

Nee. OCR (Optical Character Recognition) zet gescande documenten en afbeeldingen om in machine-leesbare tekst. KIE (Key Information Extraction) identificeert en structureert specifieke velden, zoals totalen, datums of klantnamen, zodat de data bruikbaar wordt voor automatisering.

Waarom is KIE beter dan OCR voor bedrijfsautomatisering?

OCR levert alleen ruwe tekst, die vaak handmatige controle of templates nodig heeft om bruikbaar te zijn. KIE gebruikt AI en NLP om context te begrijpen, gestructureerde data te extraheren en deze direct naar bedrijfs­systemen te sturen, waardoor fouten afnemen en je tijd bespaart.

Kunnen OCR en KIE samenwerken?

Ja. OCR is meestal de eerste stap, waarmee je het document digitaliseert. KIE bouwt voort op OCR door intelligentie toe te voegen en precies die velden te extraheren die bedrijven nodig hebben. Samen vormen ze de ruggengraat van Intelligent Document Processing (IDP).

Wat zijn voorbeelden van KIE-toepassingen?

KIE wordt veel gebruikt voor facturen, bonnetjes, contracten, zorgformulieren en logistieke documenten. Het haalt gestructureerde data op zoals totalen, contractdatums, patiëntnummers en zendingnummers – data die OCR zelf niet kan organiseren.

Hoe nauwkeurig is KIE vergeleken met OCR?

Waar OCR moeite kan hebben met ongestructureerde indelingen, haalt KIE, gecombineerd met AI, nauwkeurigheid tot wel 98% door context te begrijpen en velden te valideren, ver voorbij simpele tekstherkenning.

Gebruikt Parseur OCR of KIE?

Parseur combineert beide. Het gebruikt OCR als basis om tekst op te vangen en past daarna AI-gedreven KIE toe om gestructureerde, contextrijke velden te extraheren. Deze templatevrije aanpak zorgt voor flexibiliteit bij verschillende documenttypen en integreert direct in jouw workflows.

Laatst bijgewerkt op 9 oktober 2025