Pamiętasz czasy klasycznego OCR? Ta technologia przeszła ogromną transformację dzięki swojej nowoczesnej odsłonie – sztucznej inteligencji (AI). W tym artykule wyjaśnimy, czym jest AI OCR, jak funkcjonuje, jakie znajdują dla niego zastosowania i jakie korzyści niesie ze sobą. Po przeczytaniu lepiej zrozumiesz, jak ta technologia rewolucjonizuje przetwarzanie informacji.
Czym jest OCR?
Według szacunków globalny rynek optycznego rozpoznawania znaków (OCR) osiągnie 32,90 miliarda USD do 2030 roku, odnotowując wzrost CAGR na poziomie 14,8% w latach 2023-2030. - Komunikat prasowy, Grand View Research.
Oprogramowanie OCR umożliwia rozpoznawanie oraz konwersję obrazów przedstawiających drukowany lub odręczny tekst na cyfrowy, możliwy do edycji i przeszukiwania tekst. To kluczowe narzędzie w automatyzacji, cyfryzacji i przetwarzaniu dokumentów.
Współczesne rozwiązania OCR wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego i rozpoznawania wzorców.
Przeczytaj więcej o tym, czym jest OCR.
Ograniczenia tradycyjnego OCR
Nie można zaprzeczyć, że OCR zrewolucjonizował pozyskiwanie danych oraz usprawnił procesy w firmach. Jednak tradycyjne systemy OCR mają swoje ograniczenia:
- Technologia computer vision wykorzystywana przez klasyczne OCR przekształca dane jedynie w surowy tekst – dane te pozostają niestrukturalne i nie da się ich automatycznie przekazać do innych aplikacji.
- Klasyczny OCR ma trudności z obsługą dokumentów o zróżnicowanych układach i formatach.
- Problematyczne może być rozpoznawanie tekstu na zdjęciach niskiej jakości, przekrzywionych dokumentach, czy trudnym odczycie pisma odręcznego.
- Bardziej złożona struktura dokumentu, np. tabele w plikach PDF, może istotnie wpłynąć na skuteczność klasycznego OCR.
Zapoznaj się z różnicami między danymi strukturalnymi a niestrukturalnymi.
Czym są systemy OCR wspierane przez AI?
Integracja sztucznej inteligencji z OCR otworzyła nowy rozdział w rozwoju tej technologii. Umożliwia ona wykorzystanie algorytmów deep learning, co przekłada się na szybsze i bardziej precyzyjne przetwarzanie danych.
W odróżnieniu od tradycyjnego OCR, który polega na sztywnych regułach rozpoznawania znaków, AI OCR analizuje dane wejściowe i uczy się na ich podstawie. Dzięki temu może z coraz większą dokładnością rozpoznawać nie tylko różne czcionki, języki oraz style tekstu, ale nawet trudne do odczytania pismo odręczne.
Dowiedz się jak działa ekstrakcja danych przy użyciu AI.
Zalety oprogramowania OCR wspieranego przez AI
Rozwiązania oparte na AI OCR umożliwiają firmom przyspieszenie rozwoju dzięki automatyzacji pozyskiwania danych na zupełnie nowym poziomie efektywności.
Wyższa dokładność
AI OCR zapewnia znacznie większą precyzję w rozpoznawaniu i interpretowaniu tekstu niż klasyczne rozwiązania OCR. Dzięki samodoskonalącym się algorytmom sztucznej inteligencji, systemy te coraz lepiej radzą sobie z rozmaitymi typami tekstów, językami i stylami pisma.
Lepsza jakość danych
Wykorzystanie AI przekłada się na wyższą jakość danych – ogranicza liczbę błędów i nieścisłości, co zwiększa wiarygodność późniejszych analiz.
Większa elastyczność
AI OCR sprawnie wyodrębnia dane z różnych źródeł, takich jak skany dokumentów, pliki PDF czy zdjęcia. Dzięki temu znajduje zastosowanie w różnych branżach oraz w szerokim zakresie procesów biznesowych.
Przekształcanie tekstu niestrukturalnego w strukturalny
Systemy AI OCR potrafią przetwarzać niestrukturalne oraz częściowo strukturalne dane i konwertować je do postaci w pełni strukturalnej. Pozyskane dane mogą być następnie eksportowane do formatów takich jak JSON czy CSV lub przekazywane do innych aplikacji w ramach automatyzacji procesów.
Dowiedz się więcej o różnicach między danymi niestrukturalnymi, częściowo ustrukturalizowanymi i strukturalnymi.
Czy AI OCR ma ograniczenia?
Podobnie jak inne technologie, AI OCR wiąże się z pewnymi wyzwaniami. Często określana jest jako "czarna skrzynka", ponieważ w przypadku błędnych wyników konieczne może być ponowne trenowanie całego modelu AI. Osiągnięcie oczekiwanej skuteczności wymaga odpowiedniego treningu narzędzi AI OCR.
Aby zminimalizować te ograniczenia, warto rozważyć użycie Strefowego OCR lub Dynamicznego OCR.
Zastosowania OCR wspieranego przez AI
Systemy AI OCR odgrywają kluczową rolę w cyfrowej transformacji wielu sektorów: od nieruchomości, przez finanse, aż po opiekę zdrowotną.
Finanse
AI OCR w finansach pozwala na automatyczne przetwarzanie ogromnych ilości dokumentów, takich jak faktury, paragony czy umowy, wyodrębnianie istotnych metadanych płatniczych oraz redukcję liczby błędów. To nie tylko oszczędność czasu, ale też ułatwienie zarządzania finansami i spełniania wymogów prawnych.
Edukacja
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje również sektor edukacji. Dokumenty papierowe, świadectwa, certyfikaty i podręczniki mogą być łatwo digitalizowane, co usprawnia zarządzanie danymi i zasobami edukacyjnymi.
Parseur: Najlepszy AI OCR
Parseur to nowoczesne narzędzie AI OCR służące do ekstrakcji danych z dokumentów PDF. Czym wyróżnia się Parseur? To platforma point-and-click oferująca automatyzację w prosty sposób – gotowa nawet dla osób bez doświadczenia technicznego!
Podsumowanie: Tradycyjny OCR kontra AI OCR
Bez wątpienia AI OCR to przełomowa technologia na tle klasycznego OCR.
| Tradycyjny OCR | Strefowy/Dynamiczny OCR | AI OCR | |
|---|---|---|---|
| Tworzy dane strukturalne | Nie, tylko surowy tekst | Tak | Tak |
| Dostosowuje się do nieznanego układu | Tak | Nie | Tak |
| Wymaga treningu | Nie | Tak, niewielki | Tak, zaawansowany |
| Szybkość przetwarzania | Najszybsza | Szybka | Wolniejsza, wymagająca zasobów |
AI OCR otwiera przed firmami nowe możliwości digitalizacji danych poprzez inteligentne skanowanie, ekstrakcję i weryfikację. Perspektywy rozwoju tej technologii są bardzo obiecujące – wzmacnia ona przyszłość automatyzacji, oferując coraz większą dokładność i efektywność. W erze postępującej cyfrowej transformacji AI OCR staje się kluczowym narzędziem, umożliwiając firmom i organizacjom utrzymanie przewagi konkurencyjnej w szybko zmieniającym się świecie.
Ostatnia aktualizacja
