Dlaczego większość AI OCR zawodzi i czym Parseur się wyróżnia

AI OCR obiecuje „automatyzację”, ale w rzeczywistych procesach biznesowych samo rozpoznawanie tekstu nie wystarcza. Błędy w sumach, datach czy numerach identyfikacyjnych prawie zawsze pozostają niezauważone przez długi czas, generują dodatkową pracę i podważają zaufanie do automatyzacji. W tym artykule wyjaśniamy, dlaczego standardowy OCR zawodzi, jakie są realne koszty tych błędów i jak hybrydowe podejście Parseur pozwala uzyskać wiarygodne, uporządkowane dane dla Twoich workflowów.

Najważniejsze wnioski:

• AI OCR odczytuje tekst, ale nie rozpoznaje danych strukturalnych. Nawet „1% błędu” wystarczy, by workflow przestał działać prawidłowo.
• Słaba jakość dokumentów, różnorodne formaty, pismo odręczne i treści wielojęzyczne utrudniają skuteczną pracę samych rozwiązań AI-OCR.
• Parseur wykorzystuje kontekstową AI, wydobywając wiarygodne, uporządkowane dane, na których można oprzeć automatyzację.

Mit „99% dokładności”

Wgrywasz dobrze przygotowany PDF faktury do narzędzia AI OCR. Proces kończy się bez komunikatów o błędach, lecz okazuje się, że kwota została rozpoznana jako 100,00 $ zamiast 1 000,00 $ albo brakuje daty. Nic nie „wyskakuje”, ale cały Twój workflow po cichu staje się wadliwy.

To częsta frustracja. Większość narzędzi OCR reklamuje „99% dokładności”, jednak ta liczba w rzeczywistej pracy jest myląca. 1% błędu NIE oznacza „prawie perfekcyjnie”. Na 1 000 dokumentów to już 10 błędów dziennie: nieprawidłowe sumy, puste pola czy pomylone identyfikatory, które destabilizują automatyzację i wymagają ręcznego sprawdzenia.

W praktyce, 99% dokładności odnosi się do rozpoznawania pojedynczych znaków w idealnych warunkach, a nie do ekstrakcji całych pól, kluczowych dla biznesu. Branżowe benchmarki TDWI potwierdzają, że nawet czołowe modele OCR uzyskują 98–99% dokładności znakowej w idealnych warunkach. Tymczasem Sanjeev Bora wskazuje, że dokładność ekstrakcji pól z ustrukturyzowanych dokumentów, jak faktury, często spada do 95–97% lub niżej, szczególnie przy zmiennych szablonach lub słabej jakości wejściach. Oznacza to realnie od 10 do 50 błędów na 1000 dokumentów — zupełnie wystarczająco, by zablokować kluczowe workflowy.

Sedno problemu nie tkwi w użytkownikach czy konkretnych dokumentach — wynika z samego podejścia technologii OCR. Typowy AI OCR skupia się na rozpoznawaniu tekstu, a nie rozumieniu struktury i kontekstu biznesowego. Odczytuje znaki, nie identyfikując poprawnych pól, brak mu walidacji biznesowej i zrozumienia znaczenia danych.

To istotna różnica. Parseur nie jest kolejnym narzędziem „do czytania dokumentów”. Dostarcza wiarygodną ekstrakcję danych, zmieniając e-maile i PDF-y w zwalidowane, uporządkowane dane — gotowe dla automatyzacji.

Dlaczego samo AI OCR to za mało: typowe problemy w praktyce

OCR postrzegany jest jako problem już rozwiązany. Skanujesz dokument, wyciągasz tekst — gotowe. Niestety, to założenie rozbija się o codzienność biznesu, gdzie dokumenty są zróżnicowane, nieidealne i napływają od setek różnych partnerów. Tutaj ograniczenia AI OCR generują konkretne koszty operacyjne.

1. Zła jakość obrazu to codzienność

Dokumenty rzadko są idealne. Faktury są fotografowane telefonem, skanowane w słabym świetle, przycinane lub mocno skompresowane. Rozmazania, cienie i niska rozdzielczość diametralnie pogarszają skuteczność rozpoznawania. Zgodnie z dokumentacją Adobe i badaniami branżowymi, wystarczy niewielka utrata jakości, by wskaźniki OCR gwałtownie spadły.

Efektem są znikające cyfry, źle rozpoznane przecinki i pominięte pola – błędy trudne do wykrycia automatycznie, a kosztowne, jeśli pozostaną niezauważone.

2. Złożone i zmienne układy łamią OCR

Silniki OCR analizują tekst w liniach, a dokumenty biznesowe rzadko są liniowe.

Typowe przypadki to:

• Wielokolumnowe faktury
• Zagnieżdżone tabele
• Pozycje zajmujące kilka linii
• Sumy w nietypowych miejscach (różni dostawcy, różne układy)

Przy takiej różnorodności OCR potrafi odczytać tekst, lecz gubi strukturę. Pozycje mieszają się, ilości rozdzielają od cen, sumy lądują w złych kolumnach. Narzędzia „AI OCR only” nie radzą sobie ze stabilnym przypisaniem pól – zwłaszcza przy współpracy z wieloma dostawcami i formatami dokumentów.

3. Pismo odręczne i nietypowe fonty generują błędy

W wielu procesach pojawiają się ręczne dopiski, pieczątki czy podpisy. Inne przypadki to egzotyczne kroje pisma czy przestarzałe wydruki. Nawet najnowsze modele AI mają tutaj wysoką podatność na błędy.

Rezultat? Może nie totalna klęska, ale nawet drobny błąd potrafi unieważnić pole lub całe zamówienie.

4. Dokumenty wielojęzyczne oraz znaki specjalne

W organizacjach międzynarodowych pojawiają się faktury z różnymi językami, znakami akcentowanymi, symbolami walut i alfabetami niełacińskimi. Efektywność AI OCR dla różnych języków jest bardzo nierówna, a mieszane dokumenty bywają niezwykle kłopotliwe. Przez pomijane lub błędnie zamieniane znaki, dalsza walidacja i ekstrakcja bywają niemożliwe.

5. OCR daje tekst, a nie dane biznesowe

Największa bariera to dotycząca samej zasady działania. AI OCR oddaje surowy tekst, a nie ustrukturyzowane dane, które biznes potrzebuje: standardowe ID, normalizowane wartości czy powiązane pozycje.

Bez kontekstu i reguł, OCR nie wie, która liczba jest właściwa.

Przykład:

Płatność trafia do złego dostawcy

OCR poprawnie rozpoznaje adresy i kwoty, lecz nie odróżnia adresu rozliczeniowego od numeru konta. Automatyzacja może zwrócić płatność w niewłaściwe miejsce.

Przykład:

Błędne zamówienia tworzą braki w magazynie

OCR wyodrębnia ilości z tabeli, ale nie przypisuje ich do odpowiednich SKU. Sztuczne rozbieżności prowadzą do nieprzewidzianych braków magazynowych.

To nie wyjątki – to przewidywalny skutek pracy wyłącznie na tekście. Automatyzacja potrzebuje danych, które przejdą walidację biznesową — nie tylko rozpoznanych znaków.

6. Nietypowe PDF-y i formaty plików

PDF-y mają dziesiątki odmian i nie wszystkie trzymają się specyfikacji, przez co workflowy potrafią się „wysypać”. W Parseur poświęcamy dużo czasu na identyfikację i omijanie problemów z parsowaniem trudnych plików PDF, by zapewnić zgodność nawet z najbardziej egzotycznymi formatami.

Koszty operacyjne błędów AI OCR

Błędy OCR przekładają się bezpośrednio na czas i pieniądze. Mało widoczny błąd to ręczna poprawa, opóźnione workflowy i utrata zaufania. Według TextWall, standardowe rozwiązania osiągające 98-99% na czystym druku realnie spadają do nawet 95-97% lub niżej przy trudnych dokumentach – a więc błędy są regułą, nie wyjątkiem.

Typowy scenariusz: AI OCR wypluwa wyniki, a kolejne systemy wychwytują rozbieżności i workflow staje. Musisz szukać oryginału, sprawdzać pola, ręcznie przepisywać poprawki. Nawet dobrze zgrane zespoły tracą 6–7 minut na dokument podczas weryfikacji i napraw (Jiffy).

W skali to rośnie lawinowo: tylko 5% dokumentów wymagających korekty to przy 2000 dziennie 100 do ręcznego sprawdzenia, czyli ponad 11 roboczogodzin dziennie!

Szczególnie kosztowne są błędy w procesach transakcyjnych. Błędne AI OCR skutkuje:

• Błędnymi płatnościami – duplikaty faktur lub złe kwoty
• Naruszeniem SLA przez opóźnienia spowodowane ręczną korektą
• Ryzykiem prawnym – błędy w podatkach czy niekompletnych danych
• Podatnością na oszustwa – gdy pomylone są dane kontrahentów

Wiele firm nakłada dodatkowe aprobaty lub zwiększa nadzór — spowalniając proces i pogarszając zwrot z inwestycji w automatyzację. Największy, ukryty koszt to utrata zaufania: gdy użytkownicy mają zbyt wiele „wyjątków”, workflow staje się niewydolny i pracownicy wracają do manualnych działań.

Dlatego dzisiejsze rozwiązania klasy Intelligent Document Processing stawiają na niezawodność – nie na sam procent rozpoznania. Use case’y z Parseur pokazują, że gdy ekstrakcja strukturalna zastępuje AI OCR, liczba manualnych poprawek spada drastycznie – stają się one wyjątkiem zamiast normą.

Dlaczego nawet nowoczesna AI OCR nie rozwiązuje kluczowych problemów

Nowe modele AI OCR są rzeczywiście coraz lepsze: skuteczniej rozpoznają znaki, obsługują szerszy zestaw języków i lepiej radzą sobie ze „szumem”. Ale to tylko kosmetyka problemu. Fundament pozostaje niezmieniony.

Po pierwsze – struktura. AI OCR nadal zwraca tekst, a nie strukturalne dane. Automatyzacja wymaga przewidywalnego schematu, identyfikowalnych pól i spójnych formatów. Jeśli na jednej fakturze jest „Wartość brutto”, a na innej „Total Amount”, AI musi rozumieć znaczenie — a sama lepsza rozpoznawalność znaków tego nie zapewnia.

Po drugie – walidacja i pochodzenie. AI OCR rzadko potrafi wyjaśnić, dlaczego przypisał konkretną wartość do pola i czy przeszła walidację biznesową. Bez tej przejrzystości zespoły muszą weryfikować ręcznie — a to zaprzecza celowi automatyzacji.

Po trzecie – zmienność dokumentów. Szablony dokumentów ewoluują. Nawet najlepsze AI OCR bez logiki strukturalnej i monitorowania z czasem zacznie generować coraz więcej błędów. Analizy branżowe potwierdzają: skuteczność AI OCR osiąga sufit bez kontekstu biznesowego, walidacji i zarządzania regułami.

To nie tylko teoria: badanie Parseur z 2026 roku wykazało, że 88% firm nadal zgłasza błędy w swoich pipeline’ach danych, a zespoły tracą ponad 6 godzin tygodniowo na ręczną naprawę.

Wniosek: jeśli musisz sprawdzać każdą wartość, to nie jest automatyzacja – tylko zautomatyzowane „przepisywanie”.

Różnica Parseur: hybrydowe podejście do niezawodnej ekstrakcji danych

Większość narzędzi AI OCR na rynku działa według dwóch schematów: sztywne reguły (które łamią się przy nowych szablonach) lub generyczna AI, zgadująca przy niepewności. Parseur wybiera trzecią drogę: hybrydową, nastawioną na ekstrakcję danych o jakości produkcyjnej.

Wyróżnik: Kontekstowa AI dla wiarygodnej ekstrakcji

Parseur nie zgaduje. Jego AI jest zoptymalizowana pod rozpoznawanie dokumentów biznesowych: faktur, zamówień, paragonów, listów przewozowych. Dzięki analizie wzorców strukturalnych, lokalizacji pól i znajomości kontekstu biznesowego, Parseur wydobywa dane z wysoką skutecznością, nawet z nieuporządkowanych dokumentów.

W odróżnieniu od uniwersalnych modeli, AI Parseur wie, że np. pole „Suma” zwykle znajduje się na dole, a pozycje w fakturze mają określone wzorce. Taka logika gwarantuje wyższą powtarzalność i precyzję nawet przy dużej zmienności dokumentów.

Efekt? Powstają strukturalne, godne zaufania dane, na których możesz budować automatyzację — mniej błędów, mniej ręcznej kontroli, prawdziwe end-to-end workflow.

Na czym polega różnica Parseur: warstwa niezawodności

Większość narzędzi OCR kończy pracę na konwersji obrazu w tekst. Parseur idzie dalej: generuje wiarygodne, uporządkowane dane, które napędzają automatyzację w firmach. Funkcjonalność Parseur adresuje realne scenariusze, przez które klasyczne workflowy OCR upadają.

a. Obsługa wielu formatów wejściowych i pre-processing

Jedną z głównych przyczyn niepowodzeń AI OCR jest różnorodność typów i jakości wejścia. Firmy otrzymują dane przez e-mail, PDF-y, skany, obrazy lub z systemowych zrzutów — każda forma jest inna.

Parseur obsługuje te wejścia natywnie. Automatycznie wyciąga treść z:

• Emaili i załączników,
• PDF-ów (natywnych i skanowanych),
• Obrazów i innych plików graficznych.

Zanim rozpocznie ekstrakcję, Parseur wykonuje zaawansowany pre-processing: analizuje layout, warstwy tekstowe, spójność dokumentu. To eliminuje typowe błędy AI OCR, jak brakujące dane czy źle zmapowane pola już na starcie.

b. Ekstrakcja oparta o schemat i AI

OCR daje tekst. Automatyzacja wymaga danych strukturalnych.

Parseur stosuje podejście schema-first: Ty definiujesz pola, które chcesz wyodrębnić (np. numer faktury, kontrahenta, pozycje, sumy, daty), a AI wyciąga je precyzyjnie – za każdym razem.

Kluczowe korzyści:

• Bez zgadywania: Dane są przypisywane deterministycznie, nie „prawdopodobnie”.
• Automatyczna normalizacja: Daty, waluty, liczby są ujednolicane
• Powtarzalny format: Dane zwracane są w stabilnej strukturze JSON, bez potrzeby budowania własnych mapowań.

Parseur likwiduje konieczność niekończącego się naprawiania tekstu po AI OCR. Otrzymujesz gotowe dane, minimalizując interwencje programistyczne.

c. Dynamiczna obsługa zmiennych dokumentów

Szablony dokumentów zmieniają się nieustannie. Parseur, dzięki kontekstowej AI wytrenowanej na prawdziwych przypadkach biznesowych, rozpoznaje struktury typowe dla różnych rodzajów dokumentów. Pozwala to adaptować się do zmian layoutu i zachować wysoką dokładność ekstrakcji.

d. Solidna integracja i bezpieczna dostawa danych

Precyzja ekstrakcji to nie wszystko, liczy się też sposób dostarczenia danych.

Parseur integruje się m.in. przez:

• Webhooki i API,
• Platformy automatyzacji (Zapier, Make, Power Automate),
• Google Sheets, CRM, ERP itd.

Każda dostawa danych jest idempotentna: powtarzane wywołania nie skutkują duplikatami. Przy problemach downstream, Parseur zapewnia powtarzanie i failover — żadna paczka danych nie znika i nie zostaje zdublowana.

Podsumowanie niezawodności Parseur

AI OCR kończy się na tekście – Parseur oferuje zweryfikowane, kontekstowe dane. Dzięki połączeniu obsługi różnych wejść, ekstrakcji schema-first, kontekstowej AI oraz bezpiecznego delivery Parseur pełni rolę niezawodnej warstwy dla nowoczesnych workflowów.

Dla tych, którzy przekonali się, że „99% skuteczności OCR” nie działa na produkcji — ta różnica to nie teoria, a praktyczne usprawnienie.

Wzorce wdrożeń: praktyczne scenariusze niezawodnej automatyzacji dokumentów

To, co decyduje o sukcesie automatyzacji, to sposób wdrożenia. Oto trzy gotowe wzorce, jak wykorzystać Parseur jako warstwę niezawodności — od szybkich zwycięstw po pełną autonomię klasy enterprise.

Każdy wzorzec zawiera klarowne zasady obsługi błędów i KPI.

Wzorzec 1: Szybka wygrana – Parsowanie zamówień z e‑maila + ludzka kontrola

Scenariusz:

Zamówienia przychodzą e-mailem jako PDF lub załącznik. Celem jest szybka ekstrakcja pozycji do weryfikacji — eliminując ręczne przepisywanie.

Przebieg

1. Wejście: Zamówienie otrzymane e-mailem (PDF).
2. Parseur:
   • Ekstrakcja numeru zamówienia, kontrahenta i pozycji (SKU, ilość, cena jednostkowa).
3. Wyjście:
   • Dane trafiają do Google Sheets lub Slacka do szybkiej weryfikacji
   • Człowiek sprawdza tylko wybrane pola

Przykładowy schemat wyjściowy

{
  "po_number": "PO-78421",
  "vendor_name": "Acme Components",
  "line_items": [
    {
      "sku": "AC-4431",
      "quantity": 500,
      "unit_price": 1.25
    }
  ]
}

Obsługa błędów

• Dalsza automatyzacja czeka na zatwierdzenie danych przez człowieka
• Każde pole można porównać z oryginałem

KPI

• % zamówień przetwarzanych bez manualnego wprowadzania
• Średni czas weryfikacji na dokument
• Dokładność danych na poziomie pola

Efekt: W kilka dni zespoły eliminują 70–80% ręcznego „przepisywania” PO bez ryzyka wprowadzenia błędów do systemów.

Wzorzec 2: Produkcyjny proces AP – automatyczne przetwarzanie faktur

Scenariusz:

Masowe przetwarzanie faktur i integracja z ERP, minmalizując ręczną pracę.

Przebieg

1. Wejście: Faktura przesyłana e-mailem lub przez zrzut plików.
2. Parseur:
   • Ekstrahuje numer faktury, ID dostawcy, ID zamówienia, pozycje, sumy, podatki.
   • Normalizuje formaty (daty, waluty, liczby)
3. Konektor do ERP:
   • Automatycznie dopasowuje fakturę do PO i przyjęcia towaru (3-way match)

Idempotentność i powtarzalność

• Unikalny extraction ID dla każdej faktury
• Powtórzenia nie skutkują duplikatami
• Retry i failover, jeśli ERP jest tymczasowo niedostępne

Obsługa błędów

• Niedopasowanie — dokument trafia do kolejki wyjątków
• Brak kluczowych pól (np. ID zamówienia) — ludzka kontrola
• Duplikaty — automatyczna blokada

KPI

• STP (straight-through processing – bez ręcznej interwencji)
• Czas cyklu przetwarzania faktury
• Koszt na fakturę
• Brak duplikacji płatności

Efekt: Firmy osiągają 85–95% STP, skracając czas z dni do godzin, bez utraty bezpieczeństwa i zgodności.

Wzorzec 3: Złożone tabele + wzbogacanie RAG dla logistyki

Scenariusz:

Dostawcy przesyłają rozbudowane faktury lub dokumenty dostaw z zestawieniami pozycji. Pozycje muszą być wzbogacone o dane wewnętrzne przed dalszym processingiem.

Przebieg

1. Wejście: Wielostronicowe faktury lub dokumenty dostawy z dużą tabelą.
2. Parseur:
   • Ekstrakcja pozycji z zachowaniem układu tabeli
3. Warstwa RAG / DB:
   • Dopasowanie SKU do bazy produktów
   • Wzbogacanie o wewnętrzne ID, powiązania, reguły stanów magazynowych
4. Agent wykonawczy:
   • Aktualizuje stany magazynowe i w razie potrzeby wyzwala zamówienia uzupełniające
5. Pełny log audytowy:
   • Oryginał dokumentu + wyekstrahowane pola + detale wzbogacenia

Przykładowy zwrócony JSON

{
  "sku": "AC-4431",
  "supplier_qty": 500,
  "internal_product_id": "INT-99231",
  "warehouse": "EU-WH-01"
}

Obsługa błędów

• Brak SKU — zgłoszenie do zespołu master data
• Problemy z tabelą — eskalacja do ręcznej weryfikacji
• Pełna ścieżka audytu każdego kroku

KPI

• Dokładność ekstrakcji tabelarycznej
• Liczba błędów w uzgadnianiu stanów magazynowych
• Czas aktualizacji
• Kompletność ścieżki audytu

Efekt: Wzorzec zapewnia bezpieczną autonomię: agenci automatycznie wykonują proces, ale każda decyzja jest transparentna i podlega audytowi.

Co łączy powyższe wzorce?

Parseur w każdym scenariuszu pełni tę samą rolę: transformuje nieuporządkowane dokumenty w wiarygodne dane – fakty, zanim procesy biznesowe przejdą na automatyczne tory.

To kluczowa różnica między workflowami, które rosną i rozwijają się, a tymi, które regularnie wymagają napraw manualnych.

Checklist: jak wybrać narzędzie AI OCR / IDP?

Dobór AI OCR lub platformy Intelligent Document Processing (IDP) jest strategiczny dla sukcesu automatyzacji. Liczy się nie efektowność prezentacji AI, lecz faktyczna niezawodność i dopasowanie do operacji. Oto szybka lista kontrolna dla zespołów wdrożeniowych i zakupowych:

1. Szerokie wsparcie wejść

• Czy system obsłuży wszystkie źródła dokumentów (e-maile, załączniki, PDF, skany, uploady, integracje chmurowe)?

2. Schemat danych i pola

• Czy możesz od początku ustalić strukturę rezultatów?
• Czy system radzi sobie z tabelami, zagnieżdżeniami, nieregularnym układem?
• Czy daty, kwoty i ID są automatycznie normalizowane?

3. Integracja i API

• Czy są webhooki, API i SDK do Twoich narzędzi?
• Czy obsługuje Zapier, Google Sheets, CRM/ERP?
• Czy dostawa danych jest idempotentna i odporna na powtórzenia?

4. SLA i obsługa błędów

• Jak deklaruje poziom dokładności?
• Jak wygląda obsługa wyjątków i rozpoznawanie błędów?
• Czy realnie można włączyć człowieka w pętlę (human-in-the-loop)?

5. Audyt i compliance

• Czy system rejestruje pochodzenie dokumentu, ekstrakcję i wersjonowanie danych?
• Czy pozwala wyeksportować pełny log audytowy?

6. Doświadczenie developerskie

• Czy API jest transparentne i dobrze opisane?
• Czy są SDK, gotowe przykłady, środowiska testowe?
• Czy workflowy można łatwo tworzyć i utrzymywać bez długiego wdrożenia?

Rada: Porównuj narzędzia za pomocą checklisty i wymagaj prawdziwych przykładów wyników. Solidny IDP to nie wysokie procenty AI OCR, tylko przewidywalność i pewność danych.

Pro tip: Pobierz gotową checklistę do porównania narzędzi AI OCR / IDP zwracając uwagę na wymienione kryteria. Ułatwi to wybór i zapewni skalowalną, bezpieczną automatyzację.

Wiarygodna ekstrakcja danych = udana automatyzacja

AI OCR to dopiero punkt startu. Nawet drobny błąd w kwocie, dacie czy numerze ID to godziny żmudnej weryfikacji, zatrzymane workflowy i utrata zaufania. Dokumenty biznesowe są nieuporządkowane i ciągle ewoluują — AI OCR działające „samodzielnie” jest na to niewystarczające.

Parseur rozwiązuje ten problem, dostarczając dane nie tylko rozpoznane, ale przede wszystkim strukturalne i zwalidowane. Automatyzujesz obsługę faktur, zamówień czy złożonych tabel – a Parseur zapewnia, że workflow działa płynnie, bez manualnych nadgodzin i kosztownych błędów.

Wniosek jest prosty: aby skalować automatyzację i zdjąć ręczną walidację z zespołu, potrzebujesz pewnej ekstrakcji danych strukturalnych, a nie tylko rozpoznawania tekstu. Parseur gwarantuje tę niezawodność — Twoje procesy będą przewidywalne, łatwo audytowalne i naprawdę efektywne.

Najczęściej zadawane pytania

Nawet najlepsze narzędzia OCR i automatyzacji mają swoje ograniczenia. Aby pomóc Ci zrozumieć, czego się spodziewać i jak skutecznie korzystać z Parseur, odpowiedzieliśmy na najczęstsze pytania dotyczące ekstrakcji danych z dokumentów, niezawodności działania i integracji z workflow. Te praktyczne porady obejmują wszystko: od obsługiwanych formatów po obsługę błędów i skalowanie automatyzacji.

Czy AI OCR potrafi odczytać pismo odręczne?

AI OCR potrafi rozpoznawać niektóre teksty pisane odręcznie, ale dokładność rozpoznania mocno zależy od stylu pisma i jakości skanu. Parseur obsługuje rozpoznawanie pisma odręcznego dla alfabetu łacińskiego, japońskiego i koreańskiego, a eksperymentalnie także dla greckiego czy cyrylicy, ale nawet zaawansowany OCR wymaga weryfikacji przy nieczytelnym piśmie.

Jakie formaty obsługuje Parseur?

Parseur obsługuje szeroki zakres formatów, w tym e‑maile, pliki PDF (natywne i skanowane), obrazy (PNG, JPG, TIFF, GIF, BMP), arkusze kalkulacyjne (CSV, XLSX, ODS), pliki tekstowe HTML/RTF/TXT i wiele innych.

Czy Parseur potrafi wydobywać dane z wielostronicowych lub złożonych tabel?

Tak, Parseur obsługuje wielostronicowe pliki PDF oraz potrafi wyodrębniać dane tabelaryczne z zachowaniem integralności wierszy. Kontekstowa AI Parseur radzi sobie z nieregularnymi układami i zagnieżdżonymi strukturami tabel, zapewniając dokładną i uporządkowaną ekstrakcję nawet w złożonych dokumentach.

Czy Parseur zintegruje się z moimi systemami?

Oczywiście. Parseur integruje się z narzędziami takimi jak Google Sheets, Zapier, Make, Power Automate, CRM, ERP oraz niestandardowymi aplikacjami przez webhooki i API, wspierając idempotentne dostarczanie danych, by uniknąć duplikatów podczas powtórzeń.

Ostatnia aktualizacja 2 lutego 2026