Vad är Dynamisk OCR?
Dynamisk OCR är en avancerad OCR-motor utvecklad av Parseur. Vanlig AI OCR eller zonal OCR fungerar bra för datautvinning men har sina begränsningar. För att lösa dessa utmaningar har Parseur tagit fram dynamisk OCR, så att din datautvinning kan ske mer effektivt och flexibelt.
Begränsningar med Zonal OCR
Zonal OCR extraherar data från specifika "zoner" i ett dokument. Det innebär att OCR-verktyget fungerar bäst när datafältet alltid ligger på samma plats. Begränsningarna med zonal OCR är:
- Kan inte extrahera data som flyttar sig mellan olika dokument
- Kan inte hantera fält som ändrar storlek
- Kan ha problem att läsa dåligt skannade dokument
Läs mer om vad Zonal OCR är
Har du fält som rör sig i dina dokument?
Fält som "tabellrader", "radposter", "total" eller "delsumma" kan bero på antalet rader eller poster i en tabell. Dessa fält hamnar ofta på olika ställen i fakturor eller inköpsorder (PO).
När fälten flyttar sig horisontellt, vertikalt eller ändrar storlek klarar inte zonal OCR att hämta rätt information. Detta beror på att tekniken kräver fasta positioner för att zonerna ska fungera korrekt.
Hur extraherar du data om fält flyttar runt i dokumentet?
Tänk på finansiell data. Varje månad ser dina rapporter olika ut beroende på kostnader, intäkter och vinster. Om du behöver revidera snabbt är inte zonal OCR alltid lämplig — du behöver mer flexibilitet.
Men, är inte AI OCR bättre än Dynamisk OCR?
Den globala OCR-marknaden förväntas öka med en sammansatt årlig tillväxttakt (CAGR) på 14,8 % från 2023 till 2030.
AI OCR är den första generationens OCR som använder maskininlärning och datorseende-algoritmer. AI-motorerna använder neurala nätverk för att automatiskt hitta relevanta datafält.
Nackdelar med AI OCR
AI OCR har utvecklat arbetet med datautvinning och analys, men har fortfarande vissa svagheter.
Manuell granskning krävs
När du implementerar AI OCR i dina arbetsflöden behöver du oftast lägga till ett steg för manuell verifiering. AI-verktygen bygger på sannolikheter och därför måste du alltid ha någon som dubbelkollar resultatet.
Träning krävs
Du måste träna AI-modellen innan du kan använda den fullt ut, vilket kan vara tidskrävande. För vissa AI-lösningar kan träningen ta flera timmar, särskilt om du har stora datamängder.
Black box
Om AI-modellen misslyckas finns det oftast ingen enkel väg att rätta till felet – du behöver ofta träna om modellen från grunden. Du kan inte själv styra eller justera processen.
AI OCR är kostsamt
AI-baserad OCR-mjukvara är ofta dyr och passar främst större företag. Om du är en mindre verksamhet är detta sällan den mest effektiva lösningen.
Zonal OCR vs AI OCR vs Dynamisk OCR
Här jämför vi de tre typerna av OCR-motorer:
| AI OCR | Zonal OCR | Dynamisk OCR | |
|---|---|---|---|
| Uppsättning | Kräver träning | Omedelbar | Omedelbar |
| Kan analysera allt innehåll | Nej, begränsad till specifika språk och branscher | Nej, kan inte analysera fält som flyttar sig | Ja |
| Omfattande datautvinning | Nej, måste träna modellen först | Ja, på sekunder | Ja, på sekunder |
| Manuell datagranskning | Ja | Nej | Nej |
| Flexibel | Nej, det är en black box. Du måste träna om modellen från början | Ja, lätt att felsöka och justera | Ja, lätt att felsöka och justera |
| Kan hantera alla dokumentlayouter | Ja | Ja | Nej |
Här kommer Dynamisk OCR in i bilden!
Hur fungerar Dynamisk OCR?
Tekniken bakom dynamisk OCR är enkel och kraftfull på samma gång. Motorn använder så kallade "etiketter" för att hitta det du vill extrahera.
Vad är en etikett?
Ett fältvärde kan visserligen flytta sig upp eller ner i ett dokument, men positionen är alltid densamma i förhållande till sin textetikett. Exempel: värdet "$1,600.00" ligger alltid intill texten "Delsumma".
En etikett fungerar som ett ankare för fältet. Du talar om för Parseur att först leta upp etiketten och sedan, utifrån den, hitta värdet.
Fältet Delsumma är alltid relativt sin etikett.
Dynamisk OCR i tre enkla steg
Steg 1: Skapa en etikett
Markera texten som ska fungera som ankare och välj "Skapa ny etikett".
Steg 2: Skapa fältet i förhållande till etiketten
Rita en ruta kring det fält du vill extrahera. Ange sedan för Parseur att detta fält är relativt etiketten.
Steg 3: Lägg till en andra etikett (valfritt)
Du kan välja att sätta en "avslutande etikett" så att Parseur vet var fältet slutar.
Klart! Upprepa stegen för de fält du vill hämta och skapa din dynamiska OCR-mall.
Fördelar med Dynamisk OCR
Utöver att lokalisera fält exakt har dynamisk OCR fler styrkor jämfört med både AI OCR och zonal OCR.
Hög noggrannhet
Dynamisk OCR kan extrahera information även om fält flyttar sig eller ändrar storlek. Verktyget hittar och hämtar data från olika dokumentlayouter – det ger hög precision.
Enkel och snabb installation
Du behöver inga avancerade inställningar. För nya Parseur-användare är dynamisk OCR aktiverat direkt i inkorgen.
Stöd för många språk
Verktyget kan tolka PDF-filer och dokument på över 60 språk.
Blixtsnabb bearbetning
Till skillnad från AI OCR som behöver tränas, kan denna lösning extrahera data ur vilken PDF som helst på sekunder.
Använd Dynamisk OCR med Parseur
Parseur är en kraftfull PDF-parser med avancerad OCR-teknologi som automatiskt extraherar data från dokument. Ingen kodning eller krångliga regler behövs.
En benchmark från juni 2024 visar att Parseurs genomsnittskund sparar cirka 150 timmar manuell dataregistrering och ungefär 64 000 kronor varje månad. - Parseur-statistik, juni 2024
Jämför Parseur med andra PDF-avläsare
Senast uppdaterad