Vad är Dynamisk OCR?
Dynamisk OCR är en ny avancerad OCR-motor utvecklad av Parseur. Vanlig AI OCR eller Zonal OCR fungerar bra för datautvinning men har sina begränsningar. För att åtgärda dessa utmaningar har Parseur tagit fram Dynamisk OCR, så att din datautvinning kan ske smidigt.
Begränsningar med Zonal OCR
Zonal OCR extraherar data från specifika "zoner" i ett dokument. OCR-verktyget fungerar bäst när datafältet alltid ligger på samma plats. Begränsningarna för Zonal OCR är:
- Kan inte extrahera data som flyttar sig mellan olika dokument
- Kan inte hantera fält som ändrar storlek
- Kan inte identifiera dåligt skannade dokument korrekt
Läs mer om vad Zonal OCR är
Har du fält som rör sig dynamiskt i dina dokument?
Fält som "tabellrader", "radposter", "total" eller "delsumma" kan bero på antalet poster i din tabell. De ligger aldrig på samma ställe i alla fakturor eller inköpsorder (PO).
När fälten flyttar sig horisontellt, vertikalt eller ändrar storlek klarar inte Zonal OCR att hämta dessa data korrekt. Detta beror på att Zonal OCR fungerar bäst när "zonerna" har fasta positioner.
Hur extraherar du exakt data om ett fält ständigt byter plats?
Tänk på finansiell data. Varje månad ser dina ekonomiska rapporter olika ut beroende på kostnader, intäkter och vinster. Behöver du göra en revision snabbt och kräver ekonomiska siffror omgående är inte Zonal OCR alltid rätt lösning.
Men, är inte AI OCR bättre än Dynamisk OCR?
Läs vår fullständiga guide om AI OCR för att förstå hur det står sig i jämförelse.
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 hitta relevanta fält för datautvinning.
Nackdelar med AI OCR
AI OCR har definitivt förändrat processen för datautvinning och analys. Men det finns vissa begränsningar.
Manuell granskning krävs
När du implementerar AI OCR-mjukvara i ditt arbetsflöde rekommenderas det ofta att införa ett manuellt granskningsteg av data. Detta beror på att AI-verktyg är probabilistiska. Därför tar processen tid och du måste alltid förlita dig på att någon håller processen igång.
Träning krävs
Du måste träna AI-modellen innan du faktiskt kan använda den. Denna träningsprocess är tidskrävande, beroende på vilken mjukvara du väljer. Viss AI OCR kan ta upp till 4 timmar att träna, särskilt vid stora datamängder.
Black box
Om AI-modeller misslyckas finns det ingenting du kan göra förutom att träna om modellen. Du kan inte backa bandet och anpassa verktyget själv.
AI OCR är kostsamt
AI-baserad OCR-mjukvara är ofta dyr och passar främst större företag. Om du är en mindre verksamhet eller privatperson är detta sällan rätt OCR-verktyg för dig.
Zonal OCR vs AI OCR vs Dynamisk OCR
Här lyfter vi fram de viktigaste skillnaderna mellan olika typer 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 eller ändrar storlek | Ja |
| Omedelbar 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?
Det är inget komplicerat med denna nya teknik, vi har byggt den så enkel som möjligt. Motorn använder begreppet "etiketter".
Vad är en etikett?
Även om ett värde kan flytta sig i dokumentet så kommer dess position alltid vara bredvid dess platsmarkör. I exemplet nedan ligger värdet "$1,600.00" alltid intill texten "Delsumma".
Att skapa en etikett fungerar som ett ankare för fältet. Du lär Parseur att först hitta etiketten och använda dess position för att hitta rätt fält.
Fältet Delsumma kommer vara relativt denna etikett.
Dynamisk OCR går på några enkla steg
Steg 1: Skapa en etikett
Att skapa en etikett är samma sak som att skapa ett datafält. Rita bara en ruta över texten som ska fungera som ankare och klicka på "Skapa ny etikett".
Steg 2: Skapa fältet som ska vara relativt etiketten
Rita en ruta runt fältet du vill extrahera och tala om för Parseur att detta fält är relativt etiketten.
Steg 3: Skapa en andra etikett (valfritt)
Du kan skapa en andra etikett som fungerar som "avslutande etikett". Parseur använder denna för att avgöra var fältet slutar.
Och det var allt! Upprepa stegen för så många fält du vill hämta och skapa din Dynamisk OCR-mall.
Fördelar med Dynamisk OCR
Utöver utmärkt lokaliseringsförmåga erbjuder Dynamisk OCR flera fördelar jämfört med AI OCR och Zonal OCR.
Hög datanoggrannhet
Dynamisk OCR kan extrahera data även när fältens position och storlek varierar. OCR-verktyget kan hitta och hämta information som ändrat plats i dokumentet. Det gör lösningen mer träffsäker än andra OCR-verktyg.
Snabb och enkel installation
Tekniken kräver inga krångliga påslag. För nya Parseur-användare är Dynamisk OCR redan aktiverat i inkorgen.
Stöd för dokument på olika språk
OCR-verktyget kan tolka PDF-filer och andra dokument på över 60 språk världen över.
Bearbetning på sekunder
Till skillnad från AI-modeller som behöver tränas kan denna modell hantera vilken PDF-fil som helst mycket snabbt.
Använd Dynamisk OCR med Parseur
Parseur är en kraftfull PDF-parser med avancerad OCR-teknologi som automatiskt extraherar data från dokument. Parseur använder inga tolkningsregler eller kodning vid datautvinningen.
En benchmark gjord av Parseur i juni 2024 visar att kunder i genomsnitt sparar cirka 150 timmar manuell datainmatning och omkring 64 000 kronor per månad. - Parseur-statistik, juni 2024
Jämför Parseur med andra PDF-avläsare
Senast uppdaterad