还记得旧时代的 OCR 吗？如今，借助人工智能（AI），OCR 已有了革命性的飞跃。 本文将带你深入了解 AI OCR 的定义、工作原理、应用场景及其优势。阅读完后，你将全面认识这项技术，明白其如何变革我们处理信息的方式。
什么是 OCR？
据 Grand View Research 新闻稿 显示，全球光学字符识别（OCR）市场预计于 2030 年达到 329 亿美元，2023 至 2030 年的年复合增长率为 14.8%。
OCR 软件可识别和转换印刷或手写文本的图像，将其变为可编辑、可搜索的数字文本。在自动化、文档处理及数字化流程中，它是关键工具。
OCR 工具通常结合了机器学习和模式识别算法。
更多内容请阅读 什么是 OCR。
传统 OCR 的局限性
OCR 技术无疑革新了数据提取和业务流程，但传统 OCR 引擎也存在一些不足。
- OCR 的计算机视觉技术只能把数据还原为原始文本，产生的仍是非结构化信息，难以直接导出到其他应用系统。
- 传统 OCR 难以适应不同格式和复杂布局的文档。
- 对于低质量、扭曲、倾斜的图片，或难以辨认的手写体，传统 OCR 的识别准确率较低。
- 面对包含 表格数据 等复杂结构的文档，OCR 识别效果常常有限。
了解更多 结构化与非结构化数据的区别。
什么是 AI 驱动的 OCR 系统？
将人工智能融入 OCR，使企业能利用深度学习等前沿技术，实现高速且智能的数据处理。
与仅依赖预设规则识别文本的传统 OCR 不同，AI OCR 能理解和学习数据规律。这让它更善于识别不同字体、语言、书写风格，甚至高效识别手写文本。
详细了解 AI 如何进行数据提取。
AI 驱动的 OCR 软件优势
AI OCR 的普及让企业能更高效自动化 数据采集，推动业务敏捷扩展。
更高准确率
AI 算法能通过持续学习和优化，显著提升文本识别的正确率，特别是在处理多字体、多语言和多种手写风格时效果尤为出色。
更优数据质量
依托先进的 AI 技术，数据输出更精准，错误率和不一致的情况大为减少。
更强适应性
AI OCR 解决方案可灵活识别来自扫描文件、PDF 或图片等不同来源的数据，适用于众多行业和使用场景。
能将非结构化文本结构化
AI 工具擅长将非结构化或半结构化信息转换为结构化数据，可导出为 JSON、CSV 等格式，或传递给其他软件实现自动集成。
AI OCR 有哪些局限？
如同其他技术，AI OCR 也存在一些挑战。例如，它往往被称为“黑盒”，一旦模型表现不佳，就需要重新训练整个 AI 系统，对持续学习的依赖也较高。
AI 辅助 OCR 的应用场景
AI OCR 已成为众多行业数字化转型的中坚力量，广泛应用于 房地产、金融、医疗等领域。
金融
AI OCR 正在重塑金融业的数据管理：它能自动处理批量财务文件，包括发票、收据和合同，智能提取支付关键信息。这大幅减少了人工错误，加快了处理速度，提升了合规效率。
教育
教育领域同样迎来 AI 变革。以往纸质的成绩单、证书和教材，都可借助 AI OCR 轻松数字化，为教育管理带来极大便利。
Parseur：优选的 AI OCR 工具
Parseur 是一款先进的 AI OCR 解决方案，适合针对 PDF 数据提取场景。与其他 AI 工具不同，Parseur 提供可点击模版平台和流畅的自动化流程，无需专业知识即可轻松上手！
总结：传统 OCR vs AI OCR
可以说，AI OCR 的出现极大推动了 OCR 技术的进步。
| 传统 OCR | 区域/动态OCR | AI OCR | |
|---|---|---|---|
| 生成结构化数据 | 否，仅原始文本 | 是 | 是 |
| 适应未知布局 | 否 | 否 | 是 |
| 需要训练 | 否 | 是，轻度 | 是，广泛 |
| 处理速度 | 最快 | 快 | 慢，资源消耗高 |
AI OCR 技术让企业能够快速数字化、提取和校验关键信息。未来，随着 AI 持续突破，AI OCR 的准确性和智能水平还将不断提高。在数字化浪潮下，AI OCR 成为助力企业快速转型、提升竞争力的关键技术。
最后更新于
