在数字时代，信息触手可及，高效获取、搜索和分析文本数据变得尤为重要。但面对像PDF这样的文件类型，直接提取或操作其中的文本和表格数据往往并不容易。这就是PDF OCR技术派上用场的地方。
本文将带你深入了解PDF OCR，我们将介绍它的原理、用途及其对企业的价值。还会评测主流PDF OCR工具，并展望未来技术的发展趋势。
了解PDF文件
Adobe Systems于1993年推出了可移植文档格式（PDF），并由国际标准化组织（ISO）推出了32000标准。
你是否知道，如今全球已有超过2.5万亿个PDF文件？
PDF有哪些常见类型？
随着PDF标准的演进，PDF也出现了多种类型和版本，功能持续优化。
| PDF类型 | 描述 |
|---|---|
| 标准文档格式 | |
| PDF/A | 用于长期保存 |
| PDF/E | 用于工程和建筑业文档 |
| PDF/X | 用于平面设计和印刷 |
| PDF/VT | 用于可变数据与事务性印刷，扩展了PDF/X的定制能力 |
| PDF/UA | 通用可访问性，优化辅助体验 |
手动提取PDF文本的挑战
在各行各业，PDF广泛用于信息的存储与分发。尽管技术不断进步，但仍有许多企业采用人工录入方式提取数据。
因此，仅有12%的企业能够自动将数据洞察转化为实际行动。
在企业初创阶段，人工录入耗时可能还可接受。然而，随着业务规模增长，文档数量与日俱增，人力处理耗时耗力，自动化就显得格外重要。
1992年，George Labovitz和Yu Sang Chang提出了1-10-100法则：验证数据的成本为1美元，修正错误数据需10美元，未能纠正将导致100美元损失。
手动数据录入难以避免人为失误。据统计人工录入错误率约为1%。这会影响数据准确性，进而引发合规、财务甚至客户满意度等问题。
使用OCR自动化数据提取
自上世纪90年代至今，光学字符识别（OCR）技术已在医疗、金融等诸多行业普及，被广泛应用于自动化数据提取。
Google Books 就是通过OCR扫描、转换书籍和杂志。
OCR工作流程
OCR技术可将图片、扫描件和手写文本自动转为机器可读数据，主要分为三步：
- 预处理： 软件对文档降噪、校正和缩放，优化识别效果。
- 字符/文本识别： 利用模式与特征识别技术，精准识别文档内的内容。
- 后处理： 结构化输出最终的文本数据。
了解更多 什么是OCR
传统OCR的局限性
常规OCR仅能将内容提取为纯文本，无法自动对接至其他系统或应用。
对于需要识别复杂表格、图表或图形的场景，传统OCR表现有限，往往需要二次处理。
当文档布局多变时，准确提取数据会面临挑战。据统计，10-15%的数据可能被遗漏或不准确。
什么是PDF OCR？PDF与OCR如何结合
PDF OCR结合了OCR技术与PDF数据格式，将PDF中的内容转化为可搜索、可编辑的数据。它集成了机器学习（ML）、计算机视觉、自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）等前沿算法，实现高精度数据提取。
PDF OCR的类型
为克服传统OCR局限，区域OCR和AI OCR等更智能的PDF OCR技术应运而生。
区域OCR
区域OCR作为第二代OCR技术，能够针对文档中指定区域精准提取数据。与基础版OCR相比，它可将非结构化数据转为结构化数据。
了解更多 什么是区域OCR
动态OCR
Parseur动态OCR的优势在于，即便表单中的字段位置和大小变化，也能自动适配、准确提取（如“总计”、“总金额”等字段经常位置不固定）。
了解更多 什么是动态OCR
AI OCR
通过AI驱动的OCR，可以利用深度学习等高级技术实现大批量、自动化数据提取，极大提升采集速度和准确率。AI与OCR的结合，推动了数据采集自动化。
了解更多 什么是AI OCR
为什么要使用PDF OCR？
PDF OCR的数据提取自动化能为企业带来诸多优势，节省时间与成本。下面是几个主要理由：
显著减少人工录入所需时间
PDF OCR可以完全代替人工查找和转录数据的环节，减少员工手动操作。这样，团队可将更多精力聚焦核心业务，无需花费数小时复制粘贴数据。
实现PDF到可编辑文件的便捷转换
借助PDF OCR，扫描PDF或图片型文档可被自动转换成可搜索、可编辑的PDF，极大提升关键词检索效率和数据可操作性。
轻松集成至数据库及其他应用
PDF OCR工具可轻松集成至数千种其他管理工具、CRM或ERP系统（如Zapier、Power Automate、Zoho等），还能通过Webhook或API定制数据流转。
PDF OCR实际应用
PDF OCR对于希望优化业务流程的各类型组织来说，是极具价值的自动化工具。
发票自动处理
通过PDF OCR自动化数字化纸质或扫描发票，有助于企业高效管理账目与付款跟踪。
OCR自动识别的发票数据可直接输入至QuickBooks等会计系统。
延伸阅读
提单（BOL）自动录入
PDF OCR技术助力企业自动采集提单（BOL）信息，提升流程准确性、高效性和沟通能力，帮助物流类企业显著降低成本和风险。
电商数据自动化
在电商领域，PDF OCR可用来自动提取采购订单、发票及运输单据的核心数据，提升订单处理的准确性和响应速度，缩短交付周期，改善客户满意度。
如何选择适合的PDF OCR工具？
市场上的PDF OCR工具繁多，选择时需关注功能、准确性与集成能力：
- 识别准确率是否足够高？
- 是否支持多语言文档处理？
- 是否提供低代码/无代码操作，使用门槛低？
- 可以无缝集成到你现有系统吗？
- 是否为先进的、高智能的PDF OCR解决方案？
2025年值得关注的PDF OCR工具
以下是今年广受好评的PDF OCR软件推荐：
Parseur
Parseur的AI引擎可实现高精度PDF数据自动提取，行业适配模板丰富，功能不仅限于OCR！
- 支持全球百余种语言
- 提供各行业AI模板，易上手
- 集成区域OCR与动态OCR
- 可识别手写和印刷体内容
- 配备强大模板管理平台
- 与Zapier、Make和Power Automate深度集成
- 能自动解析邮件中的附件数据
- 完美处理表格数据及重复内容
Parseur提供完整功能的免费套餐。付费方案也远低于大部分同类产品。
用户评价
Parseur我们已使用多年。在众多SaaS工具中（数量庞大），Parseur极少出现故障，是为数不多始终稳定的平台。服务支持也非常及时周到，强烈推荐。
Adobe Acrobat Pro
作为享有盛誉的PDF编辑软件，Adobe Acrobat Pro内置OCR技术，支持将扫描文档快速转换为可编辑文本，适配多种语言与复杂格式。
ABBYY FineReader PDF
ABBYY运用AI驱动的OCR技术数字化纸质与扫描件，跨Windows、macOS和移动端皆可使用，具备截图文字识别等丰富功能，操作简便。
Readiris
Readiris是一套多功能文档转换与编辑工具，具备强大的OCR引擎，不仅可编辑PDF，还具备语音识别转换为音频的能力，兼容Windows和macOS系统。
Google Document AI
Google Document AI结合OCR与AI模型，实现对扫描及数字文件的高效数据提取和文本搜索，支持文档自动处理和高效集成。
PDF OCR的未来展望
AI赋能的PDF OCR技术正不断打破静态文档与可用数据之间的壁垒。随着人工智能持续演进，预计将有更多创新工具涌现，加速企业数据自动化，彻底变革文档处理方式。
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