Was ist AI-OCR?
AI-OCR ist eine Kombination aus OCR-Technologie (Optical Character Reader) und AI (Artificial Intelligence).
OCR ist eine Technologie, die handgeschriebenen oder gedruckten Text mit einem Scanner oder einer Digitalkamera liest und in Textdaten umwandelt. Die neue OCR-Verarbeitungstechnologie, die KI-Technologie mit dieser herkömmlichen OCR-Technologie kombiniert, wird AI-OCR genannt.
AI-OCR beinhaltet Deep-Learning-Funktionen, insbesondere Deep-Learning, unter AI (Künstliche Intelligenz), um die Merkmale und Muster von Text zu erlernen und die Genauigkeit der Texterkennung sowie die Analyse von Textbereichen und Layouts zu verbessern. Darüber hinaus ist es jetzt möglich, Zeilenumbrüche, durchgestrichene Zeilen und Textgewohnheiten zu lesen, was früher nur schwer möglich war.
Anwendungen von AI-OCR
AI-OCR wird bei Vorgängen eingesetzt, die eine genauere Zeichenerkennung erfordern, z. B. bei handgeschriebenen Zeichen und Formularen mit gemischten Layouts, bei denen herkömmliche OCR Schwierigkeiten hatte.
1. Verarbeitung von handschriftlichen Zeichen
AI-OCR wird bei Vorgängen eingesetzt, in denen häufig handschriftliche Dokumente verarbeitet werden, wie z. B. handgeschriebene Zettel, Fragebögen, medizinische Fragebögen, Antragsformulare und tägliche Arbeitsberichte.
2. Mischung mehrerer Layouts
AI-OCR ist für Vorgänge geeignet, bei denen die Layouts nicht standardisiert werden können wie z. B. Bestellformulare und Rechnungen von verschiedenen Unternehmen, die in kleinen und mittleren Unternehmen häufig per Fax eingehen.
3. Erhöhung der Genauigkeit der Zeichenerkennung
KI-Lernen verbessert die Erkennungsgenauigkeit und reduziert den Arbeitsaufwand.
Funktionsweise von AI-OCR
AI-OCR verwendet Methoden des Deep Learning, um Zeichen zu erkennen. Die Funktionsweise der Zeichenerkennung durch Handschrift ist dasselbe wie bei einer KI, die durch Deep Learning z. B. „Hund“ gelernt hat, ein Bild eines Hundes betrachten und als Hund erkennen kann. Die Erkennung eines Hundebildes als Hund wird durch das Lernen einer großen Anzahl von Hundebildern unter Verwendung der Ergebnisse von Merkmalsextraktion und Klassifizierung abgeleitet.
Ähnlich werden bei der Erkennung von handgeschriebenem Text Merkmale extrahiert und klassifiziert, indem eine große Anzahl von Bildern mit handgeschriebenem Text gelernt wird. Auf diese Weise kann die KI den Inhalt handgeschriebener Zeichen automatisch beurteilen und die Genauigkeit beim Lesen verbessern. Mit anderen Worten: Egal, ob es sich um atypische Textdaten, handschriftliche Notizen oder Belege handelt, die sich von einem Lieferanten zum anderen unterscheiden, sie kann das Element bestimmen und in Daten umwandeln.
Die Herausforderung bei Deep-Learning-Methoden besteht darin, dass für die Kombination der einzelnen Prozesse eine große Menge an Trainingsdaten erforderlich ist. Außerdem können Hochleistungscomputer (z. B. GPUs) erforderlich sein, um große Datenmengen zu verarbeiten.
Auswahl eines geeignetenAI-OCR
Bei der Auswahl eines AI-OCRs sollten die folgenden Punkte berücksichtigt werden:
1. Zeichentyp des Zieldokuments
Welches Produkt verwendet werden kann, hängt davon ab, ob der Text in dem zu lesenden Dokument handschriftlich, gedruckt oder eine Mischung aus beidem ist. Jedes Produkt ist für unterschiedliche Zwecke geeignet und wenn das falsche Produkt gewählt wird, verringert sich die Genauigkeit der Zeichenerkennung.
2. Format des Zielformulars
Es hängt davon ab, ob das Format des zu lesenden Zielformulars begrenzt ist oder nicht. Wenn das Format begrenzt ist, hat der Typ, der das Format im Voraus definiert, eine höhere Lesegenauigkeit.
Ist das Format hingegen nicht begrenzt, eignet sich ein Typ, der es der KI ermöglicht, das Format des Formulars zu lernen und zu extrahieren.
3. Integration mit anderen Systemen
Die Al-OCR liest nicht nur den Text auf dem Papiermedium und wandelt ihn in Textdaten um, sondern wird oft zu Eingangsdaten für andere Geschäftssysteme. Prüfen Sie, ob das System problemlos an die Geschäftssysteme angeschlossen werden kann, die in Ihrem Unternehmen verknüpft werden müssen. Ein weiterer Punkt, den es zu prüfen gilt, ist die Kompatibilität mit RPA, das in letzter Zeit sehr beliebt geworden ist.
4. Kostenleistung
Die AI-OCR-Dienste haben unterschiedliche Gebührenstrukturen. Es gibt feste monatliche Gebühren und Pay-per-Page-Gebühren. Wählen Sie einen Dienst, der unter Berücksichtigung des Nutzungsszenarios und der Größe Ihres Unternehmens vorteilhaft ist.
5. Betriebsfähigkeit
AI-OCR wird nicht von den Anwendern in der Systemabteilung genutzt, sondern von der Buchhaltung, der Personalabteilung, dem Marketing usw. Um sicherzustellen, dass AI-OCR genutzt wird, ist es wichtig, ein System mit hervorragender Bedienbarkeit einzuführen, das für das Unternehmen geeignet ist.
6. Erfolgsbilanz
Es ist auch wichtig, die Erfolgsbilanz des Systems zu prüfen. Es ist ratsam, ein Produkt zu wählen, das ähnliche Fallstudien wie Ihr Unternehmen aufweist.