Warum ist intelligente Datenerfassung viel größer als optische Zeichenerkennung (OCR)

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Tools zur optischen Zeichenerkennung (OCR) haben seit ihrer Einführung in den frühen 1990er Jahren einen langen Weg zurückgelegt. Die Fähigkeit von OCR-Software Die Konvertierung verschiedener Arten von Dokumenten wie PDFs, Dateien oder Bildern in ein bearbeitbares und einfach zu speicherndes Format hat Unternehmensaufgaben mühelos gemacht. Nicht nur das, seine Fähigkeit, eine Vielzahl von Sprachen und Symbolen zu entziffern, verschafft dem Infrarot-OCR-Scanner einen Vorteil gegenüber herkömmlichen Scannern.

Der Aufbau einer solchen Technologie ist jedoch kein Kinderspiel. Es erfordert ein Verständnis von Algorithmen für maschinelles Lernen und maschinelles Sehen. Die größte Herausforderung, der man sich stellen kann, besteht darin, jedes Zeichen und jedes Wort zu identifizieren. Um dieses Problem zu lösen, listen wir einige der Schritte auf, durch die der Aufbau eines OCR-Scanners viel übersichtlicher wird. Los geht's:

Intelligente Dokumentenerfassung im Vergleich zu OCR

Lassen Sie uns zuerst einfache Dinge aus dem Weg räumen.

IDC steht für Intelligent Data Capture, während OCR für naja... Optical Character Recognition steht.

Wie der Name schon sagt, befasst sich OCR hauptsächlich mit der Bildvorverarbeitung, der Identifizierung von Zeichen und der Zusammenstellung von Wörtern, Blöcken und Sätzen. Das Gebiet der OCR dreht sich um die Digitalisierung dessen, was sich auf Papier, einem Scan oder einem Foto aus einem physischen Dokument befindet. Online-OCR spielt eine entscheidende Rolle in Szenarien mit einer großen Anzahl gescannter Dokumente und Bilder, die in Text konvertiert werden müssen.

Die intelligente Datenerfassungstechnologie ist dagegen ein breiteres und allgemeineres Gebiet der Informationserfassung und -analyse. Sie verleiht Text, der aus vielen Formen digitaler Ressourcen wie Dokumenten, E-Mails, Textdateien und gescannten Bildern extrahiert wurde, eine Bedeutung.

Es ist eine Methode, die weit über die OCR-Software hinausgeht. In Intelligent Document Capture erhalten Wörter und Sätze eine geschäftliche Bedeutung und werden wesentlich relevanter. Schauen wir uns ein Beispiel an:

Ein OCR-System, das Daten scannt, gibt möglicherweise „12-Mai-2018“ aus. Ein zu 100% genaues Ergebnis, aber letztendlich ist es nur eine Folge von Zeichen und Pixeln, die zusammen auf einem Bild erscheinen. Andererseits wird diese Zeichenfolge mithilfe intelligenter Datenerfassungslösungen eine der folgenden Bedeutungen annehmen:

„FÄLLIGKEITSDATUM DER ZAHLUNG“ für Kreditkartenabrechnungen,
„ANREISEDATUM“ oder „ABREISEDATUM“ für Hotelrechnungen
„VERLÄNGERUNGSDATUM“ eines Vertrags
Oder eine andere solche Geschäftsinterpretation ergibt sich aus dem Kontext des Dokuments.

Wo ist das intelligente Datenerfassungssystem anwendbar?

Intelligente Datenerfassungstools können überall dort eingesetzt werden, wo wichtige Daten- oder Informationsschnipsel tief in digitalen Dokumenten und Bildern versteckt sind. Dies kann am häufigsten in Branchen der Fall sein, in denen es um unstrukturierte Dokumente geht, wie Finanzen, Recht, Versicherungen, Wirtschaftsprüfung usw.

Diese Branchen generieren jeden Monat Millionen unstrukturierter Dokumente als Nebenprodukt ihrer Geschäftsprozesse. Die Herausforderung entsteht, wenn diese Dokumente den Geschäftsablauf durchlaufen und die Verbraucher des Dokuments erreichen. In den meisten Fällen sind sie weit von den Dokumentproduzenten entfernt. Sie werden keinen Zugriff auf die in diesen Dokumenten eingebetteten digitalen Daten haben.

Kurz gesagt, die weit entfernten Akteure und Verbraucher dieser Dokumente werden sich zwingen müssen, sich bei der Extraktion von Dokumentendateninformationen auf Handarbeit zu verlassen. Beispiele für Informationen aus solchen Dokumenten sind Daten aus Verträgen, Tickersymbole aus Börsenberichten oder Name und Adresse des Fondsmanagers aus einem Fondsprospekt.

Wie helfen KI- UND ML-Algorithmen bei der intelligenten Datenerfassung?

Die Technologie hat einen Stand erreicht, in dem es Computerprogrammen heute möglich ist, digitale Dokumente wie Menschen zu lesen und zu verstehen. Wir können intelligente Datenerfassungsalgorithmen so trainieren, dass sie in verschiedenen Dokumenten nach bestimmten Entitäten wie Daten, Vertragsnummern und Bestellnummern suchen. Diese trainierten Systeme erreichen regelmäßig Genauigkeiten von über 90%. Daher kann man Hunderte und Tausende von Dokumenten pro Minute effizient analysieren.

Einer der offensichtlichsten Vorteile dieser Systeme ist jedoch die Reduzierung der Anzahl der Menschen in der Schleife. Der WAHRE GEWINN ist jedoch die Fähigkeit zur Automatisierung und effizienten Integration von ansonsten manuellen Arbeitsabläufen mit anderen Geschäftsabläufen. Diese Eigenschaft der intelligenten Datenerfassungssysteme macht sie zu einem der wichtigsten Bausteine für Ihr Programm und Ihre Architektur für die robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA). Dazu später mehr.

Infrarot und intelligente Datenerfassung?

Wir investieren viel in den Aufbau eines skalierbaren, universell trainierten intelligenten Datenerfassungsmodells, das in der Lage ist, allgemeine Entitäten aus gängigen Geschäftsdokumenten wie Handelsnotizen, Versandetiketten, Verträgen, etc. zu extrahieren. Rechnungen, Quittungen usw.

Möchten Sie wissen, wie wir uns mit Intelligent Data Capture an Ihre Bedürfnisse anpassen können? Chatten Sie mit uns unter www.infrrd.ai um ein Treffen zur weiteren Diskussion zu vereinbaren.

Häufig gestellte Fragen ZUR INTELLIGENTEN DATENERFASSUNG

Was ist intelligente Datenerfassung?

Was ist OCR-Datenerfassung?

Was ist OCR und wie funktioniert es?

REFERENZ:

https://www.linkedin.com/pulse/intelligent-data-capture-how-ocr-boosting-operational-taniya-arya/‍