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OCR VS. INTELLIGENT DOCUMENT PROCESSING (IDP): WAS IST DER UNTERSCHIED?

 * Juli 14, 2023
 * IDP-Plattform




OCR VS. IDP

Intelligent Document Processing (IDP) und Optical Character Recognition (OCR)
sind verwandte Technologien, die jedoch unterschiedliche Funktionen und
Anwendungen haben.




Optical Character Recognition (OCR) ist eine Technologie, die darauf abzielt,
gedruckten oder handschriftlichen Text in digitalen Bildern oder gescannten
Dokumenten zu erkennen und zu extrahieren. OCR verwendet Algorithmen und
Mustererkennungstechniken, um die Formen der Buchstaben und Zeichen zu
analysieren und sie in editierbaren Text umzuwandeln. OCR ermöglicht die
automatische Texterkennung und erleichtert die Verarbeitung von Dokumenten.




Intelligent Document Processing (IDP) hingegen ist ein übergeordneter Begriff,
der verschiedene Technologien und Methoden kombiniert, um Dokumente und deren
Inhalte intelligent zu verarbeiten. IDP umfasst nicht nur OCR, sondern auch
andere KI-gestützte Techniken wie Machine Learning und Natural Language
Processing. IDP geht über die reine Texterkennung hinaus und zielt darauf ab,
strukturierte Daten aus Dokumenten zu extrahieren und zu interpretieren. Es kann
beispielsweise Informationen wie Datumsangaben, Namen, Adressen,
Rechnungsnummern oder andere spezifische Datenpunkte identifizieren und
kategorisieren. IDP kann auch Kontext verstehen und Beziehungen zwischen
verschiedenen Dokumenten oder Informationen herstellen.






Während OCR sich auf die Texterkennung konzentriert, ist IDP eine umfassendere
Lösung, die OCR als Teil ihres Werkzeugkastens verwendet, um Dokumente zu
analysieren, Informationen zu extrahieren, strukturierte Daten zu generieren und
automatisierte Entscheidungen zu treffen.




WEITERENTWICKLUNG VON OCR MITHILFE VON KÜNSTLICHER INTELLIGENZ

Die Weiterentwicklung von OCR (Optical Character Recognition) mithilfe von
Künstlicher Intelligenz (KI) hat zu signifikanten Verbesserungen in der
Genauigkeit und Leistungsfähigkeit der Texterkennungstechnologie geführt.
Traditionelle OCR-Systeme basieren auf festgelegten Regeln und Mustern, um
Buchstaben und Zeichen zu erkennen. Die Integration von KI ermöglicht es
OCR-Systemen, sich selbst anzupassen, zu lernen und sich kontinuierlich zu
verbessern.


Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI die Weiterentwicklung von OCR
vorangetrieben hat:

 * Maschinelles Lernen: Durch den Einsatz von Machine Learning kann OCR mit
   einer großen Menge an Daten trainiert werden, um Buchstaben, Zeichen und
   Wörter besser zu erkennen. Die Algorithmen lernen aus Beispielen und
   optimieren ihre Fähigkeit zur Texterkennung.
 * Neuronale Netzwerke: KI-basierte OCR-Systeme nutzen oft neuronale Netzwerke,
   um komplexe Mustererkennungsaufgaben zu bewältigen. Tiefe neuronale Netzwerke
   wie Convolutional Neural Networks (CNNs) sind in der Lage, hierarchische
   Merkmale zu erfassen und die Genauigkeit der Texterkennung zu verbessern.
 * Verbesserte Erkennung von Handschrift: KI-gestützte OCR kann nicht nur
   gedruckten Text erkennen, sondern auch handschriftlichen Text. Durch
   maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke kann die Erkennung von
   handschriftlichem Text trainiert und optimiert werden.
 * Kontextuelles Verständnis: KI-OCR-Systeme können den Kontext eines Dokuments
   besser erfassen, um beispielsweise die Bedeutung von Wörtern oder die
   Struktur eines Satzes zu verstehen. Dadurch können sie die Genauigkeit der
   Texterkennung verbessern und Fehler reduzieren.
 * Unstrukturierte Datenverarbeitung: KI-OCR kann nicht nur Text erkennen,
   sondern auch andere unstrukturierte Daten wie Bilder, Tabellen oder Diagramme
   analysieren und verarbeiten. Dies erweitert den Anwendungsbereich von OCR auf
   verschiedene Arten von Dokumenten.

Durch die Integration von KI-Techniken in OCR-Systeme konnte die Genauigkeit und
Leistungsfähigkeit erheblich verbessert werden. KI-OCR-Systeme werden
kontinuierlich weiterentwickelt, um anspruchsvollere Texterkennungsaufgaben zu
bewältigen und den steigenden Anforderungen in verschiedenen Bereichen wie
Büroautomatisierung, Dokumentenverwaltung und digitaler Transformation gerecht
zu werden.


DIESE VORTEILE BIETET IDP GEGENÜBER KLASSISCHER OCR

Intelligent Document Processing (IDP) bietet im Vergleich zur klassischen OCR
(Optical Character Recognition) eine erweiterte Funktionalität und eine breitere
Palette von Vorteilen. Hier sind einige der Vorteile von IDP gegenüber
klassischer OCR:

 * Automatische Klassifizierung von Dokumenten: IDP geht über die bloße
   Texterkennung hinaus und ermöglicht die automatische Klassifizierung von
   Dokumenten basierend auf ihrem Inhalt, Layout oder anderen Merkmalen. Dadurch
   können Dokumente effizienter organisiert und verwaltet werden.
 * Strukturierte Datenextraktion: IDP kann nicht nur Text erkennen, sondern auch
   strukturierte Daten aus Dokumenten extrahieren. Dies umfasst Informationen
   wie Namen, Adressen, Beträge, Datum, Produktcodes usw. Diese extrahierten
   Daten können in anderen Systemen weiterverarbeitet oder in Datenbanken
   gespeichert werden.
 * Kontextuelles Verständnis: IDP nutzt Künstliche Intelligenz, um den Kontext
   von Dokumenten besser zu verstehen. Es kann Beziehungen zwischen
   verschiedenen Dokumenten oder Informationen herstellen und den Sinn und Zweck
   eines Dokuments erkennen. Dadurch können intelligentere Entscheidungen auf
   Grundlage der erkannten Inhalte getroffen werden.
 * Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: IDP-Systeme sind flexibel und können an
   die spezifischen Anforderungen und Geschäftsregeln eines Unternehmens
   angepasst werden. Durch das Training von Modellen und die Anpassung von
   Algorithmen können sie sich an neue Dokumententypen und
   Verarbeitungsszenarien anpassen.
 * Fehlererkennung und -korrektur: IDP kann Fehler in der Dokumentenverarbeitung
   erkennen und korrigieren. Durch die Integration von maschinellem Lernen kann
   das System aus früheren Fehlern lernen und seine Genauigkeit im Laufe der
   Zeit verbessern.
 * Integration mit anderen Systemen: IDP kann nahtlos in bestehende Systeme und
   Workflows integriert werden. Die extrahierten Daten können automatisch in
   andere Anwendungen oder Prozesse übertragen werden, was die Effizienz und
   Produktivität weiter steigert.


BUILDSIMPLE: „ALL-IN-ONE“-SOFTWARE ZUR INTELLIGENTEN DOKUMENTENVERARBEITUNG

Buildsimple bietet die ganze Bandbreite von Intelligent Document Processing –
gebündelt in verschiedenen KI-Lösungen: vom automatischen Trennen,
Klassifizieren und Auslesen Ihrer Dokumente bis hin zur Inhaltsanalyse. Alles
auf einer Plattform und nutzbar ganz ohne KI-Kenntnisse. Überzeugen Sie sich von
unserer einfachen und verständlichen Benutzeroberfläche.

 * Künstliche Intelligenz und Cloud
 * Schnellere Prozesse und Zeiteinsparung
 * Einsetzbar in BaFin-regulierten Unternehmen
 * Ø 90% Zeiteinsparung pro Dokument
 * Bis zu 98% Genauigkeit bei der Datenextraktion

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