Unraveling the Distinctions: OCR Vs. IDP - A Detailed Comparison

Zurück zu ABBYY Blog

OCR vs. IDP: Was ist der Unterschied?

Slavena Hristova

29. Juli 2024

Gehe direkt zu:

Was ist OCR?
Was ist IDP?
Was ist der Unterschied zwischen OCR und IDP?
Beispiele für OCR und IDP in Geschäftsprozessen
OCR vs. IDP: Was ist für Ihr Unternehmen am besten?

Optische Zeichenerkennung (OCR) konzentriert sich in erster Linie auf die Erkennung von Zeichen und die Umwandlung von Bildern bzw. in Abbildungen enthaltenen Texten in bearbeitbaren Text, während intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) einen Schritt weiter geht, indem sie die OCR-Technologie zusammen mit anderen intelligenten Verarbeitungstechniken integriert, um den gesamten Dokumentenverwaltungs- und Workflow-Prozess zu automatisieren.

Bevor es OCR gab, musste man zur Dateneingabe Text manuell in ein Computersystem eingeben. OCR-Software analysiert die in einem Bild enthaltenen Schriftzeichen, extrahiert sie und übersetzt sie in maschinenlesbaren, bearbeitbaren Text. IDP umfasst OCR zur Erkennung von Zeichen und nutzt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um den Text zu lesen und zu interpretieren, wertvolle Informationen zu extrahieren und diese wie ein Mensch zu verarbeiten, um so einen Geschäftsprozess abzuschließen, z. B. eine Rechnung zu prüfen und zur Zahlung weiterzuleiten. IDP ist in der Lage, eine größere Vielfalt an Inhalten, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Informationen, zu verarbeiten, um eine ganze Reihe von dokumentenbasierten Workflows zu automatisieren und damit Unternehmen bei der digitalen Transformation zu unterstützen.

Was ist OCR?

OCR steht für optische Zeichenerkennung . Die OCR-Technologie wird eingesetzt, um Text in gescannten Dokumenten oder Bildern zu analysieren, zu lesen und zu extrahieren und in maschinenlesbaren Text umzuwandeln. Sie wird häufig zur Digitalisierung von gedruckten Büchern und Artikeln oder in Geschäftsprozessen mit physischen Dokumenten wie Rechnungen und Quittungen verwendet, damit der Textinhalt elektronisch bearbeitet, durchsucht und gespeichert werden kann. Die OCR-Technologie wird in der Regel in andere Anwendungen wie IDP integriert als ein Schritt in einem größeren Prozess der intelligenten Automatisierung.

Wie es funktioniert

OCR beginnt mit der Datei, aus der Sie Informationen extrahieren möchten. Dabei kann es sich um ein gescanntes Dokument, eine PDF-Datei oder um Fotos von Papierdokumenten handeln. Moderne OCR-Plattformen können automatisch die Qualität verbessern, den Kontrast erhöhen und die Auflösung schärfen, um die Genauigkeit zu erhöhen. Als Nächstes verwenden die OCR-Algorithmen vorab trainierte Extraktionsmodelle, um Wörter und Zeilen im Bild zu identifizieren und einzelne erkannte Zeichen zu extrahieren.

Die extrahierten Daten werden dann mit einer Reihe von vordefinierten Mustern oder Vorlagen abgeglichen, die bekannte Zeichen und Symbole darstellen. Dabei können Technologien wie maschinelles Lernen und neuronale Netze eingesetzt werden, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern und verschiedene Schriftarten und Sprachen oder komplizierte Layouts wie Tabellen und Listen oder Strichcodes zu verarbeiten. Wenn die OCR auf ein Problem stößt, kann sie dieses zur menschlichen Bearbeitung kennzeichnen. Nach Abschluss des Zeichenerkennungsprozesses müssen Sie das Ergebnis eventuell noch auf Fehler prüfen oder die Genauigkeit durch Rechtschreibprüfung, Kontextanalyse oder Sprachmodellierung verbessern. Die OCR-Software erzeugt dann den endgültigen maschinenlesbaren Text, der in das Computersystem Ihres Unternehmens integriert werden kann.

Vorteile der OCR

OCR ist eine unverzichtbare Technologie für alle Branchen, in denen viel mit Dokumenten gearbeitet wird, sei es bei der täglichen Arbeit der Mitarbeitenden mit ihren aktuellen Dokumenten, bei der Digitalisierung von Archiven oder bei der Erstellung von barrierefreien digitalen Dokumentenarchiven durch die Verarbeitung einer großen Menge von Dokumenten, z. B. von Dokumentenstapeln im Gesundheitswesen oder von Logistikdokumentationen.

Unternehmen können von OCR-Tools auf vielfältige Weise profitieren.

• Höhere Produktivität und Leistung. Reduzierung manueller Tätigkeiten wie Dateneingabe und Abtippen. Für die manuelle Abschrift eines typischen Dokuments mit 300 bis 500 Wörtern benötigt eine Person etwa 10 Minuten. OCR kann dagegen diese Aufgabe in etwa 10 Sekunden erledigen, wodurch sich der Zeitaufwand für Papierdokumente um 75 Prozent verringert.
• Genauigkeitsraten von bis zu 99,8 Prozent. Damit arbeitet OCR viel genauer als Menschen, die dazu neigen, mehr Fehler zu machen.
• Erhöhte Sicherheit und verbesserte Compliance. Physische Dokumente können leichter verloren gehen, gestohlen oder beschädigt werden, und die Digitalisierung von Dokumenten bietet eine sicherere Aufbewahrung. Darüber hinaus sind bildbasierte digitale Dokumente (Scans, reine Bild-PDFs) ohne OCR nicht durchsuchbar, weshalb diese Formate nicht den Anforderungen an die Barrierefreiheit entsprechen.
• Kosteneinsparungen. OCR-Lösungen sorgen für eine präzise Datenerfassung und effektive Digitalisierung und senken das Risiko kostspieliger menschlicher Fehler, die Prozesse zum Scheitern bringen und zu finanziellen Einbußen führen können.

Typische Anwender von OCR-Lösungen sind unter anderem Organisationen, die damit zur Einhaltung von behördlichen und unternehmensinternen Vorschriften große Mengen an Papier- und digitalen Dokumenten in barrierefreie und durchsuchbare Formate umwandeln, Anwaltskanzleien, die gedruckte Verträge in bearbeitbare digitale Formate für die Suche, eDiscovery und Datenanalyse umwandeln, Unternehmen des Gesundheitswesens, die Patientenakten auf ihr Computersystem übertragen, um die Einhaltung des HIPAA zu gewährleisten, Bibliotheken und Archive, die historische Dokumente in digitaler Form aufbewahren, damit die Mitarbeiter eines Unternehmens ihre tägliche Arbeit mit Dokumenten effizient erledigen können, und Softwareentwickler, die Inhaltsdienste, digitale Archivierung, Dokumentenverwaltungssysteme (DMS) und ECM-Lösungen (Enterprise Content Management) entwickeln.

Was ist IDP?

Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) ermöglicht die durchgängige Verarbeitung von Dokumenten durch automatisches Erfassen, Extrahieren und Verarbeiten von Daten, die in Geschäftsdokumenten eingebettet sind, in nahezu jedem Prozess in jeder Branche.

Wie es funktioniert

IDP beinhaltet eine optische Zeichenerkennung (OCR), um gedruckten oder handschriftlichen Text in ein maschinenlesbares Format umzuwandeln. IDP nutzt darüber hinaus Techniken der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML), um strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten in Dokumenten wie ein Mensch zu lesen, zu verstehen und zu verarbeiten.

IDP verwendet Modelle des maschinellen Lernens, um Dokumente auf der Grundlage ihres Inhalts, Layouts oder anderer Merkmale in verschiedene Kategorien einzuteilen. So können beispielsweise Rechnungen als „Rechnungen“, Verträge als „Verträge“ usw. kategorisiert werden. Die kategorisierten Dokumente werden dann an vortrainierte Extraktionsmodelle weitergeleitet, die die Daten im Dokument auf menschenähnliche Weise analysieren und verstehen und in der Lage sind, geschäftskritische Informationen zu extrahieren. Die Daten können anhand festgelegter Regeln oder z. B. der Kundendatenbank eines Unternehmens validiert werden, und wenn dabei Probleme auftreten, können sie für eine menschliche Beurteilung gekennzeichnet werden. Dieses sogenannte Human-in-the-Loop-Feedback (HITL) verbessert die Extraktionsmodelle, die auf der Grundlage manueller Korrekturen ständig lernen und sich verbessern.

Durch die Einbeziehung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist die Technologie auch in der Lage, den Kontext der gelesenen Informationen zu interpretieren. Bezeichnet das Wort „Jaguar“ beispielsweise eine Großkatze oder ein Auto? Oder bezeichnet das Wort „Sue“ in einem englischen Text eine Person oder eine rechtliche Klage? Mittels NLP identifiziert und extrahiert IDP unstrukturierte Daten mit bisher unerreichter Präzision, wie ein menschliches Gehirn, das schnell auf veränderte Eingaben reagiert und das bestmögliche Ergebnis liefert. Diese Art von fortgeschrittener Technologie wird als intelligente Automatisierung oder Hyperautomatisierung bezeichnet.

Die IDP-Plattform lässt sich problemlos in eine Vielzahl verschiedener Unternehmenssysteme integrieren, wie z. B. ERP- oder CRM-Systeme. Mit den neuen Low-Code/No-Code-Plattformen können Laienentwickler (Citizen Developers) die IDP-Technologie innerhalb weniger Tage einsetzen, ohne dass auf Kundenseite umfangreiche IT-Infrastrukturunterstützung und -wartung erforderlich ist.

Vorteile von IDP

In allen Branchen stehen die Unternehmen unter dem Druck, mit weniger qualifizierten Ressourcen in kürzerer Zeit mehr zu leisten. Unternehmen konzentrieren sich auf die Verbesserung des Kunden- und Mitarbeitererlebnisses, um so Umsatz, Gewinnspanne und Kundenbindung zu steigern. Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) kann in beiderlei Hinsicht erhebliche Vorteile bringen und Unternehmen eine erfolgreiche digitale Transformation ermöglichen.

Die IDP-Technologie orientiert sich eng an der Art und Weise, wie Menschen Dokumente verstehen und verwalten, was Zeit und Geld spart und gleichzeitig das Risiko kostspieliger Fehler verringert.

Zu den wichtigsten Vorteilen der IDP gehören:

• Zeitersparnis und höhere Effizienz. Dies gilt insbesondere für Branchen, in denen viele Papierdokumente anfallen, wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Logistik und Recht. Mit IDP können die Bearbeitungszeiten für Rechnungen um bis zu 90 Prozent reduziert werden, was einer Steigerung der Mitarbeiterproduktivität um 400 Prozent entspricht. Das war der Fall bei der Metro AG, die die intelligente Dokumentenverarbeitung von ABBYY einsetzt, um die Durchlaufzeit für Rechnungen von durchschnittlich ein bis zwei Tagen auf nur eine Stunde zu reduzieren.
• Verbesserte Genauigkeit. Maschinen lassen sich nicht ablenken, ermüden nicht und machen keine kostspieligen Fehler wie Menschen. Mit IDP werden weniger Fehler und schnellere Abläufe erreicht.
• Besserer Kundendienst. Schnellere Bearbeitungszeiten, eine genauere Datenverarbeitung und eine schnellere Beantwortung von Kundenanfragen tragen zu einem insgesamt besseren Kundenerlebnis bei, was zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue führen kann.
• Schnellere Entscheidungsfindung. Durch die schnelle Verarbeitung und Extraktion von Erkenntnissen aus Dokumenten ermöglicht IDP eine schnellere Entscheidungsfindung. Dies ist vor allem für Branchen von Vorteil, in denen rechtzeitige Entscheidungen erhebliche Auswirkungen haben können, z. B. im Finanzwesen und im Kundendienst.
• Bessere Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften. IDP kann dazu beitragen, die Einhaltung von Vorschriften durchzusetzen, indem es sicherstellt, dass die Dokumente gemäß den festgelegten Regeln und Vorschriften verarbeitet werden.
• Skalierbarkeit. Mit wachsender Geschäftstätigkeit steigt auch das Volumen der zu verarbeitenden Dokumente. IDP-Lösungen können problemlos skaliert werden, um größere Dokumentenmengen zu verarbeiten, ohne dass die Arbeitskosten proportional ansteigen.
• Einfache Integration in den Unternehmens-Workflow. IDP kann mit anderen digitalen Systemen und Workflows kombiniert werden, um eine nahtlose und effiziente Digitalisierung von Geschäftsprozessen in allen Unternehmensbereichen und in der gesamten Organisation zu ermöglichen.

Was ist der Unterschied zwischen OCR und IDP?

OCR gibt es schon seit Langem und ist als Technologie zur Dokumentenerfassung bekannt. OCR wird in erster Linie verwendet, um Text aus Papierdokumenten, gescannten Bildern oder Fotos zu extrahieren und in maschinengeschriebenen Text umzuwandeln, der digital auf einem Computer bearbeitet werden kann.

Die Technologie wird in der Regel dazu verwendet, gedruckte Dokumente zu digitalisieren, um sie elektronisch zugänglich zu machen, z. B. einen gescannten Brief, der hochgeladen werden kann, um den Namen und die Adresse des Empfängers zu ändern. OCR versteht jedoch nicht den Sinn des Textes, sondern beschränkt sich auf die Erkennung der Zeichen.

IDP hingegen verfügt über ein breiteres Spektrum an Funktionen und Technologien, die sie intelligenter machen. IDP nutzt nicht nur OCR für die Zeichenerkennung, sondern auch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um den Text zu lesen und zu verstehen, zu entscheiden, ob er wichtig ist, und zu wissen, wie damit zu verfahren ist.

So kann IDP beispielsweise eine Rechnung lesen, ihren Inhalt mit einer entsprechenden Bestellung vergleichen, die Summen auf ihre Richtigkeit hin überprüfen und sie dann zur Zahlung an die Finanzabteilung weiterleiten. IDP kann komplexe Dokumenttypen bearbeiten und strukturierte, halbstrukturierte oder unstrukturierte Daten wie ein Mensch verarbeiten. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen lernt IDP zudem aus ihren Fehlern.

| | OCR | IDP | |
| —————————- | —————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————— | ————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————- |
| Was IDP kann | „Liest“ Scans und Bilder von Dokumenten und wandelt sie in maschinenlesbare, durchsuchbare Dokumente und/oder Texte um. | Extrahiert aussagekräftige Daten aus strukturierten (Formularen), halbstrukturierten und unstrukturierten Dokumenten, um intelligente Automatisierung zu ermöglichen. |
| Wie es funktioniert | Wendet KI-Algorithmen an, um analoge Papierdokumente in digitalen Text umzuwandeln, einschließlich Dokumentstruktur und -segmentierung (Text, Bilder, Tabellen, Strichcodes, Häkchen, Unterschriften, Zeilen, Zeichen, Schriftarten, Schriftgrößen, Sprache usw.). | Verwendet den von OCR bereitgestellten Volltext als Grundlage, um mittels KI, NLP, ML, regulären Ausdrücken und Regeln die Informationen im Dokument zu verstehen und ausgewählte, aussagekräftige Daten zu extrahieren, die nachfolgend als Grundlage fundierter Geschäftsentscheidungen dienen. |
| Technologie | Bildverbesserung, Objekterkennung OCR / ICR | Klassifizierung Deep Machine Learning Fast Machine Learning Extraktionsregeln Segmentierung Erkennung von Eigennamen (NER) Natural Language Processing (NLP) |
| Typische Anwendungsfälle | Bietet Zugang zu maschinenlesbarem Text als Grundlage für: PDF-Konvertierung, Digitale Archivierung / Suche eDiscovery Erweiterte Suche / Digitale Forensik Datenanalyse Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) | Automatisierung aller dokumentenzentrierten Geschäftsprozesse: Automatisierung der Kreditorenbuchhaltung Neukundenaufnahme / KYC Kreditbearbeitung Automatisierung von Transport- und Logistikdokumentation Bearbeitung von Versicherungsansprüchen |

Beispiele für OCR und IDP in Geschäftsprozessen

Bearbeitung von Rechnungen

Im Vergleich zur manuellen Rechnungsverarbeitung ist die automatisierte Rechnungsverarbeitung viel schneller – um bis zu 81 Prozent. Das bedeutet weniger Zahlungsverzug und mehr Möglichkeiten, Skonti für frühzeitige Zahlungen in Anspruch zu nehmen. Außerdem werden dadurch die Prüfungsverfahren beschleunigt. So konnte zum Beispiel das internationale Großhandelsunternehmen Metro AG seinen Rechnungsbearbeitungszyklus um 90 Prozent beschleunigen.

Bearbeitung von Formularen

In jeder Branche gibt es eine Vielzahl von Formularen, die bearbeitet werden müssen. Im Versicherungssektor können dies Schadensformulare sein, in der Logistik könnten es Fahrtenbücher oder Lieferquittungen sein und im Bankwesen Kreditkartenanträge oder Hypotheken- und Darlehensformulare. Die Automatisierung der Formularverarbeitung bedeutet, dass Sie den Zeitaufwand für das Lesen, Verarbeiten und Übertragen von Informationen in Ihren Workflow-Prozess reduzieren.

Die kostspielige, zeitaufwändige und fehleranfällige manuelle Dateneingabe entfällt, die Leistung wird verbessert und die Effizienz erhöht.

Neukundenaufnahme

Studien zufolge stellen 90% der Unternehmen fest, dass potenzielle Kunden den digitalen Registrierungsprozess abbrechen. Die häufigsten Beschwerden der Antragsteller sind, dass der Prozess zu lange dauert und zu viele Daten eingegeben werden müssen.

Mit intelligenter Dokumentenverarbeitung können Sie die Hindernisse beseitigen, die zu Abbrüchen veranlassen. Unternehmen können die IDP-Technologie für den Identitätsnachweis und die Identitätsbestätigung nutzen, was das Ganze für Kunden einfacher und für Unternehmen sicherer macht. IDP kann Ausweisdokumente wie Führerscheine oder Reisepässe oder unterstützende Dokumente wie Kontoauszüge oder Rechnungen von Versorgungsunternehmen erfassen und klassifizieren, die zum Nachweis der Adresse benötigt werden. Sie kann beispielsweise von Kraftfahrzeugbehörden für die Verlängerung eines Führerscheins oder von einer Bank für Hypothekenanträge verwendet werden.

OCR vs. IDP: Was ist für Ihr Unternehmen am besten?

Bei der OCR geht es in erster Linie darum, den vollständigen Text aus Bildern und Dokumenten zu extrahieren, damit er am Computerbildschirm dargestellt und bearbeitet werden kann. OCR erkennt verschiedene Schriftarten, Bilder und handschriftliche Notizen und wandelt sie in bearbeitbaren und durchsuchbaren digitalen Text um. Für Unternehmen, die Lösungen zur digitalen Archivierung suchen oder unterstützende Technologien entwickeln wollen, die eine hervorragende Texterkennung, PDF-Konvertierung und Datenerfassungsfunktionen erfordern, ist eine OCR-Lösung am besten geeignet. Mit dem OCR Software Development Kit (SDK) von ABBYY erhalten Sie hervorragende Funktionen für die Dokumentenerfassung.

IDP umfasst OCR-Technologie, geht aber noch einen Schritt weiter und analysiert und interpretiert den Text wie ein Mensch. Sie nutzt fortschrittliche Technologien wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um den Inhalt von Dokumenten umfassender zu verstehen. IDP extrahiert also nicht nur den Text, sondern kann auf Grundlage der gefundenen Informationen auch den Kontext verstehen, Daten validieren und Entscheidungen fällen. IDP ist eher für Unternehmen geeignet, die eine anspruchsvolle Dokumentenverarbeitung, Workflow-Automatisierung und inhaltsbasierte Entscheidungsfindung benötigen. Mit den neuen Low-Code/No-Code-Lösungen, wie ABBYY Vantage, können Unternehmen IDP mit vortrainierten, sofort einsatzbereiten Dokumentenverarbeitungsmodellen verwenden oder stattdessen schnell und einfach eigene Extraktionsmodelle auf der Grundlage von Dokumententypen oder Anforderungen erstellen, die speziell auf ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

Demo anfordern

Häufig gestellte Fragen

Verwendet IDP OCR?

Ja, OCR ist ein grundlegender Bestandteil vieler IDP-Systeme, insbesondere wenn es um gescannte oder bildbasierte Dokumente geht, da es in Bilddateien enthaltenen Text lesen kann (z. B. gescannte Dokumente oder Fotos von handgeschriebenem Text).

Während OCR hilft, Text und Daten aus Dokumenten zu extrahieren, verarbeiten und analysieren die KI-Algorithmen der IDP diese Informationen anschließend, um unter anderem Aufgaben wie Datenvalidierung, Automatisierung der Dateneingabe sowie Dokumentenkategorisierung durchzuführen und anhand von Feedback kontinuierlich zu lernen.p>

Was ist der Vorteil der Verwendung von IDP anstelle von OCR?

IDP geht über eine einfache Zeichenerkennung hinaus. Sie kombiniert OCR mit fortschrittlichen KI-Techniken, wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinellem Lernen, um den Inhalt und den Kontext des Dokuments zu verstehen. Dadurch kann IDP nicht nur den Text extrahieren, sondern auch die Bedeutung und die Beziehungen zwischen den verschiedenen Elementen des Dokuments erfassen.

Nachfolgend sind einige Vorteile der IDP gegenüber der OCR aufgeführt:

Bessere Extraktionsgenauigkeit: Während sich OCR auf die Umwandlung von Textbildern in maschinenlesbaren Text konzentriert, erhöht IDP die Genauigkeit durch Abgleich der extrahierten Daten mit Datenbanken, früheren Datensätzen und Kontextinformationen. Dadurch werden Fehler bei der Datenextraktion und -interpretation reduziert.

Strukturierte und unstrukturierte Daten: IDP ist in der Lage, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten zu verarbeiten. Es kann Formulare, Tabellen, Rechnungen, Verträge und andere Arten von Dokumenten verarbeiten und Daten in einem strukturierten Format extrahieren. OCR hingegen ist eher für die einfache Volltextextraktion aus Bildern geeignet.

Automatisierte Arbeitsabläufe: IDP kann in automatisierte Arbeitsabläufe und Geschäftsprozesse integriert werden. Sie kann Aufgaben wie Dokumentenklassifizierung, Datenextraktion, -validierung und -weiterleitung übernehmen und so den Bedarf für manuelle Eingriffe verringern. Sie ermöglicht dadurch eine Steigerung der Effizienz und eine Verkürzung der Bearbeitungszeiten.

Anpassungs- und Lernfähigkeit: IDP-Systeme lernen kontinuierlich aus den Interaktionen und Rückmeldungen der Benutzer – dem Human-in-the-Loop (HITL) Input. Sie arbeiten mit der Zeit immer genauer, können bestimmte Dokumenttypen immer besser verstehen und sich daher auch an wechselnde Dokumentformate und Inhaltsstrukturen anpassen.

Komplexe Dokumenttypen: IDP verfügt über zusätzliche Funktionen zur Bearbeitung von Dokumenten mit komplexen Strukturen, bei denen die Datenextraktion ein Verständnis der Beziehungen zwischen verschiedenen Informationen erfordert. Dazu gehören Dokumente in verschiedenen Sprachen, Formaten und mit unterschiedlichen Layouts.

Einhaltung von Vorschriften: IDP unterstützt Unternehmen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, indem sie wichtige Informationen aus Rechtsdokumenten, Verträgen und Formularen zur Einhaltung von Vorschriften extrahiert und verwaltet. Diese können dann mit vordefinierten Geschäftsregeln abgeglichen werden.

Was ist der Unterschied zwischen OCR und Bildverarbeitung?

Die Bildverarbeitung wird als Vorstufe zur OCR eingesetzt, um das Bild für eine optimale Textextraktion vorzubereiten, z. B. durch Entfernen von Flecken oder Wasserzeichen oder durch Anpassen von Helligkeit und Kontrast für ein klareres Bild. Bildverarbeitung kann auch die Extraktion von Merkmalen, die Erkennung bestimmter Objekte und die Durchführung verschiedener Transformationen umfassen, die die Brauchbarkeit der Bilder für bestimmte Anwendungen verbessern.

Was ist Cognitive RPA und welche Rolle spielen OCR- und IDP-Technologien dabei?

Cognitive Robotic Process Automation Cognitive Robotic Process Automation

Technologien für OCR (optische Zeichenerkennung) und IDP (intelligente Dokumentenverarbeitung) spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der kognitiven Fähigkeiten von RPA-Systemen. IDP ermöglicht es RPA-Systemen, nicht nur Daten aus Dokumenten zu extrahieren, sondern auch den Kontext und die Bedeutung der Informationen zu verstehen. Diese fortschrittliche Verarbeitungsfähigkeit ermöglicht es RPA-Bots, komplexere und menschenähnliche Aufgaben wie die Verarbeitung unstrukturierter oder halbstrukturierter Dokumente intelligenter durchzuführen. Ein IDP-fähiger RPA-Bot kann beispielsweise Daten aus einer Rechnung extrahieren, die Informationen anhand von vordefinierten Geschäftsregeln validieren und auf der Grundlage der extrahierten Inhalte Entscheidungen treffen, oder einen Vertrag analysieren, um die wichtigsten Bedingungen, Verpflichtungen und Fristen zu ermitteln.

OCR Intelligente Dokumentenverarbeitung(IDP) Intelligente Automatisierung Robotic Process Automation (RPA)

Slavena Hristova

Director of Product Marketing, Vantage group at ABBYY

Slavena Hristova ist Direktorin für Produktmarketing, Vantage bei ABBYY. Hristova leitet das globale Produktmarketing für die ABBYY Vantage-Produktlinie. Sie verwaltet den gesamten Produktlebenszyklus, von der Definition der Marktanforderungen und der Entwicklung von Markteinführungsstrategien bis hin zu Vertriebsunterstützung und Schulungsangeboten für Vertriebspartner. Sie verfügt über langjährige Erfahrung im Produktmanagement und Marketing in den Bereichen Texterkennung, Informations- und Dokumentenmanagement.

Verbinden Sie sich mit Slavena auf LinkedIn .

Gefällt mir, teilen oder neu posten

Teilen

Blog Updates abbonieren

Vorname*

E-Mail*

Land*

LandAfghanistanAland-InselnAlbanienAlgerienAmerikanisch-SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarktisAntigua und BarbudaArgentinienArmenienArubaAustralienÖsterreichAserbaidschanBahamasBahrainBangladeschBarbadosBelgienBelizeBeninBermudaBhutanBolivienBonaireBosnien und HerzegowinaBotsuanaBouvetinselBrasilienBritisches Territorium im Indischen OzeanBritische JungferninselnBrunei DarussalamBulgarienBurkina FasoBurundiKambodschaKamerunKanadaCabo VerdeKaimaninselnZentralafrikanische RepublikTschadChileChinaWeihnachtsinselKokosinselnKolumbienKomorenRepublik KongoDemokratische Republik KongoCookinselnCosta RicaKroatienCuraçaoZypernTschechischeCôte d`IvoireDänemarkDschibutiDominicaDominikanische RepublikEcuadorÄgyptenEl SalvadorÄquatorialguineaEritreaEstlandÄthiopienFalklandinselnFäröerFidschiFinnlandFrankreichFranzösisch-GuayanaFranzösisch-PolynesienFranzösische SüdgebieteGabunGambiaGeorgienDeutschlandGhanaGibraltarGriechenlandGrönlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHeard und die McDonaldinselnVatikanstadtHondurasHongkongUngarnIslandIndienIndonesienIrakIrlandIsle of ManIsraelITJamaikaJapanJerseyJordanienKasachstanKeniaKiribatiSüdkoreaKuwaitKyrgyzstanLaosLettlandLibanonLesothoLiberiaLibyenLiechtensteinLitauenLuxemburgMacauMazedonienMadagaskarMalawiMalaysiaMaledivenMaliMaltaMarshall-InselnMartiniqueMauretanienMauritiusMayotteMexikoMikronesienMoldawienMonacoMongoleiMontenegroMontserratMarokkoMosambikMyanmarNamibiaNauruNepalNiederlandeNiederländische AntillenNeukaledonienNeuseelandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolkinselNördliche MarianenNorwegenOmanPakistanPalauPalästinaPanamaPapua-NeuguineaParaguayPeruPhilippinenPitcairnPolenPortugalPuerto RicoKatarRumänienRuandaWiedervereinigungSt. HelenaSt. Kitts und NevisSt. LuciaSaint-Pierre und MiquelonSt. Vincent und die GrenadinenSaint-BarthélemySaint Martin (französischer Teil)SamoaSan MarinoSão Tomé und PríncipeSaudi-ArabienSenegalSerbienSeychellenSierra LeoneSingapurSt. MartinSlowakeiSlowenienSalomonenSüdafrikaSüdgeorgien und die Südlichen SandwichinselnSüdsudanSpanienSri LankaSurinameSpitzbergen (Norwegen)SwasilandSchwedenSchweizTaiwanTadschikistanTansaniaThailandTimor-LesteTogoTokelauTongaTrinidad und TobagoTunesienTürkeiTurks- und CaicosinselnTuvaluUgandaUkraineVereinigte Arabische EmirateGroßbritannienUSAUruguayKleinere amerikanische ÜberseeinselnUsbekistanVanuatuVenezuelaVietnamAmerikanische JungferninselnWallis und FutunaWestsaharaSambiaSimbabwe

Referrer

Nachname

Query string

Product Interest Temp

UTM Campaign Name

UTM Medium

UTM Source

ITM Source

GA Client ID

UTM Content

GDPR Consent Note

Captcha Score

Page URL

Wird geladen …

Vernetzen Sie sich mit uns

Also read: