Von PDF-Rechnungen bis zu handgeschriebenen Rechnungen, von Fotokopien auf Papier bis zu iPhone-Fotos – Unternehmen haben mit einer immer größeren Vielfalt von Formaten zu tun, wenn es um Dokumente geht. Es ist sogar eine ganze Branche entstanden, die das Lesen, Sortieren und Verarbeiten von Dokumenten automatisiert.
Die herkömmliche Texterkennung (OCR) basierte auf der Fähigkeit, visuelle Muster in gedruckten Texten und Bildern zu erkennen und in maschinenlesbare Daten umzuwandeln. Damals revolutionierte sie die Art und Weise, wie Unternehmen mit Dokumenten umgingen, indem sie die manuelle Neueingabe überflüssig machte und die Digitalisierung in großem Umfang ermöglichte.
Heute hat sich dieses Konzept weiterentwickelt. Was heute oft als „KI-OCR“ oder „intelligente OCR“ bezeichnet wird, geht weit über die Texterkennung hinaus. Durch die Integration von KI, Machine Learning und Natural Language Processing kann sie den Kontext verstehen, relevante Informationen aus verschiedenen Dokumentenformaten extrahieren und nachgelagerte Aktionen auslösen. Tatsächlich ist KI-OCR zum Synonym für die intelligente Dokumentenverarbeitung (Intelligent Document Processing – IDP) geworden – eine grundlegende Fähigkeit in modernen Automatisierungsworkflows.
Im Folgenden erfahren Sie, wie intelligente OCR heute funktioniert und warum dies eine entscheidende Rolle dabei spielt, wenn Sie Ihre Geschäftsabläufe rationalisieren möchten.
Was ist KI-OCR?
KI-OCR ist weitaus fortschrittlicher als herkömmliche OCR, die gedruckten Text liest und in strukturierte, maschinenlesbare Formate umwandelt. Zusätzlich werden KI, Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP) eingesetzt, um die Struktur und den Kontext von Dokumenten zu verstehen. Bei handschriftlichen Inhalten wird die intelligente Zeichenerkennung (ICR) verwendet, um Handschriften genau zu interpretieren und im Laufe der Zeit daraus zu lernen. Bei ICR (Intelligent Character Recognition) handelt es sich um eine auf KI basierende Erweiterung von OCR. Ergänzt durch diese Technologien kann die sogenannte „KI-OCR“ Dokumente klassifizieren, Daten extrahieren und normalisieren sowie intelligente Entscheidungen treffen.
Wie funktioniert KI-OCR?
Intelligente OCR-Systeme überzeugen vor allem in dokumentenlastigen Branchen, indem sie das Lesen, Verstehen und Verarbeiten von Dokumenten automatisieren. Diese Systeme folgen einer strukturierten KI-gestützten Pipeline, die mit der Eingabe von Dokumenten beginnt und mit der Ausgabe von strukturierten Daten endet. So funktioniert es Schritt für Schritt.
1. Dokumentenerfassung und Verbesserung der Bildqualität
Der Prozess beginnt mit der Erfassung eines Dokuments, das alle möglichen Formate haben kann: von einem gescannten Formular über eine PDF-Datei bis hin zu einem Smartphone-Foto. Die Dokumente können aus unterschiedlichen Quellen stammen: von mobilen Geräten, E-Mails, freigegebenen Ordnern, Netzwerkscannern und direkten Verbindungen zu Unternehmenssystemen über API oder vorgefertigte Konnektoren.
Die Qualität von Dokumentenbildern kann erheblich schwanken, etwa aufgrund von Problemen wie schlechter Beleuchtung und Verzerrungen bei Handykameras, und sie können mehrere Hilfselemente wie gemusterte Hintergründe enthalten. Verschiedene Techniken wie Kontrastanpassung, Kantenschärfung und Rauschunterdrückung werden angewendet, um die Bildqualität und schlussendlich die Qualität des Dokuments zu verbessern.
2. Layout-Analyse
Das System führt eine Layout-Analyse durch, um Strukturelemente wie Tabellen, Textblöcke, Bilder, Strichcodes, Häkchen und Unterschriften zu erkennen. Bei diesem Schritt bleibt die logische Struktur des Dokuments während der Verarbeitung erhalten.
3. Texterkennung
Anschließend digitalisiert das System gedruckten und handschriftlichen Text mit OCR und ICR und bereitet ihn für die weitere Verarbeitung vor. Diese Technologien sind in der Lage, die logische Struktur des gesamten Dokuments zu erkennen. Sie ermöglichen zudem die Klassifizierung des Dokuments, die Datenextraktion und den hochwertigen Export in digitale Formate.
4. Dokumentenklassifzierung
KI-Klassifizierungsmodelle analysieren sowohl Text- als auch Bildmerkmale, um Dokumente zu erkennen und zu organisieren und jedes Dokument nach Typ zu klassifizieren. Auf diese Weise kann jedes Dokument durch den entsprechenden Verarbeitungs-Workflow geleitet werden.
5. Datenextraktion und -validierung
Daten können nun präzise aus strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Dokumenten extrahiert werden. Wichtige Datenpunkte wie Namen, Daten und Referenznummern werden mithilfe von fortschrittlicher KI und maschinellem Lernen aus dem Dokument extrahiert, um das menschliche Verständnis nachzuahmen. Die extrahierten Daten werden dann anhand von Geschäftsregeln oder Unternehmenssystemen überprüft, um sicherzustellen, dass alles übereinstimmt.
6. Kontextverständnis
Natural Language Processing (NLP) wird verwendet, um die Bedeutung und den Kontext der extrahierten Informationen zu interpretieren. So kann das System beispielsweise feststellen, ob sich das Wort „Maus“ auf das Tier oder den Computer bezieht und ob es sich bei „Bank“ um eine Sitzgelegenheit oder ein Geldinstitut handelt.
7. Integration von GenAI
Sobald die Daten zuverlässig aus dem Dokument extrahiert sind, können relevante Daten an ein Large Language Model (LLM) gesendet werden, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen – zum Beispiel die Klassifizierung der Vertragsart und die Zusammenfassung der wichtigsten Verpflichtungen in einfacher Sprache für eine schnellere Überprüfung.
8. Menschliche Überprüfung
Wenn etwas falsch aussieht oder fehlt, schickt das System es zur Überprüfung an einen Menschen – ein Prozess, der als Human-in-the-Loop (HITL)-Verifizierung bezeichnet wird. Jedes Mal, wenn eine Korrektur vorgenommen wird, verbessern sich die KI-Modelle durch kontinuierliches Lernen und werden immer genauer. Dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung, wenn eine 100-prozentige Genauigkeit erforderlich ist oder wenn ein Dokument nicht den spezifischen Validierungsregeln entspricht, die für das jeweilige KI-Modell festgelegt wurden.
9. Datenausgabe und Integration
Schließlich können die sauberen, strukturierten Daten in die für die geschäftlichen Anforderungen geeignete Datei exportiert werden – beispielsweise JSON, CSV, XML oder andere. Anschließend werden sie über REST API oder vorgefertigte Konnektoren an ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning), CRM-Software (Customer Relationship Management), Workflow-Automatisierungsplattformen oder andere Geschäftsanwendungen gesendet. Sobald die Daten vorhanden sind, kann der nächste Schritt im Prozess automatisch erfolgen.
Vorteile von KI-OCR
In vielen Branchen setzen Unternehmen KI-OCR ein, um ihre Arbeit schneller und mit weniger Fehlern zu erledigen und die vielen anderen Vorteile zu nutzen. Das ist der Nutzen von intelligenter OCR.
- Effizienz: KI-OCR reduziert die manuelle Dateneingabe und die Bearbeitungszeit. In einigen Fällen kann die Technologie die Durchlaufzeiten um bis zu 90 % reduzieren.
- Verbesserte Genauigkeit: Mit KI-gestützter OCR und ICR erhalten Unternehmen eine präzisere Datenextraktion, selbst aus komplexen Layouts oder handschriftlichen Dokumenten. Dies verbessert die Konsistenz und hilft, kostspielige Fehler zu vermeiden.
- Bessere Kundenbetreuung: Eine schnellere Dokumentenbearbeitung und genauere Daten bedeuten schnellere und reibungslosere Reaktionen auf Kundenwünsche.
- Schnellere Entscheidungsfindung: Dank der Extraktion von Schlüsselinformationen durch OCR- und ICR-Technologien und der Interpretation durch KI-gesteuerte intelligente Dokumentenverarbeitung können Teams schneller arbeiten und fundiertere Entscheidungen treffen.
- Bessere Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften: Wenn sie in eine IDP-Lösung integriert sind, können OCR- und ICR-Ausgaben anhand interner Regeln und externer Standards validiert werden, um Vorschriften wie die DSGVO oder HIPAA einzuhalten.
- Skalierbarkeit: Intelligente OCR-Lösungen – auch IDP-Plattformen genannt – können größere Mengen an Dokumenten verarbeiten, ohne dass mehr Personal oder Ressourcen benötigt werden.
- Einfache Integration: Die fortschrittlichsten Document AI-Plattformen bieten eine Vielzahl von Einsatzmöglichkeiten. Außerdem können diese Lösungen mit minimalen Unterbrechungen in bestehende Systeme wie ERP-, CRM- und Workflow-Plattformen integriert werden.
Wie KI-OCR/ICR die herkömmliche OCR verändert
KI-OCR verändert die Rolle von herkömmlicher OCR und entwickelt sich von der einfachen Digitalisierung zu einem entscheidenden Tool, um Dokumente innerhalb von intelligenten Dokumentenverarbeitungslösungen umfassend zu automatisieren. Vergleichen wir sie kurz mit herkömmlicher OCR:
| KI OCR | Herkömmliche OCR | |
|---|---|---|
| Zentrale Fähigkeiten | Klassifiziert Dokumente, extrahiert strukturierte Daten aus unstrukturierten Dokumenten und validiert sie anhand von Geschäftsregeln, um sie in nachgelagerte Geschäftssysteme einzuspeisen | Konvertiert gedruckten Text in ein maschinenlesbares Format |
| Benutzte Technologien | OCR, ICR, KI, ML und NLP | OCR, ICR |
| Dokumentenklassifizierung | Automatische Klassifizierung der Dokumente nach Typ e | Keine Klassifizierungsmöglichkeiten |
| Fehlerbehandlung | Lernt von der Human-in-the-Loop-Validierung, um die Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern | Kann unsichere Schriftzeichen markieren, wird aber im Laufe der Zeit nicht besser als die manuelle Korrektur |
| Bewusstsein für den Kontext | Versteht Bedeutung und Beziehungen zwischen Daten unter Verwendung von NLP | Erkennt nur die Zeichen, versteht aber nicht die Bedeutung |
Erfahren Sie mehr über ICR/OCR
Wie KI-OCR von ABBYY die Zukunft der Arbeit prägt
In allen Branchen bewegen sich die Unternehmen weg von der manuellen Dateneingabe hin zu intelligenteren Lösungen, die Informationen automatisch lesen, verstehen und weiterleiten.
Mit ABBYYs intelligenter OCR ist diese Umstellung ganz einfach. Dank einer Kombination aus künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Texterkennung, intelligenter Texterkennung und Natural Language Processing extrahiert die ABBYY-Technologie Daten präzise und bewahrt die logische Struktur von Dokumenten. Diese Funktionen sind Teil von ABBYYs umfassender Document AI-Plattform für eine hochwertige, dokumentenzentrierte Automatisierung in Unternehmens-Workflows.
Die Einrichtung von ABBYY Document AI ist einfach, da die Plattform so konzipiert ist, dass sie sofort einsatzbereit ist und von Unternehmen in der Cloud, vor Ort oder über API eingesetzt werden kann. Durch die Kombination von bewährter OCR-Genauigkeit mit fortschrittlichen KI-Funktionen ermöglicht ABBYY Ihnen, prozesskritische Daten aus jedem Dokument zu extrahieren und diese für schnellere Entscheidungen und effizientere Abläufe zu nutzen.
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