OCR-Texterkennung - vom Original zum digitalen Abbild

Sie möchten gescannte Rechnungen automatisch erfassen und systematisch katalogisieren, digital archivieren oder eine bestimmte Stelle aus einem gedruckten Vertrag kopieren und in ein Dokument einfügen – ganz ohne Abtippen? In all diesen Szenarien kann Sie eine OCR-Software wirkungsvoll unterstützen. Denn damit heißt es: Texte erkennen leicht gemacht!

In diesem Artikel erfahren Sie, warum eine Software mit OCR-Texterkennung für moderne Unternehmen so wichtig ist, welche konkreten Vorteile die OCR-basierte Dokumentenerkennung bietet, wie das Zusammenspiel von KI und OCR eine optimale Datenverarbeitung gewährleistet.

OCR („Optical Character Recognition“, englisch für „optische Zeichenerkennung“) ist ein Verfahren zur automatischen Texterkennung. Sie erfasst Wörter und Zahlen in Bilddateien, wie ein PDF,  und wandelt sie in durchsuchbaren Text um. Die Technologie konvertiert also Bilder in ein Textformat. Auf diese Weise ist es unter anderem möglich, Papierdokumente in digitale Textdateien umzuwandeln und diese nach bestimmten Textpassagen zu durchsuchen.

OCR-Texterkennung basiert auf dem Prinzip der Mustererkennung, ähnlich der Sprach- und Gesichtserkennung. Sie erkennt automatisch Buchstaben, Zahlen und Symbole und verknüpft sie durch Datenbankabgleich zu Wörtern und Sätzen.

Die Texterkennung erleichtert das Dokumentenmanagement in größeren Betrieben erheblich. Dies ist vor allem auf folgende Faktoren zurückzuführen:

• Verbesserte Dokumentenverwaltung: OCR-Texterkennung macht Text in Bilddateien durchsuchbar.
• Erleichterte Datenextraktion: Die OCR-Erkennung kann ganz bestimmte Daten wie Rechnungsbeträge extrahieren und so die Genauigkeit der Buchführung verbessern.
• Integration von intelligenten Technologien: Moderne OCR-Software nutzt künstliche Intelligenz (KI), um die Qualität der Daten deutlich zu erhöhen und beispielsweise Handschrift besser zu interpretieren.

Die OCR-Texterkennung ist ein wichtiger Bestandteil eines modernen Dokumentenmanagement-Systems (DMS), da sie den Kern der Dokumentendigitalisierung darstellt:

OCR als zentraler Schritt bei der Digitalisierung von Dokumenten

Die entscheidende Rolle der OCR bei der Dokumentenerfassung zeigt sich bereits beim ersten Kontakt mit dem Dokument:

Eine Rechnung gelangt in physischer Form oder als digitaler Rechnungsworkflow ins Unternehmen. Die Rechnung wird eingescannt und als PDF-Dokument an das DMS übergeben. Die OCR-Software wandelt dann das Bild in einen interpretierbaren Text um..

KI interpretiert die Inhalte  der Rechnung und hinterlegt die Informationen als strukturierte Daten.  Anhand der Daten ist das System nun in der Lage, das Dokument in der richtigen digitalen Akte abzulegen und dem Bearbeiter zuzuweisen. Über vordefinierte Vertreterregelungen, weist das System das Dokument immer dem richtigen Mitarbeiter zu. Mit diesem Schritt beginnt automatisch ein Workflow, etwa zur Rechnungsprüfung.

• Rechnungen oder andere Dokumente erreichen das Unternehmen.
• Eingescannte Rechnungen werden als PDF in das DMS übertragen.
• OCR-Software erfasst den gesamten Text.
• KI wandelt sämtliche Informationen in strukturierte Daten um.
• KI klassifiziert das Dokument anhand vordefinierter Parameter.
• Das Dokument wird in der passenden digitalen Akte abgelegt.

Viele DMS-Systeme verfügen bereits über eine integrierte OCR-Software. Die OCR-Technologie ist nämlich unverzichtbar, wenn Unternehmen ihren Posteingang und ihr allgemeines Dokumentenmanagement effektiv modernisieren wollen. Sie bildet die Grundlage für ein schnelles, präzises und effizientes Dokumentenmanagement in einem digitalen Ökosystem.

• Sie fungiert als Bindeglied zwischen physischen und digitalen Dokumenten.
• Sie ermöglicht die automatische Extraktion von Daten.
• Sie beschleunigt den gesamten Workflow durch die Anreicherung des Dokumentenmanagement-Systems mit strukturierten Informationen.

Hey Doxi, nenne mir bitte die Vorteile der OCR-basierten Dokumentenerkennung

Der Einsatz von OCR in der Geschäftswelt bietet viele Vorteile, erfordert aber auch innovative Lösungen:

Herausforderung Nr. 1: Handschrift und unzureichende Druckqualität

Die genaue Erfassung von handgeschriebenem Text und Dokumenten mit schlechter Druckqualität kann für OCR-Software eine Herausforderung darstellen. Unregelmäßigkeiten in handschriftlichen Dokumenten erschweren die exakte Texterkennung erheblich.

Die Lösung: Künstliche Intelligenz. KI-gestützte OCR-Systeme verfügen über die nötige Flexibilität und Mustererkennung, um solche Anforderungen zu meistern und die Genauigkeit der Texterkennung deutlich zu erhöhen.

Herausforderung Nr. 2: Qualitätskontrolle und Datenvalidierung

Auch OCR-Systeme machen gelegentlich Fehler – insbesondere bei komplexen Dokumentenlayouts oder unscharfen Scans. Um eine hohe Datenqualität zu gewährleisten, sind regelmäßige Qualitätskontrollen wichtig. Herkömmliche Ansätze zur Qualitätssicherung erfordern allerdings oft eine zeitaufwendige und fehleranfällige manuelle Überprüfung.

Die Lösung: Moderne Dokumentenmanagement-Systeme nutzen KI, um den erkannten Text automatisch mit dem Originaldokument zu vergleichen und Fehler zu identifizieren. Unser KI-Assistent Doxi übernimmt diese Aufgabe selbstständig und meldet Abweichungen. Mit solchen Kontrollmechanismen können Unternehmen die Datenqualität und -validierung deutlich verbessern, Fehler minimieren und die Integration von OCR-Technologien in ihre Geschäftsprozesse effizienter gestalten.

Die OCR-Erkennung in Dokumentenmanagement-Systemen bildet die Grundlage für die Datenextraktion aus Dokumenten. Ohne OCR wäre das effiziente Auslesen und Verarbeiten von Informationen, wie zum Beispiel Rechnungsdaten, nicht möglich. Mit dem Einsatz von KI eröffnen sich zusätzliche Horizonte, die das Spielfeld grundlegend verändern:

• Steigerung der Datenqualität: Durch die Integration von KI in den OCR-Prozess steigert sich die Datenqualität deutlich. KI erkennt Muster sowie Abweichungen, versteht den Kontext und erzielt auch bei schwer lesbaren Schriften präzise Ergebnisse. Dies kommt insbesondere bei komplexen Datenstrukturen aus unterschiedlichen Dokumententypen zum Tragen.
• KI-Unterstützung bei der PDF-Texterkennung: OCR-Software ist zwar theoretisch in der Lage, Text aus PDF-Dokumenten zu extrahieren, stieß bisher jedoch vor allem bei komplexen Layouts oder schwer lesbaren Schriften an ihre Grenzen. Die Ergänzung durch KI ermöglicht eine präzise Texterkennung, da KI Buchstaben erkennt und den Kontext interpretiert und so die Qualität der extrahierten Informationen verbessert.

Die Verschmelzung von KI und OCR erhöht die Genauigkeit und Effizienz und ermöglicht die Verarbeitung von Dokumenten, die bisher außerhalb der Möglichkeiten herkömmlicher OCR-Systeme lagen. Sie führt das Dokumentenmanagement in eine völlig neue Dimension, in der Präzision und Geschwindigkeit Hand in Hand gehen, um eine optimale Datenverarbeitung und -nutzung zu gewährleisten.