Wie OCR im Vertragsmanagement funktioniert

Definition: Was ist optische Zeichenerkennung (OCR)?

OCR steht für Optical Character Recognition (optische Zeichenerkennung). Es handelt sich um eine Technologie, die bei der Umwandlung von gedrucktem oder handgeschriebenem Text in digitalen Text eingesetzt wird. Mit der OCR-Technologie können Computer den Text in einem Bild automatisch erkennen und verstehen, sodass er bearbeitbar, durchsuchbar und verarbeitbar wird. OCR wird in der Regel verwendet, um Text in gescannten Dokumenten, Fotos oder anderen Bilddateien in ein bearbeitbares Textformat für die weitere Bearbeitung oder Archivierung umzuwandeln.

Was kann man mit OCR machen?

OCR hat in vielen Bereichen des digitalen und analogen Lebens eine entscheidende Rolle übernommen. Von der Texterkennung, die gedruckte oder handgeschriebene Zeichen präzise in digitale Formate konvertiert, bis hin zur automatisierten Dateneingabe, die Arbeitsabläufe erheblich effizienter macht, bietet OCR zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten. 

1. Texterkennung: Erkennt gedruckten oder handgeschriebenen Text auf Bildern genau und wandelt ihn in ein bearbeitbares, digitales Textformat um
2. Textsuche: Macht Text in Bildern durchsuchbar, indizierbar und abrufbar und verbessert so die Auffindbarkeit von Informationen
3. Textextraktion: Extrahiert Textinhalte aus gescannten Dokumenten, Fotos oder anderen Bilddateien zur weiteren Analyse, Verarbeitung oder Archivierung
4. Automatisierte Dateneingabe: Automatisierung der Dateneingabe und -verarbeitung durch Erkennung von Text und Konvertierung in bearbeitbare Formate zur Verbesserung der Arbeitseffizienz
5. Textübersetzung: Übersetzen des erkannten Textinhalts in andere Sprachen, um die Kommunikation und das Verständnis in einer mehrsprachigen Umgebung zu erleichtern
6. Textanalyse: Analysieren und Verarbeiten des erkannten Textinhalts, z. B. Extrahieren von Schlüsselwörtern, Erkennen semantischer Beziehungen usw., um den Benutzern ein besseres Verständnis und eine bessere Nutzung der Textinformationen zu ermöglichen

Wie funktioniert OCR?

Aber wie genau funktioniert dieser Prozess? Es beginnt mit der Bilderfassung, bei der das OCR-System das Eingangsbild erfasst, sei es ein gescanntes Dokument, ein Foto oder ein Bild von einer Kamera. Das Bild wird dann in einem Vorverarbeitungsschritt optimiert, z. B. durch Entfernen von Rauschen und Anpassen von Kontrast und Helligkeit, um die Genauigkeit der anschließenden Texterkennung zu erhöhen. Auf die Vorverarbeitung folgt die Segmentierung, bei der das System den Textbereich im Bild erkennt und einzelne Zeichen oder Textzeilen trennt. Im nächsten Schritt, der Merkmalsextraktion, werden die spezifischen Merkmale jedes Zeichens oder jeder Textzeile, wie Form und Größe, analysiert und identifiziert. Diese Merkmale dienen dann als Grundlage für die Texterkennung, bei der moderne Mustererkennungsalgorithmen oder Deep-Learning-Techniken den Text in ein Format umwandeln, das Computer verstehen können. Schließlich wird der erkannte Text nachbearbeitet, um eventuelle Fehler zu korrigieren und die Lesbarkeit zu verbessern, bevor das OCR-System das Endergebnis in einem bearbeitbaren Textformat ausgibt. Dieser mehrstufige Prozess gewährleistet, dass OCR eine präzise und effiziente Methode zur Digitalisierung von Textinhalten ist.

Die Geschichte der optischen Zeichenerkennung

Die Geschichte der OCR-Technologie lässt sich bis in die 1950er Jahre zurückverfolgen. Frühe OCR-Systeme dienten in erster Linie der Erkennung von gedrucktem Text und wurden hauptsächlich bei der automatisierten Datenverarbeitung im Post- und Bankwesen eingesetzt. In den 1990er Jahren, mit der Popularität von Personalcomputern und digitalisierten Dokumenten, hielt die OCR-Technologie Einzug in eine breite Palette von Anwendungen, wie Dokumentenmanagement, Buchdigitalisierung und automatisierte Büros. Mit der Entwicklung von Deep Learning und künstlicher Intelligenz sind moderne OCR-Systeme in der Lage, Text in einer Vielzahl von Schriftarten und Schriftsätzen genauer zu erkennen und auch mehrsprachige und handgeschriebene Texte zu verarbeiten, was mehr Möglichkeiten für die Digitalisierung von Dokumenten und die Informationsverarbeitung bietet. Die kontinuierliche Entwicklung und Verbesserung der OCR-Technologie hat den Prozess der Informatisierung der modernen Gesellschaft maßgeblich unterstützt und ist zu einem unverzichtbaren Bestandteil des digitalen Zeitalters geworden.

Die Rolle der KI in der OCR

Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der OCR ist entscheidend. Sie ermöglicht die Texterkennung, -lokalisierung und -wiedererkennung durch Deep-Learning-Techniken wie Faltungsneuronale Netze und rekurrente Neuronale Netze. Darüber hinaus ist KI in der Lage, Text in verschiedenen Schriftarten und Sprachen zu erkennen, Fehler im OCR-Erkennungsprozess zu korrigieren und die Leistung des OCR-Systems durch kontinuierliches Lernen und Trainieren kontinuierlich zu verbessern, wodurch die genaue Erkennung und Verarbeitung einer Vielzahl von Texten und Szenen ermöglicht wird.

Was ist der Unterschied zwischen OCR und ICR?

OCR (Optical Character Recognition) und ICR (Intelligent Character Recognition) sind beides Techniken zur Texterkennung, aber es gibt einige Unterschiede zwischen ihnen:

• Das Grundprinzip:

OCR wird hauptsächlich zur Erkennung von gedrucktem Text verwendet, d. h. von Text, der gedruckt oder auf Papier gedruckt wurde

ICR hingegen konzentriert sich auf die Erkennung von handgeschriebenem Text und ist in der Lage, handgeschriebene Buchstaben, Zahlen und Symbole zu erkennen

• Anwendungsszenarien:

OCR wird in der Regel zur Digitalisierung von gedruckten Dokumenten, wie z. B. gescannten Dokumenten, Büchern und Zeitungen, verwendet, um Papierdokumente in bearbeitbaren elektronischen Text umzuwandeln

ICR eignet sich eher für die Digitalisierung handschriftlicher Dokumente wie handgeschriebene Formulare, Tabellen und Notizen

• Erkennungsgenauigkeit:

Die Erkennungsgenauigkeit der OCR ist aufgrund der Standardisierung und Vorhersagbarkeit von gedrucktem Text in der Regel höher

Aufgrund der Komplexität und Vielfalt handgeschriebener Texte kann die ICR eine geringere Erkennungsgenauigkeit aufweisen und mehr Trainingsdaten und Verarbeitungstechniken erfordern, um die Genauigkeit zu verbessern

OCR im Vertragsmanagement: Wie es bei PACTA funktioniert

PACTA nutzt die OCR-Technologie zur Unterstützung des Vertragsmanagements. Mit Hilfe der OCR-Technologie ist PACTA in der Lage, handgeschriebenen, gedruckten oder getippten Text aus gescannten Vertragsdokumenten in ein maschinenlesbares Textformat umzuwandeln. Die automatische Texterkennung von PACTA ermöglicht die Digitalisierung der Dokumentenarchivierung oder die Automatisierung des Rechnungseingangsprozesses. Mit der OCR-Technologie können Sie Bilddateien in maschinenlesbaren Text umwandeln, um Vertragsinhalte schnell zu identifizieren und zu extrahieren. PACTA Cloud erkennt Ihre Rechnungsdaten automatisch und eliminiert menschliche Fehlerquellen. Mit PACTA ist der gesamte Geschäftsprozess bis zu 40-mal schneller als die manuelle Verarbeitung von Rechnungsdaten.

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Fazit

Die Entwicklung der OCR-Technologie hat das Dokumentenmanagement und die Informationsverarbeitung revolutioniert sowie die Effizienz und Genauigkeit erheblich verbessert. Mit dem kontinuierlichen Fortschritt der OCR-Technologie und der Ausweitung des Anwendungsbereichs wird sie auch in Zukunft eine wichtige Rolle in verschiedenen Bereichen spielen und den Unternehmen einen größeren Geschäftswert und Wettbewerbsvorteil verschaffen.