OCR: Leitfaden und Checkliste (2022)

Die OCR-Technologie – also digitale Bilder und PDFs in verwertbare (Text-)Informationen umzuwandeln – erfährt seit 2015 eine stille, technologische Revolution. Künstliche Intelligenz hat neuen Schwung in den bis dato statischen Markt gebracht. Vor allem junge Unternehmen, deren OCR Produkte nach 2015 auf den Markt kamen, konnten Ihre Systeme von Grund auf mit KI entwickeln und haben so einen großen qualitativen Vorsprung gegenüber den klassischen OCR Lösungsansätzen.

OCR: Leitfaden und Checkliste

Aber sogar innerhalb der KI-orientierten OCR Community gibt es Unterschiede. Seit 2015 werden in der Forschung praktisch durchgehend neue KI-Methoden zur Verbesserung der OCR-Systeme entwickelt. Hat man 2015 noch mit klassischen Machine Learning Modellen gearbeitet, so nutzen heute die Technologieführer NLP, Deep Learning und Transformer Architekturen.

Die Vorteile für dien Kund*innen sind dabei unmittelbare bessere Ergebnisse ohne Aufwand und ein System, das nun tatsächlich lernt und nicht nur eine vereinfachte Vorlagen- oder Template-Verwaltung darstellt.   

Dies gibt den Anwender*innen bessere aber auch vielfältigere Möglichkeiten Bild in Text und in weiterer Folge in strukturierte Information umzuwandeln. Mehr Vielfalt bedeutet aber auch die Qual der Wahl.

Der folgende Leitfaden gibt daher einen Überblick über die Unterschiede zwischen modernen KI OCR Systemen und algorithmisch-basierten bzw. Vorlagen-basierten Systemen. Weiters erläutert dieser Artikel konkrete Punkte die zu beachten sind, wenn man vor der Aufgabe steht, eine neue OCR für ein Unternehmen zu selektieren. Einen Link zur BLU DELTA OCR-Checkliste als Basis für einen Proof-of-Concept (PoC) oder Request for Proposal (RFP) finden Sie