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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.

Was ist OCR?

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.

Wie funktioniert OCR-Texterkennung?

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.

Warum ist OCR-Texterkennung für Unternehmen wichtig?

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.

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OCR-Texterkennung als Teil des Dokumentenmanagement-Systems

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.

Integration von OCR in das DMS

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.

Die Vorteile der OCR-basierten Dokumentenerkennung

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

Hier sind die wichtigsten Vorteile der OCR-basierten Dokumentenerkennung:

1. Automatisierte Datenerfassung

  • Sie erhalten täglich eine Vielzahl von Rechnungen von verschiedenen Lieferanten in Papierform.
  • Anstatt jede Rechnung manuell durchzugehen und Informationen wie Rechnungsnummer, Betrag und Fälligkeitsdatum abzutippen, setzen Sie ein Programm mit integrierter OCR-Texterkennung ein.
  • Die OCR-Software scannt automatisch jede eingehende Rechnung und extrahiert die erforderlichen Daten.
  • Diese Informationen werden mithilfe von KI direkt am Dokument in Form von strukturierten Metadaten abgelegt.

2. Reduzierung von Arbeitsaufwand und Fehlern

  • Durch die Automatisierung des Prozesses entfällt die zeitaufwendige manuelle Dateneingabe.
  • Sie und Ihre Mitarbeiter können sich stattdessen auf strategische Aufgaben konzentrieren.
  • Tippfehler und andere menschliche Fehler werden minimiert. Die KI-gestützte OCR-Software arbeitet präzise und lernt durch die Qualitätskontrollen dazu.

3. Verbesserung der Suche und Indexierung

  • Nachdem die relevanten Informationen extrahiert wurden, werden sie in einem strukturierten Format gespeichert und kategorisiert.
  • Dies ermöglicht eine einfache und schnelle Suche nach bestimmten Dokumenten oder spezifischen Informationen innerhalb großer Datensätze.
  • OCR kommt zum Beispiel oft zur Volltextindexierung zum Einsatz, sodass Sie nach bestimmten Wörtern und ganzen Phrasen suchen können.

Herausforderungen und Lösungen bei der OCR für Geschäftsdokumente

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.

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Die Zukunft der Texterkennung: Wie künstliche Intelligenz OCR revolutioniert

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.

Häufig gestellte Fragen zur OCR-Texterkennung

Was ist OCR?
OCR (Optical Character Recognition) ist eine Methode zur automatischen Erkennung von Text. Sie ermöglicht es, gescannte Dokumente oder Bilder in editierbare und durchsuchbare Dateien umzuwandeln.
Ist OCR eine Form von künstlicher Intelligenz?
OCR ist keine künstliche Intelligenz im eigentlichen Sinne, sondern eine Technologie zur optischen Zeichenerkennung, die gedruckten oder handgeschriebenen Text in digitale Zeichen umwandelt.
Kann Word OCR?
Ja, Microsoft Word verfügt über eine integrierte OCR-Funktion, mit der sich Bilder mit Text in bearbeitbaren Text umwandeln lassen.
Welche Software eignet sich für OCR-Texterkennung?
Auf dem Markt sind verschiedene Softwareprodukte mit OCR-Funktionalität erhältlich, darunter auch die KI-basierte Doxis Intelligent Content Automation (ICA). Die Wahl der Software hängt von den spezifischen Anforderungen, dem Budget und der gewünschten Genauigkeit ab.
Wie erstelle ich eine OCR-Datei?
Um eine OCR-Datei zu erstellen, benötigen Sie eine Software mit OCR-Texterkennung. Damit können Sie das Dokument einscannen, hochladen und in bearbeitbaren Text umwandeln.

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