Die Papierverarbeitung ist mühsam, es erfordert viel Zeit und Ressourcen, alle Daten manuell ins System einzugeben, doch es ist leider ein notwendiges Übel für viele Unternehmen.

Genau aus diesem Grund setzen immer mehr Unternehmen eine OCR-Software (optische Zeichenerkennung) zur Unterstützung ein.

Mit einer herkömmlichen OCR lassen sich bis zu 80 % der Dokumenten-Workflows bewältigen. Sie ist in der Lage, fast jede Variante von maschinell und klar gedrucktem Text, basierend auf Schriftarten und Symbolen, zu erkennen. Doch sobald der Text verschmiert oder schief ist, wird es schwierig. Und genau das sind dann die 20 %, bei denen jetzt doch wieder eine Mensch eingreifen muss, womit wir unweigerlich vor drei großen Herausforderungen stehen:

1. Ungenauigkeit: Tippfehler und Behandlung von Ausnahmen (Wir sind alle nur Menschen)
2. Ressourcen: Es ist schwierig, Mitarbeiter zu finden, die bereit und vor allem auch in der Lage sind, Text aus minderwertigen Dokumenten zu extrahieren.
3. Sicherheit:  Der Übergang von der Maschine zum Menschen und zurück zur Maschine birgt Sicherheitsrisiken. Gerade in streng regulierten Branchen mit sensiblen Daten, wie Finanzdienstleistungen, Behörden oder auch Organisationen im Gesundheitswesen, spielt dies eine große Rolle.

Wenn wir ehrlich sind, brauchen wir eine bessere Lösung für diese 20 %. Doch bevor wir uns mit der Lösung beschäftigen, sollten wir noch eine wichtige Frage klären. 

Was genau sind minderwertige Dokumente? 

Ein minderwertiges Dokument kann ein Fax oder ein mit schlechter Qualität eingescanntes Dokument sein. Genauso kann es aber auch ein Lieferschein, ein Stundenzettel oder ein Formular zur Patientenregistrierung sein, welche handschriftlich ausgefüllt wurden.

Um Daten aus dieser Art von Dokumenten zu extrahieren reicht die herkömmliche OCR nicht mehr aus. Eine KI-gestützte OCR hingegen verwendet fortschrittlichere Technologien, wie ein hochqualifiziertes maschinelles Lernmodell und fortschrittliche Computer-Vision-Engines. Durch die Kombination dieser beiden Technologien erhalten wir eine OCR, die in der Lage ist, die Art und Weise zu replizieren, mit der Menschen minderwertige Dokumente lesen können. Ist das Modell gut genug, kann es unter Umständen tatsächlich (handschriftliche) Texte besser extrahieren als der Mensch. Doch jedes Modell ist nur so gut wie der Datensatz, auf dem es trainiert ist.

Wie finde ich jetzt unter den ganzen Anbietern den Richtigen für mich?

Begriffe wie „künstliche Intelligenz“ und „maschinelles Lernen“ werden zu häufig verwendet, wobei nicht jeder Anbieter die Funktionsweise seiner Technologie belegen kann. Suchen Sie nach Anbietern mit transparenten Zahlen und stellen Sie sich im Vorfeld folgende Fragen:

• Ist die Lösung des Anbieters KI-gestützt oder handelt es sich nur um eine gut vermarktete Mischung aus menschlicher Dateneingabe und Maschine? 
• Können die Anbieter für jeden durchgeführten Prozess, sowie jedes eingelesene und extrahierte Dokument, Genauigkeitsangaben machen?
• Warum ist der Anbieter in der OCR-Branche tätig und wie viele Erfahrungen hat er in diesem Bereich?
• Bietet es eine Cloud-basierte SaaS-Lösung an oder müssen Sie die Lösung vor Ort hosten?
• Wie lange dauert es, bis Sie das Produkt nutzen können? Wie viele Schulungen sind nötig? Sind spezielle Fachkenntnisse erforderlich?

Die Fellow Consulting AG / Polydocs GmbH begann mit der Datenerfassung durch Menschen. Dadurch haben wir den größten von Menschen geprüften Datensatz (über 1 Milliarde Felder) in der Branche.

Wir bieten bereits ab Tag 1 der Nutzung des Produktes eine hohe Genauigkeit an.

Das waren jetzt viele Informationen und viele Fragen!

Nehmen Sie sich Zeit, denken Sie darüber nach, wägen Sie alle Pro und Kontras ab und entscheiden Sie sich richtig – für DOC² (Polydocs) 😉

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