可以说,我们生活在一个见证技术颠覆的非凡时代。我们正在转变为一个更加数字化的世界,企业正在数字化。特别是,当最近的大流行局势使我们认识到数字化和全球连通性的重要性时。因此,使用先进技术对无数的物理文档进行数字化。

其中之一是光学字符识别 (OCR)。虽然OCR并不是什么新鲜事,但这项技术的不断改进和数字自动化的高需求正在增加OCR技术的采用。全球OCR市场预计在 2020-2030年间以15.2%的复合年均增长率增长。这种市场价值无疑是技术进步的结果。神经网络、机器学习和自然语言处理等技术正在帮助企业提供轻松的客户体验。

在这篇文章中,我们将讨论人工智能和OCR技术如何帮助数字化和完全自动化。

AI 支持的 OCR 引擎使企业自动化更加轻松

将文本翻译成机器可读的语言,使其可用于数据收集、在线报税、创建文件的数字备份等操作并非易事,因此手动处理并非易事。但是,AI 支持的 OCR 也可以从物理文档中提取和分析数据。

基于 AI 的 OCR 的工作原理是什么?

虽然简单的OCR扫描文档,并获取数字形式的数据与许多不一致,包括文本无法编辑。另一方面,基于 AI 的 OCR 使用机器学习、NLP(自然语言处理)和其他先进技术,不仅提取、识别和检测数据。例如,通过智能字符识别 (ICR),银行可以将物理表单和其他文档转换为数字文档。

智能字符识别系统分三步工作:

  • 预处理
  • 数据提取
  • 后期处理

预处理

预处理的主要目标是使 OCR 尽可能轻松地区分字符/单词和背景。OCR 理解多维数组中的图像。因此,在预处理中,使用二进制化、规范化、桌面化 等技术对文档图像进行了优化。

数据提取

优化图像后,文档中的数据将分为两部分,即分段和特征提取。在分段中,深度学习神经网络用于检测文档中定义的段和模板。一旦确定了,将提取文档中的要素。例如,在联机窗体中,识别数据段(如名称、DOB)并在线填写相应部分,使文本提取更加容易。

后期处理

提取数据后,企业需要理解和验证提取的数据是否正确。从文档中提取错误数据对于藏有敏感信息的行业来说可能是致命的。例如,如果文档上的一条财务信息未正确提取,则可能导致财务损失。因此,在后处理中,使用 NLP技术对数据进行验证

智能 OCR 用于业务

AI驱动的OCR技术在实用世界被高度采用。不同行业的企业都使用 OCR 来数字化其数据。

金融部门可以使用 OCR 实现客户入职、收货处理、在线处理支票、将物理数据更新为数字数据、簿记等。同样,医疗保健行业可以简化保险处理、患者记录保存和计费处理。政府部门可以更新其文件处理系统,使人们能够方便地快速处理申请。

OCR 技术的另一个进步是多种语言的文本检测。虽然它仍然不太受欢迎,但在市场上越来越受欢迎,并有望在2025年得到广泛采用。OCR 技术已经存在了几十年,但它在智能自动化领域找到了新的生命。通过结合 AI 和 OCR,从文档中提取和识别文本变得更加容易。

Comments are closed.