10 beste OCR-programvare for forsikring i 2024 (gratis og betalte verktøy)

10 beste OCR-programvare for forsikring i 2024 (gratis og betalte verktøy)

Tidsstempel: 19. februar 2024 9:11

Programvare for optisk tegngjenkjenning (OCR) hjelper til med å konvertere ikke-redigerbare dokumentformater som PDF-er, bilder eller papirdokumenter til maskinlesbare formater som er redigerbare og søkbare.

OCR-applikasjoner brukes ofte til å fange tekst fra PDF-er og bilder og konvertere teksten til redigerbare formater som Word, Excel eller en ren tekstfil. OCR brukes også til å digitalisere filer og dokumenter for å gjøre dem søkbare.

OCR programvare som utnytter AI/ML-funksjoner kan også bidra til å automatisere datafangst fra skannede dokumenter/bilder. AI-basert dokumentbehandling kan digitalisere dataene i praktiske, redigerbare formater som passer inn i organisatoriske arbeidsflyter.

Før introduksjonen av OCR-teknologi, skannet forsikringsleverandører papirdokumenter og konverterte dem til komprimerte digitale bildefiler. Deretter kategoriserte de filene manuelt, og krevde at en person hele tiden kastet et blikk på skjermen og bestemmer hvilke data som skal lagres. Denne tilnærmingen er gjenstand for feil og upålitelig på grunn av menneskelige feil. Mange firmaer kan ha store mengder filer å behandle og analysere, noe som kan ta typiske menneskelige dager eller uker å fullføre, noe som forsinker hele arbeidsflyten.

Forsikring OCR-programvare skal kunne automatisere arbeidsflyt for dokumentbehandling av dokumenter som forsikringer, forslagsskjemaer, forsikringsbrev, kundedokumenter, skadedokumenter osv. for å redusere den manuelle arbeidsmengden, eliminere feil og spare tid.

Her er noen av de beste OCR-programvarene for forsikring i 2024. Vi vil også sjekke ut noe gratis OCR-programvare.

Automatiser manuell dataregistrering ved hjelp av Nanonets AI-baserte OCR-programvare. Fang data fra dokumenter umiddelbart og automatiser dataarbeidsflyter. Reduser behandlingstiden og eliminer manuell innsats.

Hva er OCR i forsikring?

De siste tiårene har teknologi forvandlet forsikring på mange måter, men noen foreldede aspekter av sektoren eksisterer fortsatt. Bransjens avhengighet av papirarbeid er et godt eksempel på dette. Papirarbeid er ikke bare kostbart å generere, men også tidkrevende å administrere, dyrt å beholde og sikre, og har et stort karbonavtrykk. Mange forsikringsselskaper er klar over dette, men er usikre på hvordan de skal løse det. En løsning er å digitalisere data fra dokumenter ved hjelp av spesialisert programvare for optisk tegngjenkjenning (OCR)..

En av de største fordelene med OCR-teknologi er at den kan bidra til å redusere feil og forbedre nøyaktigheten av datainntasting. Når mennesker legger inn data manuelt, er de utsatt for å gjøre feil som skrivefeil, stavefeil og transposisjoner. Disse feilene kan få alvorlige konsekvenser, spesielt i forsikringssektoren hvor nøyaktige data er kritiske. OCR-teknologi kan bidra til å eliminere disse feilene ved automatisere dataregistreringsprosessen og redusere behovet for menneskelig intervensjon.

OCR brukes også i diverse andre brukstilfeller som f.eks trekke ut tabeller fra PDF-filer, trekke ut tekst fra bildereller trekke ut tekst fra PDF-filer eller andre ikke-redigerbare formater.

I dag brukes OCR-programvare for automatisert datainntasting, mønstergjenkjenning, tekst-til-tale-tjenester, indeksering av dokumenter for søkemotorer, kognitiv databehandling, tekstutvinning, nøkkeldata og maskinoversettelse blant forskjellige andre applikasjoner. Disse verktøyene kan konvertere alle skannede dokumenter, PDF-er eller bildetyper til xml, xlsx eller csv-filer.

Den beste OCR-programvaren for forsikring i 2024

La oss se på noen av de beste OCR-programvarene som er tilgjengelige på markedet.

1. Nanonetter

Nanonets tilbyr en AI-drevet OCR-løsning for forsikringsorganisasjoner som kan nøyaktig hente ut data fra medisinske journaler, forsikringspapirer og andre forsikringsrelaterte dokumenter og konvertere dem til strukturerte digitale data. Det kan hjelpe forsikringsleverandører med å forbedre nøyaktigheten av pasientdata og redusere manuelle datainntastingsfeil.

Nanonets bruker avansert OCR, maskinlæring bildebehandling, og Deep Learning til hente ut relevant informasjon fra ustrukturerte data. Den er rask, nøyaktig, enkel å bruke, lar brukere bygge tilpassede OCR-modeller fra bunnen av og har noen pene Zapier-integrasjoner. Digitaliser dokumenter, trekk ut datafelter og integrer med hverdagsappene dine via APIer i et enkelt, intuitivt grensesnitt.

[Innebygd innhold]

Introduksjon til nanonetter

Hvordan skiller Nanonets seg fra hverandre som en OCR-programvare?

Pros:

  • moderne UI
  • Håndterer store mengder dokumenter
  • Fornuftig priset
  • Brukervennlighet
  • Zero-shot eller null-treningsdatautvinning
  • Kognitiv fangst av data – som resulterer i minimal intervensjon
  • Krever ingen internt team av utviklere
  • Algoritmer/modeller kan trenes/omskoles
  • Stor dokumentasjon og støtte
  • Mange tilpasningsalternativer
  • Stort utvalg av integrasjonsalternativer
  • Fungerer med ikke-engelsk eller flere språk
  • Sømløs 2-veis integrasjon med flere regnskapsprogrammer
  • Flott OCR API for utviklere

Cons:

  • Brukergrensesnitt for tabellfangst kan være bedre

Kom i gang med Nanonets sine ferdigtrente OCR-ekstraktorer eller bygg din egen tilpassede OCR-modeller. Du kan også planlegg en demonstrasjon for å lære mer om vår OCR bruk saker!

Nanonets kundeanmeldelse
Nanonets kundeanmeldelse

2. ABBYY Flexicapture

ABBYY FlexiCapture er en OCR-programvare som kan hjelpe forsikringsselskaper med å digitalisere papirbaserte forsikringsposter, poliser og kravdokumenter. Programvaren kan trekke ut data fra ulike dokumenttyper, inkludert forslagsskjemaer og kundedokumenter, og konvertere dem til strukturerte digitale data.

[Innebygd innhold]

ABBYY FlexiCapture for Invoices – Demovideo

Pros:

  • Kjenner bilder veldig godt
  • Enkelt å lagre papirutskriftsresultat i systemet
  • Integrerer godt med ERP-systemer
  • Automatiserer datautvinning fra dokumenter (til en viss grad)

Cons:

  • Første oppsett kan være vanskelig og komplisert
  • Automatisk behandling av fakturaer ikke satt opp
  • Ingen ferdige maler
  • Vanskelig å tilpasse
  • Ingen ressurser tilgjengelig
  • Kan ha bedre integrering med RPA-løsninger
  • Lav nøyaktighet med bilder / dokumenter med lav oppløsning
  • Batchbekreftelser holdes opp selv om det er en feil bare i en bestemt seksjon
  • Feilmeldinger for linjeelementer dukker opp selv for varer som bør hoppes over
  • RESTful API er ikke tilgjengelig i den lokale versjonen
  • Ikke en Mac OCR-programvare

3. ABBYY Finereader

ABBYY FineReader PDF er en OCR programvare med støtte for PDF-filredigering. Programmet tillater konvertering av bildedokumenter til redigerbare elektroniske formater.

[Innebygd innhold]

Behandle dokumenter med ABBYY FineReader Server – Demovideo

Pros:

  • Tastaturvennlig OCR-editor for manuelle korrigeringer
  • Eksepsjonelt klart grensesnitt
  • Eksport til flere formater
  • Unik dokumentsammenligningsfunksjon

Cons:

  • Mangler indeksering av fulltekst for raske søk
  • Krever en læringskurve
  • Prissetting kan være uoverkommelig
  • Manglende evne til å se historikken til dokumentendringer
  • Kan ikke slå sammen flere filer til én
  • Kan kreve litt etterbehandling
  • Brukergrensesnittet kan være overveldende i begynnelsen
  • Sakte å behandle store filer

Trenger en OCR-programvare for bilde til tekst utvinning or PDF datautvinning? Ønsker å konvertere PDF til Exceleller PDF til tekst? Sjekk ut Nanonetter i aksjon!

4. Kofax Omnipage

Omnipage er en kraftig PDF OCR programvare som kan håndtere automatisering for store OCR-oppgaver for bedrifter. Dette verktøyet spesialiserer seg på tabellutvinning, linjeelementmatching og smart utvinning.

Pros:

  • Har et robust sett med verktøy for å forbedre bilder
  • Svært nøyaktig

Cons:

  • UI ikke intuitivt
  • Konfigurasjon for AP-automatisering er ikke grei
  • API-integrasjon kan forbedres
  • Alternativer for Kofax

5. IBM Datacap

Datacap strømlinjeformer fangst, anerkjennelse og klassifisering av forretningsdokumenter for å hente ut viktig informasjon fra dem. Datacap har en sterk OCR-motor, flere funksjoner samt regler som kan tilpasses. Den fungerer på tvers av flere kanaler, inkludert skannere, mobile enheter, multifunksjonsutstyr og faks.

Pros:

  • Konfigurerer komplekse applikasjoner i datafangst
  • Skannemekanisme
  • Brukervennlighet

Cons:

  • Svært lite online støtte
  • UI kan være mer intuitivt
  • Oppsett kan være tungvint
  • Sakte
  • Det er ikke greit å lage en tilpasset flyt
  • Batchforpliktelser tar tid

Begynn å bruke Nanonetter for automatisering. Prøv ut de ulike OCR-modellene eller Be om en demo i dag. Finne ut hvordan Nanonets brukstilfeller kan gjelde for produktet ditt.

6. Google Document AI

En av løsningene i Google Cloud AI-pakken, den Dokument AI (dokument) Er en dokumentbehandling konsoll som bruker maskinlæring til automatisk å klassifisere, trekke ut, berike data og låse opp innsikt i dokumenter.

Pros:

  • Enkel å sette opp
  • Integrerer veldig bra med andre Google-tjenester
  • Lagring av informasjon
  • Speed

Cons:

  • AI-moduler mangler riktig dokumentasjon
  • Tilpasning av eksisterende moduler og biblioteker er vanskelig
  • Ikke egnet for Python eller andre kodingsspråk
  • Utdatert API-dokumentasjon
  • Dyrt
  • Ikke egnet for hybrid sky-distribusjoner
  • Ikke egnet for brukstilfeller som krever tilpassede AI-algoritmer

AWS Textract trekker automatisk ut tekst og andre data fra skannede dokumenter ved hjelp av maskinlæring og OCR. Den brukes også til å identifisere, forstå og trekke ut data fra skjemaer og tabeller. For mer informasjon sjekk ut denne detaljert oversikt over AWS Textract.

Pros:

  • Betal-per-bruk faktureringsmodell
  • Brukervennlighet

Cons:

  • Kan ikke trenes
  • Varierende nøyaktighet
  • Ikke ment for håndskrevne dokumenter

Lyst til å skrap data fra PDF dokumenter, konvertere PDF-tabell til Excel or automatisere bordutvinning? Sjekk ut Nanonets PDF-skrape or PDF-parser å skrape PDF-data eller analysere PDF-filer i skala!

8. Docparser

Docparser er en skybasert dokumentbehandling og OCR-programvare som kan automatisere oppgaver og arbeidsflyter med lav verdi for bedrifter.

Pros:

  • Enkel oppsett
  • Zapier-integrasjon

Cons:

  • Webhooks mislykkes av og til
  • Krever litt opplæring for å plukke opp parseringsreglene
  • Ikke nok maler
  • Sonal OCR tilnærming – kan ikke håndtere ukjente maler
  • UI kan være bedre
  • Sakte å laste inn sider
  • Dokumentasjonen kunne vært bedre

9.Adobe Acrobat DC

Adobe tilbyr en omfattende PDF-editor med innebygd OCR-funksjonalitet.

Pros:

  • Stabilitet / kompatibilitet.
  • Brukervennlighet

Cons:

  • Dyrt
  • Ikke en eksklusiv OCR-programvare
  • Tungt på systemet
  • Tar opp mye plass på harddisken
  • Vanskelig å integrere med tjenester som Sharepoint eller Dropbox
  • Krever en Adobe Creative Cloud-lisens.

10. Klippa

Klippa tilbyr automatiserte dokumenthåndterings-, prosesserings-, klassifiserings- og datautvinningsløsninger for å digitalisere papirdokumenter i organisasjonen din.

Pros:

  • Rask oppsett
  • Stor støtte
  • Flott API for utviklere
  • Tydelig og kortfattet API-dokumentasjon
  • Kobler godt til regnskapsprogrammer
  • Konkurransedyktig priset
  • integrasjoner

Cons:

  • OCR-anerkjennelse kan være bedre
  • Begrensede maltilpasninger
  • Begrensede tilpasninger av hvite etiketter
  • Massejusteringer støttes ikke
  • Mva vises ofte ikke riktig
  • Appen krasjer ofte
  • Kan ikke trene OCR-modellen
  • Utvelgelsesprosessen er ikke enkel da det er mange alternativer

Nanonetter OCR API har mange interessante bruk saker som kan optimalisere forretningsytelsen, spare kostnader og øke veksten. Finne ut hvordan Nanonets brukstilfeller kan gjelde for produktet ditt.

Andre bemerkelsesverdige omtaler inkluderer veldigfi, Read, Infrrd, Rossum & Hypatos. Sjekk også ut den ledende alternativer til nanonetter.

Her er en rask sammenligning av all OCR-programvaren som er oppført over noen viktige funksjoner og parametere for OCR-programvare:

Forsikring OCR Programvare sammenligning
Forsikring OCR Programvare sammenligning

Hvorfor er Nanonets den mest komplette OCR-programvaren for forsikring?

Nanonets OCR-programvare er enkel og fleksibel å sette opp, som krever omtrent 1 dag. De intelligent automatiseringsplattform håndtak ustrukturerte data uten store vanskeligheter og AI håndterer også vanlige datagrenser enkelt. Nanonetter kan enkelt hjelpe med å automatisere alle former for forsikringsdokumenter som pasientjournaler, forsikringskrav, reseptbehandling, medisinsk forskning og fakturering.

Fordelene ved å bruke Nanonets OCR i forsikring går bare utover bedre nøyaktighet, erfaring og skalerbarhet.

  1. Forbedret datanøyaktighet: OCR kan bidra til å forbedre nøyaktigheten til pasientdata ved å redusere manuelle datainntastingsfeil. For eksempel, når du legger inn data fra håndskrevne pasientjournaler, kan OCR bidra til å eliminere feil som kan oppstå på grunn av uleselig håndskrift eller transkripsjonsfeil.
  2. Økt effektivitet: OCR kan bidra til å øke effektiviteten ved å automatisere manuelle prosesser som dataregistrering, journalføring og fakturering. Dette kan bidra til å redusere tiden og innsatsen som kreves for å administrere pasientdata, slik at forsikringsleverandører kan fokusere på å gi bedre pasientbehandling.
  3. Økt pasientsikkerhet: OCR kan bidra til å øke pasientsikkerheten ved å sikre at pasientdata er nøyaktige og oppdaterte. For eksempel, når du trekker ut data fra medisinske journaler, kan OCR hjelpe med å identifisere potensielle medisineringsfeil eller andre behandlingsinkonsekvenser.
  4. Reduserte kostnader: OCR kan bidra til å redusere kostnadene ved å eliminere behovet for manuell dataregistrering og papirbasert journalføring. For eksempel, ved å automatisere behandlingen av forsikringskrav, kan OCR bidra til å redusere de administrative kostnadene knyttet til skadebehandlingen.
  5. Bedre etterlevelse: OCR kan hjelpe forsikringsleverandører med å bedre overholde regulatoriske krav ved å sikre at pasientdata er nøyaktige og fullstendige. For eksempel, når du trekker ut data fra samtykkeskjemaer og fraskrivelser, kan OCR bidra til å sikre at alle nødvendige felt er fylt ut og at pasientens samtykke er riktig dokumentert.
  6. Forbedret analyse: OCR kan bidra til å forbedre analyser ved å gjøre det enklere å trekke ut data fra medisinske bilder og andre ustrukturerte datakilder. For eksempel, ved å trekke ut data fra medisinske bilder, kan OCR hjelpe forsikringsleverandører med å analysere bildedata for å identifisere mønstre eller trender som kanskje ikke er synlige for det blotte øye.

Finnes det noen gratis OCR-programvare for forsikring?

Bortsett fra de profesjonelle banebrytende OCR-løsningene nevnt ovenfor, er det gratis OCR-programvare som gjør jobben til en viss grad. Disse gratisløsningene kjører på åpen kildekode OCR-motorer (som Tesseract), og hjelper til med å konvertere bilder, PDF-filer, TIFF-er eller skannede dokumenter til redigerbare digitale tekstformater. Selv om de kanskje ikke er i stand til å behandle komplekse medisinske journaler eller forsikringsdokumenter i stor skala, er de tilstrekkelige for å trekke ut tekst fra enkle dokumenter med enkel formatering.

Disse gratis OCR-løsningene kommer enten som nettbaserte applikasjoner, frittstående programvare som må installeres på forskjellige plattformer, eller som en sidefunksjon i en fullverdig dokumentredigeringstjeneste. Vær oppmerksom på at gratis OCR-programvare regelmessig ikke behandler håndskrevne dokumenter, flerkolonnetabeller, lange ordrelinjer eller bilder / skanninger av lav kvalitet.

Her er noen gratis Optisk karaktergjenkjennelse verktøy for din vurdering:

Tidstempel:

Mer fra AI og maskinlæring