10 najboljših programov za OCR | OCR Texterkennung Vergleich

Optische texterkennung (OCR) hilft bei der Convertierung nicht bearbeitbarer Dokumentformate wie PDFs, Bilder orer Papierdokumente in maschinenlesbare Formate, die bearbeitet und durchsucht werden können.

OCR-Anwendungen werden häufig verwendet, um Text aus PDFs und Bildern zu erfassen und den Text in bearbeitbare Formate wie Word, Excel ali oder eine reine Textdatei umzuwandeln. OCR wird auch verwendet, um Dateien und Dokumente zu digitalisieren, um sie durchsuchbar zu machen.

OCR Programska oprema, die AI/ML-Funktionen nutzt, kann auch zur Automatisierung der Datenerfassung aus gescannten Dokumenten/Bildern beitragen. KI-basierte OCR kann die Daten in bequemen, bearbeitbaren Formaten digitalisieren, die sich in organisatorische Arbeitsabläufe einfügen.

Das Scannen und Verarbeiten von Dokumenten wie Rechnungen, Quittungen und Bildern für wertvolle Daten war tradicionalniell ein manueller Prozess, der mit Fehlern und Verzögerungen behaftet war. OCR Softwarelösungen helfen Unternehmen dabei, Zeit und Ressourcen zu sparen, die andernfalls für die Dateneingabe und manuelle Validierung/Verifizierung aufgewendet würden.

Immer mehr Unternehmen avtomatisieren Dokumentenverarbeitungs-Workflows , um papierlos zu werden und Cloud-basierte digitale Lösungen zu nutzen, die das Endergebnis verbessern.

Werfen wir einen Blick auf enige der besten OCR Softwares und sehen Sie sich auch auch einige kostenlose OCR Software an.

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Automatisieren Sie die manuelle Dateneingabe mit der KI-basierten OCR Texterkennung Software von Nanonets. Erfassen Sie Daten sofort aus Dokumenten und avtomatisieren Sie Daten-Workflows. Reduzieren Sie Durchlaufzeiten und eliminieren Sie manuellen Aufwand.

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Bil je OCR und was cann OCR Software?

OCR ali Die optische Zeichenerkennung ist eine Technologie, die Text in gescannten Dokumenten, Fotos oder Bildern identifiziert und erkennt. OCR programska oprema nutzt diese Technologie, um Extrahieren Sie Daten aus PDF oder gescannten Dokumenten, indem Sie sie in maschinenlesbare Textdaten umwandeln, die für die weitere Verarbeitung bequemer bearbeitet und gespeichert werden können. Für ein Ausführliche Erläuterungen zu OCR und seinen Anwendungsfällen beziehen sich darauf vodi.

OCR wird auch in verschiedenen anderen Anwendungsfällen verwendet, z Tabellen aus PDFs extrahieren, Extrahieren von Text aus Bildern ali Extrahieren von Text aus PDF oder anderen nicht bearbeitbaren Formaten.

Heute wird OCR Software unter anderem für die avtomatisierte Dateneingabe, Mustererkennung, Text-to-Speech-Dienste, Indizierung von Dokumenten für Suchmaschinen, Cognitive Computing, Text Mining, Schlüsseldaten und maschinelle Übersetzung verwendet. Ta orodja omogočajo pretvorbo vseh dokumentov, datotek PDF ali Bildtypen v xml-, xlsx- ali csv-dateien.

Najboljša programska oprema OCR za vaša podjetja

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Nanoneti

Nanoneti ist eine KI-basierte OCR Software, die avtomatisiert Zbiranje podatkov za intelligente Dokumentenverarbeitung von Rechnungen, Quittungen, Ausweisen und mehr. Nanonets verwendet fortschrittliche OCR, maschinelles Lernen, Bildverarbeitungund Deep Learning, um relevante Informationen aus unstrukturierten Daten zu extrahieren. Es ist schnell, genau, einfach zu bedienen, ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierte OCR-Modelle von Grund auf neu zu erstellen, und verfügt über einige nette Zapier-Integrationen. Digitalisieren Sie Dokumente, extrahieren Sie Datenfelder und integrieren Sie sie über API-ji v Ihre alltäglichen Apps in einer einfachen, intuitiven Benutzeroberfläche.

[Vgrajeni vsebina]

Prednosti:

• Moderne Benutzeroberfläche
• Bewältigt große Mengen an Dokumenten
• Primerna cena
• enostavnost
• Kognitive Erfassung von Daten – führt zu minimalem Eingriff
• Erfordert kein internes Entwicklerteam
• Algorithmus/Modelle können trainiert/umgeschult werden Hervorragende
• Dokumentation und Unterstützung
• Viele Anpassungsoptionen
• Große Auswahl an Integrationsoptionen
• Funktioniert mit nicht-englischen oder mehreren Sprachen
• Nahezu keine Nachbearbeitung erforderlich
• Nahtlose 2-Wege-Integration mit mehreren Buchhaltungssoftware
• OCR-API za Entwickler

Cons:

• Kannur sehr hohe Volumenspitzen
• Benutzeroberfläche kann besser sein

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Beginnen Sie mit Nanonets ' vortrainierte OCR-Extraktoren ali oder erstellen Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten OCR-Modelle. Sie können auch eine Demo vereinbaren , um mehr über unsere OCR Texterkennung zu erfahren primeri uporabe!

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ABBYY Flexicapture

FlexiCapture ist eine stabile, skalierbare Dokumenten-Imaging- und Datenextraktionssoftware, die Dokumente jeder Struktur, Sprache oder jedes Inhalts avtomatisch in nutzbare und zugängliche Geschäftsdaten umwandelt.

• Erkennt Bilder sehr gut
• Leicht zu speicherndes Ergebnis als Ausdruck im System
• črevesje v ERP-Systeme integrieren
• Automatisiert die Datenextraktion aus Dokumenten (bis zu einem gewissen Grad)

Cons:

• Ersteinrichtung kann schwierig und kompleks sein
• Automatische Verarbeitung von Rechnungen nicht eingerichtet
• Keine vorgefertigten Vorlagen
• Schwierig anzupassen
• Keine Ressourcen verfügbar
• Könnte eine bessere Integration mit RPA-Lösungen haben
• Geringe Genauigkeit bei Bildern/Dokumenten mit niedriger Auflösung
• Stapelverifizierungen werden aufgehalten, selbst wenn nur in einem bestimmten Abschnitt ein Fehler
• auftritt Fehlermeldungen für Einzelposten werden sogar angezeigt für Elemente, die übersprungen werden sollten, ist die
• RESTful-API v različici On-Prem

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ABBYY Finereader

ABBYY Fine Reader PDF je OCR- Software mit Unterstützung für die Bearbeitung von PDF-Dateien. Das Programm ermöglicht die Convertierung von Bilddokumenten in bearbeitbare elektronische Formate.

Prednosti:

• Tastaturfreundlicher OCR-urejevalnik za ročne popravke
• Außergewöhnlich übersichtliche Benutzeroberfläche
• Izvozi v več formatu
• Einzigartige Funktion zum Vergleichen von Dokumenten

Cons:

• Keine Volltextindizierung für schnelle Suchen
• Erfordert eine Lernkurve
• Die Preisgestaltung kann unerschwinglich sein
• Unfähigkeit um den Verlauf der Dokumentänderungen anzuzeigen
• Mehrere Dateien können nicht zu einer zusammengeführt werden
• Möglicherweise ist eine Nachbearbeitung erforderlich.
• kann anfangs überwältigend sein.
• Langsame Verarbeitung großer Dateien

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Uporabniški vmesnik Bild-zu-Text-Extraction ali  PDF-Izvleček datumov? Auf der Suche nach einer Konvertierung PDF z tabeloAli PDF z besedilom? Sehen Sie sich Nanoneti v akciji naprej!

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Kofax Omnipage

vsestranska stran je močan PDF-OCR Programska oprema, die die Automatisierung für hochvolumige OCR-Aufgaben in Unternehmen übernehmen kann. Dieses Tool ist auf Tabellenextraktion, Einzelpostenabgleich und intelligente Extraktion spezialisiert.

Prednosti:

• Verfügt über einen robusten Satz von Tools zur Verbesserung von Bildern
• Äußerst genau

Cons:

• UI ni intuitiven
• Konfiguracija za AP-Automatisierung nicht einfach
• Integracija API-ja ni veressert werden

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IBM Datacap

Datacap rationalisiert die Erfassung, OCR Texterkennung und Classifizierung von Geschäftsdokumenten, um wichtige Informationen daraus zu extrahieren. Datacap verfügt über eine starke OCR-Engine, mehrere Funktionen sowie anpassbare Regeln. Es funktioniert über mehrere Kanäle, einschließlich Scanner, Bilgeräte, Multifunktionsperipheriegeräte und Fax.

Prednosti:

• Konfiguriert komplekse Anwendungen in der Datenerfassung
• OCR Texterkennung Scan-Mechanismus

Cons:

• Sehr wenig Spletna podpora
• Benutzeroberfläche könnte intuitiver
• sein Nastavitev kann umständlich sein
• Počasi
• Das Erstellen eines benutzerdefinierten Flows ist nicht einfach
• Batch-Commits brauchen Zeit

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Beginnen Sie mit der Verwendung von za avtomatizacijo. Probieren Sie die verschiedenen OCR-Modelle aus bzw Fordern Sie noch heute eine Demo na. Ugotovite, wie die Anwendungsfälle von Nanonets auf Ihr Produkt angewendet werden können.

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Google Dokument AI

Eine der Lösungen in der Google Cloud AI-Suite, die Dokument AI (dokument) ist eine Dokumentenverarbeitungskonsole, die maschinelles Lernen verwendet, um Daten automatisch zu klassifizieren, zu extrahieren, anzureichern und Einblicke in Dokumente zu gewinnen.

Prednosti:

• Enostaven za postavitev
• sehr gut in andere Google-Dienste integrieren
• Speicherung von Informationen
• Hitro

Cons:

• KI-Modulen mangelt es angemessener Dokumentation
• Anpassung vorhandener Module und Bibliotheken ist schwierig
• Nič za Python ali druge
• Veraltete API-dokumentacija
• Drage
• Nicht für hybride Cloud-Bereitstellungen geeignet
• Nicht geeignet für Anwendungsfälle, die benutzerdefinierte KI-Algorithmen erfordern

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Besedilo AWS extrahiert mithilfe von maschinellem Lernen und OCR avtomatisch Text und andere Daten aus gescannten Dokumenten. Es wird auch verwendet, um Daten aus Formularen und Tabellen zu identifizieren, zu verstehen und zu extrahieren. Weitere Informationen finden Sie hier detaillierte Aufschlüsselung von AWS Texttract.

Prednosti:

• Pay-per-Use-Abrechnungsmodell
• enostavnost

Cons:

• Kann nicht trainiert werden
• Unterschiedliche Genauigkeit
• Nicht für handschriftliche Dokumente gedacht

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Volčen Daten aus PDF- Dokumenten kratzen, Pretvorite tabelo PDF v Excel ali Avtomatizirana ekstrakcija mize? Schauen Sie sich Nanonets PDF ali PDF-razčlenjevalnik zum Scrapen von PDF-Daten bzw Analysieren Sie PDF in großem Maßstab!

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Docparser

Docparser ist eine Cloud-basierte Dokumentenverarbeitungs- und OCR Software, die geringwertige Aufgaben und Arbeitsabläufe für Unternehmen avtomatisieren kann.

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• Enostavna postavitev
• Zapier-integracija

Cons:

• Die Webhooks schlagen gelegentlich fehl
• Erfordert einiges an Training, um die Parsing-Regeln zu
• Nicht genügend Vorlagen
• Zonaler OCR Ansatz – kann nicht mit unbekannten Vorlagen umgehen
• Benutzeroberfläche könnte besser sein
• Langsames Laden von Seiten
• Dokumentation könnte besser sein

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Adobe Acrobat DC

Adobe ima nameščen urejevalnik PDF z integrirano funkcijo OCR.

Prednosti:

• Stabilität/Kompatibilität.
• enostavnost

Cons:

• Drage
• Ekskluzivna programska oprema Keine OCR
• Belastet das System
• Nimmt viel Platz auf der Festplatte ein
• Schwierig zu integrieren mit Diensten wie Sharepoint ali Dropbox
• Erfordert eine Adobe Creative Cloud-Lizenz.

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Klippa

Klippa bietet Lösungen für avtomatisiertes Dokumentenmanagement, Verarbeitung, Classifizierung und Datenextraktion, um Papierdokumente in Ihrem Unternehmen zu digitalisieren.

Prednosti:

• Hitra namestitev
• Podpora Großartiger
• Großartige API für Entwickler
• Klare und pragnante API-dokumentacija
• Gute Verknüpfung mit Buchhaltungsprogrammen
• Poceni
• Integracije

Cons:

• OCR-Erkennung cann besser sein
• Begrenzte Vorlagenanpassungen
• Begrenzte White-Label-Anpassungen
• Bulk-Anpassungen werden nicht unterstützt
• Die Mehrwertsteuer wird oft nicht korrekt angezeigt
• Die App stürzt oft ab
• OCR-Modell nicht trainiert werden
• Der Auswahlprozess ist nicht einfach, da es viele Optionen gibt

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Nanoneti API za OCR hat viele interessante primeri uporabe , die Ihre Geschäftsleistung optimieren, Kosten sparen und das Wachstum ankurbeln könnten. Ugotovite, wie die Anwendungsfälle von Nanonets auf Ihr Produkt angewendet werden können.

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Weitere bemerkenswerte Erwähnungen sind zelofi, Readiris, Infrrd, Rossum & Hymatos.

Hier ist ein kurzer Vergleich aller oben aufgeführten OCR Software mit einigen wichtigen OCR Softwarefunktionen und -parametern:

Wie hebt sich Nanonets als OCR Software ab?

Die OCR Software von Nanonets ist einfach und flexibel einzurichtenund benötigt nur etwa 1 Tag. Das intelligente Automatisierungsplattform obdelano unstrukturierte Daten ohne große Schwierigkeiten, und die KI bewältigt auch allgemeine Dateneinschränkungen mit Leichtigkeit. Informationen aus Dokumenten mit Unvollkommenheiten und Schönheitsfehlern lassen sich ganz einfach extrahieren. Es verarbeitet mehrseitige Rechnungen und identifiziert mehrzeilige Artikel mit Leichtigkeit; etwas, dem die die meisten älteren und modernen OCR-Tools scheitern. Nanonets passt Spaltenüberschriften an, um komplekse Rechnungen effizienter verarbeiten zu können. Die KI von Nanonets gewährleistet auch ine Visoka natančnost bei der Verarbeitung von Dokumenten, die nur minimale Nachbearbeitung oder Überarbeitung erfordern.

Die Vorteile der Verwendung von Nanonets gehen nur über eine bessere Genauigkeit, Erfahrung und Skalierbarkeit hinaus. Hier sind 8 Gründe, die den einzigartigen Vorteil von Nanonets hervorheben:

1. Schulung und Arbeit mit benutzerdefinierten Daten – Die meisten OCR-Programme auf dem Markt sind ziemlich starr in Bezug auf die Art der Daten, mit denen sie arbeiten können. Nanonets nicht an solche Beschränkungen gebunden. Nanonets verwendet Ihre eigenen Daten, um Modelle zu trainieren, die am besten geeignet sind, die besonderen Anforderungen Ihres Unternehmens zu erfüllen.
2. und flexibel – Die Anpassung von Nanonets an Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen ist einfach und unkompliziert. Von der Erstellung benutzerdefinierter OCR-Modelle und deren Umschulung bis hin zum Hinzufügen neuer Felder und der Handhabung von Integrationen kann Nanonets alles bewältigen.
3. Lernt und bildet sich kontinuierlich weiter – Unternehmen sind oft mit sich dynamisch ändernden Anforderungen und Bedürfnissen konfrontiert. Um potenzielle Hindernisse zu überwinden, können Sie mit der OCR Software von Nanonets Ihre Modelle einfach mit neuen Daten neu trainieren. Dadurch kann sich Ihr OCR-Modell an unvorhergesehene Änderungen anpassen.
4. Anpassen, anpassen, anpassen – Nanonets können beliebig viele Text-/Datenfelder erfassen und in jeder gewünschten Weise darstellen. Erfasste Daten können in Tabellen oder Einzelposten oder in jedem anderen Format Ihrer Wahl mit benutzerdefinierten Validierungsregeln dargestellt werden. Denken Sie immer daran, dass Nanonets nicht an die Vorlage Ihres Dokuments gebunden ist!
5. Erfordert fast keine Nachbearbeitung – Während die meisten OCR-Programme einfach Daten erfassen und ausgeben, extrahiert Nanonets nur die relevanten Daten und sortiert sie avtomatisch in intelligent strukturierte Felder, wodurch sie leichter angezeigt und verstanden werden können. Dadurch entfällt viel Zeit für die Überarbeitung und Verifizierung.
6. gängige Dateneinschränkungen – Nanonets nutzt Deep-Learning- und Objekterkennungstechniken, um gängige Dateneinschränkungen zu überwinden, die die Texterkennung und -extraktion in otherer OCR Software stark beeinträchtigen. Nanonets AI kann handgeschriebenen Text, Bilder mit niedriger Auflösung, Bilder mit neuen oder kursiven Schriftarten und unterschiedlichen Größen, Bilder mit schattiertem Text, geneigtem Text, zufälligem unstrukturiertem Text, Bildrauschen, unscharfen Bildern und mehr erkennen und verarbeiten. Herkömmliche OCR Software ist einfach nicht dafür ausgestattet, unter solchen Einschränkungen zu funktionieren; Sie erfordern Daten mit einem sehr hohen Genauigkeitsgrad, was in realen Szenarien nicht die Norm ist.
7. Funktioniert mit nicht-englischen oder mehreren Sprachen – Da sich Nanonets auf das Training mit benutzerdefinierten Daten konzentriert, ist es einzigartig positioniert, um ein einzelnes Modell zu erstellen, das Text aus Dokumenten in jeder Sprache oder mehreren Sprachen gleichzeitig extrahieren kann.
8. Erfordert kein internes Entwicklerteam – Sie müssen sich keine Gedanken über die Einstellung von Entwicklern und die Gewinnung von Talenten machen, um die Nanonets-API für Ihre Geschäftsanforderungen zu personalisieren. Nanonets wurde für ine problemlose Integration entwickelt. Sie können Nanonets problemlos in die meisten CRM-, ERP-, Vsebinske storitve ali programsko opremo RPA.

Ali imate brezplačno programsko opremo OCR?

Abgesehen von den oben erwähnten professionellen, hochmodernen OCR-Lösungen gibt es kostenlose OCR Software, die die Arbeit bis zu einem gewissen Grad erledigen. Diese kostenlosen Lösungen laufen auf Open-Source-OCR-Engines (wie Tesseract) und helfen dabei, Photos, PDFs, TIFFs or gescannte Dokumente in bearbeitbare digitale Textformate zu convertieren. Obwohl sie möglicherweise nicht in der Lage sind, aufwändige Geschäftsdokumente in großem Umfang zu verarbeiten, sind sie ausreichend, um Text aus einfachen Dokumenten mit einfacher Formatierung zu extrahieren.

Ti brezplačni OCR-Losungen gibt es entweder als webbasierte Anwendungen, eigenständige Software, die auf verschiedenen Plattformen installiert werden muss, oder als Nebenfunktion in einem vollwertigen Dokumentbearbeitungsdienst. Bitte beachten Sie, dass kostenlose OCR Software regelmäßig handschriftliche Dokumente, mehrspaltige Tabellen, lange Zeilen oder Bilder/Scans von geringer Qualität nicht verarbeiten kann.

Hier sind einige kostenlos Optische Zeichenerkennungswerkzeuge für Ihre Überlegung:

• OnlineOCR.net
• FreeOCR.
• simpleOCR
• GOCR
• Urad Lens
• angleški OCR
• Preprost zaslon OCR
• A9t9
• Photo Scan
• Capture2Text
• Adobe Scan
• Microsoft OneNote OCR
• OCR z Google Dokumenti

Ali deluje programska oprema OCR?

Der OCR-Prozess umfasst normalerweise die folgenden Phasen:

• Vorverarbeitung der Bilder
• Zeichenerkennung
• der Ausgabe

Die Bildvorverarbeitung minimiert die Auswirkungen allgemeiner Datenbeschränkungen (Unschärfen, Schräglagen, Flecken, Farben) in Bildern, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen Daten richtig erkennen. Verwendung von OCR Software verschiedene Techniken zur Verbesserung der Bildqualität, Ausrichtung, Klarheit und Orientierung. Auf diese Weise verbesserte Bilder erzeugen bessere OCR-Ausgaben.

Tisti, ki

Der Zeichenerkennungsschritt beinhaltet verschiedene Ansätze (Matrix-Matching & Merkmalsextraktion), um das Bild in überschaubare Abschnitte oder Zonen aufzuteilen und die darin enthaltenen Zeichen zu erkennen. Die Ansätze reichen von einem Pixel-für-Pixel-Vergleich/-Erkennung bis hin zu fortgeschritteneren Techniken, die neuronale Netze verwenden, um ganze Textzeilen auf einmal zu erkennen.

Rohbildquelle: https://www.ktoo.org

Und schließlich beinhaltet der Nachbearbeitungsschritt Tehniki in algoritmi zur Verbesserung der Genauigkeit der extrahierten Daten, indem Fehler zuerst erkannt und dann behoben werden. Dazu müssen der extrahierte Text/die extrahierten Daten mit einem Standardlexikon oder Vokabular verglichen und logische, grammatikalische und kontextbezogene Überlegungen berücksichtigt werden.

Was sind OCR-Anwendungsfälle? Wofür wird OCR verwendet?

OCR wurde vor allem zum Convertieren physischer Dokumente ali Scans in maschinenlesbare Formate verwendet, die dann in Textverarbeitungsprogrammenwie Word, Excel, Docs ali Sheets bearbeitet werden können. Die meisten Online-Converter verwenden OCR im Hintergrund, um starre, nicht bearbeitbare Dateiformate (z. B. TIFF, PNG ali PDF) in bearbeitbare Ausgaben umzuwandeln. Aber abgesehen von diesen bekannten Beispielen wird OCR auch häufig (vielleicht nicht so explizit) für die folgenden Zwecke verwendet:

• avtomatizacijo
• der Dateneingabe Barcode-Scannen
• Indexieren von Dokumenten, Webseiten und Informationen für Suchmaschinen
• Führerschein- und Nummernschilderkennung zur Identifizierung
• Passüberprüfung zur Reiseidentifikation Erkennung
• von Ladenetiketten
• Unterstützung von Sehbehinderten durch Text-to-Speech-Dienste
• Bearbeitung von Versicherungsansprüchen
• Drohnenbasierte Objekterkennung
• Auslesen von Ampeln für selbstfahrende Fahrzeuge
• Auslesen von Verbrauchszählern zur automatischen Rechnungsstellung
• Social-Media-Überwachung
• Automatisierte Scheckfreigabe in Banken
• Multi -Sprachübersetzungsdienste
• Prüfung und Genehmigung von Rechtsdokumenten Durchführung
• Treueprogrammen zur Bindung von Kunden

Im Zuge dieser großen Akzeptanz wurde die OCR-Technologie zur Entwicklung spezialisierter OCR-Anwendungen für bestimmte Bereiche eingesetzt. Sie haben jetzt eine eigenständige Software für OCR-Finanzierung, OCR-Abrechnung, Rechnung OCR, Rechnungsautomatisierung, Odstop-OCR, PDF strgalo aliOCR PDF, Reisepass OCR, intelligente Automatisierung in tako slajši. Spezielle Funktionen und Integrationen erleichtern die Automatisierung von OCR-Fähigkeiten und erhöhen dadurch die Produktivität dieser Softwareanwendungen.

Durch die Nutzung von KI- und ML-Funktionen ermöglichen moderne OCR Software wie Nanonets Benutzern sogar dies Erstellen Sie benutzerdefinierte OCR-Modelle für so ziemlich jede Texterkennung oder Zbiranje podatkov , den Sie sich ausdenken können. Laden Sie einfach einige Trainingsdateien hoch, kommentieren Sie den Text/die Daten von Interesse, trainieren Sie das benutzerdefinierte OCR-Modell, testen und verifizieren Sie es mit echten Daten und voilà, Ihr benutzerdefiniertes OCR-Modell ist bereit, aus allen Rohren zu fe uern!