10 bästa OCR-programvara för försäkring 2024 (gratis och betalda verktyg)

10 bästa OCR-programvara för försäkring 2024 (gratis och betalda verktyg)

Tidsstämpel: 19 februari 2024 9:11

Programvara för optisk teckenigenkänning (OCR) hjälper till att konvertera icke-redigerbara dokumentformat som PDF-filer, bilder eller pappersdokument till maskinläsbara format som är redigerbara och sökbara.

OCR-applikationer används ofta för att fånga text från PDF-filer och bilder och konvertera texten till redigerbara format som Word, Excel eller en vanlig textfil. OCR används också för att digitalisera filer och dokument för att göra dem sökbara.

OCR programvara som utnyttjar AI/ML-kapacitet kan också hjälpa till att automatisera datafångst från skannade dokument/bilder. AI-baserad dokumentbehandling kan digitalisera data i bekväma, redigerbara format som passar in i organisatoriska arbetsflöden.

Innan OCR-tekniken introducerades skannade försäkringsbolagen pappersdokument och konverterade dem till komprimerade digitala bildfiler. De kategoriserade sedan filerna manuellt, vilket krävde att en person ständigt tittade på skärmen och bestämmer vilken data som ska lagras. Detta tillvägagångssätt är föremål för misstag och opålitligt på grund av mänskliga fel. Många företag kan ha stora volymer filer att bearbeta och analysera, vilket kan ta typiska mänskliga dagar eller veckor att slutföra, vilket försenar hela arbetsflödet.

Försäkring OCR-programvara bör kunna automatisera arbetsflöde för dokumentbearbetning av dokument som försäkringar, förslagsformulär, försäkringsbrev, kunddokument, skadehandlingar etc. för att minska den manuella arbetsbelastningen, eliminera fel och spara tid.

Här är några av de bästa OCR-mjukvarana för försäkringar under 2024. Vi kommer också att kolla in lite gratis OCR-programvara.

Automatisera manuell datainmatning med Nanonets AI-baserade OCR-programvara. Fånga data från dokument direkt och automatisera dataarbetsflöden. Minska handläggningstider och eliminera manuell ansträngning.

Vad är OCR inom försäkring?

Under de senaste decennierna har teknologin förändrat försäkringar på många sätt, men vissa föråldrade aspekter av sektorn finns fortfarande kvar. Branschens beroende av pappersarbete är ett bra exempel på detta. Pappersarbete är inte bara kostsamt att generera utan också tidskrävande att hantera, dyrt att behålla och säkra, och har ett stort koldioxidavtryck. Många försäkringsbolag är medvetna om detta men är osäkra på hur de ska åtgärda det. En lösning är att digitalisera data från dokument med hjälp av specialiserade programvara för optisk teckenigenkänning (OCR)..

En av de största fördelarna med OCR-teknik är att den kan hjälpa till att minska fel och förbättra noggrannheten vid inmatning av data. När människor anger data manuellt är de benägna att göra misstag som stavfel, felstavningar och transponeringar. Dessa fel kan få allvarliga konsekvenser, särskilt inom försäkringssektorn där korrekta uppgifter är kritiska. OCR-teknik kan hjälpa till att eliminera dessa fel genom att automatisera datainmatningsprocessen och minska behovet av mänskligt ingripande.

OCR används även i olika andra användningsfall som t.ex extrahera tabeller från PDF-filer, extrahera text från bilder, eller extrahera text från PDF-filer eller andra icke-redigerbara format.

Idag används OCR-programvara för automatiserad datainmatning, mönsterigenkänning, text-till-tal-tjänster, indexering av dokument för sökmotorer, kognitiv beräkning, textutvinning, nyckeldata och maskinöversättning bland olika andra applikationer. Dessa verktyg kan konvertera alla skannade dokument, PDF-filer eller bildtyper till xml, xlsx eller csv-filer.

Den bästa OCR-mjukvaran för försäkringar 2024

Låt oss titta på några av de bästa OCR-programvaran för försäkringar som finns på marknaden.

1. Nanonetter

Nanonets tillhandahåller en AI-driven OCR-lösning för försäkringsorganisationer som kan exakt ta ut uppgifter från journaler, försäkringspapper och andra försäkringsrelaterade dokument och omvandla dem till strukturerade digitala data. Det kan hjälpa försäkringsleverantörer att förbättra noggrannheten i patientdata och minska manuella datainmatningsfel.

Nanonets använder avancerad OCR, maskininlärning bildbehandling, och Deep Learning till extrahera relevant information från ostrukturerad data. Det är snabbt, exakt, lätt att använda, låter användare bygga anpassade OCR-modeller från grunden och har några snygga Zapier-integrationer. Digitalisera dokument, extrahera datafält och integrera med dina vardagliga appar via API:er i ett enkelt, intuitivt gränssnitt.

[Inbäddat innehåll]

Introduktion till nanonetter

Hur skiljer sig Nanonets från varandra som en OCR-programvara?

Alla tillgångar på ett och samma ställe

  • moderna UI
  • Hanterar stora volymer dokument
  • Rimligt prissatt
  • Användarvänlighet
  • Zero-shot eller zero-training dataextraktion
  • Kognitiv insamling av data – vilket resulterar i minimala ingrepp
  • Kräver inget internt team av utvecklare
  • Algoritmer/modeller kan tränas/omskolas
  • Bra dokumentation och support
  • Massor av anpassningsalternativ
  • Stort urval av integrationsalternativ
  • Fungerar med icke-engelska eller flera språk
  • Sömlös 2-vägsintegration med flera bokföringsprogram
  • Bra OCR API för utvecklare

Nackdelar:

  • Användargränssnitt för tabellhämtning kan vara bättre

Kom igång med Nanonets förutbildade OCR-extraktorer eller Bygg ditt eget anpassade OCR-modeller. Du kan också schema en demo för att lära dig mer om vår OCR använd fall!

Nanonets kundrecension
Nanonets kundrecension

2. ABBYY Flexicapture

ABBYY FlexiCapture är en OCR-programvara som kan hjälpa försäkringsbolag att digitalisera pappersbaserade försäkringshandlingar, försäkringar och skadedokument. Programvaran kan extrahera data från olika dokumenttyper, inklusive förslagsformulär och kunddokument, och konvertera dem till strukturerad digital data.

[Inbäddat innehåll]

ABBYY FlexiCapture for Invoices – Demovideo

Alla tillgångar på ett och samma ställe

  • Känner igen bilder mycket väl
  • Enkelt att lagra pappersresultat i systemet
  • Integreras bra med ERP-system
  • Automatiserar datautvinning från dokument (i viss utsträckning)

Nackdelar:

  • Första installationen kan vara svår och komplex
  • Automatisk hantering av fakturor inte inställd
  • Inga färdiga mallar
  • Svårt att anpassa
  • Inga tillgängliga resurser
  • Kan ha bättre integration med RPA-lösningar
  • Låg noggrannhet med bilder / dokument med låg upplösning
  • Batchverifieringar hålls uppe även om det bara finns ett fel i ett visst avsnitt
  • Radfelmeddelanden dyker upp även för artiklar som bör hoppas över
  • RESTful API är inte tillgängligt i den lokala versionen
  • Inte en Mac OCR-programvara

3. ABBYY Finereader

ABBYY FineReader PDF är en OCR programvara med stöd för redigering av PDF-filer. Programmet tillåter konvertering av bilddokument till redigerbara elektroniska format.

[Inbäddat innehåll]

Bearbeta dokument med ABBYY FineReader Server – Demovideo

Alla tillgångar på ett och samma ställe

  • Tangentbordsvänlig OCR-redigerare för manuella korrigeringar
  • Exceptionellt tydligt gränssnitt
  • Exporterar till flera format
  • Unik funktion för dokumentjämförelse

Nackdelar:

  • Saknar fulltextindexering för snabba sökningar
  • Kräver en inlärningskurva
  • Prissättningen kan vara oöverkomlig
  • Oförmåga att se historiken för dokumentändringar
  • Det går inte att slå ihop flera filer till en
  • Kan kräva en del efterbearbetning
  • Användargränssnittet kan vara överväldigande till en början
  • Långsam att bearbeta stora filer

Behöver en OCR-programvara för bild till text extrahering or Utdrag av PDF-data? Funderar på att konvertera PDF till Excel, eller PDF till text? Kolla in Nanonets in action!

4. Kofax Omnipage

Omnipage är en kraftfull PDF OCR programvara som kan hantera automatisering för stora företags OCR-uppgifter. Det här verktyget är specialiserat på tabellextraktion, radmatchning och smart extrahering.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

  • Har en robust uppsättning verktyg för att förbättra bilder
  • Mycket exakt

Nackdelar:

  • UI inte intuitivt
  • Konfiguration för AP Automation är inte enkel
  • API-integrering kan förbättras
  • Alternativ för Kofax

5. IBM Datacap

Datacap effektiviserar fångst, erkännande och klassificering av affärsdokument för att extrahera viktig information från dem. Datacap har en stark OCR-motor, flera funktioner samt anpassningsbara regler. Den fungerar över flera kanaler, inklusive skannrar, mobila enheter, multifunktionsutrustning och fax.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

  • Konfigurerar komplexa applikationer vid datafångst
  • Skanningsmekanism
  • Användarvänlighet

Nackdelar:

  • Mycket lite support online
  • Användargränssnittet kan vara mer intuitivt
  • Installationen kan vara besvärlig
  • Sakta
  • Att skapa ett anpassat flöde är inte enkelt
  • Batchåtaganden tar tid

Börja använda Nanonetter för automatisering. Prova de olika OCR-modellerna eller begära en demo i dag. Ta reda på hur Nanonets användningsfall kan tillämpas på din produkt.

6. Google Document AI

En av lösningarna i Google Cloud AI-sviten, den Dokument AI (dokumentera) Är en dokumentbehandling konsol som använder maskininlärning för att automatiskt klassificera, extrahera, berika data och låsa upp insikter i dokument.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

  • Lätt att installera
  • Integreras mycket bra med andra Google-tjänster
  • Lagring av information
  • Fart

Nackdelar:

  • AI-moduler saknar korrekt dokumentation
  • Det är svårt att anpassa befintliga moduler och bibliotek
  • Inte lämplig för Python eller andra kodningsspråk
  • Föråldrad API-dokumentation
  • Dyr
  • Inte lämplig för hybridmolninstallationer
  • Inte lämplig för användningsfall som kräver anpassade AI-algoritmer

AWS Textract extraherar automatiskt text och annan data från skannade dokument med hjälp av maskininlärning och OCR. Det används också för att identifiera, förstå och extrahera data från formulär och tabeller. För mer information kolla in detta detaljerad uppdelning av AWS Textract.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

  • Betalningsmodell för betalning per användning
  • Användarvänlighet

Nackdelar:

  • Kan inte tränas
  • Varierande noggrannhet
  • Inte avsedd för handskrivna dokument

Vill skrapa data från PDF dokument, konvertera PDF-tabell till Excel or automatisera bordsextraktion? Kolla in Nanonets PDF-skrapa or PDF-tolkare att skrapa PDF-data eller analysera PDF-filer i skala!

8. Docparser

Docparser är ett molnbaserat dokumentbehandling och OCR-programvara som kan automatisera lågvärde uppgifter och arbetsflöden för företag.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

  • Enkel installation
  • Zapier integration

Nackdelar:

  • Webhooks misslyckas ibland
  • Kräver en del utbildning för att plocka upp parsningsreglerna
  • Inte tillräckligt med mallar
  • Zonal OCR tillvägagångssätt – kan inte hantera okända mallar
  • Användargränssnittet kan vara bättre
  • Sidor som laddas långsamt
  • Dokumentationen kunde vara bättre

9.Adobe Acrobat DC

Adobe tillhandahåller en omfattande PDF-redigerare med inbyggd OCR-funktionalitet.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

  • Stabilitet / kompatibilitet.
  • Användarvänlighet

Nackdelar:

  • Dyr
  • Inte en exklusiv OCR-programvara
  • Tungt på systemet
  • Tar upp mycket utrymme på hårddisken
  • Svårt att integrera med tjänster som Sharepoint eller Dropbox
  • Kräver en Adobe Creative Cloud-licens.

10. Klippa

Klippa tillhandahåller automatiserade lösningar för dokumenthantering, bearbetning, klassificering och datautvinning för att digitalisera pappersdokument i din organisation.

Alla tillgångar på ett och samma ställe

  • Snabb installation
  • Bra stöd
  • Bra API för utvecklare
  • Tydlig och kortfattad API-dokumentation
  • Länkar bra till redovisningsprogram
  • Konkurrenskraftigt prissatt
  • integrationer

Nackdelar:

  • OCR-igenkänning kan vara bättre
  • Begränsade mallanpassningar
  • Begränsade anpassningar av white-label
  • Bulkjusteringar stöds inte
  • Moms visas ofta inte korrekt
  • Appen kraschar ofta
  • Kan inte träna OCR-modellen
  • Urvalsprocessen är inte enkel eftersom det finns många alternativ

Nanonetter OCR API har många intressanta använd fall som kan optimera dina affärsresultat, spara kostnader och öka tillväxten. Ta reda på hur Nanonets användningsfall kan tillämpas på din produkt.

Andra anmärkningsvärda omnämnanden inkluderar veryfi, Readiris, Infrrd, Rossum & Hypatos. Kolla också in den ledande alternativ till nanonetter.

Här är en snabb jämförelse av alla OCR-programvaror som listas ovan på några viktiga funktioner och parametrar för OCR-programvara:

Försäkring OCR Software jämförelse
Försäkring OCR Software jämförelse

Varför är Nanonets den mest kompletta OCR-mjukvaran för försäkringar?

Nanonets OCR-programvara är enkel och flexibel att installera, som kräver ungefär 1 dag. De intelligent automationsplattform handtag ostrukturerade data utan stora svårigheter och AI hanterar också vanliga databegränsningar lätt. Nanonets kan enkelt hjälpa till att automatisera alla former av försäkringsdokument som patientjournaler, försäkringsanspråk, recepthantering, medicinsk forskning och fakturering.

Fördelarna med att använda Nanonets OCR i försäkringar går precis utöver bättre noggrannhet, erfarenhet och skalbarhet.

  1. Förbättrad datanoggrannhet: OCR kan hjälpa till att förbättra noggrannheten hos patientdata genom att minska antalet manuella datainmatningsfel. Till exempel, när du matar in data från handskrivna patientjournaler, kan OCR hjälpa till att eliminera fel som kan uppstå på grund av oläslig handskrift eller transkriptionsfel.
  2. Ökad effektivitet: OCR kan hjälpa till att öka effektiviteten genom att automatisera manuella processer som datainmatning, journalföring och fakturering. Detta kan bidra till att minska den tid och ansträngning som krävs för att hantera patientdata, vilket gör att försäkringsgivare kan fokusera på att ge bättre patientvård.
  3. Förbättrad patientsäkerhet: OCR kan bidra till att förbättra patientsäkerheten genom att säkerställa att patientdata är korrekta och uppdaterade. Till exempel, när du extraherar data från medicinska journaler, kan OCR hjälpa till att identifiera potentiella medicineringsfel eller andra behandlingsinkonsekvenser.
  4. Minskade kostnader: OCR kan hjälpa till att minska kostnaderna genom att eliminera behovet av manuell datainmatning och pappersbaserad journalföring. Till exempel, genom att automatisera behandlingen av försäkringskrav, kan OCR hjälpa till att minska de administrativa kostnaderna i samband med skadehanteringen.
  5. Bättre efterlevnad: OCR kan hjälpa försäkringsleverantörer att bättre följa regulatoriska krav genom att säkerställa att patientdata är korrekta och fullständiga. Till exempel, när du extraherar data från samtyckesformulär och undantag, kan OCR hjälpa till att säkerställa att alla nödvändiga fält är ifyllda och att patientens samtycke är korrekt dokumenterat.
  6. Förbättrad analys: OCR kan hjälpa till att förbättra analysen genom att göra det lättare att extrahera data från medicinska bilder och andra ostrukturerade datakällor. Till exempel, genom att extrahera data från medicinska bilder, kan OCR hjälpa försäkringsgivare att analysera bilddata för att identifiera mönster eller trender som kanske inte är synliga för blotta ögat.

Finns det någon gratis OCR-programvara för försäkring?

Bortsett från de professionella banbrytande OCR-lösningar som nämns ovan, finns det gratis OCR-programvara som gör jobbet till en viss grad. Dessa gratislösningar körs på OCR-motorer med öppen källkod (som Tesseract) och hjälper till att konvertera foton, PDF-filer, TIFF eller skannade dokument till redigerbara digitala textformat. Även om de kanske inte kan behandla komplexa journaler eller försäkringsdokument i stor skala, är de tillräckliga för att extrahera text från enkla dokument med enkel formatering.

Dessa gratis OCR-lösningar kommer antingen som webbaserade applikationer, fristående programvara som behöver installeras på olika plattformar eller som en sidofunktion i en fullfjädrad dokumentredigeringsservice. Observera att gratis OCR-programvara regelbundet inte bearbetar handskrivna dokument, tabeller med flera kolumner, långa rader eller bilder / skanningar av låg kvalitet.

Här är några gratis optisk teckenigenkänning verktyg för din övervägande:

Tidsstämpel:

Mer från AI och maskininlärning