Damit Geschäftsprozesse in einem Unternehmen mit weniger manuellem Aufwand ablaufen können, trägt OCR (Optical Character Recognition) sicherlich ihren Teil bei. Wie wir aber gesehen haben, hat die herkömmliche OCR nicht die geringste Chance gegen die Machine Learning-basierte (ML), wenn es um komplexere automatisierte Dokumentenverarbeitung geht. Die ML-basierte OCR nimmt es mit sämtlichen Formen und Formaten, strukturiert, semi-strukturiert oder komplett unstrukturiert auf. Doch was ist mit handgeschriebenen Texten in Dokumenten? Hier kommt noch einmal ein ganz neues Spektrum an Komplexität und Können hinzu. Klar ist, dass die handschriftliche Texterkennung (Handwritten Text Recognition; HTR) in der automatisierten Dokumentenextraktion enorm wichtig und für eine erfolgreiche Transformation von Unternehmen die Digitalisierung von handgeschriebenen Texten ein essenzieller Baustein ist. Erst mit leistungsstarker Künstlicher Intelligenz wird auch die genaue und damit effektive Datenextraktion von handschriftlichem Text zunehmend möglich, was grosse Nutzen und erhebliche Vorteile für Unternehmen mit sich bringt.

Die handschriftliche Texterkennung (HTR) als nächstes Level der intelligenten OCR

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Der Bedarf an HTR ist gross

Auch mit der Digitalisierung und einem Grossteil der Dokumente in elektronischer Form, gehören handgeschriebene Formulare noch immer, je nach Branche mehr, in anderen weniger, zum Tagesgeschäft dazu. Die Rede ist dann auch von wenig handschriftlichem Text wie beispielsweise einzelnen Anmerkungen und Kommentaren auf Dokumenten bis hin zu komplett handgeschriebenen Formularen. In sämtlichen Fällen, ob einzelne Anmerkungen oder ganze Dokumente, führen handgeschriebene Texte zu deren Digitalisierung über manuelle Prozesse. Das bremst nicht nur alle weiteren Geschäftsprozesse stark, sondern ist auch sehr arbeits- und kostenintensiv und stellt für Unternehmen Pain Points dar, die möglichst rasch gelöst werden wollen.

Unstrukturierte und handgeschriebene Texte automatisiert in strukturierte Formate bringen, damit möglichst reibungslose Geschäftsprozesse garantiert sind

Mehrere Branchen besonders betroffen

Der Bedarf von Handwritten Text Recognition für Unternehmen ist also gross. So sind einige Branchen besonders betroffen und schlagen sich täglich mit handschriftlichen Dokumenten herum:

  • Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen werden vielerorts medizinische Rezepte nach wie vor vom Arzt komplett von Hand ausgefüllt, was deren Verarbeitung mühsam und langsam macht
  • Versicherungswesen: Im Versicherungswesen werden Schadenmeldungen oft von Hand ausgefüllt, die Schadenunterlagen müssen dann manuell weiterverarbeitet werden, was unnötig zeitaufwendig ist
  • Bankwesen: Je nach Ort und Land sind von Hand ausgefüllte Schecks noch immer tägliches Brot von Bankmitarbeiter, was Geschäftsprozesse wesentlich verlängert und alles andere als ein Plus für die Kundenzufriedenheit darstellt
  • Bibliotheken: Geht es um die Bedeutung der Digitalisierung von handschriftlichen Texten, dürfen auch die Millionen von Dokumenten und Abermillionen von Daten aus historischen Schriften und wertvollen Informationen in Bibliotheken zu deren Erhaltung nicht vergessen werden

Eine leistungsstarke KI für die Erkennung und Extraktion von handgeschriebenem Text – die Parashift Plattform ermöglicht genau das

OCR kommt nicht zurecht, erst HTR machts möglich

Das Ding ist also, dass OCR das Biest der handschriftlichen Texterkennung nicht zähmen kann. Und mit Biest sind grosse Herausforderungen von handschriftlichem Text für die Erfassung und Extraktion, darunter die folgenden, gemeint:

  • Mässige bis schlechte Qualität des Dokuments (Störeffekte)
  • Riesige Variabilität in Handschriften, unterschiedliche Neigungen, Inkonsistenzen und so weiter und so fort

Herkömmliche Technologien reichen für die HTR nicht aus. Es braucht eine leistungsstarke KI, die auf Deep Learning basierenden Ansätzen aufbaut und damit Daten mit höherer Genauigkeit bereitstellen kann. Genau das liefert die äusserst leistungsfähige Künstliche Intelligenz von Parashift, was für die Genauigkeit und Qualität der Handwritten Text Recognition von bahnbrechender Bedeutung ist.

Die ausgeklügelte Deep Learning-Technologie erhöht die Extraktionsgenauigkeit handgeschriebener Texte massiv

Handwritten Text Recognition bringt wertvolle Nutzen für Unternehmen

Dank der leistungsstarken KI von Parashift mit ihrer fortschrittlichen Deep Learning-Technologie können Unternehmen mit der automatisierten handgeschriebenen Texterkennung von zahlreichen Nutzen profitieren:

  • Schnelle, genaue und qualitative Verarbeitung von handschriftlichen Dokumenten, auch bei nur mässig vorliegender Qualität
  • Relevante handschriftliche Texte können in digitale und verwertbare Daten umgemünzt werden
  • Erhöhung der Straight-Through Prozesse und Reduzierung von menschlichen Interaktionen
  • Prozesseffizienz und Kundenzufriedenheit können verbessert werden

Mit der Handwritten Text Recognition basierend auf Deep Learning-Technologie sind in Zukunft deutlich höhere Straight-Through Prozesse möglich