Die KI-gesteuerte optische Zeichenerkennung oder OCR (Optical Character Recognition) verändert den Zugriff zu den Informationen in den Papierdokumenten und den Bildern, indem sie diese in den maschinenlesbaren und durchsuchbaren Text umwandelt. Diese Kombination aus KI und OCR ermöglicht die Digitalisierung komplexer und vielfältiger Dokumente, deren Verarbeitung früher aus verschiedenen Gründen schwierig war. In diesem Beitrag untersuchen wie das Potenzial von OCR.

Traditionelle OCR: Haupteinschränkungen und Herausforderungen

Traditionelle OCR umfasst das Scannen von den Dokumenten und die Bildverarbeitung in den verschiedenen Phasen wie Bildaufnahme, Vorverarbeitung, Zeichensegmentierung, Merkmalsextraktion, Zeichenklassifizierung und Nachbearbeitung. Trotz jahrzehntelanger Entwicklung kämpft konventionelle OCR mit den zahlreichen Herausforderungen wie schlechter Bildqualität, ungewöhnlichen Schriftarten, handschriftlichem Text und komplexen Seitenlayouts. Diese Probleme führen häufig zu den Lesefehlern, Ungenauigkeiten oder unvollständiger Digitalisierung und schränken die Extraktion nützlicher Daten ein, insbesondere bei nicht standardisierten oder älteren Dokumenten.

Wie funktioniert OCR auf Basis von KI

Die KI-gesteuerte OCR verbessert die herkömmlichen Methoden durch das maschinelle Lernen, die tiefen neuronalen Netzwerke und die Mustererkennung. Anstatt sich ausschließlich auf vordefinierte Vorlagen oder feste Zeichensätze zu verlassen, lernen die KI-Modelle, die Form und den Kontext von Zeichen und Wörtern zu verstehen und sich so an unterschiedliche Schriftarten, Handschriften und Sprachen anzupassen. Dieses tiefere Kontextbewusstsein ermöglicht es dem System, mehrdeutigen oder fehlerhaften Text zuverlässiger zu interpretieren.

Also, sind KI-Modelle in der Lage, das Layout und die Struktur eines Dokuments zu analysieren und die Überschriften, die Spalten, die Tabellen sowie andere Elemente zu erkennen, die für die Wahrung der ursprünglichen Absicht und Bedeutung des Inhalts unerlässlich sind. Diese strukturelle Interpretation ermöglicht mehr als nur die Textextraktion sie erleichtert die anspruchsvolle Datenorganisation und -abfrage. David Hammond Shepard, ein amerikanischer Erfinder, der das erste Gerät zur optischen Zeichenerkennung erfunden hat, sagte: “Maschinen sollten Texte genauso leicht lesen können wie Menschen – das ist kein Traum, sondern eine Notwendigkeit. Unser Ziel war es, eine Maschine zu entwickeln, die gedruckten Text so genau lesen kann wie das menschliche Auge – und so die Art und Weise zu verändern, wie Informationen branchenübergreifend erfasst, verarbeitet und verwendet werden.” Ein anderer amerikanischer Informatiker, Autor, Unternehmer, Futurist und Erfinder, Ray Kurzweil, sagte: “Was wir tun, ist die Befreiung des gedruckten Wortes.”

Die Herausforderungen bei KI-gesteuerter OCR aus der technischer Sicht

Das künstliche Intelligenz verbessert zwar die OCR Ansätze, bringt aber auch Komplexitäten mit sich, wie beispielsweise die Notwendigkeit der großen annotierten Datensätze für ein effektives Training der Modelle. Der Umgang mit den Sprachen mit den komplexen Schriften, der Schreibschrift oder einer Mischung aus Text und Bildern bereitet nach wie vor Schwierigkeiten. Darüber hinaus ist die Gewährleistung von der Datenschutz und der Sicherheit bei der Verarbeitung der sensiblen Dokumente von der entscheidenden Bedeutung und erfordert das robuste Datenverwaltungs- und Verschlüsselungsverfahren.

Die Feinabstimmung von den KI-Modellen, um die Genauigkeit, die Verarbeitungsgeschwindigkeit und die Rechenleistung in Einklang zu bringen, erfordert die kontinuierliche Forschung und die Iteration. Darüber hinaus erfordern ältere oder beschädigte Dokumente oft spezielle Vorverarbeitungstechniken wie Bildoptimierung oder Rauschunterdrückung, bevor KI-gesteuerte OCR den Inhalt effektiv analysieren kann.

Einsatz in verschiedenen Branchen

Die KI-gesteuerte OCR wird zunehmend in vielen Bereichen eingesetzt, in denen es entscheidend ist, das verborgene Wissen aus den Dokumenten freizusetzen:

• Rechtssektor: Die Digitalisierung und die Indexierung von den Verträgen, den Gerichtsakten und den Fallakten, um die manuellen Überprüfungszeiten zu reduzieren und die erweiterten Suchfunktionen zu ermöglichen.
• Gesundheitswesen: die Extraktion der strukturierten Daten aus den handschriftlichen Krankenakten, den Rezepten und den Formularen zur Unterstützung elektronischer Patientenakten und zur Verbesserung der Patientenversorgungskoordination.
• Finanzwesen: Die Automatisierung der Erfassung von Informationen aus den Rechnungen, den Quittungen, den Zahlungsbelegen und den Jahresabschlüssen zur Optimierung von den Buchhaltungs- und Compliance-Prozessen.
• Manufacturing: Durch die Digitalisierung archivierter Produktionsprotokolle, Wartungsberichte und Qualitätskontrolldokumente mittels OCR erhalten Hersteller nahtlosen Zugriff auf wichtige historische Daten, die die Prozessoptimierung vorantreiben, die Einhaltung von Vorschriften gewährleisten und Innovationen fördern
• Historische Forschung und Archive: Die Digitalisierung der seltenen Manuskripte, der Archivmaterialien und der alten Zeitungen, um das kulturelle Erbe zu bewahren und diese Ressourcen für Studienzwecke allgemein zugänglich zu machen.
• Regierung und öffentlicher Sektor: Die Bearbeitung von den Genehmigungen, den Anträgen und Unterlagen zur Verbesserung der Bürgerdienste und der Verwaltungseffizienz.

Fallstudie aus dem Markt

Nun betrachten wir ein Beispiel für die Implementierung der OCR Software am Beispiel des Unternehmens Chudovo und deren Auswirkungen auf den Kunden. Ihr Team entwickelte eine Lösung auf Basis der marktfertigen Lösung AWS Textract zur Erkennung gedruckter und handschriftlicher Texte und deren Überführung in ein digitales Format. Der Kunde für diese Lösung war ein Fertigungsunternehmen. Es verfügte über ein großes Archiv teils gedruckter, teils schriftlicher Produktspezifikationen und Stücklisten, die in ein digitales Format konvertiert werden mussten. Das Chudovo-Team implementierte eine Lösung auf Basis einer auf dem Markt verfügbaren Computer-Vision-Lösung und implementierte eine Anwendung, die die Digitalisierung der Archivdokumente des Kunden vereinfachte. Andrew Vakulich, Delivery Manager auf OCR Projekt, hat über die OCR Lösung gesagt: “Bei der OCR-Technologie (Optical Character Recognition) geht es nicht nur um die Digitalisierung geschriebener oder gedruckter Texte; sie wandelt unstrukturierte Daten in verwertbare Informationen um und verbessert so die Entscheidungsfindung und Betriebseffizienz in allen Branchen.”

Fazit

Die kontinuierliche Weiterentwicklung der KI-gestützten OCR verspricht, die Grenzen des Machbaren in der Wissensextraktion zu erweitern. Die zukünftigen Fortschritte werden sich voraussichtlich auf die bessere Verarbeitung von den handschriftlichen und mehrsprachigen Dokumenten, ein tieferes Verständnis des semantischen Kontexts und die Integration von OCR mit den anderen KI-Technologien wie der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für tiefere Erkenntnisse konzentrieren.

Die Ausweitung der Echtzeit-Dokumentenerfassung über mobile Geräte und Augmented Reality könnte den Zugriff auf in physischen Dokumenten eingebettete Informationen weiter demokratisieren. In Verbindung mit Fortschritten im Cloud-Computing und der Edge-Verarbeitung wird KI-gestützte OCR die Art und Weise, wie Unternehmen auf die riesigen Wissensschätze zugreifen, sie interpretieren und nutzen, die noch immer auf Papier gespeichert sind, weiter verändern.