OCR-Texterkennung: Die Basis für automatisierte Auftragserfassung

Effizienz ist in der schnelllebigen Geschäftswelt von heute das A und O. Viele Unternehmen setzen auf Technologie, um ihre Prozesse zu optimieren und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Eine dieser Technologien ist Optical Character Recognition (OCR). Doch reicht OCR allein aus, um die Auftragserfassung und Dokumentenverarbeitung vollständig zu automatisieren? Die Antwort finden Sie in diesem Blogartikel.

Außerdem klären wir, wie OCR-Texterkennung funktioniert, welche Vor- und Nachteile sie hat und in welchen Fällen Unternehmen besser auf eine Kombination aus Künstlicher Intelligenz (KI) und OCR setzen sollten.

Was ist OCR-Texterkennung?

OCR steht für „Optical Character Recognition“, was auf Deutsch übersetzt „optische Zeichenerkennung“ bedeutet. Die Grundidee von OCR besteht darin, Texte in Bildern oder Dokumenten zu identifizieren und in eine digitalisierte, maschinenlesbare Form umzuwandeln, die weiterverarbeitet werden kann.

Die Technologie hat sich im Laufe der Jahre stetig weiterentwickelt und ist heute ein fester Bestandteil vieler Geschäftsprozesse. Sie trägt dazu bei, die Digitalisierung im Unternehmen voranzutreiben. Dabei spart OCR-Texterkennung nicht nur Zeit und Kosten, sondern reduziert auch Fehler, die bei der manuellen Dateneingabe auftreten können. Dokumente werden insgesamt effizienter verarbeitet (mehr dazu später).

Doch wie genau funktioniert OCR-Software? Und wofür lässt sie sich im Alltag einsetzen? Um diese Fragen zu klären, werfen wir zunächst einen Blick auf die Grundprinzipien der OCR-Texterkennung.

Wie funktioniert OCR-Software?

OCR-Software erkennt gedruckten oder handgeschriebenen Text in Dokumenten und konvertiert ihn in digitale Zeichen. Dafür wird das Dokument zunächst gescannt, sodass es digital als PDF oder JPEG vorliegt. Dann analysiert das Programm die Dokumentenstruktur Pixel für Pixel und identifiziert die Zeichen. Dabei erkennt sie Wörter, Zahlen, Leerzeichen, Umbrüche, Überschriften einzeln – bis schließlich der gesamte Text aus dem gescannten Dokument extrahiert ist. Die erkannten Daten werden dann in eine maschinenlesbare Textdatei umgewandelt.

Um die Zeichen zu identifizieren, analysiert die Software einfach gesagt die Helligkeitsunterschiede im Layout des Dokuments. Dieser Prozess ist je nach Qualität des Bildes oder Dokuments anfällig für Fehler. Schwierigkeiten können besonders bei der Erkennung weißer oder farbiger Bildpunkte oder bei komplexen Fonts und Handschriften auftreten.

OCR-Texterkennung im Alltag

Die OCR-Technologie hat inzwischen weitreichende Anwendung im Alltag gefunden. Zum Beispiel wird sie im Onlineshopping eingesetzt, um Produktdaten aus Bildern zu extrahieren und in Datenbanken einzuspeisen. Sie kommt auch bei Übersetzungen zum Einsatz, indem sie Text in Bildern erkennt und für die Übersetzung vorbereitet. Ebenfalls interessant ist die Verkehrsschilderkennung in Fahrzeugen, bei der OCR dazu beiträgt, die Sicherheit im Straßenverkehr zu erhöhen.

Diese Beispiele zeigen, wie nützlich OCR-Technologie im Alltag sein kann. Sie macht viele Bereiche unseres Lebens effizienter und durch Automatisierung leichter.

Im Arbeitsalltag wird OCR-Texterkennung meistens dazu verwendet, Papierdokumente (oder uneinheitlich formatierte Dokumente) in standardisierte, bearbeitbare Textdateien umzuwandeln – zum Beispiel bei der Erfassung von Aufträgen und Bestellungen oder bei der Verarbeitung von Rechnungen. 

OCR-Texterkennung in Unternehmen: Vor- und Nachteile

OCR bringt einige Vorteile mit sich, wenn es um die reine Digitalisierung von Dokumenten  geht. Dazu gehören unter anderem:

• Schnelle Erfassung von Dokumenten
• Verbesserte Datenqualität gegenüber manuellen Eingaben
• Höhere Produktivität
• Effizientere Dokumentenverarbeitung
• Zeitersparnis gegenüber manuellen Eingaben
• Geringere Kosten

Geht es allerdings darum, ganze Prozesse – beispielsweise die Auftragserfassung – zu automatisieren und vielfältige Dokumente zu verarbeiten, gibt es einiges, das OCR allein nicht leisten kann. Die wohl größte Einschränkung der Texterkennung liegt darin, dass die Technologie Daten lediglich erkennen und extrahieren, aber nicht interpretieren kann. Das Verständnis für die erkannten Daten im jeweiligen Kontext fehlt. So bleibt bei der Dokumentenverarbeitung beispielsweise unklar, ob es sich bei einer Zahlenfolge in einem Auftragsdokument um eine Artikelnummer, eine Steuernummer oder die Postleitzahl der Lieferanschrift des Kunden handelt. Die Daten können deshalb nur eingeschränkt automatisch weiterverarbeitet werden. Der Mensch wird weiterhin als Übersetzer gebraucht, der Automatisierungsgrad ist damit bei reiner OCR-Texterkennung sehr gering.

Weitere Nachteile sind außerdem:

• Reine OCR-Texterkennung ist anfällig für Fehler.
• Die Genauigkeit hängt stark von der Qualität des Bildes oder Dokuments ab.
• Die Zeitersparnis ist gering, der Mensch muss weiterhin manuell eingreifen.
• Der Einsatz von OCR-Texterkennung ist nicht immer kosteneffizient.

Vorlagenbasierte Systeme – also eine Kombination aus OCR-Technologie und kundenspezifischen Templates – machen zwar näherungsweise eine Interpretation der Daten und einen etwas höheren Automatisierungsgrad möglich. Allerdings sind diese templatebasierten OCR-Lösungen mit einem sehr hohen initialen Trainingsaufwand verbunden. Für die Auftragserfassung beispielsweise muss pro Kunde ein Dokumentenlayout in die Software eingepflegt werden, damit die Software weiß, wo auf dem Dokument welche Informationen zu finden sind. Solange alle Dokumente eines Kunden exakt dem vorgegebenen Layout entsprechen, funktioniert die Auftragserfassung dann auch ohne menschliches Eingreifen. Kleinste Abweichungen von der Vorlage, wie eine zweiseitige Bestellung statt einer einseitigen oder zusätzliche Lieferanweisungen, können aber bereits dazu führen, dass die extrahierten Daten sich nicht mehr automatisch interpretieren lassen. Der Auftrag kann dann nicht weiterverarbeitet und übertragen werden, die Mitarbeiter müssen manuell eingreifen. Im Grunde verlagert sich der händische Aufwand bei (templatebasierten) OCR-Lösungen also nur von der eigentlichen Dokumentenverarbeitung hin zur Pflege von Vorlagen und zum Beheben von Fehlern.

Insgesamt ist OCR-Texterkennung damit zwar für die Digitalisierung von Dokumenten, nicht aber für die vollständige Automatisierung von Prozessen geeignet. Um wirklich alle Vorteile der Prozessautomatisierung zu realisieren, sollten Unternehmen sich auf einem höheren technologischen Level bewegen und KI in Betracht ziehen. Warum und wie das aussehen kann, schauen wir uns jetzt genauer an.

KI in der Dokumentenverarbeitung

Künstliche Intelligenz hilft Unternehmen dabei, ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und effizienter zu gestalten. Dabei kann KI auch dafür eingesetzt werden, Dokumente vollständig automatisiert zu verarbeiten. Die KI ermöglicht dabei ein intuitives Verständnis der Dokumente, wie es auch bei menschlicher Verarbeitung der Fall wäre. Sie analysiert den Kontext der extrahierten Daten und kann auch Korrekturen vornehmen.

Damit ist KI eine deutlich effektivere Lösung für die automatisierte Dokumentenverarbeitung. KI-Lösungen extrahieren, wie OCR-Lösungen, die Informationen aus Bildern oder Dokumenten – und können den extrahierten Text anschließend außerdem problemlos analysieren, Entscheidungen treffen und die Daten weiterverarbeiten.

Dabei sind keine Vorlagen oder zeitintensiven, initialen Trainings notwendig. Die KI-Lösung ist bereits anhand eines großen Datensatzes trainiert. Nimmt man die Auftragserfassung als Beispiel, sind in diesem Datensatz alle für die Auftragsverarbeitung relevanten Datenpunkte in Trainingsdokumenten annotiert. Mithilfe dieser markierten Informationen entwickelt die KI ein generalistisches Verständnis für die Dokumente. Anschließend kann sie diese ähnlich wie ein Mensch interpretieren. Die KI erkennt die relevanten Datenpunkte weitestgehend selbstständig in den Dokumenten, unabhängig von Layout oder Sprache.

Viele KI-Lösungen nutzen dabei OCR-Technologie im Hintergrund – so beispielsweise auch Workist. Die KI-basierte Software verarbeitet Aufträge mit wenig Aufwand automatisch. Dafür werden eingehende Dokumente einfach an Workist weitergeleitet. Es kann dabei eine Vielzahl an Formaten (z. B. PDF-Dateien, Excel, Freitext-E-Mails) verarbeitet werden. Die Software erkennt die Dokumente intuitiv und extrahiert dann automatisch alle relevanten Daten – unabhängig von Sprache oder Layout. Alle Informationen aus den Dokumenten werden außerdem anhand der Stammdaten des Unternehmens validiert, bevor sie an das ERP-System weitergeleitet werden. So ist sichergestellt, dass alles fehlerfrei extrahiert wird.

Lesen Sie auf unserer Website mehr darüber, wie Workist funktioniert.

Vorteile von automatisierter Dokumentenverarbeitung mit KI

KI für die Verarbeitung von Dokumenten einzusetzen, bietet Unternehmen unter dem Strich eine Reihe von Vorteilen, darunter:

• Intuitives Dokumentenverständnis
• Automatisierte Verarbeitung von Dokumenten
• Minimierte Fehlerquote und hohe Genauigkeit
• Hohe Zeit- und Kostenersparnis
• Flexibilität und Skalierbarkeit
• Kontinuierliches Lernen
• Schnelle und unkomplizierte Einrichtung

Fazit

Zusammenfassend gilt: OCR-Texterkennung allein reicht nicht aus, um komplexe Prozesse wie die Auftragserfassung zu automatisieren. Zwar lassen sich mit der OCR-Technologie Texte aus Dokumenten und Bildern digitalisieren, die Daten können aber nicht interpretiert und ohne menschliches Eingreifen weiterverarbeitet werden. Templatebasierte OCR-Lösungen ermöglichen zwar näherungsweise Interpretationen von Daten und eine gewisse Automatisierung, sind aber ebenfalls fehleranfällig, komplex sowie zeit- und kostenintensiv.

Um das volle Potenzial der Prozessautomatisierung zu erschließen und auch in Zukunft wettbewerbsfähig zu bleiben, ist deshalb ganz klar moderne KI-Software die bessere Alternative für die Dokumentenverarbeitung. Die KI übernimmt dabei an der Stelle, an der die OCR-Texterkennung an ihre Grenzen stößt. Prozesse wie die Auftragserfassung lassen sich damit vollständig automatisieren. Unternehmen sparen dadurch Zeit, minimieren Fehler und arbeiten künftig noch kosteneffizienter.

Häufig gestellte Fragen zur OCR-Texterkennung

Was versteht man unter OCR?

OCR (Optical Character Recognition, auf Deutsch: optische Zeichenerkennung) ist eine Technologie zur automatischen Erkennung von Text in digitalen Dokumenten. Mit OCR-Software können gescannte Schriftstücke oder Bilder in bearbeitbare und durchsuchbare Dateien umgewandelt werden.

Welchen Nutzen hat OCR für Unternehmen?

Die OCR-Technologie bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, z. B. die Digitalisierung gedruckter Dokumente und deren bessere Zugänglichkeit für die Mitarbeiter, was letztlich zu Zeit- und Kosteneinsparungen führt. Kombiniert mit KI ist auch die automatische Verarbeitung von Dokumenten möglich.

Was sind die Grenzen von reiner OCR-Texterkennung?

Die OCR-Technologie kann fehleranfällig sein, insbesondere bei Scans in schlechter Qualität oder komplexen Schriftbildern.Weichen Dokumente vom definierten Layout ab, führt das ebenfalls zu Problemen. Auch neue Sprachen werden eventuell nicht sofort verstanden. Außerdem extrahiert OCR-Software Texte aus Dokumenten oder Bildern, ohne den Kontext zu verstehen. Die ausgelesenen Daten müssen weiterhin von Menschen interpretiert und per Copy-and-Paste übertragen werden.