Het gebruik van een OCR-oplossing is al groots uitgebreid in de afgelopen jaren. In 2021 werd de wereldwijde OCR-markt geschat op een waarde van $8,93 miljard.
De meeste bedrijven kennen het belang van OCR bij het automatiseren van de documentverwerking dus al. Maar waarom? Het antwoord is simpel: OCR-oplossingen bieden een eenvoudigere, snellere en efficiëntere manier om documenten te verwerken, waarbij weinig of geen menselijke tussenkomst nodig is. Het is de stap die bedrijven moeten nemen om te blijven concurreren.
Veel van deze bedrijven maken gebruik van OCR op basis van templates, wat prima werkt als je slechts één type document in één taal moet verwerken. In principe werkt het het beste met één specifieke structuur zonder variaties in opmaak.
Je kunt echter meerdere documenttypes, zoals facturen, bonnetjes en paspoorten, in verschillende talen moeten verwerken. Template gebaseerde OCR kan dergelijke documenten niet efficiënt verwerken, omdat ze ongestructureerd zijn en niet altijd dezelfde lay-out volgen.
In dat geval heb je een alternatief nodig voor Template OCR. Een alternatief waarmee je ongestructureerde gegevens uit de meest uiteenlopende documenten kunt verwerken: Machine Learning OCR.
In deze blog leer je meer over Machine Learning OCR en hoe deze technologie jou vooruit kan helpen. Maar laten we eerst in meer detail uitleggen waarom Template OCR slechts de eerste stap is in het automatiseren van je documentverwerking.
Template OCR, de eerste stap in het automatiseren van documentverwerking
Template gebaseerde OCR wordt vaak traditionele OCR genoemd. Net als alle andere OCR-software leest, extraheert, en exporteert het uitvoergegevens voor verdere verwerking. De belangrijkste bijzonderheid van Template OCR is dat het is getraind om te werken met specifieke soorten documenten, formaten en talen.
Bovendien kan het alleen werken met gestructureerde gegevens, zoals namen, data, adressen of voorraadinformatie in gestandaardiseerde formaten. Voor Template OCR moeten ze ook op exact dezelfde plaats staan als waar de software is getraind om ze te zoeken.
Als je Template OCR gebruikt, hebben we je tot nu toe waarschijnlijk niets nieuws verteld. Je weet hoe het kan worden gebruikt en wat het doet.
In dat geval ben je je waarschijnlijk ook bewust van de uitdagingen van het gebruik van Template OCR, vooral als het gaat om schaalbaarheid. Bij elk nieuw document dat je wilt verwerken, moet je nieuwe templates maken. Deze templates definiëren in feite de regels voor de software en waar ze welke informatie moeten zoeken.
Wat als we je vertellen dat er een geavanceerder alternatief bestaat? Eéntje die niet beperkt wordt door templates en specifieke lay-outs: Machine Learning OCR. In het volgende deel leren we je meer over Machine Learning en hoe het je leven een stuk gemakkelijker kan maken.
Wat is Machine Learning?
Machine Learning is een tak van AI die wiskundige modellen van gegevens gebruikt om computers te laten leren zonder menselijke instructies. Eenvoudig gezegd, stelt Machine Learning een machine in staat intelligent menselijk gedrag na te bootsen.
Daarnaast leert Machine Learning voortdurend, waardoor de nauwkeurigheid geleidelijk verbetert, en doet toekomstige voorspellingen aan de hand van gegevens uit het verleden en het heden.
Maar wat heeft dit alles te maken met OCR? Dat gaan we nu uitzoeken!
Machine Learning OCR
Dankzij Machine Learning kan OCR-software de algemene context van een document begrijpen en herkennen. Dankzij het vermogen van Machine Learning om voorspellingen te doen, heeft de OCR-software geen moeite met de verscheidenheid aan documenten die het ontvangt. Met voldoende gegevens kan het voorspellen waar bepaalde gegevensvelden voorkomen en die gegevens uit documenten halen.
Natuurlijk zijn er veel gegevens nodig om de voorspellingsmodellen nauwkeurig te laten zijn. Je hoeft echter geen nieuwe templates met strikte regels aan te maken telkens wanneer je te maken krijgt met een nieuwe leverancier of een nieuw documenttype.
Daarnaast zijn sommige OCR-oplossingen met machine learning in staat om anomalieën in tekst of document structuren te detecteren, en daarom worden ze gebruikt om documentfraude op te sporen.
Nu beide technologieën zijn uitgelegd, is het tijd om te bekijken waarom Machine Learning OCR het beste alternatief is voor Template OCR.
Template OCR versus Machine Learning OCR
Om aan te tonen dat Machine Learning OCR het beste alternatief is voor Template OCR, vergelijken we beide benaderingen op de volgende punten:
- Verwerking van gestructureerde én ongestructureerde gegevens
- Leervermogen
- Betrokkenheid van werknemers
- Nauwkeurigheid
- Tijd & kosten besparen
Laten we elk van deze punten nader bekijken en ontdekken waarom Machine Learning OCR het beste past bij de verwerking van documenten.
Verwerking van gestructureerde én ongestructureerde gegevens
Machine Learning OCR kan zowel gestructureerde als ongestructureerde gegevens op een document verwerken. Laten we een factuur als voorbeeld nemen. Indien goed getraind, zal Machine Learning OCR begrijpen welke gegevens de bedragen zijn, details van handelaren, regelitems, etcetera. Niet op één specifiek factuur template, maar op elke factuur die je ontvangt en invoert.
Omdat Machine Learning OCR werkt met voorspellingen en menselijke intelligentie nabootst, kan het documenten classificeren op basis van de inhoud en structuur. Alle documenten kunnen accuraat worden verwerkt, zolang de OCR-engine voldoende gegevens heeft.
Met Machine Learning kun je alle soorten documenten verwerken, of ze nu gestructureerde of ongestructureerde gegevens bevatten. Template OCR daarentegen werkt alleen op gestructureerde gegevens. Dit is een belangrijk nadeel, want het beperkt de schaalbaarheid van je organisatie wat betreft de verwerking van documenten.
Leermogelijkheden
Het belangrijkste doel van Machine Learning is computers in staat te stellen autonoom te leren zonder menselijke tussenkomst. Laten we dit leerproces nader toelichten.
Machine Learning OCR is gebaseerd op voorspellingsmodellen, opgebouwd uit algoritmen en trainingsgegevens. Eerst worden modellen gecreëerd op basis van alle documenten en datasets die het heeft verwerkt. In plaats van te kijken naar een specifieke positie op een document, voorspellen de algoritmen waar gegevens moeten staan op basis van alle voorbeelden die het al heeft gelezen en verwerkt.
Op basis van de ervaring die de engine heeft opgedaan met andere documenten, blijft Machine Learning OCR leren. Daarom zijn er minder middelen nodig om het te verbeteren.
Met minder middelen nodig om de OCR-oplossing te verbeteren, kunnen je medewerkers werken aan taken die meer waarde toevoegen. Laten we daar nu eens in duiken.
Betrokkenheid van werknemers
Machine Learning OCR kan een enorme game-changer zijn voor je bedrijf. Door meer processen te automatiseren, worden je medewerkers bevrijd van vervelend data-entry taken en hoeven ze zich minder bezig te houden met het maken van templates voor de OCR-software. Je team kan zich nu richten op belangrijkere taken die bijdragen aan de groei van je bedrijf.
Tot nu toe klinkt het goed. Maar hoe zit het met de nauwkeurigheid van beide benaderingen? Laten we eens kijken of er een verschil is tussen de twee.
Nauwkeurigheid
Nauwkeurigheid is één van de belangrijkste redenen waarom bedrijven zich tot automatisering wenden als het gaat om data-extractie.
Machine Learning in combinatie met OCR-technologie biedt een nauwkeurigheid van meer dan 95%. Om deze nauwkeurigheid te bereiken, analyseert en interpreteert het Machine Learning-model de ruwe gegevens. Dankzij deze stap kunnen Machine Learning OCR-oplossingen patronen herkennen en vervolgens met hoge nauwkeurigheid gegevens detecteren en extraheren.
Al deze informatie en ervaring met het begrijpen van het document wordt vervolgens gebruikt om andere overeenkomsten in het volgende document te voorspellen.
Terwijl conventionele OCR, zoals Template OCR, een data-extractie met een nauwkeurigheid van 60% tot 85% heeft, kunnen geavanceerde oplossingen met AI en Machine Learning tot 99% halen.
Dankzij Machine Learning is OCR-software bijna volledig autonoom. Het extraheert gegevens met een hoge nauwkeurigheid. Zo bespaar je de tijd van je team en verlaagt je de operationele kosten. Meer daarover hierna.
Tijd & kosten besparen
In het algemeen is Machine Learning OCR goedkoper dan OCR van templates. Om ons punt te bewijzen, focussen we ons nu op de volgende factoren:
- Minder menselijke inspanning nodig – Hogere efficiëntie leidt tot lagere operationele kosten.
- Hogere nauwkeurigheid – Minder data-entry fouten bespaar je op de lange termijn veel geld.
- Geen dure templates nodig – Bespaar je organisatie zowel tijd als geld.
Je hebt inmiddels geleerd dat traditionele OCR niet de meest efficiënte software is voor data-extractie. Met Machine Learning OCR kun je al je documenten sneller, nauwkeuriger en goedkoper verwerken.
Als je wilt weten hoe Klippa’s Machine Learning OCR je daarbij kan helpen, vind je hieronder meer inzichten.
Maak kennis met Klippa DocHorizon
Op dit punt heb je de blog gelezen en geleerd over de verschillen tussen Template OCR en Machine Learning OCR. Hebben we je interesse gewekt in een nauwkeurige en efficiënte Machine Learning OCR-oplossing? Lees dan verder, want het wordt nog interessanter!
Klippa is een expert in geautomatiseerde documentverwerking. Ons bedrijf levert intelligente OCR-software, zoals Klippa DocHorizon, die data-extractie, classificatie, verificatie en anonimisering automatiseert. Al onze software is gebaseerd op Machine Learning en AI.
Klippa DocHorizon kan allerlei soorten documenten verwerken: financiële documenten, ID-documenten, logistieke documenten, etcetera. Probeer het uit met onze onderstaande voorbeelden of dien zelf een document in en zie hoe onze Machine Learning OCR-oplossing presteert.
Try it out yourself
Binnen enkele seconden wordt het document verwerkt. Je document wordt gescand en alle gegevens worden afgeleverd in het gestructureerde uitvoerformaat van jouw keuze.
Ben je klaar om jouw documentverwerking te automatiseren? Neem contact met ons op of boek hieronder een demo met een van onze specialisten, zij laten je graag alle mogelijkheden zien.
