يساعد برنامج التعرف البصري على الأحرف (OCR) على تحويل تنسيقات المستندات غير القابلة للتحرير مثل ملفات PDF أو الصور أو المستندات الورقية إلى تنسيقات يمكن قراءتها آليًا وقابلة للتحرير والبحث.
تُستخدم تطبيقات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) بشكل شائع لالتقاط النص من ملفات PDF والصور وتحويل النص إلى تنسيقات قابلة للتحرير مثل Word أو Excel أو ملف نصي عادي. يتم استخدام التعرف الضوئي على الحروف (OCR) أيضًا لرقمنة الملفات والمستندات لجعلها قابلة للبحث.
التعرف الضوئي على الحروف يمكن للبرامج التي تستفيد من إمكانات الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي أن تساعد أيضًا في أتمتة التقاط البيانات من المستندات/الصور الممسوحة ضوئيًا. معالجة المستندات بالذكاء الاصطناعي يمكن رقمنة البيانات بتنسيقات مريحة وقابلة للتحرير تتلاءم مع سير العمل التنظيمي.
قبل إدخال تقنية التعرف الضوئي على الحروف، كان مقدمو خدمات التأمين يقومون بمسح المستندات الورقية ضوئيًا وتحويلها إلى ملفات صور رقمية مضغوطة. ثم قاموا بتصنيف الملفات يدويًا، مما يتطلب من الشخص إلقاء نظرة مستمرة على الشاشة وتحديد البيانات التي يجب تخزينها. وهذا النهج عرضة للأخطاء ولا يمكن الاعتماد عليه بسبب الخطأ البشري. قد يكون لدى العديد من الشركات كميات كبيرة من الملفات لمعالجتها وتحليلها، الأمر الذي قد يستغرق أيامًا أو أسابيع عادية لإكمالها، مما يؤدي إلى تأخير سير العمل بأكمله.
يجب أن يكون برنامج التعرف الضوئي على الحروف للتأمين قادرًا على أتمتة سير عمل معالجة المستندات من المستندات مثل وثائق التأمين، ونماذج العروض، وخطابات التأمين، ومستندات العملاء، ومستندات المطالبات، وما إلى ذلك لتقليل عبء العمل اليدوي، والقضاء على الأخطاء، وتوفير الوقت.
فيما يلي بعض من أفضل برامج التعرف الضوئي على الحروف للتأمين في عام 2024. وسوف نتحقق أيضًا من بعض برامج التعرف الضوئي على الحروف المجانية.
أتمتة إدخال البيانات يدويًا باستخدام برنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) القائم على الذكاء الاصطناعي من Nanonet. التقط البيانات من المستندات على الفور وقم بأتمتة سير عمل البيانات. تقليل أوقات الاستجابة والقضاء على الجهد اليدوي.
ما هو التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في التأمين؟
في العقود الأخيرة، أحدثت التكنولوجيا تحولا في مجال التأمين بطرق عديدة، إلا أن بعض الجوانب القديمة من هذا القطاع لا تزال موجودة. ويعتبر اعتماد الصناعة على الأعمال الورقية مثالاً جيدًا على ذلك. إن إنشاء الأعمال الورقية ليس مكلفًا فحسب، بل يستغرق أيضًا وقتًا طويلاً في إدارتها، كما أن الاحتفاظ بها وتأمينها مكلف، ولها بصمة كربونية كبيرة. تدرك العديد من شركات التأمين هذا الأمر ولكنها غير متأكدة من كيفية معالجته. أحد الحلول هو رقمنة البيانات من المستندات باستخدام برامج متخصصة برنامج التعرف البصري على الحروف (OCR)..
إحدى أكبر مزايا تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) هي أنها يمكن أن تساعد في تقليل الأخطاء وتحسين دقة إدخال البيانات. عندما يقوم البشر بإدخال البيانات يدويًا، فإنهم يكونون عرضة لارتكاب أخطاء مثل الأخطاء المطبعية والأخطاء الإملائية والتحويلات. وقد تؤدي هذه الأخطاء إلى عواقب وخيمة، خاصة في قطاع التأمين حيث تعد البيانات الدقيقة أمرًا بالغ الأهمية. يمكن أن تساعد تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في القضاء على هذه الأخطاء عن طريق أتمتة عملية إدخال البيانات وتقليل الحاجة للتدخل البشري.
يستخدم OCR أيضًا في العديد من حالات الاستخدام الأخرى مثل استخراج الجداول من ملفات PDF, استخراج نص من الصورالطرق أو استخراج نص من ملفات PDF أو غيرها من التنسيقات غير القابلة للتحرير.
اليوم، يتم استخدام برنامج التعرف الضوئي على الحروف (OCR) لإدخال البيانات تلقائيًا، والتعرف على الأنماط، وخدمات تحويل النص إلى كلام، وفهرسة المستندات لمحركات البحث، والحوسبة المعرفية، واستخراج النص، والبيانات الرئيسية، والترجمة الآلية من بين العديد من التطبيقات الأخرى. يمكن لهذه الأدوات تحويل أي مستندات ممسوحة ضوئيًا، ملفات PDF أو أنواع الصور في xmlأو XLSX أو ملفات CSV.
أفضل برامج التعرف الضوئي على الحروف للتأمين في عام 2024
دعونا نلقي نظرة على بعض من أفضل برامج التعرف الضوئي على الحروف للتأمين المتاحة في السوق.
1. النانو
توفر Nanonets حل التعرف الضوئي على الحروف المدعوم بالذكاء الاصطناعي لمؤسسات التأمين التي يمكنها ذلك بدقة استخراج البيانات من السجلات الطبيةوأوراق التأمين وغيرها من المستندات المتعلقة بالتأمين وتحويلها إلى بيانات رقمية منظمة. يمكن أن يساعد مقدمي التأمين على تحسين دقة بيانات المرضى وتقليل أخطاء إدخال البيانات يدويًا.
تستخدم شبكات النانو تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR) المتقدمة، معالجة صور التعلم الآليوالتعلم العميق استخراج المعلومات ذات الصلة من البيانات غير المنظمة. إنه سريع ودقيق وسهل الاستخدام، ويسمح للمستخدمين بإنشاء نماذج التعرف الضوئي على الحروف المخصصة من البداية ويحتوي على بعض عمليات تكامل Zapier الأنيقة. يمكنك رقمنة المستندات واستخراج حقول البيانات والتكامل مع تطبيقاتك اليومية عبر واجهات برمجة التطبيقات في واجهة بسيطة وبديهية.
مقدمة إلى الشبكات النانوية
كيف تتميز شبكات النانو كبرنامج OCR؟
الايجابيات:
- UI الحديث
- يتعامل مع كميات كبيرة من المستندات
- مسعر بشكل معقول
- سهولة الاستخدام
- استخراج البيانات بدون طلقة أو التدريب الصفري
- الالتقاط المعرفي للبيانات - مما يؤدي إلى الحد الأدنى من التدخل
- لا يتطلب أي فريق داخلي من المطورين
- يمكن تدريب/إعادة تدريب الخوارزميات/النماذج
- توثيق ودعم رائع
- الكثير من خيارات التخصيص
- مجموعة واسعة من خيارات التكامل
- يعمل مع غير الإنجليزية أو لغات متعددة
- تكامل سلس ثنائي الاتجاه مع برامج محاسبة متعددة
- واجهة برمجة تطبيقات OCR رائعة للمطورين
سلبيات:
- يمكن أن تكون واجهة مستخدم التقاط الجدول أفضل
ابدأ باستخدام أدوات استخراج OCR المدربة مسبقًا من Nanonets أو بناء الخاصة بك نماذج OCR المخصصة. يمكنك أيضا جدولة عرض لمعرفة المزيد عن التعرف الضوئي على الحروف لدينا استخدم حالات!
2. ABBYY Flexicapture
ABBYY FlexiCapture هو برنامج للتعرف الضوئي على الحروف يمكنه مساعدة شركات التأمين على رقمنة سجلات التأمين الورقية والسياسات ومستندات المطالبات. يمكن للبرنامج استخراج البيانات من أنواع مختلفة من المستندات، بما في ذلك نماذج العروض ومستندات العملاء، وتحويلها إلى بيانات رقمية منظمة.
ABBYY FlexiCapture للفواتير - فيديو توضيحي
الايجابيات:
- يتعرف على الصور جيدًا
- من السهل تخزين نسخة مطبوعة في النظام
- يتكامل بشكل جيد مع أنظمة تخطيط موارد المؤسسات
- أتمتة استخراج البيانات من المستندات (إلى حد ما)
سلبيات:
- يمكن أن يكون الإعداد الأولي صعبًا ومعقدًا
- المعالجة التلقائية للفواتير غير معد
- لا توجد قوالب جاهزة
- من الصعب التخصيص
- لا توجد موارد متاحة
- يمكن أن يكون هناك تكامل أفضل مع حلول RPA
- دقة منخفضة مع صور / مستندات منخفضة الدقة
- يتم تعليق عمليات التحقق من الدُفعات حتى إذا كان هناك خطأ في قسم معين فقط
- تنبثق رسائل خطأ العنصر حتى بالنسبة للعناصر التي يجب تخطيها
- RESTful API غير متوفر في الإصدار المحلي
- ليس برنامج Mac OCR
3. آبي فاين ريدر
ABBYY FineReader PDF هو OCR برنامج يدعم تحرير ملفات PDF. يسمح البرنامج بتحويل مستندات الصور إلى تنسيقات إلكترونية قابلة للتحرير.
معالجة المستندات باستخدام خادم ABBYY FineReader - فيديو توضيحي
الايجابيات:
- محرر OCR سهل الاستخدام للوحة المفاتيح للتصحيحات اليدوية
- واجهة واضحة بشكل استثنائي
- الصادرات إلى صيغ متعددة
- ميزة فريدة لمقارنة المستندات
سلبيات:
- يفتقر إلى فهرسة النص الكامل لعمليات البحث السريعة
- يتطلب منحنى التعلم
- يمكن أن يكون التسعير باهظًا
- عدم القدرة على عرض محفوظات تغييرات المستند
- لا يمكن دمج عدة ملفات في ملف واحد
- قد تتطلب بعض المعالجة اللاحقة
- قد تكون واجهة المستخدم مربكة في البداية
- بطيئة في معالجة الملفات الكبيرة
بحاجة إلى برنامج OCR لـ صورة لاستخراج النص or استخراج بيانات PDF؟ تتطلع إلى التحويل قوات الدفاع الشعبي إلى إكسلالطرق أو PDF إلى نص؟ تحقق من Nanonets في العمل!
4. كوفاكس أومنيباج
Omnipage هو تطبيق قوي التعرف الضوئي على الحروف بتنسيق PDF برنامج يمكنه التعامل مع التشغيل الآلي لمهام التعرف الضوئي على الحروف للشركات الكبيرة الحجم. هذه الأداة متخصصة في استخراج الجدول ، ومطابقة عناصر السطر ، والاستخراج الذكي.
الايجابيات:
- لديه مجموعة قوية من الأدوات لتحسين الصور
- درجة عالية من الدقة
سلبيات:
- واجهة المستخدم ليست بديهية
- تكوين AP Automation ليس مباشرًا
- يمكن تحسين تكامل API
- بدائل كوفاكس
5. قاعدة بيانات آي بي إم
يعمل Datacap على تبسيط عملية التقاط وثائق الأعمال والتعرف عليها وتصنيفها لاستخراج المعلومات المهمة منها. يحتوي Datacap على محرك OCR قوي ووظائف متعددة بالإضافة إلى قواعد قابلة للتخصيص. يعمل عبر قنوات متعددة ، بما في ذلك الماسحات الضوئية والأجهزة المحمولة والأجهزة الطرفية متعددة الوظائف والفاكس.
الايجابيات:
- تكوين التطبيقات المعقدة في التقاط البيانات
- آلية المسح
- سهولة الاستخدام
سلبيات:
- القليل جدًا من الدعم عبر الإنترنت
- يمكن أن تكون واجهة المستخدم أكثر سهولة
- يمكن أن يكون الإعداد مرهقًا
- بطيء
- لا يعد إنشاء تدفق مخصص أمرًا سهلاً
- تستغرق الالتزامات الدفعية وقتًا
بدء استخدام شبكات النانو للأتمتة. جرب نماذج OCR المختلفة أو ملفات طلب عرض اليوم. اكتشف كيف يمكن تطبيق حالات استخدام Nanonets على منتجك.
6. مستند Google AI
أحد الحلول في مجموعة Google Cloud AI ، هو وثيقة منظمة العفو الدولية (دوكاي) هو معالجة الملف وحدة التحكم التي تستخدم التعلم الآلي لتصنيف البيانات واستخراجها وإثرائها وإلغاء تأمين الرؤى داخل المستندات تلقائيًا.
الايجابيات:
- من السهل فرده وطيه
- يتكامل بشكل جيد مع خدمات Google الأخرى
- تخزين المعلومات
- سرعة
سلبيات:
- تفتقر وحدات الذكاء الاصطناعي إلى التوثيق المناسب
- يعد تخصيص الوحدات النمطية والمكتبات أمرًا صعبًا
- غير مناسب للغة Python أو لغات البرمجة الأخرى
- وثائق API قديمة
- غالية
- غير مناسب لعمليات النشر السحابية المختلطة
- غير مناسب لحالات الاستخدام التي تتطلب خوارزميات الذكاء الاصطناعي المخصصة
نص AWS يستخرج النص والبيانات الأخرى تلقائيًا من المستندات الممسوحة ضوئيًا باستخدام التعلم الآلي و OCR. كما أنها تستخدم لتحديد وفهم واستخراج البيانات من النماذج والجداول. لمزيد من المعلومات تحقق من هذا تحليل تفصيلي لـ AWS Textract.
الايجابيات:
- نموذج فوترة الدفع لكل استخدام
- سهولة الاستخدام
سلبيات:
- لا يمكن تدريبه
- دقة متفاوتة
- غير مخصص للمستندات المكتوبة بخط اليد
تريد كشط البيانات من PDF مستندات، تحويل جدول PDF إلى Excel or أتمتة استخراج الجدول؟ تحقق من شبكات النانو مكشطة PDF or محلل PDF لكشط بيانات PDF أو تحليل ملفات PDF على نطاق واسع!
8. محلل المستندات
Docparser هو مستند إلى السحابة معالجة الملف وبرنامج OCR الذي يمكنه أتمتة المهام منخفضة القيمة وسير العمل للشركات.
الايجابيات:
- سهلة الإعداد
- التكامل Zapier
سلبيات:
- تفشل خطافات الويب أحيانًا
- يتطلب قدرًا من التدريب لالتقاط قواعد الإعراب
- لا توجد قوالب كافية
- التعرف الضوئي على الحروف في المنطقة نهج - لا يمكن التعامل مع قوالب غير معروفة
- يمكن أن تكون واجهة المستخدم أفضل
- بطيء في تحميل الصفحات
- يمكن أن يكون التوثيق أفضل
9- برنامج Adobe Acrobat DC
يوفر Adobe محرر PDF شاملًا بوظيفة OCR مضمنة.
الايجابيات:
- الاستقرار / التوافق.
- سهولة الاستخدام
سلبيات:
- غالية
- ليس برنامج OCR حصري
- ثقيل على النظام
- يشغل مساحة كبيرة على القرص الصلب
- من الصعب التكامل مع خدمات مثل Sharepoint أو Dropbox
- يتطلب ترخيص Adobe Creative Cloud.
10. كليبا
توفر Klippa حلولاً آلية لإدارة المستندات ومعالجتها وتصنيفها واستخراج البيانات لرقمنة المستندات الورقية في مؤسستك.
الايجابيات:
- الإعداد السريع
- دعم كبير
- واجهة برمجة تطبيقات رائعة للمطورين
- وثائق API واضحة وموجزة
- روابط جيدة مع برامج المحاسبة
- بأسعار تنافسية
- التكاملات
سلبيات:
- يمكن أن يكون التعرف الضوئي على الحروف أفضل
- تخصيصات قالب محدودة
- تخصيصات محدودة التسمية البيضاء
- التعديلات المجمعة غير مدعومة
- غالبًا لا يتم عرض ضريبة القيمة المضافة بشكل صحيح
- يتعطل التطبيق كثيرًا
- لا يمكن تدريب نموذج OCR
- عملية الاختيار ليست مباشرة حيث يوجد الكثير من الخيارات
النانو واجهة برمجة تطبيقات OCR لديها الكثير من الاهتمام استخدم حالات يمكن أن يحسن أداء عملك ويوفر التكاليف ويعزز النمو. اكتشف كيف يمكن تطبيق حالات استخدام Nanonets على منتجك.
تشمل الإشارات البارزة الأخرى فيفي, ريديريس, إنفررد, روسوم & هيباتوس. تحقق أيضًا من المقدمة بدائل النانو.
فيما يلي مقارنة سريعة لجميع برامج التعرف الضوئي على الحروف المدرجة أعلاه عبر بعض ميزات ومعلمات برنامج التعرف الضوئي على الحروف:
لماذا يعد برنامج Nanonets هو برنامج التعرف الضوئي على الحروف للتأمين الأكثر اكتمالا؟
برنامج Nanonets OCR هو سهلة ومرنة لاقامة، التي لا تتطلب سوى يوم واحد تقريبًا. ال منصة أتمتة ذكية مقابض غير منظم البيانات دون صعوبة كبيرة كما أن الذكاء الاصطناعي يتعامل معه قيود البيانات المشتركة بسهولة. يمكن للشبكات النانوية أن تساعد بسهولة في أتمتة جميع أشكال وثائق التأمين مثل سجلات المرضى، ومطالبات التأمين، وإدارة الوصفات الطبية، والأبحاث الطبية، والفواتير.
إن فوائد استخدام Nanonets OCR في التأمين تتجاوز مجرد الدقة والخبرة وقابلية التوسع.
- دقة البيانات المحسنة: يمكن أن يساعد التعرف الضوئي على الحروف في تحسين دقة بيانات المريض عن طريق تقليل أخطاء إدخال البيانات يدويًا. على سبيل المثال ، عند إدخال البيانات من سجلات المرضى المكتوبة بخط اليد ، يمكن أن يساعد التعرف الضوئي على الحروف في التخلص من الأخطاء التي قد تحدث بسبب أخطاء الكتابة اليدوية أو النسخ غير المقروء.
- زيادة الكفاءة: يمكن أن يساعد التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في زيادة الكفاءة من خلال أتمتة العمليات اليدوية مثل إدخال البيانات وحفظ السجلات وإعداد الفواتير. يمكن أن يساعد ذلك في تقليل الوقت والجهد اللازمين لإدارة بيانات المرضى، مما يسمح لمقدمي التأمين بالتركيز على تقديم رعاية أفضل للمرضى.
- تعزيز سلامة المرضى: يمكن أن يساعد التعرف الضوئي على الحروف في تعزيز سلامة المرضى من خلال ضمان دقة بيانات المريض وحداثتها. على سبيل المثال ، عند استخراج البيانات من السجلات الطبية ، يمكن أن يساعد التعرف الضوئي على الحروف في تحديد الأخطاء الدوائية المحتملة أو حالات عدم اتساق العلاج الأخرى.
- انخفاض التكاليف: يمكن أن يساعد التعرف الضوئي على الحروف في تقليل التكاليف عن طريق التخلص من الحاجة إلى إدخال البيانات يدويًا وحفظ السجلات الورقية. على سبيل المثال ، من خلال أتمتة معالجة مطالبات التأمين ، يمكن أن يساعد التعرف الضوئي على الحروف في تقليل التكاليف الإدارية المرتبطة بمعالجة المطالبات.
- امتثال أفضل: يمكن أن يساعد التعرف الضوئي على الحروف (OCR) مقدمي خدمات التأمين على الامتثال بشكل أفضل للمتطلبات التنظيمية من خلال ضمان دقة بيانات المرضى واكتمالها. على سبيل المثال، عند استخراج البيانات من نماذج الموافقة والتنازلات، يمكن أن يساعد التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في ضمان ملء جميع الحقول الضرورية وتوثيق موافقة المريض بشكل صحيح.
- تحليلات محسنة: يمكن أن يساعد التعرف الضوئي على الحروف (OCR) في تحسين التحليلات من خلال تسهيل استخراج البيانات من الصور الطبية ومصادر البيانات غير المنظمة الأخرى. على سبيل المثال، من خلال استخراج البيانات من الصور الطبية، يمكن أن يساعد التعرف الضوئي على الحروف (OCR) مقدمي خدمات التأمين على تحليل بيانات الصور لتحديد الأنماط أو الاتجاهات التي قد لا تكون مرئية بالعين المجردة.
هل يوجد أي برنامج مجاني للتعرف الضوئي على الحروف (OCR) للتأمين؟
وبصرف النظر عن حلول التعرف الضوئي على الحروف الاحترافية المذكورة أعلاه، هناك برامج التعرف الضوئي على الحروف المجانية التي تقوم بهذه المهمة إلى حد ما. تعمل هذه الحلول المجانية على محركات OCR مفتوحة المصدر (مثل Tesseract)، وتساعد في تحويل الصور، ملفات PDFأو TIFFs أو المستندات الممسوحة ضوئيًا إلى تنسيقات نصية رقمية قابلة للتحرير. على الرغم من أنها قد لا تكون قادرة على معالجة السجلات الطبية المعقدة، أو مستندات التأمين على نطاق واسع، إلا أنها كافية لاستخراج النص من المستندات البسيطة ذات التنسيق المباشر.
تأتي حلول OCR المجانية هذه إما كتطبيقات مستندة إلى الويب أو برامج قائمة بذاتها تحتاج إلى تثبيتها على أنظمة أساسية مختلفة أو كميزة جانبية في خدمة تحرير مستندات كاملة. يرجى ملاحظة أن برنامج OCR المجاني يفشل بانتظام في معالجة المستندات المكتوبة بخط اليد أو الجداول متعددة الأعمدة أو العناصر الطويلة أو الصور / عمليات المسح منخفضة الجودة.
هنا بعض مجانية التعرف الضوئي على الحروف أدوات للنظر فيها:
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://nanonets.com/blog/best-insurance-ocr-software/
