Software zur optischen Zeichenerkennung (OCR) hilft dabei, nicht bearbeitbare Dokumentformate wie PDFs, Bilder oder Papierdokumente in maschinenlesbare Formate umzuwandeln, die bearbeitet und durchsucht werden können.

OCR-Anwendungen werden häufig verwendet, um Text aus PDFs und Bildern zu erfassen und den Text in bearbeitbare Formate wie Word, Excel oder eine reine Textdatei zu konvertieren. OCR wird auch verwendet, um Dateien und Dokumente zu digitalisieren, um sie durchsuchbar zu machen.

OCR Software, die KI/ML-Funktionen nutzt, kann auch dabei helfen, die Datenerfassung aus gescannten Dokumenten/Bildern zu automatisieren. KI-basierte Dokumentenverarbeitung kann die Daten in praktischen, bearbeitbaren Formaten digitalisieren, die in organisatorische Arbeitsabläufe passen.

Vor der Einführung der OCR-Technologie scannten Versicherungsanbieter Papierdokumente und wandelten sie in komprimierte digitale Bilddateien um. Anschließend wurden die Dateien manuell kategorisiert, sodass eine Person ständig auf den Bildschirm schauen und entscheiden musste, welche Daten gespeichert werden sollten. Dieser Ansatz ist fehleranfällig und aufgrund menschlicher Fehler unzuverlässig. In vielen Unternehmen müssen möglicherweise große Mengen an Dateien verarbeitet und analysiert werden, was durchschnittlich Tage oder Wochen in Anspruch nehmen und den gesamten Arbeitsablauf verzögern kann.

OCR-Software für Versicherungen sollte in der Lage sein, dies zu automatisieren Dokumentenverarbeitungsworkflow von Dokumenten wie Versicherungspolicen, Angebotsformularen, Versicherungsbriefen, Kundendokumenten, Schadensdokumenten usw., um den manuellen Arbeitsaufwand zu reduzieren, Fehler zu vermeiden und Zeit zu sparen.

Hier sind einige der besten OCR-Software für Versicherungen im Jahr 2024. Wir werden uns auch einige kostenlose OCR-Software ansehen.

Automatisieren Sie die manuelle Dateneingabe mit der KI-basierten OCR-Software von Nanonet. Erfassen Sie Daten aus Dokumenten sofort und automatisieren Sie Daten-Workflows. Reduzieren Sie die Durchlaufzeiten und eliminieren Sie den manuellen Aufwand.

Was ist OCR in der Versicherung?

In den letzten Jahrzehnten hat die Technologie das Versicherungswesen in vielerlei Hinsicht verändert, dennoch gibt es immer noch einige veraltete Aspekte des Sektors. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Abhängigkeit der Branche vom Papierkram. Papierkram ist nicht nur kostspielig in der Erstellung, sondern auch zeitaufwändig in der Verwaltung, teuer in der Aufbewahrung und Sicherung und hat einen großen CO2-Fußabdruck. Viele Versicherer sind sich dessen bewusst, wissen jedoch nicht, wie sie dagegen vorgehen sollen. Eine Lösung besteht darin, Daten aus Dokumenten mithilfe spezieller Verfahren zu digitalisieren Software zur optischen Zeichenerkennung (OCR)..

Einer der größten Vorteile der OCR-Technologie besteht darin, dass sie dazu beitragen kann, Fehler zu reduzieren und die Genauigkeit der Dateneingabe zu verbessern. Wenn Menschen Daten manuell eingeben, sind sie anfällig für Fehler wie Tippfehler, Rechtschreibfehler und Vertauschungen. Diese Fehler können schwerwiegende Folgen haben, insbesondere im Versicherungssektor, wo genaue Daten von entscheidender Bedeutung sind. Die OCR-Technologie kann dabei helfen, diese Fehler zu beseitigen Automatisierung des Dateneingabeprozesses und die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe verringert.

OCR wird auch in verschiedenen anderen Anwendungsfällen verwendet, z Extrahieren von Tabellen aus PDFs, Text aus Bildern extrahieren, oder Extrahieren von Text aus PDFs oder andere nicht bearbeitbare Formate.

Heutzutage wird OCR-Software unter anderem für die automatische Dateneingabe, Mustererkennung, Text-zu-Sprache-Dienste, die Indizierung von Dokumenten für Suchmaschinen, Cognitive Computing, Text Mining, Schlüsseldaten und maschinelle Übersetzung verwendet. Diese Tools können alle gescannten Dokumente konvertieren, PDFs oder Bildtypen in XML, xlsx- oder csv-Dateien.

Die beste OCR-Software für Versicherungen im Jahr 2024

Schauen wir uns einige der besten OCR-Software für Versicherungen an, die auf dem Markt erhältlich ist.

1. Nanonetze

Nanonets bietet eine KI-gestützte OCR-Lösung für Versicherungsunternehmen, die genau kann Extrahieren Sie Daten aus Krankenakten, Versicherungspapiere und andere versicherungsrelevante Dokumente und wandeln diese in strukturierte digitale Daten um. Es kann Versicherungsanbietern dabei helfen, die Genauigkeit von Patientendaten zu verbessern und Fehler bei der manuellen Dateneingabe zu reduzieren.

Nanonets verwendet fortschrittliche OCR, Bildverarbeitung durch maschinelles Lernen, und Deep Learning zu Extrahieren Sie relevante Informationen aus unstrukturierten Daten. Es ist schnell, genau, einfach zu bedienen, ermöglicht Benutzern die Erstellung benutzerdefinierter OCR-Modelle von Grund auf und verfügt über einige nette Zapier-Integrationen. Digitalisieren Sie Dokumente, extrahieren Sie Datenfelder und integrieren Sie sie über APIs in Ihre alltäglichen Apps über eine einfache, intuitive Benutzeroberfläche.

Wie unterscheidet sich Nanonets als OCR-Software?

Vorteile:

• moderne Benutzeroberfläche
• Verarbeitet große Dokumentmengen
• Akzeptabler Preis
• Benutzerfreundlichkeit
• Zero-Shot- oder Zero-Training-Datenextraktion
• Kognitive Erfassung von Daten – was zu minimalem Eingriff führt
• Benötigt kein internes Entwicklerteam
• Algorithmen/Modelle können trainiert/umtrainiert werden
• Tolle Dokumentation und Unterstützung
• Viele Anpassungsoptionen
• Große Auswahl an Integrationsmöglichkeiten
• Funktioniert mit nicht Englisch oder mehreren Sprachen
• Nahtlose 2-Wege-Integration mit mehreren Buchhaltungssoftware
• Großartige OCR-API für Entwickler

Nachteile:

• Die Benutzeroberfläche für die Tabellenerfassung kann besser sein

Beginnen Sie mit den vortrainierten OCR-Extraktoren von Nanonets oder Bau dein eigenes benutzerdefinierte OCR-Modelle. Du kannst auch planen eine Demo um mehr über unsere OCR zu erfahren Anwendungsfälle!

2. ABBYY Flexicapture

ABBYY FlexiCapture ist eine OCR-Software, die Versicherungsunternehmen bei der Digitalisierung papierbasierter Versicherungsunterlagen, Policen und Schadensdokumente unterstützen kann. Die Software kann Daten aus verschiedenen Dokumenttypen, einschließlich Angebotsformularen und Kundendokumenten, extrahieren und in strukturierte digitale Daten umwandeln.

Vorteile:

• Erkennt Bilder sehr gut
• Einfach zu speichernde Hardcopy-Ergebnisse im System
• Lässt sich gut in ERP-Systeme integrieren
• Automatisiert die Datenextraktion aus Dokumenten (bis zu einem gewissen Grad)

Nachteile:

• Die Ersteinrichtung kann schwierig und komplex sein
• Automatische Verarbeitung von Rechnungen nicht eingerichtet
• Keine vorgefertigten Vorlagen
• Schwierig anzupassen
• Keine Ressourcen verfügbar
• Könnte eine bessere Integration mit RPA-Lösungen haben
• Geringe Genauigkeit bei Bildern / Dokumenten mit niedriger Auflösung
• Chargenüberprüfungen werden aufgehalten, selbst wenn nur in einem bestimmten Abschnitt ein Fehler auftritt
• Fehlermeldungen zu Einzelposten werden sogar für Posten angezeigt, die übersprungen werden sollten
• Die RESTful-API ist in der On-Prem-Version nicht verfügbar
• Nicht ein Mac-OCR-Software

3. ABBYY Finereader

ABBYY Finereader PDF ist eine OCR Software mit Unterstützung für die Bearbeitung von PDF-Dateien. Das Programm ermöglicht die Konvertierung von Bilddokumenten in bearbeitbare elektronische Formate.

Vorteile:

• Tastaturfreundlicher OCR-Editor für manuelle Korrekturen
• Außergewöhnlich klare Schnittstelle
• Exportiert in mehrere Formate
• Einzigartige Funktion zum Vergleichen von Dokumenten

Nachteile:

• Fehlt die Volltextindizierung für eine schnelle Suche
• Benötigt eine Lernkurve
• Die Preisgestaltung kann unerschwinglich sein
• Der Verlauf der Dokumentänderungen kann nicht angezeigt werden
• Mehrere Dateien können nicht zu einer zusammengeführt werden
• Könnte eine Nachbearbeitung erfordern
• Die Benutzeroberfläche könnte zunächst überwältigend sein
• Langsame Verarbeitung großer Dateien

Benötigen Sie eine OCR-Software für Bild-zu-Text-Extraktion or PDF-Datenextraktion? Auf der Suche nach einer Konvertierung PDF nach Excel, oder PDF zu Text? Sehen Sie sich Nanonets in Aktion an!

4. Kofax Omnipage

Omnipage ist ein mächtiges PDF OCR Software, die die Automatisierung für großvolumige OCR-Aufgaben in Unternehmen übernehmen kann. Dieses Tool ist auf Tabellenextraktion, Einzelpostenabgleich und intelligente Extraktion spezialisiert.

Vorteile:

• Verfügt über eine Reihe robuster Tools zur Bildverbesserung
• Sehr genau

Nachteile:

• Benutzeroberfläche nicht intuitiv
• Die Konfiguration für AP Automation ist nicht einfach
• Die API-Integration kann verbessert werden
• Alternativen für Kofax

5. IBM Datacap

Datacap optimiert die Erfassung, Erkennung und Klassifizierung von Geschäftsdokumenten, um wichtige Informationen daraus zu extrahieren. Datacap verfügt über eine starke OCR-Engine, mehrere Funktionen sowie anpassbare Regeln. Es funktioniert über mehrere Kanäle, einschließlich Scanner, Mobilgeräte, Multifunktionsperipheriegeräte und Fax.

Vorteile:

• Konfiguriert komplexe Anwendungen bei der Datenerfassung
• Scanmechanismus
• Benutzerfreundlichkeit

Nachteile:

• Sehr wenig Online-Support
• Die Benutzeroberfläche könnte intuitiver sein
• Das Einrichten kann umständlich sein
• Bremst
• Das Erstellen eines benutzerdefinierten Ablaufs ist nicht einfach
• Batch-Commits brauchen Zeit

Beginnen Sie mit Nanonetze für die Automatisierung. Probieren Sie die verschiedenen OCR-Modelle aus bzw DEMOVERSION ANFORDERN heute. Finden Sie heraus Wie können die Anwendungsfälle von Nanonets auf Ihr Produkt angewendet werden?

6. Google Dokument AI

Eine der Lösungen in der Google Cloud AI-Suite, die Dokumentieren Sie AI (dokumentieren) Ein Dokumentverarbeitung Konsole, die maschinelles Lernen nutzt, um Daten automatisch zu klassifizieren, zu extrahieren, anzureichern und Erkenntnisse in Dokumenten zu gewinnen.

Vorteile:

• Einfache Einrichtung
• Lässt sich sehr gut in andere Google-Dienste integrieren
• Speicherung von Informationen
• Schnelligkeit

Nachteile:

• AI-Module sind nicht ordnungsgemäß dokumentiert
• Die Anpassung vorhandener Module und Bibliotheken ist schwierig
• Nicht für Python oder andere Codierungssprachen geeignet
• Veraltete API-Dokumentation
• Teuer
• Nicht für Hybrid-Cloud-Bereitstellungen geeignet
• Nicht für Anwendungsfälle geeignet, die benutzerdefinierte AI-Algorithmen erfordern

AWS Textract extrahiert mithilfe von maschinellem Lernen und OCR automatisch Text und andere Daten aus gescannten Dokumenten. Es wird auch verwendet, um Daten aus Formularen und Tabellen zu identifizieren, zu verstehen und zu extrahieren. Weitere Informationen finden Sie hier detaillierte Aufschlüsselung von AWS Textract.

Vorteile:

• Pay-per-Use-Abrechnungsmodell
• Benutzerfreundlichkeit

Nachteile:

• Kann nicht trainiert werden
• Unterschiedliche Genauigkeit
• Nicht für handschriftliche Dokumente gedacht

Wollen Daten aus PDF kratzen Dokumente, PDF-Tabelle in Excel konvertieren or Tabellenextraktion automatisieren? Schauen Sie sich Nanonets an PDF-Schaber or PDF-Parser um PDF-Daten zu scrapen bzw PDFs analysieren auf einer Skala!

8. Docparser

Docparser ist cloudbasiert Dokumentverarbeitung und OCR-Software, die Aufgaben und Arbeitsabläufe von geringem Wert für Unternehmen automatisieren kann.

Vorteile:

• Einfache Einstellung
• Zapier-Integration

Nachteile:

• Die Webhooks fallen gelegentlich aus
• Erfordert einige Schulungen, um die Parsing-Regeln zu erlernen
• Nicht genug Vorlagen
• Zonale OCR Ansatz – kann unbekannte Vorlagen nicht verarbeiten
• Die Benutzeroberfläche könnte besser sein
• Das Laden von Seiten ist langsam
• Die Dokumentation könnte besser sein

9.Adobe Acrobat DC

Adobe bietet einen umfassenden PDF-Editor mit einer integrierten OCR-Funktionalität.

Vorteile:

• Stabilität / Kompatibilität.
• Benutzerfreundlichkeit

Nachteile:

• Teuer
• Keine exklusive OCR-Software
• Schwer auf dem System
• Nimmt viel Platz auf der Festplatte ein
• Schwierig mit Diensten wie Sharepoint oder Dropbox zu integrieren
• Erfordert eine Adobe Creative Cloud-Lizenz.

10. Klippa

Klippa bietet automatisierte Lösungen für die Verwaltung, Verarbeitung, Klassifizierung und Datenextraktion von Dokumenten, um Papierdokumente in Ihrem Unternehmen zu digitalisieren.

Vorteile:

• Schnelle Einrichtung
• Großartige Unterstützung
• Tolle API für Entwickler
• Klare und präzise API-Dokumentation
• Lässt sich gut mit Buchhaltungsprogrammen verbinden
• Sehr gutes Preis-/Leistungsverhältnis
• Integration

Nachteile:

• OCR-Erkennung kann besser sein
• Begrenzte Vorlagenanpassungen
• Begrenzte White-Label-Anpassungen
• Massenanpassungen werden nicht unterstützt
• Die Mehrwertsteuer wird oft nicht richtig angezeigt
• Die App stürzt oft ab
• Das OCR-Modell kann nicht trainiert werden
• Der Auswahlprozess ist nicht einfach, da es viele Optionen gibt

Nanonetze OCR-API hat viele interessante Anwendungsfälle die Ihre Geschäftsleistung optimieren, Kosten sparen und das Wachstum steigern können. Finden Sie heraus Wie können die Anwendungsfälle von Nanonets auf Ihr Produkt angewendet werden?

Andere bemerkenswerte Erwähnungen schließen ein Sehrfi, Readiris, Infrrd, Rossum & Hymatos. Schauen Sie sich auch die führenden an Alternativen zu Nanonetzen.

Hier ist ein schneller Vergleich aller oben aufgeführten OCR-Software mit einigen wichtigen Funktionen und Parametern der OCR-Software:

Warum ist Nanonets die umfassendste Versicherungs-OCR-Software?

Nanonets OCR-Software ist einfach und flexibel einzurichten, erfordert nur etwa 1 Tag. Der Intelligente Automatisierungsplattform Griffe unstrukturierte Daten ohne große Schwierigkeiten und die KI handhabt auch allgemeine Datenbeschränkungen mit Leichtigkeit. Nanonets können problemlos dabei helfen, alle Formen von Versicherungsdokumenten wie Patientenakten, Versicherungsansprüche, Rezeptverwaltung, medizinische Forschung und Abrechnung zu automatisieren.

Die Vorteile des Einsatzes von Nanonets OCR im Versicherungswesen gehen weit über bessere Genauigkeit, Erfahrung und Skalierbarkeit hinaus.

1. Verbesserte Datengenauigkeit: OCR kann helfen, die Genauigkeit von Patientendaten zu verbessern, indem Fehler bei der manuellen Dateneingabe reduziert werden. Wenn Sie beispielsweise Daten aus handschriftlichen Patientenakten eingeben, kann OCR dabei helfen, Fehler zu beseitigen, die aufgrund von unleserlichen Handschriften oder Übertragungsfehlern auftreten können.
2. Erhöhte Effizienz: OCR kann zur Effizienzsteigerung beitragen, indem manuelle Prozesse wie Dateneingabe, Aufzeichnungen und Abrechnung automatisiert werden. Dies kann dazu beitragen, den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Verwaltung von Patientendaten zu reduzieren, sodass sich Versicherer auf die Bereitstellung einer besseren Patientenversorgung konzentrieren können.
3. Verbesserte Patientensicherheit: OCR kann zur Verbesserung der Patientensicherheit beitragen, indem sichergestellt wird, dass Patientendaten korrekt und aktuell sind. Beim Extrahieren von Daten aus Krankenakten kann OCR beispielsweise dabei helfen, potenzielle Medikationsfehler oder andere Inkonsistenzen bei der Behandlung zu identifizieren.
4. Reduzierte Kosten: OCR kann helfen, Kosten zu senken, indem die Notwendigkeit einer manuellen Dateneingabe und papierbasierten Aufzeichnungen entfällt. Durch die Automatisierung der Bearbeitung von Versicherungsansprüchen kann OCR beispielsweise dazu beitragen, die mit der Anspruchsbearbeitung verbundenen Verwaltungskosten zu senken.
5. Bessere Einhaltung: OCR kann Versicherungsanbietern dabei helfen, die gesetzlichen Anforderungen besser einzuhalten, indem sichergestellt wird, dass Patientendaten korrekt und vollständig sind. Wenn Sie beispielsweise Daten aus Einverständniserklärungen und Verzichtserklärungen extrahieren, kann OCR dazu beitragen, sicherzustellen, dass alle erforderlichen Felder ausgefüllt sind und die Einwilligung des Patienten ordnungsgemäß dokumentiert wird.
6. Verbesserte Analysen: OCR kann zur Verbesserung der Analyse beitragen, indem es die Extraktion von Daten aus medizinischen Bildern und anderen unstrukturierten Datenquellen erleichtert. Durch die Extraktion von Daten aus medizinischen Bildern kann OCR beispielsweise Versicherungsanbietern dabei helfen, Bilddaten zu analysieren, um Muster oder Trends zu erkennen, die mit bloßem Auge möglicherweise nicht sichtbar sind.

Gibt es eine kostenlose OCR-Software für Versicherungen?

Neben den oben erwähnten professionellen, hochmodernen OCR-Lösungen gibt es kostenlose OCR-Software, die diese Aufgabe in gewissem Umfang erledigt. Diese kostenlosen Lösungen laufen auf Open-Source-OCR-Engines (wie Tesseract) und helfen beim Konvertieren von Fotos, PDFs, TIFFs oder gescannte Dokumente in bearbeitbare digitale Textformate. Obwohl sie möglicherweise nicht in der Lage sind, komplexe Krankenakten oder Versicherungsdokumente in großem Maßstab zu verarbeiten, sind sie für die Textextraktion aus einfachen Dokumenten mit einfacher Formatierung ausreichend.

Diese kostenlosen OCR-Lösungen werden entweder als webbasierte Anwendungen, als eigenständige Software, die auf verschiedenen Plattformen installiert werden muss, oder als Nebenfunktion in einem vollwertigen Dokumentbearbeitungsdienst angeboten. Bitte beachten Sie, dass kostenlose OCR-Software handschriftliche Dokumente, mehrspaltige Tabellen, lange Werbebuchungen oder Bilder / Scans von geringer Qualität regelmäßig nicht verarbeitet.

Hier sind einige kostenlos optische Zeichenerkennung Werkzeuge für Ihre Überlegung:

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• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://nanonets.com/blog/best-insurance-ocr-software/