光学式文字認識 (OCR) ソフトウェアは、PDF、画像、紙文書などの編集不可能な文書形式を、編集および検索可能な機械可読形式に変換するのに役立ちます。

OCR アプリケーションは、PDF や画像からテキストをキャプチャし、そのテキストを Word、Excel、プレーン テキスト ファイルなどの編集可能な形式に変換するために一般的に使用されます。 OCR は、ファイルやドキュメントをデジタル化して検索可能にするためにも使用されます。

OCR AI/ML 機能を活用するソフトウェアは、スキャンされたドキュメント/画像からのデータ キャプチャの自動化にも役立ちます。 AIベースの文書処理 組織のワークフローに適合する便利で編集可能な形式でデータをデジタル化できます。

OCR テクノロジーが導入される前は、保険会社は紙の書類をスキャンして、圧縮されたデジタル画像ファイルに変換していました。次に、ファイルを手動で分類するため、人は常に画面を見て、どのデータを保存するかを決定する必要がありました。このアプローチは間違いが発生しやすく、人的ミスにより信頼性が低くなります。多くの企業では、処理と分析が必要なファイルを大量に抱えている可能性があり、完了までに通常人力で数日から数週間かかる可能性があり、ワークフロー全体が遅れます。

保険 OCR ソフトウェアは、 文書処理ワークフロー 保険契約書、提案書、保険レター、顧客文書、請求書類などの文書を作成し、手動の作業負荷を軽減し、エラーを排除し、時間を節約します。

2024 年に最高の保険 OCR ソフトウェアをいくつか紹介します。無料の OCR ソフトウェアもいくつかチェックします。

Nanonet の AI ベースの OCR ソフトウェアを使用して手動データ入力を自動化します。ドキュメントからデータを瞬時に取得し、データ ワークフローを自動化します。所要時間を短縮し、手作業を排除します。

保険におけるOCRとは何ですか?

ここ数十年で、テクノロジーは保険をさまざまな形で変革してきましたが、この分野には依然として時代遅れの側面がいくつか残っています。業界の事務処理への依存はその好例です。事務手続きは生成にコストがかかるだけでなく、管理にも時間がかかり、保存と安全化にも費用がかかり、二酸化炭素排出量も大きくなります。多くの保険会社はこのことを認識していますが、どのように対処すればよいかわかりません。解決策の 1 つは、特殊なツールを使用して文書のデータをデジタル化することです。 光学式文字認識 (OCR) ソフトウェア.

OCR テクノロジーの最大の利点の 1 つは、エラーを削減し、データ入力の精度を向上できることです。人間が手動でデータを入力する場合、タイプミス、スペルミス、転置などの間違いを犯しがちです。これらのエラーは、特に正確なデータが重要である保険分野において、重大な結果をもたらす可能性があります。 OCR テクノロジーは、次のような方法でこれらのエラーを排除するのに役立ちます。 データ入力プロセスの自動化 そして人間の介入の必要性を減らします。

OCRは、次のような他のさまざまなユースケースでも使用されます。 PDFからテーブルを抽出する, 画像からテキストを抽出するまたは PDFからテキストを抽出する または他の編集不可能なフォーマット。

現在、OCR ソフトウェアは、自動データ入力、パターン認識、テキスト読み上げサービス、検索エンジン用の文書のインデックス作成、コグニティブ コンピューティング、テキスト マイニング、主要データ、機械翻訳など、さまざまなアプリケーションに使用されています。これらのツールは、スキャンしたあらゆる文書を変換できます。 PDFまたは画像タイプをxmlに、xlsx、または csv ファイル。

2024 年の最高の保険 OCR ソフトウェア

市場で入手可能な最高の保険 OCR ソフトウェアをいくつか見てみましょう。

1. ナノネット

Nanonets は、保険組織向けに AI を活用した OCR ソリューションを提供しています。 医療記録からデータを抽出する、保険書類、その他の保険関連文書を構造化されたデジタル データに変換します。これは、保険会社が患者データの精度を向上させ、手動でのデータ入力エラーを減らすのに役立ちます。

Nanonets は高度な OCR を使用しており、 機械学習画像処理、ディープラーニングによる 非構造化データから関連情報を抽出する。高速、正確、使いやすく、ユーザーはカスタム OCR モデルを最初から構築でき、Zapier との適切な統合も可能です。シンプルで直感的なインターフェイスの API を介して、ドキュメントをデジタル化し、データフィールドを抽出し、日常のアプリと統合します。

NanonetsはOCRソフトウェアとしてどのように際立っていますか？

長所：

• 近代的なUI
• 大量のドキュメントを処理します
• 合理的な価格
• 使いやすさ
• ゼロショットまたはゼロトレーニングデータ抽出
• データの認知的キャプチャ –最小限の介入で
• 開発者の社内チームは必要ありません
• アルゴリズム/モデルはトレーニング/再トレーニング可能
• 優れたドキュメントとサポート
• 多くのカスタマイズオプション
• 統合オプションの幅広い選択肢
• 英語以外または複数の言語で動作します
• 複数の会計ソフトウェアとのシームレスな双方向統合
• 開発者向けの優れたOCRAPI

短所：

• テーブルキャプチャUIが改善される可能性があります

Nanonetsの事前トレーニング済みOCRエクストラクタまたは あなた自身のものをつくる カスタムOCRモデル。 あなたもすることができます デモを予約する OCRの詳細については ユースケース!

2. ABBYY フレキシカプチャー

ABBYY FlexiCapture は、保険会社が紙ベースの保険記録、保険契約、請求書類をデジタル化するのに役立つ OCR ソフトウェアです。このソフトウェアは、提案書や顧客文書などのさまざまな種類の文書からデータを抽出し、構造化されたデジタルデータに変換できます。

長所：

• 画像を非常によく認識します
• ハードコピーの結果をシステムに簡単に保存できます
• ERPシステムとうまく統合
• ドキュメントからのデータ抽出を（ある程度まで）自動化します

短所：

• 初期設定は困難で複雑になる可能性があります
• 請求書の自動処理 設定されていません
• 既製のテンプレートはありません
• カスタマイズが難しい
• 利用可能なリソースがありません
• RPAソリューションとの統合が改善される可能性があります
• 低解像度の画像/ドキュメントでの低精度
• 特定のセクションでエラーが発生した場合でも、バッチ検証は保留されます
• スキップする必要があるアイテムについても、広告申込情報のエラーメッセージがポップアップ表示されます
• オンプレミスバージョンではRESTfulAPIは使用できません
• ではない Mac OCR ソフトウェア

3. ABBYY ファインリーダー

ABBYYファインリーダー PDFはOCRです PDFファイル編集をサポートするソフトウェア。 このプログラムでは、画像ドキュメントを編集可能な電子形式に変換できます。

長所：

• 手動修正用のキーボード対応のOCRエディター
• 非常にクリアなインターフェース
• 複数の形式へのエクスポート
• 独自のドキュメント比較機能

短所：

• 高速検索のための全文索引付けが不足している
• 学習曲線が必要
• 価格設定は法外なものになる可能性があります
• ドキュメントの変更履歴を表示できない
• 複数のファイルをXNUMXつにマージすることはできません
• 後処理が必要な場合があります
• UIは最初は圧倒される可能性があります
• 大きなファイルの処理が遅い

のOCRソフトウェアが必要 画像からテキストへの抽出 or PDFデータ抽出？ 変換しようとしています PDFからExcelへまたは PDFからテキストへ？ 動作中のナノネットをチェックしてください！

4. Kofax オムニページ

Omnipageは強力です PDF OCR 大量の企業OCRタスクの自動化を処理できるソフトウェア。 このツールは、テーブル抽出、ラインアイテムマッチング、およびスマート抽出を専門としています。

長所：

• 画像を強調するための強力なツールセットがあります
• 高精度

短所：

• UIは直感的ではありません
• APオートメーションの構成は簡単ではありません
• API統合を改善できます
• Kofax の代替品

5. IBM データキャップ

Datacapは、ビジネスドキュメントのキャプチャ、認識、分類を合理化して、ビジネスドキュメントから重要な情報を抽出します。 Datacapには、強力なOCRエンジン、複数の機能、およびカスタマイズ可能なルールがあります。 スキャナー、モバイルデバイス、多機能周辺機器、ファックスなど、複数のチャネルで機能します。

長所：

• データキャプチャで複雑なアプリケーションを構成します
• スキャンメカニズム
• 使いやすさ

短所：

• オンラインサポートはほとんどありません
• UIはより直感的になる可能性があります
• セットアップが面倒な場合があります
• 遅く
• カスタマイズされたフローの作成は簡単ではありません
• バッチコミットには時間がかかります

使い始める 自動化のためのナノネット。 さまざまなOCRモデルを試してみるか デモをリクエストする 。 詳細 Nanonetsのユースケースを製品にどのように適用できるか。

6. GoogleドキュメントAI

Google Cloud AIスイートのソリューションのXNUMXつ、 AIを文書化する (資料）です。 文書処理 機械学習を使用してデータを自動的に分類、抽出、強化し、ドキュメント内の洞察を引き出すコンソール。

長所：

• セットアップが簡単
• 他のGoogleサービスと非常によく統合します
• 情報の保存
• 速度

短所：

• AIモジュールには適切なドキュメントがありません
• 既存のモジュールとライブラリのカスタマイズは難しい
• Pythonやその他のコーディング言語には適していません
• 古いAPIドキュメント
• 高価な
• ハイブリッドクラウドの展開には適していません
• カスタムAIアルゴリズムを必要とするユースケースには適していません

AWS テキストラクト 機械学習とOCRを使用して、スキャンしたドキュメントからテキストやその他のデータを自動的に抽出します。 また、フォームやテーブルからデータを識別、理解、抽出するためにも使用されます。 詳細については、こちらをご覧ください AWSTextractの詳細な内訳.

長所：

• 従量課金制
• 使いやすさ

短所：

• 訓練できません
• さまざまな精度
• 手書き文書用ではありません

したい PDFからデータをスクレイピング 文書、 PDFテーブルをExcelに変換する or テーブル抽出を自動化する？ Nanonetsをチェックしてください PDFスクレーパー or PDFパーサー PDFデータをスクレイプするまたは PDFを解析する 大規模に！

8. ドパーサー

Docparser はクラウドベースです 文書処理 ビジネスの価値の低いタスクやワークフローを自動化できる OCR ソフトウェア。

長所：

• 簡単なセットアップ
• ザピアの統合

短所：

• Webhookが失敗することがあります
• 解析ルールを理解するには、ある程度のトレーニングが必要です
• テンプレートが足りない
• ゾーンOCR アプローチ–不明なテンプレートを処理できません
• UIはもっと良いかもしれません
• ページの読み込みが遅い
• ドキュメントはもっと良いかもしれません

9.アドビ アクロバットDC

アドビは、OCR機能が組み込まれた包括的なPDFエディターを提供しています。

長所：

• 安定性/互換性。
• 使いやすさ

短所：

• 高価な
• 排他的なOCRソフトウェアではありません
• システムに重い
• ハードディスク上で多くのスペースを占有します
• SharepointやDropboxなどのサービスとの統合が難しい
• AdobeCreativeCloudライセンスが必要です。

10. クリッパ

Klippaは、組織内の紙のドキュメントをデジタル化するための自動化されたドキュメント管理、処理、分類、およびデータ抽出ソリューションを提供します。

長所：

• 迅速なセットアップ
• 素晴らしいサポート
• 開発者向けの優れたAPI
• 明確で簡潔なAPIドキュメント
• 会計プログラムとうまくリンクします
• 競争力のある価格
• インテグレーション

短所：

• OCR認識が向上する可能性があります
• 限られたテンプレートのカスタマイズ
• 限定的なホワイトラベルのカスタマイズ
• 一括調整はサポートされていません
• VATが正しく表示されないことがよくあります
• アプリが頻繁にクラッシュする
• OCRモデルをトレーニングできません
• オプションがたくさんあるので、選択プロセスは簡単ではありません

ナノネット OCR API 多くの興味深いものがあります ユースケース これにより、業績を最適化し、コストを節約し、成長を促進することができます。 詳細 Nanonetsのユースケースを製品にどのように適用できるか。

その他の注目すべき言及は次のとおりです。 ベリーフィ, リードアイリス, 侵害する, ロッサム & ハイパトス。 先行作品もチェックしてね ナノネットの代替品.

これは、いくつかの重要なOCRソフトウェアの機能とパラメーター全体で上記のすべてのOCRソフトウェアを簡単に比較したものです。

Nanonets が最も完全な保険 OCR ソフトウェアであるのはなぜですか?

NanonetsOCRソフトウェアは セットアップが簡単で柔軟、約 1 日かかります。 の インテリジェント自動化プラットフォーム ハンドル 非構造化データ それほど困難なく、AIも処理します 一般的なデータの制約 簡単に。 Nanonets は、患者記録、保険請求、処方箋管理、医学研究、請求など、あらゆる形式の保険文書の自動化に簡単に役立ちます。

保険で Nanonets OCR を使用するメリットは、精度、経験、拡張性の向上だけではありません。

1. データ精度の向上: OCR は、手作業によるデータ入力エラーを減らすことで、患者データの精度を向上させるのに役立ちます。 たとえば、手書きの患者記録からデータを入力する場合、OCR は判読不能な手書きや転記ミスによって発生する可能性のあるエラーを排除するのに役立ちます。
2. 効率の向上: OCR は、データ入力、記録保持、請求などの手動プロセスを自動化することで効率の向上に役立ちます。これにより、患者データの管理に必要な時間と労力が軽減され、保険会社はより良い患者ケアの提供に集中できるようになります。
3. 患者の安全性の向上: OCR は、患者データが正確かつ最新であることを保証することで、患者の安全性を高めるのに役立ちます。 たとえば、医療記録からデータを抽出する場合、OCR は潜在的な投薬ミスやその他の治療の不一致を特定するのに役立ちます。
4. コストの削減: OCR は、手作業によるデータ入力や紙ベースの記録管理の必要性を排除することで、コストを削減するのに役立ちます。 たとえば、保険請求の処理を自動化することで、OCR は請求処理に関連する管理コストを削減するのに役立ちます。
5. コンプライアンスの向上: OCR は、患者データが正確かつ完全であることを保証することで、保険会社が規制要件をより適切に遵守できるように支援します。たとえば、同意書や権利放棄からデータを抽出する場合、OCR は必要なフィールドがすべて入力されていること、および患者の同意が適切に文書化されていることを確認するのに役立ちます。
6. 改善された分析: OCR は、医療画像やその他の非構造化データ ソースからデータを抽出しやすくすることで、分析の向上に役立ちます。たとえば、OCR は医療画像からデータを抽出することで、保険会社が画像データを分析して、肉眼では見えないパターンや傾向を特定するのに役立ちます。

無料の保険 OCR ソフトウェアはありますか?

上記のプロフェッショナル向けの最先端の OCR ソリューションとは別に、ある程度の機能を備えた無料の OCR ソフトウェアがあります。オープンソース OCR エンジン (Tesseract など) で実行されるこれらの無料ソリューションは、写真の変換に役立ちます。 PDFファイル、TIFF、またはスキャンしたドキュメントを編集可能なデジタル テキスト形式に変換します。複雑な医療記録や保険書類を大規模に処理することはできないかもしれませんが、単純な書式設定の単純な文書からテキストを抽出するのには十分です。

これらの無料のOCRソリューションは、Webベースのアプリケーション、さまざまなプラットフォームにインストールする必要のあるスタンドアロンソフトウェア、または本格的なドキュメント編集サービスの副次的な機能として提供されます。 無料のOCRソフトウェアは、手書きのドキュメント、複数列のテーブル、長い行項目、または低品質の画像/スキャンを定期的に処理できないことに注意してください。

ここにいくつかの無料があります 光学式文字認識 検討のためのツール：

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• プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
• プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
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• 情報源： https://nanonets.com/blog/best-insurance-ocr-software/