과거에는 소수의 기업 만이 문서 디지털화와 데이터 입력 자동화를 우선 순위로 생각했습니다. 오늘날으로 넘어 가면 소수의 조직 만이 문서 디지털화와 데이터 입력 자동화를 우선 순위로 고려하지 않습니다. COVID-19 전염병은 생각할 수없는 방식으로 조직의 우선 순위를 재정렬했습니다.
문서 디지털화가 풍부한 배당금을 거둘 것이라는 주장은 장점이 없습니다. Nanonets에서의 경험을 바탕으로 전 세계의 초기 단계에서 Fortune 500 대 기업에 이르기까지 스펙트럼 전반에 걸친 비즈니스는 모두 데이터 입력 자동화의 사용으로 혜택을 받았습니다.
마진을 차지하는 수동 데이터 입력 및 문서 관리 프로세스의 보이지 않는 비 효율성을 고려하십시오. 그리고 수작업 오류, 느린 처리 시간 및 인건비 오버 헤드와 같은 수백 가지 구멍을 통해 손실 된 달러를 더하십시오.
당신은 드리프트를 얻습니다.
그렇다면 문서 읽기, 이해 및 자동화 분야의 기술 발전은 얼마나 되었습니까?
머신 러닝 팀이 추출 정확도를 무려 95 %까지 향상시킨 학습 모델의 혁신을 외 쳤을 때 우리는 놀라웠습니다. 알겠습니다. 언젠가 컴퓨터가 이렇게 가능할 것이라고 추측하기는 어렵습니다. 하지만 우리는 2020 년 시대에 살고 있으며, 사용할 수있는 다양한 OCR 기반 데이터 추출 솔루션과 이들이 서로 어떻게 쌓이는 지 살펴 보겠습니다.
Nanonets의 진북은 정확성, 속도 및 유용성을 지속적으로 향상시키는 것입니다. 이 게시물에서는 동일한 렌즈를 통해 다른 경쟁 솔루션을 살펴보고 비교 방법을 살펴 보겠습니다.
Nanonets가 비교 솔루션 중 일부와 정면으로 경쟁한다는 점을 감안할 때 이것은 쉬운 게시물이 아니 었습니다. 그러나 우리는 편견을 제거하고 여기서 가능한 한 객관적이되도록 노력했습니다.
나노 넷:
Nanonets는 온 프레미스 솔루션을 사용하는 시장에서 유일한 솔루션입니다.
정확도 : Nanonets는 95 % 이상의 정확도와 개선점에서 진정한 승자입니다. 이것은 말 그대로 인간 개입의 필요성을 제거하여 진정한 의미의 진정한 자동화로 만듭니다.
속도 : Nanonets가 제공하는 온 프레미스 도커는 탁월한 속도를 제공하는 반면 클라우드 기반 솔루션은 다른 솔루션을 XNUMX 마일 앞 당깁니다.
유용성 : Nanonets의 솔루션은 문서에 구애받지 않으며 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스에서 완전한 사용자 정의를 제공하는 모든 언어에서 추출 할 수 있습니다. 점점 더 많은 문서가 훈련됨에 따라 결과는 계속 향상됩니다.
ABBYY :
ABBYY는 업계 최초의 플레이어 중 하나이며 템플릿 접근 방식을 사용합니다.
정확도 : ABBYY는 특정 문서 목록 유형에서 정보를 추출 할 때 합리적인 작업을 수행하지만 구조화되지 않은 문서 및 기타 문서 유형의 경우 정확도가 현저히 낮습니다.
속도 : ABBYY는 특정 템플릿 만 제공하며 비표준 문서에 사용하려고하면 속도에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.
유용성 : 사용자는 ABBYY를 사용하는 것이 즉시 지원되는 몇 가지 문서 유형으로 만 심각하게 제한되고 있다고 말했습니다. 사용자가 문제를 겪은 또 다른 영역은 문서에 대한 출력 만 개별적으로 제공하는 ABBYY로 구성된 통합 보고서를 얻는 것입니다.
Docparser :
Docparser는 문서 및 정보 추출 공간에서 Nanonets와 같은 새로운 플레이어 중 하나입니다.
정확도 : Docparser의 구문 분석 정확도는 문서가 최소한 반 구조화 된 경우에 가깝고 문서가 비표준 및 구조화되지 않은 경우 포기합니다.
속도 : 표준 문서가 있으면 정보를 상당히 빠르게 추출 할 수 있지만 비표준 문서를 처리해야 할 때는 속도가 급격히 떨어집니다.
유용성 : 일부 기능은 사용하기 쉽지만 사용자 지정 구문 분석 규칙 등을 만들기 위해 기능을 사용하기 시작하면 이러한 단계가 매우 직관적이지 않기 때문에 어려움을 겪는다는 사용자 의견을 들었습니다.
이제 정보 추출을 위해 AI 기반 OCR 솔루션을 사용할 때의 이점을 알았으므로 운영상의 비 효율성으로 인해 방해받지 않습니다. 이를 통해 프로세스 병목 현상과 힘든 수동 데이터 입력 노력으로부터 팀을 풀어보세요.
출처 : https://nanonets.com/blog/how-do-the-different-ocr-solutions-compare-in-2021/
