Veri girişi ve çıkarımı için, Document OCR'nin hastane endüstrisinde kullanımına örnek verebiliriz. Hastanelerde her gün yüzbinlerce veri fiziksel kağıt veya dijital görüntü olarak saklanmaktadır.
Document OCR kullanımıyla, bu veriler kolayca taranabilir ve daha erişilebilir metin tabanlı dosyalara dönüştürülebilir. Veri giriş süresini %90 oranında azaltmakla kalmaz, aynı zamanda doğruluğu da artırır.
Belge OCR, şirketlerin faturalama ve faturalandırma işlemlerini yönetme ve çalıştırma biçiminde devrim yarattı. Nanonets belge işleme örneğini alabiliriz. Faturalardan veya senetlerden, satınalma siparişlerinden veya başka herhangi bir belgeden veri çıkarabilen yapay zeka tabanlı bir OCR yazılımıdır.
Şirketler bunu faturalama ve faturalandırma görevlerini otomatikleştirmek için kullanabilir ve ayıklanan veriler faturaları çok daha hızlı oluşturmak için kullanılabilir.
Document OCR'nin sözleşme yönetiminde kullanımı için, sözleşme süreçlerini otomatikleştirmesi gereken bir Uluslararası Banka örneğini alabiliriz.
Sözleşmeler kağıt formda saklandığında çok fazla yer kaplar ve bunlara erişmesi ve yönetmesi de aynı derecede zordur.
Bankalar, Document OCR'yi kullanarak iletişim bilgilerini tarayabilir, çıkarabilir ve bunları bulut tabanlı bir sistemde saklayabilir, böylece bu bilgilere de kolayca erişilebilir.
Belge OCR, sözleşmedeki bazı maddelerin süresinin dolmak üzere olduğunu veya değiştirildiğini hızlı bir şekilde bildirebildiği için sözleşmelerin belirli yönlerini de otomatikleştirebilir.
Çok uluslu bir şirket, tüm çalışan bilgilerini fiziksel belgelerden bulut tabanlı bir sisteme verimli bir şekilde çıkarmak ve depolamak için Document OCR'yi kullanabilir. İhtiyaç duyulduğunda kolayca erişilebilir ve kullanılabilir.
OCR, sağlık hizmetleri kayıt yönetiminde de yaygın olarak kullanılmaktadır. Örneğin, sağlık hizmeti sağlayıcılarının el yazısı notları, laboratuvar raporlarını ve diğer tıbbi belgeleri dijital biçimlere dönüştürmesine olanak tanıyarak daha verimli ve doğru bir tıbbi kayıt tutma sistemi sağlar.
Yasal belge işlemede, OCR teknolojisi zamandan tasarruf sağlayabilir ve doğruluğu iyileştirebilir. Avukatlar yasal belgelerden veri çıkarabilir ve sözleşme incelemelerini otomatikleştirerek çalışma saatlerinden tasarruf edebilir.
Sigorta belge yönetimi de OCR için doğal bir uyumdur. Sigorta şirketleri, manuel belge sıralama ve veri girişi ihtiyacını ortadan kaldırarak ve hataları en aza indirerek taleplerin ve poliçelerin işlenmesini otomatik hale getirebilir.
OCR, ERP otomasyonunu da destekleyebilir. Örneğin, faturalardan veya diğer finansal belgelerden veri çıkarmak, muhasebe süreçlerini kolaylaştırabilir ve iş verimliliğini artırırken insan hatası olasılığını azaltabilir.
Bunlardan herhangi birinin çözülmesine mi ihtiyacınız var? Nanonet'ler bu kullanım durumlarını ve daha fazlasını yapabilir. Belge veri çıkarma sorunlarınızı bugün Nanonets ile çözün. ÜCRETSİZ deneme sürümünü başlat.
Belge Otomasyonunda OCR'nin Zorlukları
Kötü görüntü kalitesi
Document OCR'nin karakterleri doğru bir şekilde tanıması ve bunları dijital metne dönüştürmesi için görüntü kalitesinin net ve belirgin olması gerekir. Ancak bazen dönüştürülmesi gereken görüntülerin kalitesi düşük olabilir ve bu da OCR hatalarına neden olabilir.
Elyazısı tanıma
El yazısı kişiden kişiye büyük farklılıklar gösterebileceğinden, OCR motorları genellikle el yazısıyla yazılmış metni doğru bir şekilde dijital metne çeviremez. Nihai çıktıda yanlışlıklara yol açabilir.
dil tanıma
Farklı dillerin farklı karakter kümeleri ve yazı stilleri vardır. Sonuç olarak, OCR motorlarının bunları doğru bir şekilde tanımlaması ve dijital metne dönüştürmesi zor olabilir. Taranmakta olan belge birden fazla dil içerdiğinde daha zordur.
Düzen ve biçimlendirme tutarsızlıkları
Farklı belgelerin düzen ve biçimlendirmelerinde farklılıklar olabilir, bu da OCR motorlarının belgenin farklı bölümlerini doğru bir şekilde tanımlamasını ve yorumlamasını zorlaştırır.
Diğer sistemlerle entegrasyon
Belge OCR çıktılarının diğer sistemlerde etkin bir şekilde kullanılabilmesi için bu sistemlerle sorunsuz bir şekilde entegre edilmesi gerekmektedir. Ancak bu, özellikle modern OCR teknolojileriyle uyumlu olmayabilen eski sistemler söz konusu olduğunda karmaşık bir süreç olabilir.
çarpık görüntüler
Eğik görüntüler, OCR motorlarının karakterleri veya metin bölümlerini yanlış tanımlamasına neden olarak son çıktıda yanlışlıklara yol açabilir.
Verimli Belge OCR Süreçleri için En İyi Uygulamalar
Verimli belge OCR süreçleri sağlamak için, önerilen bazı uygulamaları takip etmek hayati önem taşır. Bu uygulamalar daha yüksek doğruluk oranlarını, daha hızlı işlem sürelerini ve daha az hatayı garanti ederek uzun vadede verimliliğin artmasına yol açar. Bunu önlemek için verimli bir süreç için aşağıdaki noktalara dikkat edilebilir.
Doğru OCR yazılımını ve donanımını seçme
Ana şeylerden biri, özel ihtiyaçlarınıza uygun doğru OCR yazılımını ve donanımını seçmektir. OCR yazılım uygulamalarının farklı yetenekleri, özellikleri ve sınırlamaları vardır.
Bu nedenle, belge hacmi, türü ve formatı dahil olmak üzere iş gereksinimlerinizi karşılayan bir OCR çözümü seçmek çok önemlidir.
Ayrıca, işlenecek belge hacmini işleyebilecek doğru OCR donanımını seçmek de aynı derecede önemlidir.
Belgeleri OCR işleme için hazırlama
OCR işleminden önce belgelerin hazırlanması bir diğer önemli noktadır. OCR yazılımının metni doğru bir şekilde tanıması için belgelerin uygun formatta, yapıda ve yönde olmasını sağlamaktır. Bu, tarama, görüntü işleme ve dosya dönüştürme gibi prosedürleri içerebilir.
OCR sistemini eğitme
OCR yazılımı, metni belgelerden doğru bir şekilde tanımak ve yakalamak için uygun eğitim gerektirir. Bu nedenle, tam devreye almadan önce OCR yazılımının farklı yazı tiplerini, stilleri, dilleri ve biçimleri tanıması için örnek belgeler aracılığıyla eğitilmesi çok önemlidir. Bu eğitim süreci, sonuçların doğruluğunu artıracak ve genel OCR sürecini iyileştirecektir.
OCR süreçlerini test etme ve iyileştirme
OCR yazılımını kurduktan sonra, istenen sonuçları sağladığından emin olmak için OCR süreçlerini sürekli olarak test etmek ve iyileştirmek önemlidir. İhtiyaçlarınızı karşılamak için performans izleme, hata analizi ve OCR işlemlerinin ince ayarını içerir.
OCR süreçlerinin düzenli olarak gözden geçirilmesi, OCR sisteminin verimli ve esnek kalmasını sağlayarak değişen iş ihtiyaçlarınızı karşılar.
OCR'yi diğer sistemlerle entegre etme
OCR sistemini mevcut sistemler, veri havuzları ve iş süreçleriyle entegre etmek, uçtan uca belge yönetimini geliştirmek için çok önemlidir. Kesintisiz belge işleme, veri çıkarma, rapor oluşturma ve analiz sağlayarak verimliliği ve daha fazla üretkenliği artırır.
Aklınızda bir OCR kullanım durumu var mı?
Nanonets OCR yazılımının kullanımı, kurulumu kolaydır ve %95+ OCR doğruluğu sağlar. Otomatik pilotta PDF'lerden, resimlerden, e-postalardan ve daha fazlasından veri ayıklayın.
Belge OCR otomasyonu için Nanonet'ler
Nanonetler AI tabanlı çevrimiçi OCR yazılımı o görüntülerden metinleri çıkarır, PDF'ler ve diğer her tür belge %95 doğrulukla. Nanonets, tüm işletim sistemlerinde çalışır ve kolay API ve Zapier entegrasyonları ile 5000'den fazla uygulama ile entegre edilebilir.
Bir masaüstü uygulaması yoktur, ancak çok hafiftir ve bu nedenle cihazınıza yük bindirmeden herhangi bir çevrimiçi tarayıcı kullanılarak kullanılabilir.
Nanonet'ler öncelikle tüm manuel işlemleri otomatikleştirmek için kullanılır. veri girişi süreçleri. Böylece, Nanonet'leri kullanarak otomatikleştirebilirsiniz veri çekme, belge oluşturuluyor, ve belge doğrulama Verimliliğinizi artırmak için süreçler.
Nanonets, her yıl 500 milyondan fazla belgeden metin çıkarmak için dünya çapında 30,000'den fazla kuruluş ve 30'den fazla kişi tarafından güvenilmektedir.
Neden Nanonet'leri seçmelisiniz?
- Kullanımı kolay
- Ücretsiz planlar
- Ücretsiz geçiş yardımı – ağır işleri sizin yerinize biz yaparız.
- Modern Kullanıcı Arayüzü – Sezgisel arayüz
- Kod platformu yok
- 5000+ entegrasyon
- Herkes için 24/7 destek
- Kapsamlı eğitim materyali
- Profesyonel OCR hizmetleri
- Bulut ve Yerinde barındırma
Sonuç
OCR teknolojisindeki gelişmeler devrim niteliğinde olup, belge yönetimini kuruluşlar için çok daha verimli ve uygun maliyetli hale getiriyor. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe, OCR daha da doğru olacak ve el yazısını ve hatta görüntüleri tanıyabilecek hale gelecek. Makine öğrenimi algoritmalarının geliştirilmesi, OCR'de şimdiden önemli gelişmelere yol açtı ve bu alanda sürekli ilerlemeler görmemiz bekleniyor.
OCR uygulamasını düşünen kuruluşlar için en güncel OCR teknolojisine yatırım yapılması şiddetle tavsiye edilir. Bunu yapmak, en yüksek düzeyde doğruluk elde etmelerini ve uygulama sürecinin sorunsuz çalışmasını sağlar.
Ek olarak, OCR uygulamasının kurumsal hedeflerle uyumlu ve mevcut sistem ve süreçlerle entegre olmasını sağlamak önemlidir. Kuruluşlar, çalışanların OCR'yi etkin bir şekilde kullanmaları için gereken eğitimi ve bunun getirebileceği potansiyel maliyet tasarruflarını da dikkate almalıdır.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://nanonets.com/blog/document-ocr/
