Para la entrada y extracción de datos, podemos tomar el ejemplo del uso de Document OCR en la industria hospitalaria. Cientos de miles de datos se almacenan diariamente en los hospitales como documentos físicos o imágenes digitales.
Con el uso de Document OCR, estos datos se pueden escanear fácilmente y convertir en archivos de texto más accesibles. No solo ahorra el tiempo de entrada de datos en un 90 %, sino que también mejora la precisión.
Document OCR ha revolucionado la forma en que las empresas administran y operan su facturación y facturación. Podemos tomar el ejemplo del procesamiento de documentos de Nanonets. Es un software de OCR basado en IA que puede extraer datos de facturas o recibos, órdenes de compra o cualquier otro documento.
Las empresas pueden usarlo para automatizar sus tareas de facturación y facturación, y los datos extraídos se pueden usar para generar facturas mucho más rápido.
Para la utilización de Document OCR en la gestión de contratos, podemos tomar el ejemplo de un Banco Internacional que necesita automatizar sus procesos de contratación.
Cuando los contratos se almacenan en papel, ocupan demasiado espacio y son igualmente difíciles de acceder y gestionar.
Al usar Document OCR, los bancos pueden escanear y extraer información de contacto y almacenarla en un sistema basado en la nube, por lo que también es fácilmente accesible.
Document OCR también puede automatizar ciertos aspectos de los contratos, ya que puede notificar rápidamente cuando alguna cláusula del contrato está a punto de vencer o se modifica.
Una empresa multinacional puede utilizar Document OCR para extraer y almacenar de manera eficiente toda la información de los empleados desde documentos físicos a un sistema basado en la nube. Se puede acceder y utilizar fácilmente cuando sea necesario.
OCR también se usa ampliamente en la gestión de registros de atención médica. Por ejemplo, permite a los proveedores de atención médica convertir notas escritas a mano, informes de laboratorio y otros documentos médicos en formatos digitales, proporcionando un sistema de mantenimiento de registros médicos más eficiente y preciso.
En el procesamiento de documentos legales, la tecnología OCR puede ahorrar tiempo y mejorar la precisión. Los abogados pueden extraer datos de documentos legales y automatizar revisiones de contratos, ahorrando horas de trabajo.
La gestión de documentos de seguros también es una opción natural para OCR. Las compañías de seguros pueden automatizar el procesamiento de reclamos y pólizas, eliminando la necesidad de clasificar documentos e ingresar datos manualmente y minimizando los errores.
OCR también puede admitir la automatización de ERP. Por ejemplo, la extracción de datos de facturas u otros documentos financieros puede agilizar los procesos contables y reducir la posibilidad de errores humanos al tiempo que mejora la eficiencia empresarial.
¿Necesita alguno de estos resuelto? Las nanoredes pueden hacer estos casos de uso y más. Resuelva sus problemas de extracción de datos de documentos con Nanonets hoy. Comienza tu prueba gratuita.
Desafíos del OCR en la Automatización de Documentos
Mala calidad de imagen
Para que Document OCR reconozca los caracteres con precisión y los convierta en texto digital, la calidad de la imagen debe ser clara y distinta. Sin embargo, a veces las imágenes que se deben convertir son de baja calidad, lo que puede generar imprecisiones en el OCR.
Reconocimiento de escritura a mano
Dado que la escritura a mano puede variar mucho de una persona a otra, los motores de OCR a menudo no pueden convertir con precisión el texto escrito a mano en texto digital. Puede dar lugar a imprecisiones en el resultado final.
Reconocimiento de idioma
Los diferentes idiomas tienen diferentes juegos de caracteres y estilos de escritura. Como resultado, puede ser difícil para los motores de OCR identificarlos y convertirlos en texto digital con precisión. Es más desafiante cuando el documento que se escanea contiene varios idiomas.
Inconsistencias de diseño y formato
Diferentes documentos pueden tener variaciones en su diseño y formato, lo que dificulta que los motores de OCR identifiquen e interpreten con precisión los diferentes segmentos del documento.
Integración con otros sistemas
Para que los resultados de Document OCR se utilicen de manera efectiva en otros sistemas, debe integrarse perfectamente con esos sistemas. Sin embargo, este puede ser un proceso complejo, especialmente cuando se trata de sistemas heredados que pueden no ser compatibles con las tecnologías modernas de OCR.
imágenes sesgadas
Las imágenes sesgadas pueden hacer que los motores de OCR identifiquen incorrectamente caracteres o segmentos de texto, lo que genera imprecisiones en el resultado final.
Mejores prácticas para procesos eficientes de OCR de documentos
Para garantizar procesos eficientes de OCR de documentos, es vital seguir ciertas prácticas recomendadas. Estas prácticas garantizan tasas de precisión más altas, tiempos de procesamiento más rápidos y errores reducidos, lo que lleva a una mayor productividad a largo plazo. Para evitar esto, se pueden considerar los siguientes puntos para un proceso eficiente.
Elegir el software y el hardware de OCR adecuados
Una de las cosas principales es seleccionar el software y el hardware de OCR correctos que se adapten a sus necesidades específicas. Las aplicaciones de software OCR tienen diferentes capacidades, características y limitaciones.
Por lo tanto, es esencial elegir una solución de OCR que satisfaga las necesidades de su negocio, incluido el volumen, el tipo y el formato del documento.
Además, es igualmente importante elegir el hardware de OCR adecuado que pueda manejar el volumen de documentos a procesar.
Preparación de documentos para el procesamiento de OCR
La preparación de los documentos antes del procesamiento OCR es otro aspecto importante. Es para garantizar que los documentos tengan el formato, la estructura y la orientación adecuados para que el software OCR reconozca el texto con precisión. Esto puede implicar procedimientos como escaneo, procesamiento de imágenes y conversión de archivos.
Entrenamiento del sistema OCR
El software OCR requiere una formación adecuada para reconocer y capturar el texto con precisión de los documentos. Por lo tanto, es esencial entrenar el software OCR a través de documentos de muestra para que reconozca diferentes fuentes, estilos, idiomas y formatos antes de la implementación completa. Este proceso de capacitación mejorará la precisión de los resultados y mejorará el proceso general de OCR.
Probar y refinar procesos de OCR
Después de instalar el software de OCR, es importante probar y perfeccionar continuamente los procesos de OCR para asegurarse de que ofrece los resultados deseados. Implica la supervisión del rendimiento, el análisis de errores y el ajuste fino de los procesos de OCR para satisfacer sus necesidades.
Las revisiones periódicas de los procesos de OCR garantizarán que el sistema de OCR siga siendo eficiente y flexible, satisfaciendo así sus necesidades comerciales en evolución.
Integración de OCR con otros sistemas
La integración del sistema OCR con los sistemas existentes, los repositorios de datos y los procesos comerciales es fundamental para mejorar la gestión de documentos de un extremo a otro. Permite el procesamiento de documentos, la extracción de datos, la generación de informes y el análisis sin interrupciones, lo que mejora la eficiencia y aumenta la productividad.
¿Tiene un caso de uso de OCR en mente?
El software OCR de Nanonets es fácil de usar, configurar y proporciona una precisión de OCR superior al 95 %. Extraiga datos de archivos PDF, imágenes, correos electrónicos y más en piloto automático.
Nanonets para la automatización de OCR de documentos
Nanonetas está basado en IA en línea Software de OCR esa extrae textos de imágenes, PDF y cualquier otro tipo de documento con un 95 % de precisión. Nanonets funciona con todos los sistemas operativos y se puede integrar con más de 5000 aplicaciones con integraciones sencillas de API y Zapier.
No tiene una aplicación de escritorio, pero es muy liviano y, por lo tanto, se puede usar con cualquier navegador en línea sin cargar su dispositivo.
Las nanoredes se utilizan principalmente para automatizar todas las operaciones manuales. procesos de entrada de datos. Entonces, usando Nanonets, puede automatizar la extracción de datos, Procesamiento de documentosy verificación de documentos procesos para mejorar su eficiencia.
Más de 500 empresas y más de 30,000 30 personas en todo el mundo confían en Nanonets para extraer texto de más de XNUMX millones de documentos cada año.
¿Por qué elegir Nanoredes?
- Fácil de Usar
- Planes gratis
- Asistencia de migración gratuita: hacemos el trabajo pesado por usted.
- Interfaz de usuario moderna: interfaz intuitiva
- Sin plataforma de código
- 5000+ integraciones
- Soporte 24×7 para todos
- Material didáctico exhaustivo
- Servicios profesionales de OCR
- Alojamiento en la nube y local
Conclusión
Los avances en la tecnología OCR han sido revolucionarios, haciendo que la gestión de documentos sea mucho más eficiente y rentable para las organizaciones. A medida que la tecnología continúa mejorando, el OCR será aún más preciso y capaz de reconocer escritura a mano e incluso imágenes. El desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático ya ha llevado a mejoras significativas en OCR, y se espera que veamos avances continuos en esta área.
Se recomienda enfáticamente invertir en la tecnología de OCR más actualizada para las organizaciones que estén considerando la implementación de OCR. Si lo hace, les permitirá alcanzar los más altos niveles de precisión y garantizar que el proceso de implementación se desarrolle sin problemas.
Además, es importante asegurarse de que la implementación de OCR esté alineada con los objetivos de la organización y esté integrada con los sistemas y procesos existentes. Las organizaciones también deben considerar la capacitación requerida para que los empleados usen OCR de manera efectiva y los posibles ahorros de costos que puede generar.
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- Fuente: https://nanonets.com/blog/document-ocr/
