Oletko koskaan tarvinnut poimia tietoja PDF-tiedostosta tai skannatusta asiakirjasta laskentataulukkoon? OCR voi olla todellinen ajansäästö. Yksinkertaisesti skannaa asiakirjasi ja muunna kuvat muokattavaksi, haettavaksi tekstiksi. OCR tekee tietojen poimimisesta helppoa, olipa kyseessä PDF-tiedostoja, valokuvia tai skannattuja sivuja.

Tämä opas opastaa sinut tekstintunnistusprosessin läpi laskentataulukkoon – skannauksesta tarkkuuden parantamiseen. Suosittelemme OCR-työkaluja ja annamme vinkkejä tarkkuuden parantamiseen ja todellisiin OCR-käyttötapauksiin, jotka säästävät tuntikausia manuaalista työtä.

Miksi tiedot pitäisi järjestää uudelleen laskentataulukoiksi tekstintunnistusta käyttämällä?

OCR on täydellinen pelin muuttaja. Se poistaa skannattuihin papereihin, PDF-tiedostoihin ja valokuviin lukitut tiedot ja muuttaa ne strukturoiduksi tiedoiksi. Puhumme käyttövalmiista laskentataulukoista. Tämä avaa kokonaan uuden mahdollisuuksien maailman.

Tässä on muutamia syitä, miksi sinun kannattaa harkita OCR:n käyttöä tietojen järjestämiseen laskentataulukoiksi:

1. Helpompi tietojen analysointi

Kun tietosi on purettu ja järjestetty siististi riveiksi ja sarakkeiksi laskentataulukossa, niiden analysointi ja käsittely on paljon helpompaa. Voit nopeasti havaita trendejä, lajitella, suodattaa, käyttää kaavoja ja luoda pivot-taulukoita ja -kaavioita. Tämän tason tietojen käsittely ei ole mahdollista skannatuissa asiakirjoissa tai PDF-tiedostoissa.

2. Parempi tiedon laatu

OCR-muunnos laskentataulukoiksi antaa sinulle puhtaat, jäsennellyt tiedot. Tiedot voidaan validoida ja standardoida OCR-prosessin aikana. Tämä parantaa yleistä tietojen laatua ja tarkkuutta verrattuna jäsentelemättömiin skannattuihin asiakirjoihin.

3. Parannettu haettavuus

Skannatut asiakirjat ja kuvat ovat monimutkaisia ​​etsiä – OCR korjaa tämän muuntamalla kuvat todelliseksi tekstiksi. Kun tiedot ovat laskentataulukossa, niistä tulee täysin haettavissa. Löydät tarvitsemasi välittömästi.

4. Parannettu tietojen jakaminen

Poimittuja tietoja sisältäviä laskentataulukoita voidaan helposti jakaa muiden kanssa yhteistyötä varten. Tiedot ovat nyt standardoidussa uudelleenkäytettävässä muodossa yksittäisten asiakirjakuvien loukkuun sijasta.

5. Automatisointiominaisuudet

Laskentataulukkotiedot voidaan automatisoida ja virtaviivaistaa kaikissa yritysjärjestelmissä. CSV-tiedostojen tulostamisen ansiosta OCR-poimitut tiedot voivat virrata automaattisesti tietokantoihin ja muihin liiketoimintasovelluksiin.

6. Ohita manuaalinen käsittely

Tiimisi ei enää tarvitse kopioida tietoja skannatuista asiakirjoista manuaalisesti eikä kestää PDF-tiedostojen työlästä ja tehotonta kopiointi-liitätyönkulkua. Voit vähentää virheitä ja säästää aikaa tietojen puhdistamiseen ja validointiin poistamalla yksitoikkoiset tiedonsyöttötehtävät. Seurauksena on, että henkilökuntasi voi omistautua tuottavampaan ja tuottavampaan työhön.

7. skaalautuvuus

OCR-muunnosasteikko ja datamäärät kasvavat. Olipa tarpeen käsitellä satoja tai jopa tuhansia asiakirjasivuja, OCR-automaatio hoitaa sen sujuvasti. Manuaalinen tiedonsyöttö ei skaalaudu yhtä nopeasti suurille määrille.

OCR laskentataulukkoon työnkulku

Asiakirjojen muuntaminen laskentataulukoiksi tekstintunnistusta käyttämällä on yksinkertaista, kun noudatat näitä avainvaiheita. Kun määrität tehokkaan työnkulun, voit säästää tuntikausia manuaalista tiedonsyöttöä ja käyttää nopeasti PDF-tiedostoihin tai skannattuihin tiedostoihin lukittuja tietoja.

Sukeltava sisään.

1. Kerää asiakirjat tekstintunnistusta varten

Kerää ensin asiakirjakuvat, PDF-tiedostot tai skannatut paperit, jotka sisältävät purettavat tiedot. Nanonetsin avulla voit helposti tuoda tiedostoja useista lähteistä, kuten sähköpostista, pilvitallennustilasta, Dropboxista, Google Drivesta, OneDrivesta ja muista.

Voit myös määrittää automaattisia katselukansioita tai sähköpostiviestejä käsittelemään kaikki uudet tiedostot tai saapuvat liitteet automaattisesti. API-kutsut ja integraatiot muihin yritysohjelmistoihin voidaan myös määrittää saumatonta tiedonpoistoa varten.

2. Määritä tietokentät

Määritä seuraavaksi tietokentät tai sarakkeet, jotka haluat poimia, kuten laskun numero, päivämäärä, asiakkaan nimi, erääntyvä summa jne. Nanonets tarjoaa erilaisia ​​tekoälymalleja asiakirjatyypeille, kuten laskuille, kuiteille, käyntikorteille ja muille.

Valmiiksi rakennetuissa malleissa osataan jo älykkäästi poimia yhteiset kentät jokaisesta asiakirjatyypistä. Voit myös määrittää omia mukautettuja kenttiäsi ja kouluttaa tekoälymallia. Tämän jälkeen voit valmistaa mallin muutamalla näytteellä. Piirrä vain vyöhykkeitä esimerkkiasiakirjoihin kartoittaaksesi kriittisten tietojen sijainnin.

Nyt olet valmis suorittamaan OCR:n ja poimimaan tietoja asiakirjoistasi. Nanonets hyödyntää kehittyneitä tekoäly- ja ML-algoritmeja tunnistaakseen ja kaapatakseen tekstin automaattisesti monimutkaisista asiakirja-asetteluista suurella tarkkuudella. Tekoäly "lukee" jokaisen asiakirjan, poimii määritellyt kentät ja tulostaa strukturoidut tiedot vientivalmiina.

Tämä vaihe on täysin automaattinen sinulle, kun tietokentät ja tekoälymalli on määritetty oikein. Kulissien takana OCR-tekniikka muuntaa skannatut kuvat tekstiksi. Älykäs vyöhykkeentunnistus poimii sitten asianmukaiset tietokentät.

4. Vahvista ja korjaa tiedot

Tarkista poimittujen tietojen tarkkuus. Nanonets tekee tästä helppoa, koska sen avulla voit tehdä korjauksia suoraan asiakirjan katseluohjelmassa. Kokeneemmat käyttäjät voivat myös muokata strukturoitua JSON-lähtöä.

Voit myös käyttää automaattisia vahvistusominaisuuksia sääntöjen määrittämiseen kaapattujen tietojen validoimiseksi. Voit esimerkiksi tarkistaa, onko päivämäärä kelvollisen alueen sisällä vai kynnyksen alapuolella oleva numeerinen arvo. Kaikki vahvistusongelmat merkitään tarkistettavaksi.

5. Vie ja integroi laskentataulukkotietoja

Lopullinen tulos, joka sisältää skannatuista asiakirjoista tai PDF-tiedostoista poimitut strukturoidut tiedot, voidaan ladata ja käyttää loppupään tarkoituksiin. Nanonetsin avulla voit viedä ne CSV-, Excel- tai JSON-tiedostona, jolloin voit helposti tuoda tiedot haluamaasi taulukkolaskentaohjelmaan tai muihin yritysohjelmistoihin.

Voit myös integroida suoraan suosittuihin sovelluksiin, kuten Google Sheetsiin, QuickBooksiin, Salesforcen jne. Zapier-integraation avulla voit muodostaa yhteyden yli 5000 sovellukseen saumattoman tiedonkulun takaamiseksi. Tämä integrointi varmistaa, että tietosi päivitetään automaattisesti kaikilla alustoillasi reaaliajassa.

Kuinka parantaa tekstintunnistusprosessia laskentataulukkoon

OCR-tekniikka ei ole täydellinen. Se voi joskus kamppailla heikkolaatuisten skannausten, monimutkaisten asettelujen tai epätavallisten fonttien kanssa. Mutta jopa pienet marginaaliset parannukset OCR-prosessissa voivat johtaa merkittäviin ajan- ja kustannussäästöihin.

Oletetaan, että sinulla on vakuutusyhtiö, joka käsittelee tuhansia asiakirjoja päivässä. Jopa 2 %:n parannus OCR-tarkkuuteen voi säästää satoja työtunteja viikossa.

Tässä on joitain tapoja parantaa tekstintunnistusprosessia laskentataulukkoon:

1. Paranna skannausten laatua

Varmista, että skannaamasi asiakirjat ovat selkeitä ja luettavia. Huonolaatuiset skannaukset voivat johtaa virheisiin OCR-prosessissa. Joten esikäsittele skannaukset parantaaksesi kuvan laatua, ennen kuin syötät ne OCR-järjestelmääsi.

Vinkkejä skannauslaadun parantamiseen:

• Käytä korkearesoluutioista skanneria (vähintään 300 dpi). Tämä tallentaa tarkempia yksityiskohtia, jotka voivat auttaa OCR-moottoria tunnistamaan merkit tarkasti.
• Varmista, että sivut on kohdistettu oikein eivätkä ne ole vinossa. Deskewing korjaa vinonneet skannaukset.
• Tarkista skannauksen kirkkaus ja kontrasti. Säädä tasot niin, että teksti on selvästi näkyvissä eikä liian vaalea tai tumma.
• Puhdista skannerin lasi välttääksesi pölyn, tahrojen tai artefaktien jäämisen skannatuihin kuviin.
• Käytä Adobe Scania tai vastaavia sovelluksia laadukkaiden skannausten tallentamiseen älypuhelimellasi.
• Käytä kuvanparannustekniikoita, kuten terävöintiä, kohinanpoistoa ja binarisointia.

2. Standardoi asiakirjasi

Asiakirjan asettelun ja suunnittelun johdonmukaisuus voi parantaa OCR-tarkkuutta merkittävästi. Jos mahdollista, standardoi käsittelemiesi asiakirjojen muoto. Tämä tarkoittaa tietokenttien pitämistä samassa paikassa jokaisessa asiakirjassa, yhdenmukaisten kirjasimien ja kokojen käyttöä sekä puhtaan, selkeän asettelun ylläpitämistä.

Tässä on vinkkejä asiakirjojen standardointiin:

• Käytä yhtenäistä mallia kaikille samantyyppisille asiakirjoille.
• Pidä tärkeät tietokentät samassa paikassa jokaisessa asiakirjassa.
• Käytä selkeitä, luettavia fontteja ja vältä taiteellisia tai epätavallisia fontteja.
• Vältä sotkua ja pidä asettelu puhtaana ja yksinkertaisena.
• Rajoita kuvien, logojen ja grafiikan käyttöä tärkeiden tekstikenttien lähellä.
• Käytä suurikontrastisia värejä tekstissä ja taustassa luettavuuden parantamiseksi.

3. Investoi tekoälyllä toimivaan OCR-järjestelmään

Nämä järjestelmät käyttävät koneoppimisalgoritmeja oppiakseen jokaisesta käsitellystä asiakirjasta, mikä parantaa jatkuvasti kykyään tunnistaa ja poimia asiaankuuluvia tietoja.

Nanonets on loistava esimerkki tekoälyllä toimivasta OCR-järjestelmästä. Se tarjoaa valmiiksi koulutettuja malleja eri asiakirjatyypeille ja mahdollistaa mallin mukauttamisen tarpeidesi mukaan. Mitä enemmän dataa se käsittelee, sitä paremmin se tunnistaa kuvioita ja poimii tiedot tarkasti.

Lisäksi AI-käyttöisten OCR-järjestelmien kielentunnistus- ja kontekstin ymmärtämisominaisuudet mahdollistavat asiakirjojen käsittelyn eri kielillä, valuutoilla, veromuodoissa ja muilla. Tämä tekee niistä erittäin monipuolisia ja mukautuvia erilaisiin liiketoiminnan tarpeisiin.

4. Määritä automaattiset työnkulut

Toistuvien manuaalisten vaiheiden automatisointi OCR-työnkulussa voi parantaa tehokkuutta ja minimoida virheet. Voit esimerkiksi määrittää automaattisen tuontisäännöt, joilla varmistetaan, että OCR-järjestelmä käsittelee automaattisesti kaikki lähetetyt laskut [sähköposti suojattu].

Integraatiot yritysohjelmistoihin, kuten ERP:ihin, mahdollistavat saumattoman tiedonkulun. Poimitut laskentataulukkotiedot voidaan synkronoida automaattisesti loppupään tietokantoihin. Automaattiset vahvistussäännöt auttavat havaitsemaan poimintavirheet ajoissa. Työnkulut voivat ohjata tarkistettavia asiakirjoja asianmukaiselle henkilökunnalle. Automaattiset ilmoitukset ja muistutukset varmistavat, että määräaikaa ei umpeudu.

Lopullinen ajatuksia

OCR-tekniikka on mullistanut tavan, jolla poimimme ja käsittelemme tietoja skannatuista asiakirjoista ja PDF-tiedostoista. Muuntamalla kuvat jäsennellyiksi laskentataulukkotiedoiksi tekstintunnistus eliminoi ikävän manuaalisen syöttämisen ja parantaa analyysiominaisuuksia.

Kuten tässä oppaassa esitettiin, tehokkaan tekstintunnistustyönkulun luominen oikeilla työkaluilla, kuten nanonetillä, voi säästää valtavia määriä aikaa. Pienet tarkkuuden parannukset tuovat myös nopeasti merkittäviä säästöjä.

Haluatko nähdä, kuinka tekstintunnistus voi nopeuttaa yrityksesi työnkulkua? Nanonets tarjoaa ilmaisen version, jolla voit testata tekoälypohjaista tiedonpoistoa asiakirjoistasi. PDF-taulukoiden tai skannattujen laskujen muuntaminen muokattaviksi Excel-taulukoiksi ei ole koskaan ollut näin helppoa. Rekisteröidy nyt aloittaaksesi!

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://nanonets.com/blog/ocr-to-spreadsheet/