Handschriftliche Texte erkennen
In vielen Geschäftsbereichen müssen handschriftliche Texte aufwändig ausgewertet und die enthaltenen Informationen zur weiteren Verarbeitung in Systeme eingepflegt werden. Dies erfordert einen großen manuellen Aufwand, ohne dass dadurch ein entscheidender Mehrwert generiert wird. Mit Tools, die handschriftliche Texte erkennen, können solche Aktivitäten vollständig automatisiert werden. Das spart nicht nur Arbeitsaufwand, sondern reduziert darüber hinaus die Fehlerquote bei der Dateneingabe.
Unternehmen verschwenden häufig wertvolle Zeit und Geld mit der Bearbeitung von handschriftlichen Notizen, Anfragen, Quittungen, Rechnungen und Auszügen, um nur einige zu nennen. Die Überprüfung dieser Art von unstrukturierten Daten, um die relevanten Informationen zu finden, zu extrahieren und manuell in ein Aufzeichnungssystem einzugeben, ist ebenfalls unglaublich mühsam.
In diesen Bereichen bietet die Erkennung von handschriftlichen Texten großes Potenzial
Ein Versicherungsfall bei einem Autounfall kann beispielsweise eine Vielzahl von Dokumenten umfassen, die eine Handschrifterkennung erfordern. Hierzu gehören Arztnotizen, Schadensberichte und Reparaturnachweise. Darüber hinaus bietet die automatisierte Verarbeitung von handschriftlich ausgefüllten Dokumenten in den folgenden Bereichen ein großes Potenzial:
- Mitgliedsanträge für Verbände, Vereine und andere Organisationen
- Vertragsdokumenten für Versicherungen, Finanzdienstleistungen, Transportdienstleistungen
- Kontaktformulare bei Messen, Veranstaltungen und Werbeaktionen
- Reparaturaufträge und Stundenberichte für Service und Wartung
Handschriftliche Texte erkennen: So funktioniert die Automatisierung
Sobald solche Dokumente gescannt sind, funktioniert die Handschrifterkennung bei PIPEFORCE wie folgt: Zunächst wird eine KI-gestützte optische Zeichenerkennung (OCR) dafür verwendet, um vorab definierte Informationen aus dem Dokument zu extrahieren. Dabei wird das Layout der Dokumente analysiert, um Text zu lokalisieren und als Bildschnipsel zu extrahieren. Im Anschluss werden die Bildschnipsel in Text konvertiert. Im zweiten Schritt werden diese Text-Daten mit einem weiteren KI-Modell verknüpft, das die Informationen in das entsprechende Aufzeichnungssystem importiert. Bei der Automatisierung des Prozesses ist damit sowohl die intelligente Zeichenerkennung und Auswertung, besonders aber auch die Verknüpfung der relevanten Systeme entscheidend. Dies befähigt unsere Kunden den manuellen Aufwand bei der Erfassung und Verarbeitung von Dokumenten um bis zu 70% zu reduzieren.
Ergebnisse durch die Automatisierung
- Reduktion des manuellen Arbeitsaufwands für Prüfung
- Reduktion des manuellen Arbeitsaufwands für die Eingabe in Aufzeichnungssysteme
- Reduktion von Eingabe- und Übertragungsfehlern
- Revisionssichere Dokumentation des gesamten Prozesses
Branchen: Fertigung, Transport, Versicherung
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