Definition
OCR-Texterkennung bezeichnet eine Technologie, die Bilder von Text – etwa aus PDF-Scans oder Fotos – in digitalen Text umwandelt. Dabei analysiert die Software sowohl gedruckte als auch handgeschriebene Buchstaben auf einem Bild. Das Ergebnis ist ein Text, den Computer bearbeiten, kopieren und durchsuchen können. Die Technologie kommt häufig im Zusammenhang mit einem Dokumentenmanagement-System (DMS) zum Einsatz, da gescannte Dokumente dort strukturiert abgelegt werden. Wer eine Einführung eines DMS plant, holt sich dazu meist vorab eine Beratung, damit die Texterkennung von Anfang an berücksichtigt wird.
Einordnung / Relevanz
Für Unternehmen ist die automatische Texterkennung vor allem aus wirtschaftlichen Gründen relevant. Sie spart Zeit, weil Dokumente nicht mehr manuell erfasst werden müssen, und senkt dadurch auch die Kosten der Dokumentenverarbeitung. Gleichzeitig bildet sie eine Grundlage für die Prozessautomatisierung, da erkannte Texte direkt in nachgelagerte Abläufe einfließen. Auch für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) ist das relevant, da sich Indexdaten automatisch erstellen lassen, ohne dass dafür zusätzliches Personal nötig ist. Die Prozessoptimierung setzt dabei häufig direkt beim Dokumentenmanagement an, weil dort viele Dokumente zusammenlaufen.
Problem / Herausforderung
Ohne Texterkennung entsteht bei gescannten Dokumenten häufig ein Medienbruch: Das Papier ist zwar digitalisiert, der Inhalt bleibt für den Computer aber unlesbar. Indexdaten müssen dann manuell eingeordnet werden, eine Volltextsuche ist nicht möglich. Die manuelle Dateneingabe erhöht zudem die Fehleranfälligkeit und schränkt die spätere Auswertung der Dokumente ein. Bevor Betriebe in eine Lösung investieren, steht deshalb meist eine Prozessanalyse im eigenen Unternehmen an, begleitet durch eine externe Beratung.
Funktionsweise / Lösungsansatz
Nach dem Scannen durchläuft das Dokument eine Software, die den Text automatisch ausliest und die Daten mithilfe hinterlegter Skripte einordnet. Der erkannte Volltext wird gespeichert und steht damit für die Suche zur Verfügung. Eine manuelle Eingabe entfällt dadurch nahezu vollständig, und auf Basis der erkannten Daten sind eine vollständige Analyse und Statistiken möglich. Wer die Digitalisierung seiner Workflows vorantreiben will, klärt vorab in einer Beratung, welche Angaben ein Dokument mitbringen muss, damit die Skripte es korrekt einordnen.
Anwendung im Alltag
Ein Beispiel aus der Praxis ist der Umgang mit Briefrechnungen, die nicht als E-Rechnung eintreffen. In einem Handwerksbetrieb gehen solche Rechnungen weiterhin auf Papier oder als Anhang per Post ein. Ohne Texterkennung müssten Rechnungsnummer, Betrag und Lieferant von Hand in die Buchhaltung übertragen werden. Wird die Briefrechnung stattdessen eingescannt, durchläuft sie die OCR-Texterkennung, die die relevanten Daten automatisch ausliest. Der Betrieb spart dadurch Zeit bei der Rechnungsbearbeitung und reduziert Übertragungsfehler.
Bezug zu topfact
topfact stellt mit topfact6 MyWork eine Lösung bereit, die die Volltextsuche bei gescannten PDF-Dokumenten ermöglicht. Grundlage dafür ist die im Hintergrund arbeitende Texterkennung.
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Relevante Themenbereiche
Das Thema "OCR-Texterkennung" ist für folgende Themenbereiche relevant: