Ein umfassender Leitfaden zu OCR-Anwendungsfällen im Jahr 2024

Aufgrund des rasanten Wachstums der Digitalisierung benötigt jedes Unternehmen automatisierte Lösungen, um mit diesen technologischen Herausforderungen zurechtzukommen. Manuelle Verarbeitung gehört nun der Vergangenheit an, künstliche Intelligenz und auf maschinellem Lernen basierende automatisierte Lösungen haben traditionelle Methoden ersetzt.

Optische Zeichenerkennung wandelt gescannte Bilder in ein Textformat um, das zur weiteren Verarbeitung verwendet werden kann. Es hat den Dateneingabeprozess verbessert, da große Datenmengen schnell in Textdatenbanken gespeichert werden können. Heute besteht die Notwendigkeit OCR-Lösungen ist sehr hoch, da sie den Zugriff auf jedes Dokument mit nur einem Klick ermöglichen. Der Einsatz der OCR-Technologie ist in fast allen Branchen veraltet. Unternehmen nutzen häufig OCR-Technologie, um ihre täglichen Abläufe zu automatisieren.

Anwendungsfälle einer automatisierten OCR-Lösung (Optische Zeichenerkennung).

Unternehmen nutzen automatisierte OCR-Lösungen, um die fortschrittliche Technologie zu nutzen. Es erleichtert Branchen die manuelle Arbeitsbelastung zu reduzieren und den technologischen Fortschritt für fehlerfreie Ergebnisse zu nutzen. Es kommt vor allem in den folgenden Branchen vor:

1. Bankwesen

Banken sind verpflichtet, die Dokumente ihrer Kunden zu prüfen und aufzubewahren, bevor sie ein Bankkonto eröffnen. Für die Bearbeitung von Kreditanträgen und Einzahlungsschecks sind verschiedene Arten von Papierkram erforderlich. Banken nutzen die OCR-Technologie, um eine bestimmte Information abzurufen Information aus Dokumenten, die für Finanztransaktionen unerlässlich sind. Die OCR-Technologie unterstützt Banken bei der Authentifizierung der Dokumentenverarbeitung für Einzahlungsschecks. Die automatisierte OCR-Technologie hat das Betrugsrisiko verringert, da intelligente Technologie echte Transaktionen identifizieren kann. Es schützt Bankgeschäfte vor Betrügern und Finanzterroristen, da es Transaktionssicherheit bietet. Daten im Textformat lassen sich äußerst bequem speichern, beispielsweise in digitalen Informationsaufzeichnungen.

2. Gesundheitswesen

Krankenhäuser und Apotheken nutzen OCR, um den manuellen Aufwand zu reduzieren, da es dabei hilft, bestimmte Informationen automatisch abzurufen. OCR-Technologie wird im Gesundheitswesen zur Verarbeitung von Patientenakten eingesetzt, einschließlich Behandlungsdetails, Testberichten und Zahlungshistorie von Versicherungen. Alle im Textformat gespeicherten Informationen ermöglichen dem Gesundheitssektor den jederzeitigen Zugriff mit einem Klick. Dies erleichtert die Organisation, reduziert den manuellen Aufwand und hält die Aufzeichnungen auf dem neuesten Stand.

3. Logistik

Die OCR-Technologie speichert Rechnungen, Paketanhänger und andere Dokumente digital. Die manuelle Erfassung von Dokumenten ist sehr zeitaufwändig und fehleranfällig, da die Belegschaft die Daten in mehrere Buchhaltungssysteme eingeben muss. OCR liest jedoch Zeichen über verschiedene Layouts hinweg und steigert die Geschäftseffizienz mit digitalen Lösungen. Viele Logistikunternehmen nutzen OCR, um die Rechnungsverarbeitung zu automatisieren.

4. Reisen

Optische Zeichenerkennungstechnologie eliminiert das Risiko manueller Fehler. Es ermöglicht Reisebüros einen schnellen Überblick über Tickets, Pässe und Visa. Es reduziert den manuellen Arbeitsaufwand und sorgt für Sicherheit. Die automatisierte Verarbeitung von OCR erleichtert auch den Passagieren das Reisen und reduziert den Aufwand, der durch das Anstehen in langen Warteschlangen entsteht. Neben einem hervorragenden Kundenerlebnis erleichtert die OCR-Technologie Reisebüros den Buchungs- und Überprüfungsprozess

5. Regierung

Viele Rechtsbranchen müssen verschiedene Dokumente wie Personalausweise, Führerscheine oder andere Finanzunterlagen verarbeiten. Die OCR-Technologie wird häufiger bei der Lizenzregistrierung oder Abstimmung eingesetzt, sodass elektronische Daten jederzeit bequem abgerufen werden können. Dadurch wurde der Registrierungsprozess verbessert, da das Scannen die Datenspeicherung im Textformat ermöglicht, die für Manipulationen verwendet werden kann.

6. Lebensmittelindustrie

In der Lebensmittelindustrie wird die automatisierte Verarbeitung genutzt, um Speisekarten digital zu drucken. Die Zutaten und Kalorienangaben sind auf der Speisekarte aufgeführt. OCR wird verwendet, um spezifische Informationen abzurufen, die zu digitalen Menüs hinzugefügt werden sollen. Es ist kosten- und zeitsparend, die Dienste für ein effizientes Kundenerlebnis zu verbessern. Manchmal wird eine Speisekarte gelöscht und jede gedruckte Kopie gescannt und bearbeitet, um sie in einer digitalen Datenbank zu speichern.

7. Bildung

Bildungseinrichtungen nutzen OCR-Lösungen um digitale Lehrpläne, Kopien von Büchern, Unterrichtsstunden und andere Schülerdokumente zu erstellen. Lehrer nutzen gescannte Dokumente für weitere Änderungen. Elektronische Kopien werden mit OCR erstellt, um sowohl die Erfahrungen der Studierenden als auch der Lehrkräfte zu verbessern.

8. Herstellung

OCR-Anwendungen sind in Produktionsbetrieben üblich, um Seriennummern verschiedener Produkte abzurufen. Ohne OCR-Technologie ist es schwierig, schnell auf Informationen in einer Datenbank zuzugreifen. Alle Daten im Textformat machten es möglich, bestimmte Informationen jederzeit abzurufen.

8. Technologie

OCR-Dienste werden in vielen Bereichen der „Informationstechnologie“ eingesetzt, beispielsweise beim Data Mining, bei der Analyse von Bildern und bei der Spracherkennung. In der Entwicklungsbranche wird eine Technologie verwendet, um gescannte Dokumente wieder in digitale Dateien zur elektronischen Speicherung umzuwandeln.

Letzte Worte

OCR-Lösungen haben die Industrie mit ihrer automatisierten und effizienten Technologie erleichtert. Anwendungsfälle von OCR wachsen von Tag zu Tag. Jede Branche hat sich inzwischen in Richtung Digitalisierung bewegt und nutzt daher digitale Mittel, um mit dieser revolutionierten Ära des technologischen Fortschritts zurechtzukommen. OCR-Dienste haben dazu beigetragen, große Datenmengen in elektronischen Datenbanken zu speichern und jeder Organisation die Datenbearbeitung und -speicherung zu erleichtern.