Системы оптического распознавания символов (OCR) c функцией Наличие API

Программные системы и сервисы оптического распознавания символов (ОРС, англ. Optical character recognition, OCR) предназначены для сканирования текста, обработки содержимого и извлечения полезных данных из документов различных видов. С помощью такого программного обеспечения, как правило, обрабатываются счета-фактуры, акты, накладные, квитанции, клиентские формы, опросные листы и документы сотрудников.

Оптическое распознавание символов (ОРС, OCR) как деятельность представляет собой процесс преобразования различных видов документов, содержащих текстовую информацию, в машиночитаемый формат с помощью специализированных программных систем и сервисов. Технология позволяет автоматизировать обработку больших объёмов документов, минимизировать человеческий фактор и ошибки, ускорить рабочие процессы, связанные с анализом и систематизацией текстовой информации, а также обеспечить более эффективное управление данными. ОРС широко применяется в бизнесе и государственных структурах для обработки счетов-фактур, актов, накладных, квитанций, клиентских форм, опросных листов и документов сотрудников.

Среди задач, решаемых с помощью ОРС:

• сканирование и распознавание текста в документах,
• извлечение структурированных данных для дальнейшей обработки,
• конвертация бумажных документов в электронный формат,
• автоматизация ввода данных в корпоративные информационные системы,
• упрощение поиска и анализа информации в массивах документов,
• обеспечение возможности интеграции данных с другими информационными системами.

Важность цифровых (программных) решений на базе ОРС обусловлена растущим объёмом документооборота и необходимостью повышения эффективности бизнес-процессов. Современные системы ОРС позволяют существенно сократить время на обработку документов, снизить затраты на рутинные операции и повысить точность данных, что в свою очередь способствует оптимизации работы организаций и улучшению качества принимаемых управленческих решений.

Программные продукты оптического распознавания символов могут использоваться бухгалтерскими, кадровыми, маркетинговыми и информационно-аналитическими группами. Системы OCR предназначены для сбора важной информации из большого количества бумажных и цифровых файлов. Данное программное обеспечение может значительно сократить время, затрачиваемое на ручной ввод, свести к минимуму человеческий фактор и улучшить работу по обнаружению мошенничества.

Системы и сервисы OCR используют новейшие технологии, такие как машинное обучение, обработка естественного языка и распознавание изображений для интеллектуального сканирования документов и непрерывного улучшения на основе шаблонов и поведения пользователей.

Системы оптического распознавания символов в основном используют следующие группы пользователей:

• бухгалтерские и финансовые отделы компаний для автоматизации обработки счетов-фактур, накладных и других финансовых документов;
• логистические и складские подразделения для обработки сопроводительных документов и накладных;
• кадровые службы для цифровизации личных дел сотрудников, трудовых договоров и других кадровых документов;
• государственные и муниципальные учреждения для обработки большого объёма официальных документов и заявлений граждан;
• компании, оказывающие услуги по аутсорсингу документооборота и обработке данных.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Дообучение

Функции Дообучения позволяют улучшить качество работы системы ИИ или модели, обучая её на дополнительных данных со стороны пользователя. Это может быть полезно, если модель не справляется с некоторыми задачами, если требуется улучшить ее точность или обеспечить специализацию для решения узконаправленных задач. Дообучение может быть выполнено на основе новых данных или на уже имеющихся данных, которые были ранее не использованы для обучения модели.

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Интеграция данных

Функции Интеграции данных позволяют объединять и синхронизировать информацию из различных источников и форматов в единую систему, обеспечивая её целостность, актуальность и доступность для последующего анализа и обработки в режиме реального времени.

Интеллектуальный анализ данных

Функция Интеллектуальный анализ данных в ИИ позволяет анализировать большие объемы данных в различных формах (структурированные данные, текст, изображения, аудио, видео или смешанные данные) и извлекать из них полезную информацию. Такой анализ включает в себя распознавание закономерностей, выявление тенденций и предсказание будущих значений.

Классификация данных

Функции Классификации данных позволяют автоматически распределять информацию по заранее заданным категориям и параметрам, выявлять закономерности в массивах данных, определять принадлежность объектов к определённым группам и типам, а также структурировать неструктурированную информацию для дальнейшего анализа и обработки.

Кластеризация

Функции Кластеризации позволяют автоматически группировать данные по схожим характеристикам, выявлять скрытые паттерны и взаимосвязи между объектами, разделять массивы информации на значимые категории без предварительного обучения, что помогает в анализе и принятии решений.

Машинное обучение

Функции Машинного обучения позволяют автоматически обучать модели на основе больших массивов данных для повышения точности обработки информации.

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Мониторинг данных

Функции Мониторинга данных обеспечивают непрерывное отслеживание потоков информации, автоматическое выявление аномалий и отклонений в режиме реального времени, а также своевременное оповещение пользователей о критических изменениях и событиях в обрабатываемых данных.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Обработка видео-данных

Функции обработки видео-данных позволяет системе работать с информацией в форме видео-потока при помощи методов искусственного интеллекта, проводить разбор, анализ или синтез (генерацию) информации.

Обработка визуально-графических данных

Функции обработки визуально-графических данных позволяет извлекать и генерировать информацию в виде графических данных, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученной информации, преобразовывать или создавать новые графические материалы.

Обработка голосовых данных

Функции обработки голосовых данных позволяет работать с голосовыми данными, такими как распознавание речи, синтез речи и обработка естественного языка. Это позволяет создать системы, которые могут понимать и отвечать на голосовые запросы, а также генерировать речь на основе текста или других входных данных.

Обработка звуковых данных

Функции обработки звуковых данных (аудио-анализ) позволяет извлекать полезную информацию и смысл из звуковых сигналов, классифицировать, хранить и проводить первичный разбор полученных данных, а также генерировать аудиальную информацию.

Обработка структурированных данных

Функции обработки структурированных данных позволяет использовать для работы данные, которые организованы в виде форматированных хранилищ, баз данных, электронных таблиц и иных структурированных форматов, в которых элементы данных имеют адресацию для более эффективной обработки и анализа.

Обработка текстовых данных

Функции обработки данных текста представляет собой инструментарий для работы ИИ с информацией в виде текста путём структурирования исходного текста, анализа текстовых шаблонов (паттернов), оценки смысла (семантики) текста, а также применения текстовых генеративных алгоритмов.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Прогнозирование

Функции Прогнозирования позволяют строить предсказательные модели на основе исторических и текущих данных, выявлять тенденции развития процессов, оценивать вероятные сценарии будущего и определять потенциальные риски для принятия обоснованных управленческих решений.

Визуализация

Визуализация позволяет представлять сложные массивы данных в понятной графической форме, наглядно отображать взаимосвязи и закономерности, выявлять аномалии и тренды, облегчать анализ результатов обработки информации, а также обеспечивать эффективное взаимодействие между специалистами при интерпретации полученных данных.

Оптимизация процессов

Оптимизация процессов позволяет автоматизировать и улучшать бизнес-операции за счет анализа данных в реальном времени, выявления узких мест, прогнозирования результатов изменений, распределения ресурсов, настройки параметров работы системы и повышения общей эффективности выполнения задач.

При выборе программного продукта для оптического распознавания символов (ОРС) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят эффективность его применения в бизнес-процессах. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса может быть достаточно простого решения с базовым набором функций, тогда как крупным предприятиям потребуются более мощные системы с возможностью обработки больших объёмов данных и интеграции с корпоративными информационными системами. Также важно учитывать отраслевые требования — например, в финансовом секторе могут быть жёсткие требования к точности распознавания и соответствию нормативным актам, в логистике — необходимость поддержки различных форматов документов и быстрого времени обработки, а в сфере госуслуг — совместимость с государственными информационными системами и соблюдение требований по защите персональных данных. Не менее значимы технические ограничения: необходимо проверить, поддерживает ли система требуемые форматы документов, работает ли на используемой в компании аппаратной и программной инфраструктуре, есть ли возможность масштабирования и доработки под специфические задачи. Кроме того, стоит обратить внимание на уровень поддержки и сопровождения продукта, наличие обучающих материалов и сообщества пользователей, а также на стоимость владения, включая лицензии, обновления и техническую поддержку.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующими корпоративными информационными системами и базами данных;
• поддержка необходимых форматов документов (PDF, JPG, PNG и др.);
• возможность обработки специфических типов документов (счета-фактуры, накладные, акты и т. д.);
• уровень точности распознавания текста и способности справляться с некачественными сканами;
• наличие функций постобработки и верификации распознанной информации;
• возможности интеграции с системами электронного документооборота и ERP-системами;
• соответствие требованиям информационной безопасности и защиты данных;
• наличие механизмов машинного обучения для повышения качества распознавания со временем;
• масштабируемость системы и возможность адаптации под растущий объём задач;
• доступность технической поддержки, обновлений и обучающих материалов.

Выбор ОРС-системы должен быть обоснован конкретными бизнес-задачами и стратегическими целями компании. Необходимо провести анализ текущих и будущих потребностей в обработке документов, оценить риски, связанные с качеством и скоростью распознавания, а также учесть потенциальные затраты на внедрение, обучение персонала и техническое сопровождение системы. Важно также предусмотреть возможность интеграции ОРС с другими ИТ-решениями, которые используются в компании, чтобы обеспечить бесшовный обмен данными и повысить общую эффективность бизнес-процессов.

Системы оптического распознавания символов (ОРС) играют важную роль в автоматизации обработки документальной информации, существенно повышая эффективность бизнес-процессов. Их применение позволяет сократить временные и трудовые затраты, минимизировать ошибки, связанные с ручным вводом данных, и улучшить качество работы с документами. Среди ключевых преимуществ ОРС можно выделить:

• Ускорение обработки документов. ОРС значительно сокращает время, необходимое для ввода данных из бумажных документов в электронные системы, что позволяет оперативно работать с информацией и ускорять бизнес-процессы.

• Снижение трудозатрат. Автоматизация процесса распознавания текста уменьшает потребность в ручном вводе данных, что позволяет перераспределить человеческие ресурсы на более сложные и стратегически важные задачи.

• Минимизация ошибок. Ручной ввод данных часто сопровождается опечатками и другими ошибками. ОРС снижает вероятность таких ошибок, повышая точность и надёжность вводимой информации.

• Улучшение доступности информации. Распознанные документы можно легко хранить, индексировать и искать по ключевым словам, что обеспечивает быстрый доступ к необходимой информации и упрощает работу с большими объёмами документов.

• Интеграция с корпоративными системами. ОРС может быть интегрирована с различными корпоративными информационными системами (например, ERP, CRM), что позволяет автоматизировать обмен данными и обеспечить их согласованность в разных системах.

• Оптимизация документооборота. Системы ОРС помогают упорядочить процесс работы с документами, сократить количество бумажных носителей и упростить обмен информацией между подразделениями и внешними контрагентами.

• Снижение затрат на бумажную документацию. Уменьшение зависимости от бумажных документов ведёт к сокращению расходов на печать, хранение и транспортировку документов, что положительно сказывается на экономической эффективности организации.

Чтобы претендовать на включение в категорию OCR, программный продукт должен соответствовать критериям:

• Обрабатывать цифровые фотографии или сканированные документы различных типов;
• Идентифицировать и извлекать соответствующие задаче данные в документах;
• Передавать данные в соответствующие системы внутри организации;
• Помогать в классификации и сортировке захватываемых файлов документов.

В 2025 году на рынке систем оптического распознавания символов (ОРС) можно ожидать усиления тенденций к интеграции с другими технологиями, повышения точности распознавания, развития мультимодальных решений и расширения применения в различных отраслях. Среди ключевых трендов:

• Улучшение алгоритмов машинного обучения. Дальнейшее развитие методов глубокого обучения и нейронных сетей позволит повысить точность распознавания текста в сложных условиях, например, при искажении или низком качестве изображений.

• Интеграция с системами обработки естественного языка (NLP). ОРС будут более тесно взаимодействовать с NLP-системами для анализа и понимания контекста распознанного текста, что повысит эффективность обработки документов.

• Мультимодальные решения. Развитие систем, которые одновременно обрабатывают текст, изображения и другие типы данных, позволит расширить возможности ОРС в таких областях, как анализ медицинских записей, юридических документов и образовательных материалов.

• Облачные решения и масштабируемость. Увеличение доли облачных ОРС-сервисов, обеспечивающих гибкость и масштабируемость, что особенно важно для крупных компаний и организаций с переменным объёмом задач.

• Автоматизация бизнес-процессов. Более тесная интеграция ОРС с корпоративными информационными системами и BPM-системами для автоматизации обработки документов и снижения трудозатрат на рутинные операции.

• Укрепление мер безопасности и защиты данных. Внедрение продвинутых методов шифрования и аутентификации для обеспечения конфиденциальности данных, обрабатываемых ОРС, в соответствии с растущими требованиями законодательства и стандартов безопасности.

• Расширение применения в новых отраслях. Проникновение ОРС в такие сферы, как логистика, розничная торговля, государственное управление, что потребует разработки специализированных решений, учитывающих особенности этих отраслей.

Россия

ITFB EasyDoc, Биорг.KYC, Yandex Vision

США

ABBYY FineReader, Tesseract OCR