OCR-Texterkennung: Wo im Workflow lohnt sich der Einsatz?
Von der klassischen OCR bis zur KI: fünf Ebenen für die passende Standortbestimmung.
Texterkennung als Teil moderner Dokumentenprozesse
OCR (Optical Character Recognition, optische Zeichenerkennung) ist heute eine ausgereifte Technologie, um gescannte oder fotografierte Dokumente in maschinenlesbaren, durchsuchbaren Text umzuwandeln. Ein einfacher Scan wird so zu einem Dokument, dessen Wörter, Buchstaben und Zahlen erkannt und digital weiterverarbeitet werden können.
Wo diese Texterkennung stattfindet, hängt davon ab, was mit dem Dokument anschliessend passieren soll. Manchmal genügt es, direkt beim Scannen ein durchsuchbares PDF zu erstellen. In anderen Fällen sollen Dokumente automatisch abgelegt, Informationen ausgelesen oder Inhalte intelligent weiterverarbeitet werden.
Wo OCR im Dokumentenprozess ansetzen kann
Gerät – Texterkennung direkt beim Scannen
Texterkennung kann bereits beim Scanvorgang am Multifunktionsgerät erfolgen. Über die integrierte OCR-Funktion wird der Scan direkt verarbeitet und beispielsweise als durchsuchbares PDF/A ausgegeben.
Scan-Workflow – OCR als Teil des Erfassungsprozesses
OCR kann als Zwischenschritt in der Erfassungssoftware eingesetzt werden – häufig kombiniert mit automatischer Klassifizierung und Weiterleitung an das gewünschte Zielsystem. Eine Scan-Lösung kann dabei den Text bereits während des Scanprozesses erkennen und das Dokument automatisch weiterleiten.
Dokumentenmanagement – Dokumente strukturiert auffindbar machen
Im Dokumentenmanagement dient OCR als Grundlage für die automatische Verschlagwortung und Volltextsuche. Dadurch werden auch Inhalte gescannter Dokumente innerhalb eines DMS schnell auffindbar.
Intelligente Verarbeitung – Informationen automatisch weiterverarbeiten
OCR ist hier nicht das eigentliche Ziel, sondern der erste Schritt einer inhaltlichen, oft automatisierten Weiterverarbeitung. So können beispielsweise Daten aus Verträgen oder Rechnungen automatisch extrahiert und an das entsprechende Fachsystem übergeben werden.
KI-Modelle (LLM/VLM) – Dokumente inhaltlich verstehen
Moderne multimodale KI-Modelle erkennen Text als Teil ihres Bildverständnisses und können auch unsaubere Scans, handschriftliche Vermerke oder komplexe Layouts erfassen. Ansätze wie Agentic Document Processing gehen dabei über die reine Texterkennung hinaus: Dokumente werden nicht nur gelesen, sondern inhaltlich verstanden und direkt weiterverarbeitet.
Klassische OCR oder moderne KI-Modelle?
Klassische OCR-Engines bleiben eine effiziente Wahl bei grossen, gleichförmigen Dokumentenmengen, bei denen Kosten pro Seite im Vordergrund stehen.
Moderne KI-Modelle (LLM/VLM) spielen ihre Stärken dagegen dort aus, wo Dokumente uneinheitlich sind, handschriftliche Inhalte enthalten oder direkt inhaltlich weiterverarbeitet werden sollen. Je heterogener die Dokumentenlandschaft, desto eher kann sich ein KI-gestützter Ansatz lohnen.
Lassen Sie uns Ihren Dokumentenprozess gemeinsam anschauen
Sie möchten wissen, an welcher Stelle OCR, automatisierte Dokumentenverarbeitung oder KI in Ihrem Prozess sinnvoll eingesetzt werden kann? Beschreiben Sie uns kurz Ihre Ausgangslage – wir beraten Sie gerne.