Durante las últimas semanas nos habéis estado preguntando cuál es la diferencia entre los OCR convencionales y nuestro sistema OCR “OCRE”.
Con este contenido vamos a tratar de sintetizar donde radican las principales diferencias:
- No es un simple lector de documentos: Mientras que la mayoría de los OCR del mercado captura y descarga los datos, con mejor o peor precisión, lo relevante de OCRE radica en retornar solo los datos relevantes del documento y clasificarlos en datos estructurados de manera inteligente, lo que permite tratarlos, generar alarmas e integrarlos en los sistemas finales de gestión a través de procesos RPA’s.
- Documentos con imperfecciones: Cuando se inicia un proyecto de este tipo y complejidad, decantarte por un sistema OCR puede resultar una decisión difícil de tomar, en parte no solo por la cantidad de documentos a digitalizar sino por la calidad en la que se encuentran los mismos. En muchos escenarios que nos hemos ido encontrando en las implantaciones de OCRE, muchos de los documentos analizados contienen imperfecciones, baja resolución, ruido en el documento o simplemente vienen rotados tras un escaneo. En la vida real, la casuística de las imperfecciones puede llegar a ser muy alta.
El sistema OCRE, a través de la AI y el entrenamiento personalizado de los modelos, permite solventar estos problemas, lo que le permite ser un sistema flexible y robusto retornando confianzas de los datos extraídos con alta precisión, superiores al 97%. Esto elimina una gran cantidad de tiempo dedicada a la revisión y verificación de los datos.
- Múltiples páginas en documentos: Otro de los puntos que cabe destacar y en los que fallan los sistemas OCR modernos, es la lectura en documentos de múltiples páginas, por ejemplo, en facturas y albaranes.
La mayoría de los sistemas se basan en coordenadas para localizar la información a extractar lo que provoca errores en las lecturas o ineficiencia en el tratamiento posterior de la información. Para OCRE este requisito, lejos de ser un problema, es una característica del sistema, al realizar entrenamientos personalizados del modelo y no usar coordenadas para la lectura de los datos.
Para finalizar, OCRE no es el típico producto OCR de mercado, sino que es un servicio formado por redes neuronales que, una vez entrenado, es capaz de adaptarse a las situaciones cambiantes de la vida real y abstrayéndose de la calidad de los documentos, depositando confianzas cercanas al 100% de la información extractada aplicando para ello técnicas de preprocesado y aprendizaje automático.
- Documentos cambiantes: En la actualidad, las organizaciones se enfrentan a requisitos y necesidades cambiantes lo que provoca que el sistema OCR implantado requiera de cierto dinamismo.
OCRE permite adaptarse a los cambios que se producen en las compañías a través del fácil reentreno de los modelos e incluyendo los nuevos campos a leer.
La automatización de facturas, albaranes, contratos y un largo etc de documentos que una compañía maneja en el día a día es la forma más eficaz de evitar errores humanos, reducir tiempos de respuesta y lo más importante, obtener un ROI desde el primer momento que el servicio es implantado.
OCRE para DNIe, Pasaportes, Tarjetas sanitarias y carnets de conducir
Numerosas organizaciones cuentan con procesos manuales de captación e identificación de información de documentos oficiales, ya sea el DNI electrónico, pasaportes o carnets de conducir para su posterior tratamiento en una aplicación
Este proceso conlleva varios inconvenientes:
- Coste alto en personal y trabajo no productivo
- Errores en el mecanografiado de la información
- Imposibilidad de escalar ante un mayor número de documentos
Nuestra solución OCRE de última generación es un sistema formado por redes neuronales que, una vez entrenado, es capaz de procesar y extraer la información de multitud de documentos, ya sean tarjetas de identificación, albaranes, facturas, contratos y un largo etc de formatos para guardarlos en las aplicaciones y bases de datos corporativas.
Uno de los principales retos a los que los sistemas OCR tradicionales se enfrentan suele ser la mala resolución de los escaneos, rotaciones y ruido en la calidad de la imagen, lo que dificulta enormemente la extracción de la información con grados de confianza aceptables.
Nuestro sistema OCR se caracteriza por su alta precisión ante situaciones cambiantes del día a día de las empresas. OCRE es lo suficiente inteligente como para identificar y preprocesar las imágenes antes de ser introducidas en el modelo personalizado anteriormente entrenado.
A diferencia de otros OCR convencionales, el sistema OCRE permite al cliente elegir qué campos desea extraer y unido al uso de procesos RPA personalizados permite integrar la información en el sistema final, ya sea una ERP, base de datos o aplicación Legacy.
Cabe destacar que la solución OCRE permite instalaciones SaaS u OnPremise, dependiendo de la casuística del cliente.
