Was ist OCR?
OCR steht für Optical Character Recognition (Optische Zeichenerkennung). Es handelt sich um eine Technologie, die Text aus Bildern oder gescannten Dokumenten extrahiert und in ein maschinenlesbares, bearbeitbares Format umwandelt.
Bei Flowers bezieht sich die OCR-Zuordnung oder das Mapping darauf, wie die von der OCR-Technologie erkannten Daten aus einem Dokument automatisch bestimmten Feldern oder Kategorien im System zugewiesen werden. Dies ist entscheidend für die Automatisierung von Prozessen, insbesondere bei der Verarbeitung von Belegen wie Rechnungen.
So funktioniert die OCR-Zuordnung bei Flowers:
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Dokumentenupload und OCR-Verarbeitung: Ein Dokument (z.B. eine gescannte Rechnung) wird in Flowers hochgeladen. Die integrierte OCR-Funktion liest den Text aus dem Dokument aus.
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Datenerkennung und -extraktion: Die OCR-Engine identifiziert und extrahiert relevante Informationen wie:
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Belegdatum
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Rechnungsnummer
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Lieferant
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Betrag
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IBAN
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- Automatisches Mapping (Zuordnung): Das Herzstück der Zuordnung ist, dass Flowers diese extrahierten Daten automatisch den richtigen Feldern im System zuweist. Anstatt dass ein Benutzer die Rechnungsnummer manuell in ein Feld eintippt, erkennt Flowers diese und trägt sie selbstständig ein.
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Hier ist eine Übersicht über alle Aufgabennamen, die automatisch mit extrahierten Datenpunkten gefüllt werden: Flowers - OCR Textextraktion Aufgabennamen - Google Sheets
Einige Hinweise:
- Ziffern am Anfang des Aufgabennamens, z.b. "1.0.0 " werden ignoriert
- Für manche Datenpunkte extrahieren wir eine Liste / ein Array aus dem Dokument. Einige der Aufgabennamen verweisen direkt auf den ersten Eintrag daraus. „IBAN“ z.B. verweist auf „extractions.vendor.banking_information[0].iban.value“, also auf die erste auf dem Dokument gefundene IBAN
- Für einige dieser Listen / Arrays ist es auch möglich, alle Einträge daraus in ein Kombinationsfeld abzulegen. Im zweiten Reiter des Sheets sind die Aufgabennamen hierfür aufgeführt. Werden sie für die Unteraufgabe eines Kombinationsfeldes genutzt, werden automatisch für alle Einträge Spalten im Kombinationsfeld erzeugt.
- Unser Customer Success Team hat verschiedene Extraktionsmodelle zur Verfügung, die je nach Anwendungsfall für einen Prozess konfiguriert werden können. Standardmäßig ist ein Modell für Rechnungen konfiguriert. Nicht alle der aufgeführten Aufgabennamen werden von allen Modellen genutzt.
Ziel der OCR-Zuordnung bei Flowers ist es, die manuelle Datenerfassung zu minimieren, Fehler zu reduzieren und Prozesse wie die Rechnungsfreigabe oder die Dokumentenarchivierung zu beschleunigen und zu automatisieren.