Auswahl eines Datenextraktionstools: 6 Schlüsselfaktoren

Die Suche nach nahtloser Dokumentenautomatisierung beginnt oft mit der Wahl der richtigen OCR-Software. Doch bei all den Versprechen über hohe Genauigkeit und Effizienz: Wie erkennt man, welches Tool tatsächlich überzeugt? Mit Fokus auf die strukturierte Dokumentenverarbeitung (Rechnungen, Formulare usw.) möchten wir Ihnen helfen, eine Plattform zu wählen, die Ihre Produktivität maximiert. Erfahren Sie, wie die OCR-Software von Koncile mit ihren leistungsstarken Funktionen und der benutzerfreundlichen Oberfläche herausragt.

1. Qualität der OCR-Extraktion

Erfolgsquote bei Ihren Anwendungsfällen

Was gilt als gute Erfolgsquote für OCR? Bei einfachen, eindeutigen Feldern – etwa dem Gesamtbetrag einer Rechnung, dem Namen eines Verkäufers oder eines Kontoinhabers – ist eine Erfolgsquote von 99 % erreichbar.

Bei komplexeren Feldern, etwa Rechnungszeilen mit vielen Spalten, kann eine Genauigkeit von 95–96 % erreicht werden, sofern die Rechnungs-OCR-Engine jede Zeile präzise analysieren und strukturieren kann.

Liegt Ihre Erfolgsquote unter diesen Werten, lohnt sich ein Test mit einem anderen Tool, um mögliche Qualitätsgewinne zu bewerten. Manche Dokumente bleiben jedoch technisch anspruchsvoll und stellen selbst modernste Systeme noch vor Herausforderungen.

Anbieter werben oft mit allgemeinen Erfolgsquoten. Da Anwendungsfälle stark variieren, sollten Sie die Software stets mit Ihren eigenen Dokumenten testen. Für eine verlässliche Bewertung empfehlen wir eine Stichprobe von etwa 20 Dokumenten desselben Typs.

Verarbeitungsgeschwindigkeit

Die Geschwindigkeit hängt von der OCR-Engine ab: traditionelles maschinelles Lernen oder LLM-basierte OCR (siehe unseren Artikel zu diesem Unterschied).

Klassische OCR-Systeme sind meist schneller und verarbeiten ein Dokument in 1 bis 4 Sekunden, während LLM-basierte Vision-Modelle etwa 5 bis 10 Sekunden benötigen.

Tools wie Koncile kombinieren beide Ansätze in einem hybriden Modell, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

2. Benutzerfreundlichkeit des Tools

API-Integration in Ihre Systeme

Bietet das Tool eine API und ein SDK (Software Development Kit) mit ausführlicher Dokumentation? Die API-Ausgabeformate sollten gängig und entwicklerfreundlich sein (JSON, XML oder CSV).

Auch native Integrationen mit Ihren Tools – etwa Google Drive, Slack oder Ihrem ERP-System – sind ein wichtiges Kriterium.

Koncile OCR stellt beispielsweise eine ausführliche Dokumentation bereit, die erklärt, wie Softwarelösungen oder Webseiten verbunden werden können, um strukturierte Daten abzurufen.

Neben dem Senden und Empfangen von Daten können API-Funktionen auch das Erstellen und automatische Weiterleiten von Dokumentenextraktionsmodellen, das Auswählen von Seiten oder das Ausschließen bestimmter Dokumente umfassen.

Vordefinierte Dokumentvorlagen

In der Regel müssen Sie branchenspezifische Dokumente verarbeiten. Klassische Machine-Learning-Tools sind hier oft starr, da sie nur fest definierte Feldlisten kennen.

Koncile bietet eine Dokumenttypenbibliothek mit anpassbaren Standardfeldern – eine ideale Grundlage, die Zeit spart und gleichzeitig flexible Anpassung ermöglicht.

Human-in-the-Loop-Prozesse

Keine OCR-Lösung erreicht 100 % Genauigkeit. Ziel ist es, Dokumente mit potenziellen Fehlern automatisch zu erkennen.

Überprüfen Sie, ob das Tool Vertrauenswerte (Confidence Scores) bietet, um Dokumente mit niedriger Sicherheit zu identifizieren. Werden diese Werte auf Feldebene vergeben? Sind sie zuverlässig? Lässt sich ein Schwellenwert für manuelle Überprüfung festlegen?

Kann das Tool Warnungen auslösen, z. B. bei ungewöhnlich langen Dokumenten, Anhängen, schrägen Fotos oder irrelevanten Inhalten?

Zugänglichkeit für Nicht-Entwickler

Tests zur OCR-Qualität sollten nicht nur von Entwicklern, sondern auch von Fachleuten und Endnutzern durchgeführt werden.

Achten Sie darauf, dass die Plattform benutzerfreundlich genug für Nicht-Techniker ist.

Bei LLM-basierter OCR können Fachnutzer über eine intuitive Oberfläche präzise Extraktionsanweisungen definieren.

3. Budgetüberlegungen

Bei Volumina zwischen 1.000 und 10.000 Seiten pro Monat liegen die Kosten typischerweise zwischen 0,08 € und 0,30 € pro Seite – abhängig von den Funktionen des Tools.

Open-Source-Lösungen wie Tesseract können in der Cloud genutzt werden, erfordern jedoch fortgeschrittene Entwicklungskenntnisse, um strukturierte Daten zu generieren.

4. Wichtige Funktionen

Hinzufügen und Bearbeiten benutzerdefinierter Felder

Wenn Sie zusätzliche Felder definieren oder Ausgabeformate anpassen möchten, ist LLM-gestützte OCR ideal. Klassische OCR-Modelle sind oft auf festgelegte Feldlisten beschränkt.

Beispiel: Die Extraktion des Namens eines Lieferanten aus einer Liste von fünf Unternehmen ist mit LLM-basierter OCR möglich, da Bedingungen direkt in Prompts definiert werden können.

Datenformatierung, -korrektur und -anreicherung

Stellen Sie sicher, dass die OCR automatische Formatierungen (Datum, Zahlen, Währungen) bietet. LLM-gestützte OCR kann Daten zusätzlich anreichern und klassifizieren – etwa Städte aus Postleitzahlen ableiten, Konsistenz prüfen oder einfache Fragen beantworten.

Weitere Beispiele finden Sie in der technischen Dokumentation.

Automatische Dokumentklassifizierung

Einige OCRs nutzen KI-gestützte OCR-Dokumentklassifizierung, um Dokumenttypen automatisch zu erkennen und die richtige Extraktionslogik anzuwenden.

Dies ist entscheidend bei der Verarbeitung großer Mengen unterschiedlicher Dokumente. KI-Modelle können Dokumente klassifizieren und die Extraktion an passende Modelle weiterleiten.

5. Herausforderungen bei der Datenerfassung

Tabellenverarbeitung

Lösungen wie OCR-Buchhaltung ermöglichen es Unternehmen, Zeilendaten in strukturierte Formate umzuwandeln, die direkt in ERP- oder Buchhaltungssysteme integriert werden können.

OCR extrahiert sowohl eindeutige Informationen (z. B. Name des Inhabers, Rechnungsbetrag) als auch wiederkehrende/tabellarische Daten.

Einige Tools, wie das Koncile Data Capture Tool, analysieren jede Tabellenzeile einzeln und erstellen daraus eine Datei mit allen Zeilen.

Handschriftenerkennung

Einige Tools sind auf die Erkennung handgeschriebener Texte (HTR) spezialisiert. Testen Sie die Leistung mit verschiedenen Handschriften. LLM- oder Deep-Learning-Modelle liefern hier deutlich bessere Ergebnisse als klassische OCR-Systeme. Manche Tools erlauben das Training eigener Modelle mit spezifischen Datensätzen.

Verarbeitung von Fotos mit geringer Auflösung

Viele Dokumente werden gescannt oder mit unterschiedlicher Qualität fotografiert. Gute OCR-Lösungen beinhalten Vorverarbeitungsfunktionen wie Kontrastverbesserung, Perspektivkorrektur und automatische Begradigung.

Mehrsprachige und Sonderzeichenerkennung

Die OCR sollte Informationen aus mehreren Sprachen korrekt erkennen und extrahieren können. Sie sollte Sonderzeichen wie Währungssymbole, Akzente und nicht-lateinische Alphabete unterstützen.

Verarbeitung von Seitenumbrüchen

Kurze Dokumente können sich über mehrere Seiten erstrecken. Eine gute OCR sollte Daten seitenübergreifend zusammenführen und verwandte Informationen rekonstruieren können – besonders wichtig bei Rechnungen und Kontoauszügen. Achten Sie darauf, dass das Tool extrahierte Daten zusammenführen oder Seiten automatisch segmentieren kann.

6. Sicherheit und Bereitstellung der Software

Datensicherheit und Compliance

Datensicherheit ist entscheidend, insbesondere bei sensiblen Dokumenten. Achten Sie auf die Einhaltung von Standards wie DSGVO, CCPA und ISO 27001. Prüfen Sie Verschlüsselung und Zugriffskontrollen.

Datenspeicherung

Verstehen Sie, wo und wie lange verarbeitete Dokumente gespeichert werden. Für sensible Daten sind Lösungen mit sofortiger Löschung oder On-Premise-Hosting vorzuziehen. Prüfen Sie auch die Integration in bestehende Speicherlösungen.

On-Premise-Bereitstellung

Für streng vertrauliche Umgebungen oder zur Einhaltung interner Richtlinien empfiehlt sich eine On-Premise-Lösung. Prüfen Sie die Hardwareanforderungen und den Wartungsaufwand.

‍