Der Unterschied zwischen klassischem OCR und LLM-basiertem OCR | Koncile AI
Verstehen Sie den Unterschied zwischen klassischem OCR und LLM-OCR
Klassische OCR (Optical Character Recognition) wurde entwickelt, um Text aus Bildern oder PDFs in digitale Zeichen zu transkribieren. Sie liefert reinen Text, der anschließend manuell oder mithilfe zusätzlicher Regeln analysiert werden muss.
LLM-basierte OCR (Large Language Model OCR) geht weit über die reine Transkription hinaus: Sie versteht den Inhalt und kann gezielt relevante Daten direkt extrahieren – vom Rechnungsbetrag bis zur Mehrwertsteuer-ID.
LLMs interpretieren den Sinn eines Dokuments. Sie erkennen Inkonsistenzen, z. B. wenn Summen mathematisch nicht stimmen oder wenn Netto- und Bruttobeträge vertauscht sind.
Bei Gehaltsabrechnungen oder Rechnungen kann ein LLM automatisch Anomalien melden oder korrigieren – etwas, das klassische OCR-Engines nicht leisten können.
Gezielte, präzise Datenextraktion
LLM-OCR erreicht Genauigkeiten von bis zu 98–99 % bei Standardtexten (gegenüber ≈95 % bei herkömmlicher OCR).
Sie liefert nur die benötigten Felder – z. B. Rechnungsnummer, Datum, Gesamtbetrag – statt unstrukturierten Volltext.
Mehrsprachigkeit als Standard
Da LLMs auf multilingualen Korpora trainiert sind, unterstützen moderne OCR-Systeme über 80 Sprachen, einschließlich nicht-lateinischer Schriften.
Unternehmen profitieren von zentralisierter, global konsistenter Dokumentenverarbeitung.
Layout-Verständnis durch multimodale LLMs
Dokumente bestehen nicht nur aus Text, sondern auch aus Spalten, Tabellen und visuellen Strukturen.
Multimodale LLMs kombinieren Computer Vision und Sprachverarbeitung und verstehen dadurch die logische Struktur des Layouts – selbst bei komplexen Rechnungen oder Formularen.
Flexible und maßgeschneiderte Extraktion
Dank natürlicher Spracheingaben („Extrahiere Rechnungsnummer, Kundenadresse und Gesamtbetrag“) lässt sich OCR heute in Echtzeit anpassen.
APIs erlauben den sofortigen Wechsel zwischen unterschiedlichen Dokumenttypen ohne Neu-Konfiguration.
Handschrift: ein alter Schwachpunkt, jetzt gelöst
LLM-gestützte Systeme erreichen 80–85 % Genauigkeit bei lesbaren Handschriften – gegenüber ≈64 % bei klassischen OCRs.
Durch kontextbasiertes Schließen können sie unleserliche Zeichen interpretieren und fehlende Wörter rekonstruieren.
Flexibilität der Datenformate
LLM-OCR verarbeitet Eingaben wie PDFs, Fotos oder E-Mail-Anhänge direkt – ohne vorherige Konvertierung – und gibt strukturierte Daten in Formaten wie JSON, CSV, Excel oder XML aus.
Diese Ergebnisse lassen sich automatisch in ERP-, CRM- oder Datenbanksysteme einspeisen.
Wichtige Anwendungsfälle
Komplexe Lieferantenrechnungen: erkennt Summen, Tabellenzeilen und Felder unabhängig vom Layout.
Rechts- und Verwaltungsverträge: ermöglicht semantische Suche nach Klauseln oder Fristen.
Gemischte Formulare (gedruckt + handgeschrieben): liest beide Ebenen in einem Durchgang – ideal für Logistik, Gesundheits- oder HR-Prozesse.
OCR + LLM = Intelligenter Dokumentenassistent
Die Kombination aus Computer Vision und Sprachverstehen verwandelt OCR in einen echten Assistenten, der nicht nur liest, sondern interagiert:
„Zeige mir alle Rechnungen über 5 000 €.“
„Welche Verträge enthalten eine Kündigungsklausel?“
„Fasse die Unterschiede zwischen zwei Angeboten zusammen.“
Produktivität und Fehlerreduzierung
LLM-OCR automatisiert stundenlange Dateneingaben in Sekunden, reduziert menschliche Fehler und gewährleistet konsistente Datenqualität.
Sie erkennt Widersprüche, Duplikate und unlogische Werte – und fungiert damit als Qualitätswächter im Dokumentenprozess.
Ausblick: die nächste Generation
Vertrauensscores: Bewertung der Sicherheit jedes extrahierten Feldes.
Höhere Leistung: schnellere Modelle wie Gemini oder Claude 3.5 verkürzen die Bearbeitungszeiten.
Branchenspezifisches Training: firmeneigene OCR-Modelle mit Fachjargon und internen Formaten.
Natürlichere Interaktion: Chat- und Sprachschnittstellen für Dokumentdialoge.
Tiefere Integration: nahtlose Anbindung an ERP-, CRM- und Business-Systeme.
OCR-Technologien (Optical Character Recognition) werden seit langem verwendet, um gedruckte Dokumente in nutzbaren Text umzuwandeln. Doch mit der Einführung von Sprachmodellen (LLM) verändert eine neue Generation von OCR die Standards. Diese intelligenteren Systeme extrahieren nicht nur Text: Sie verstehen den Kontext, korrigieren Fehler und interpretieren Daten mit beispielloser Präzision. Warum übertreffen diese LLM-basierten OCRs also die Klassiker? Welche Vorteile bieten sie Unternehmen und Benutzern? Lassen Sie uns diesen technologischen Fortschritt gemeinsam entschlüsseln.
Erfahren Sie, wie OCRs, die auf LLMs basieren, eine genauere Extraktion und eine bessere Anpassung an komplexe Dokumente ermöglichen.
Verstehe den Unterschied zwischen klassischem OCR und LLM OCR
Traditionelle OCR (Optical Character Recognition) wurde in der Vergangenheit entwickelt, um Transkribieren **akkurat den Text eines Bildes oder einer PDF-Datei in verwendbaren digitalen Zeichen.
Mit anderen Worten, ein Klassisches OCR erzeugt Klartext und erfordert dann eine zusätzliche Verarbeitung (Regeln, Skripte oder bestimmte Modelle), um relevante Informationen (Beträge, Daten, Schlüsselfelder usw.) zu finden.
Auf der anderen Seite basieren OCR-Lösungen auf LLM (Large Language Models) gehen viel weiter als einfache Transkription.
Dank KI Die neue Generation von OCR versteht Inhalte und kann zielgerichtete Daten direkt extrahieren. Wir gehen vom Lesen von Zeichen über zu Verständnis des Dokuments.
Unabhängig davon, ob es sich um eine Rechnung handelt, wird direkt der zu zahlende Gesamtbetrag, der Name des Lieferanten, der Name des Lieferanten, das Datum, die Bestellzeilen, die Umsatzsteuer-Identifikationsnummer usw. identifiziert, anstatt einfach den gesamten Text in großen Mengen zu extrahieren.
Kurz gesagt, die Kombination von OCR und LLM vereint Vision und intelligente Sprachanalyse in einem einzigen Prozess, bei dem herkömmliche OCR auf eine Anfangsphase des Rohlesens beschränkt war.
Den Kontext berücksichtigen: Ein echter Unterschied beim maschinellen Lernen
Die wahre Stärke von Sprachmodellen (LLM), die auf OCR angewendet werden, ist ihre Fähigkeit Verstehe die globale Bedeutung eines Dokuments. Wo eine klassische OCR-Engine nur Zeichen oder Wörter erkennt, ein LLM Interpretiert Inhalte im Kontext.
Nehmen wir ein konkretes Beispiel:
In einer Lieferantenrechnung lautet eine typische OCR:
„Insgesamt ohne Steuern: 1.250 EUR“
„MWST. (20%): 250 EUR“
„Insgesamt: 1 000 EUR“
Hier ist die Erkennung auf Charakterebene korrekt... aber die Der Gesamtbetrag ist inkonsistent : 1.250 + 250 = 1.000.
Ein klassisches OCR Reagiert nicht, weil es nur die Zeilen extrahiert.
Ein LLM seinerseits geht Verstehen Sie die logische Struktur des Dokuments : Er weiß, dass ein Gesamtbetrag der Summe ohne Steuern und Mehrwertsteuer entsprechen muss. Es erkennt automatisch die Inkonsistenz und kann entweder Korrigiere den Fehler, oder die Als Anomalie melden.
Ein anderes Beispiel, wir haben eine Gehaltsabrechnung:
Klassisches OCR lautet:
„Bruttogehalt: 3.210€“
„Beitrag zur Altersvorsorge: 321€“
„Steuerpflichtiges Netto: 4.120€“
Ein LLM Versteht die Beziehungen zwischen diesen Feldern und weiß, dass das steuerpflichtige Netto logischerweise das Brutto nicht überschreiten kann. Es kontextualisiert, vergleicht und kann entsprechend handeln.
Datenextraktion: Präziser und zielgerichteter
Da OCRs auf LLMs erweitert wurden, wird die Datenextraktion immer beliebter Genauer weil diese Modelle ein höheres Maß an Zuverlässigkeit erreichen: eine Genauigkeit von bis zu 98-99% bei gedrucktem Standardtext, wohingegen die besten klassischen OCRs eher bei 95% liegen. Das bedeutet weniger Lesefehler, also weniger manuelle Korrekturen hinter den Kulissen.
TEEDie Extraktion ist ebenfalls zielgerichtet, maßgeschneidert nach Ihren Bedürfnissen. Anstatt Ihnen den gesamten Text in einem Dokument zur Verfügung zu stellen und Sie dann sortieren zu lassen, kann sich LLM-basierte OCR an folgenden Kriterien orientieren Extrahieren Sie nur lDie Bereiche, die Sie interessieren.
Er „versteht“ die Anfrage. Wenn Ihr Unternehmen nur den Gesamtbetrag, das Datum und die Bestellnummer in einer Rechnung erfassen muss, kann sich das System auf diese spezifischen Elemente konzentrieren und sie strukturiert ausgeben, ohne durch andere Daten beeinträchtigt zu werden.
Sprachen: native internationale Lösung
Da Sprachmodelle (LLM) auf riesigen mehrsprachigen Korpora trainiert werden, sind OCR-Lösungen, die auf dieser Technologie basieren, Mehrsprachig konzipiert. Dies ist ein großer Fortschritt gegenüber herkömmlichen OCRs, die oft auf jeweils nur eine Sprache beschränkt sind oder für jede verarbeitete Sprache eine spezielle Konfiguration erfordern.
Mit der Einführung von LLMs kann ein und dieselbe Lösung jetzt lesen Ein Vertrag auf Französisch, eine Rechnung auf Englisch, ein Reisepass auf Arabisch oder ein Verwaltungsdokument auf Chinesisch, ohne dass ein Modellwechsel erforderlich ist oder ein Leistungsverlust verursacht wird.
Einige intelligente OCR-Plattformen, die auf LLMs basieren, unterstützen bereits Über 80 Sprachen Schon 2025, einschließlich nichtlateinischer Alphabete, komplexer Zeichen oder ressourcenarmer Schriftsysteme.
Für internationale Unternehmen ist die Der Nutzen ist sofort da : Software muss nicht nach geografischen Gebieten multipliziert werden.
Das Sprachliche Flexibilität Ermöglicht es, die Dokumentenverarbeitung auf globaler Ebene zu zentralisieren, die mit dem Sprachmanagement verbundenen Kosten zu senken und eine homogene Extraktionsqualität auf allen Märkten zu gewährleisten.
Layout: der Vorteil der LLM-Vision
Ein Dokument ist nicht nur Text, es ist auch ein visuelle Organisation: Spalten, Tabellen, Titel, Boxen, Formen... alles Elemente, die das menschliche Auge instinktiv erkennt.
Allerdings ist der Traditionelle OCRs Schwierigkeiten, mit dieser Dimension umzugehen. Sie lesen den Inhalt oft Linear, was zu Interpretationsfehlern führen kann, insbesondere wenn es darum geht, zwischen zwei Spalten zu unterscheiden oder die Logik einer Tabelle ohne vorherige manuelle Konfiguration beizubehalten.
Mit der Ankunft von multimodale LLMs, Kombinieren Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache Diese Einschränkung verschwindet.
Nehmen wir einen konkreten Fall: Lieferantenrechnungen mit sehr unterschiedlichen Layouts. Während eine herkömmliche OCR ein bestimmtes Formatmodell erfordern würde, versteht ein LLM intuitiv, wo die wichtigsten Elemente sind: Rechnungsnummer, Datum, Summe, Zeile für Zeile. Er erkennt nicht nur Wörter, Es versteht die Logik des Dokuments, unabhängig von seiner Präsentation.
Diese Funktion erstreckt sich auch auf komplexe Dokumente wie Finanzberichte, Formulare mit Checkboxen oder Kreuztabellen, dass das Modell geht Intelligent segmentieren. Dank fortschrittlicher Techniken von Strukturierte Segmentierung Und vonStrukturkontrollierte Extraktion, die Daten werden genau extrahiert Respektieren Sie ihren visuellen und logischen Kontext.
Flexibilität: OCR wird dank LLMs maßgeschneidert
Mit der Ankunft von LLMs OCR wird zu einem anpassbaren Service auf Abruf. Oft reicht es Beschreiben Sie in natürlicher Sprache, was Sie extrahieren möchten, und das Model kümmert sich darum.
Alles was Sie tun müssen, ist Folgendes anzugeben:
Rechnungsnummer,
Kundenadresse,
Gesamtbetrag
KI versteht Ihre Absicht, identifiziert die richtigen Felder und extrahiert sie ohne vorherige Konfiguration.
Dieser Ansatz „prompt + Extraktion“ Erlaubt dir Wechseln Sie sofort von einem Dokumenttyp zum anderen, egal ob es sich um ein Bestellformular, ein Angebot, einen Kontoauszug oder einen Personalbericht handelt.
Diese Agilität geht einher mit einer Vereinfachte Integration : Die meisten LLM-Plattformen bieten Einsatzbereite APIs.
Handschrift: Endlich überzeugende Ergebnisse
Das Lesen von Handschriften ist seit langem das OCR Achillesferse.
Zwischen unterschiedlichen Stilen, falsch gescannten Dokumenten oder Dokumenten von geringer Qualität wiesen herkömmliche Engines hohe Fehlerraten auf, insbesondere bei kursiven Texten.
Die Ankunft von LLM Ändert genau die Situation. Dank ihrer Fähigkeit zu überqueren Visuelle Erkennung Und Sprachverständnis, sie erreichen jetzt eine Durchschnittliche Genauigkeitsrate von 80 bis 85% Bei lesbaren Manuskripten im Vergleich zu etwa 64% bei traditioneller OCR (Octaria, 2025).
Diese Leistung erklärt sich aus der Fähigkeit von LLMs, Erraten Sie die Bedeutung eines Wortes anhand des Kontextes. Selbst wenn ein Buchstabe mehrdeutig oder falsch geformt ist, bezieht sich das Modell auf die umgebenden Wörter, um die plausibelste Hypothese aufzustellen. Diese probabilistische Argumentation, die von menschlichen Funktionen inspiriert ist, ermöglicht die Interpretation von Schriften, die zuvor als unleserlich galten.
Natürlich gibt es in extremen Fällen schlechter Qualität weiterhin Grenzwerte, aber ein Meilenstein wurde eindeutig erreicht. Handausgefüllte Formulare, interne Notizen, handgeschriebene Briefe oder spontane Kundenrezensionen werden endlich ohne manuelle Eingabe zugänglich, analysierbar und nutzbar.
Für Unternehmen sind die Auswirkungen unmittelbar spürbar: Ganze Mengen von Dokumenten, die zuvor unbrauchbar waren Kann digitalisiert, indexiert und in Geschäftssysteme integriert werden. Was für die klassische OCR Science-Fiction war, wird dank LLMs Ein neuer Betriebsstandard.
Datenformate: Seien Sie flexibel
Wer Datenextraktion sagt, sagt auch Effizienter Betrieb. Und in diesem Punkt bieten OCRs, die mit LLMs angereichert sind, eine Flexibilität, sowohl am Eingang als auch am Ausgang.
Ob es ein Gescanntes PDF, von einem Mit einem Smartphone aufgenommenes Foto, von einem An eine E-Mail angehängtes Dokument Bei einer mehrseitigen Datei verarbeitet das Tool den Inhalt unverändert, ohne dass eine vorherige Konvertierung erforderlich ist.
Ausgangsseite, die wahre Revolution kommt von Anpassen der Renderformate. Wo herkömmliche OCRs auf eine reine Textdatei oder ein modelliertes PDF beschränkt waren, können Sie mit den heutigen Lösungen genau wählen Das an Ihre Verwendung angepasste Format : Excel-Tabelle, CSV-Datei, strukturiertes JSON, XML oder sogar Direkter Versand per API in Ihrem ERP, CRM oder Ihrer Datenbank.
Anwendungsfälle, in denen LLMs wirklich einen Unterschied machen
Hier sind einige konkrete Beispiele für Dokumente, bei denen der Beitrag von LLMs die Situation im Vergleich zu einer herkömmlichen OCR verändert:
Komplexe und mehrzeilige Lieferantenrechnungen
Jeder Anbieter hat sein eigenes Layout:
Spalten in einer anderen Reihenfolge,
benutzerdefinierte Titel,
mehrzeilige Tabellen, die auf mehrere Seiten verteilt sind,
Summen, die oben, unten oder anderweitig benannt sind.
Eine bei LLM verstärkte OCR wird Von Anfang an verstehen Dass er eine Rechnung liest und die wichtigsten Informationen unabhängig vom Modell des Dokuments findet. So weiß er beispielsweise, wie er Summen und Daten findet, auch wenn der Ort oder der Titel von einer Rechnung zur anderen wechselt, wobei ein herkömmliches System für jedes neue Format neu konfiguriert werden müsste.
Darüber hinaus werden dank der Vision des LLM mehrere Einzelhandelslinien (Produkte, Mengen, Stückpreise usw.) kohärent extrahiert, wobei die Struktur der Tabelle beibehalten wird.
Rechtsverträge oder Verwaltungsdokumente
Diese langen, dichten und kritischen Dokumente profitieren enorm vom Beitrag von LLMs.
Ein Vertrag von mehreren Dutzend Seiten enthält:
Fälligkeitstermine,
spezifische Klauseln,
Beträge,
Namen der Interessengruppen...
Ein klassisches OCR gibt den gesamten Text zurück, aber es sagt Ihnen nicht, wo sich die Stornierungsklauseln oder das Enddatum der Verpflichtung befinden.
Mit LLM können Sie Verwandeln Sie einen Vertrag in eine durchsuchbare Datenbank.
Jetzt lesen die Tools das gesamte Dokument und können Fragen beantworten wie
Enthält dieser Vertrag eine Klausel zur vorzeitigen Kündigung?
Wie viele Verträge dieser Art laufen in diesem Quartal aus?
Diese Art von intelligentem Assistenten für Verträge und Verwaltungsdokumente befreit Rechts- oder Beschaffungsteams vom mühsamen Korrekturlesen und reduziert gleichzeitig das Risiko menschlicher Fehler bei der Interpretation von Klauseln.
Handgeschriebene oder gemischte Formen (PDF + Bild)
Dies sind alles Dokumente, bei denen gedruckter Text, von Hand ausgefüllte Bereiche oder gescannte Medien unterschiedlicher Qualität gemischt werden können.
Stellen Sie sich ein Antragsformular vor, bei dem die Kopfzeile gedruckt ist, die Antworten jedoch handschriftlich sind, oder ein gescanntes PDF-Dokument mit einem Lichtbildausweis und einer Unterschrift.
Klassische OCRs haben Probleme, sobald der typografische Standard gebrochen wird: Sie können den Vordruck lesen, aber nicht die handschriftlichen Ergänzungen, oder sie verlieren die Logik des Dokuments, wenn es verschachtelte visuelle Elemente gibt.
Ein multimodales LLM zeichnet sich in diesem heterogenen Kontext aus. Es wird das gesamte Formular in einem Durchgang verarbeiten., liest getippte Felder sowie handschriftliche Anmerkungen.
Diese Kapazität ist besonders nützlich in Bereichen wie Logistik (kommentierte Lieferscheine), Gesundheitswesen (Patientenformulare mit handgeschriebener Handschrift) oder Personalwesen (teilweise von Hand ausgefüllte Onboarding-Formulare).
Indem wir das Lesen vereinheitlichen, beschleunigen wir die Verarbeitung und machen alle Daten zuverlässiger, ohne Ausnahmen manuell verwalten zu müssen. Experten zufolge wissen diese Modelle sogar, wie sie fehlende oder schwer lesbare Inhalte aus dem Kontext ableiten können, wodurch die Erfassung von Informationen auch dann gewährleistet ist, wenn das Dokument von schlechter Qualität ist.
Auf dem Weg zu einer neuen Generation intelligenter OCRs
OCR + LLM = dokumentarischer Assistent
Die Schnittstelle zwischen Computer Vision und Sprachmodellen macht OCR zu einem Echter intelligenter Assistent, weit über die einfache Extraktion hinaus.
Dieses neue Paradigma ermöglicht nicht nur das Lesen eines Dokuments, sondern auchInteragiere mit ihm. Es geht nicht mehr nur darum, Text zu erfassen, sondern Fragen zum Dokument zu stellen,Zusammenfassungen abrufen, um mehrere Versionen zu vergleichen, oder zu Automatische Erkennung kritischer Bereiche.
Beispiele für ermöglichte Interaktionen:
„Was sind die Dokumente mit sensiblen rechtlichen Erwähnungen?“
„Können Sie nur Auftragspositionen aus Rechnungen über 5.000€ extrahieren?“
„Was sind die Unterschiede zwischen diesen beiden Zitaten?“
Diese Art von Dokumentenassistent befreit Benutzer von den sich wiederholenden Aufgaben des Lesens oder Sortierens, sodass sie Zeit sparen, Bessere Verwaltung ihrer Entscheidungen Und Behandlungen zuverlässiger machen.
Höhere Produktivität und Reduzierung menschlicher Fehler
Die Einführung einer neuen Generation von OCR, unterstützt durch Sprachmodelle, macht einen Schritt weiter Qualitativer Sprung im Dokumentenmanagement.
Produktivitätsseite, die Änderung erfolgt sofort: Was früher stundenlange Eingaben, Überprüfungen oder Korrekturlesen erforderte, kann jetzt in wenigen Sekunden automatisiert werden. Die Menge der zu verarbeitenden Dokumente stellt kein Hindernis mehr dar: Die Extraktion ist anpassungsfähig, ohne die Teams zu belasten. Dies ermöglicht die Aufrechterhaltung einer Hoher Wirkungsgrad, auch in Zeiten hoher Aktivität, ohne Rekrutierung oder Vergabe von Unteraufträgen.
Zuverlässigkeitsseite, die Vorteile sind einfach nicht wichtig. Manuelle Eingaben sind naturgemäß mit Fehlern behaftet — Tippfehler, Auslassungen, Umkehrungen von Zahlen... alles Unregelmäßigkeiten, die schwerwiegende Folgen in der Buchhaltung, Logistik oder Personalwesen haben können. Die Automatisierung macht es möglich Ergebnisse standardisieren, um Fehler zu begrenzen undSorgen Sie für globale Konsistenz Extrahierte Daten.
Noch besser: Eine OCR, angereichert mit der Intelligenz von LLMs, kann Automatische Warnung bei Inkonsistenzen in einem Dokument entdeckt — widersprüchliche Mengen, unmögliche Daten, Duplikate... Diese Rolle des „Qualitätshüters“ verwandelt OCR in Echter Kontrollassistent.
Was können wir von den nächsten Fortschritten noch erwarten
Das Potenzial von OCRs, die mit LLMs verbessert wurden, hat seinen Höhepunkt noch lange nicht erreicht. Verschiedene Entwicklungsbereiche sind bereits im Gange und versprechen, die derzeitigen Grenzwerte noch weiter zu verschieben.
Besseres Management von Unsicherheiten
Zukünftige Modelle werden Systeme von beinhalten Vertrauensbewertung Auf jedem extrahierten Feld. Dies wird es ermöglichen, bei Bedarf menschliche Überprüfungen zu priorisieren und den Rest mit Zuversicht zu automatisieren.
Höhere Leistung, auch bei komplexen Dokumenten
Die Einführung schnellerer und optimierter Modelle (z. B. Gemini, GPT-V, Claude 3.5 usw.) reduziert die Verarbeitungszeit, auch bei großen oder mehrseitigen Dateien, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
Noch mehr Unternehmensanpassung
LLMs werden in der Lage sein, anhand einiger Beispiele die Besonderheiten einer Branche oder eines Unternehmens kennenzulernen. Auf diese Weise werden wir in der Lage sein, eine „hausgemachte“ OCR zu erstellen, die an den Fachjargon, die Formate und die Geschäftsprioritäten angepasst ist.
Mehr natürliche und flüssige Interaktionen
Morgen werden Dokumente über Chat- oder Sprachschnittstellen bearbeitet: „Lesen Sie mir die wichtigsten Teile dieses Vertrags vor“, „Erkläre mir diese Rechnungszeile“, „Informieren Sie mich, wenn dieses Bestellformular unvollständig ist“.
Eine immer nativere Integration mit Unternehmenstools
Dank Standardkonnektoren lässt sich intelligentes OCR noch einfacher in CRMs, ERPs oder Unternehmenssoftware integrieren, indem es an erwartete Formate, Geschäftslogiken und bestehende Workflows angepasst wird.
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