{"id":5864,"date":"2021-04-20T05:00:00","date_gmt":"2021-04-20T05:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/parashift.io\/?p=5864"},"modified":"2025-11-30T22:41:53","modified_gmt":"2025-11-30T22:41:53","slug":"warum-die-machine-learning-basierte-ocr-die-herkommliche-ocr-um-langen-schlagt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parashift.ai\/de\/warum-die-machine-learning-basierte-ocr-die-herkommliche-ocr-um-langen-schlagt\/","title":{"rendered":"Warum die Machine Learning-basierte OCR die herk\u00f6mmliche OCR um L\u00e4ngen schl\u00e4gt"},"content":{"rendered":"\n<p>Gordon Gekko alias Michael Douglas 1987 in Wall Street mit dem Ziegelstein von einem Handy am Strand: Ein Bild, das damals als nie zuvor gesehenes um die Welt ging und als Paradigmenwechsel galt. Pl\u00f6tzlich war es m\u00f6glich, mit romantischem Sonnenuntergang im Hintergrund am Sandstrand Millionengesch\u00e4fte abzuwickeln. Heute, wenn das Smartphone in unserer Tasche mehr auf dem Kasten hat, als die meisten Computer von vor f\u00fcnfzehn Jahren, dient dieses Bild nur noch nostalgischen Zwecken. Was Gordon Gekko mit OCR (Optical Character Recognition) zu tun hat? Mit Blick auf die technologischen Fortschritte so einiges. Denn \u00e4hnlich, wie sich das Handy vom Ziegelstein zum Smartphone gemausert hat, haben sich auch andere Technologiebereiche, beispielsweise eben OCR f\u00fcr die effiziente Dokumentenextraktion, monumental ver\u00e4ndert und verbessert.<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Machine Learning-basierte OCR gegen\u00fcber Template-basierte OCR &#8211; ein Kampf, der rasch entschieden ist<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p>Zu Beginn war alles reine manuelle Arbeit. Nach und nach hat die <a href=\"https:\/\/parashift.ai\/de\/die-evolution-der-dokumentenerfassung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Dokumentenerfassung<\/a> mit den ersten OCR-Versuchen und Regel-basierter OCR Blut geleckt, einiges an Ver\u00e4nderung erlebt und bis hin zu der heutigen, Machine Learning-basierten und damit intelligenten OCR, einen mehr als bemerkenswerten technologischen Fortschritt gemacht. Doch wo genau liegen f\u00fcr Unternehmen die richtungsweisenden Vorteile und Mehrwerte in der Dokumentenextraktion mit der Machine Learning-basierten (ML-basierten) OCR gegen\u00fcber der konventionellen OCR?<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Nur mit der ML-basierten OCR ist auch die Datenextraktion aus komplexen und unstrukturierten Dokumenten schmerzfrei m\u00f6glich<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<!--HubSpot Call-to-Action Code --><span class=\"hs-cta-wrapper\" id=\"hs-cta-wrapper-198a3488-dee9-4745-8736-285acccf397a\"><span class=\"hs-cta-node hs-cta-198a3488-dee9-4745-8736-285acccf397a\" id=\"hs-cta-198a3488-dee9-4745-8736-285acccf397a\"><!--[if lte IE 8]><div id=\"hs-cta-ie-element\"><\/div><![endif]--><a href=\"https:\/\/cta-redirect.hubspot.com\/cta\/redirect\/5804034\/198a3488-dee9-4745-8736-285acccf397a\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"hs-cta-img\" id=\"hs-cta-img-198a3488-dee9-4745-8736-285acccf397a\" style=\"border-width:0px;\" height=\"418\" width=\"800\" src=\"https:\/\/no-cache.hubspot.com\/cta\/default\/5804034\/198a3488-dee9-4745-8736-285acccf397a.png\" alt=\"Parashift On-Demand-Webinare\"><\/a><\/span><script charset=\"utf-8\" src=\"https:\/\/js.hscta.net\/cta\/current.js\"><\/script><script type=\"text\/javascript\"> hbspt.cta.load(5804034, '198a3488-dee9-4745-8736-285acccf397a', {\"region\":\"na1\"}); <\/script><\/span><!-- end HubSpot Call-to-Action Code -->\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die ML-basierte OCR als zukunftsweisende Richtung f\u00fcr Unternehmen<\/h2>\n\n\n\n<p>An Unternehmen werden in jeglicher Hinsicht immer h\u00f6here Anspr\u00fcche gestellt, womit auch die Anforderungen stets gr\u00f6sser werden, was wiederum die Entwicklung bereits bestehender L\u00f6sungen fordert und f\u00f6rdert. So ben\u00f6tigen Unternehmen heutzutage differenzierte Herangehensweisen f\u00fcr ihre Dokumentenverarbeitung, als dies noch vor zehn Jahren der Fall war. Schon nur aufgrund des zu verarbeitenden Dokumentenvolumen per se, welches sich exponentiell vervielfacht hat (und die Datenmenge auch in Zukunft weiter steigen wird), haben sich die Anforderungen an Unternehmen grundlegend ver\u00e4ndert. Zus\u00e4tzlich zum Volumen gesellen sich vor allem weitgehend unstrukturierte Dokumente in den verschiedensten Formen und Formate dazu, die es zu verarbeiten gilt. Die herk\u00f6mmliche OCR, welche auf Regel- und Template-basierter Erfassung aufgebaut ist, kommt mit dieser Variationsvielfalt nicht klar, womit ihr auch direkt der Riegel vorgeschoben werden muss. Hier dennoch mit der konventionellen OCR zu fahren ist in etwa so, wie wieder vom Handy von Gordon Gekko Gebrauch zu machen\u2026<\/p>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Je gr\u00f6sser die Datenmenge, desto besser lernt die ML-basierte OCR &#8211; unbezahlbare Vorteile an Effizienz gegen\u00fcber der Template-basierten OCR<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">ML-basierte OCR als Gamechanger f\u00fcr die Dokumentenextraktion<\/h2>\n\n\n\n<p>Von entscheidender Bedeutung ist die pr\u00e4zise Extraktion der relevanten Daten aus den Dokumenten. Und zwar aus allen m\u00f6glichen unstrukturierten Formaten und in Kombination beispielsweise mit handgeschriebenen und elektronisch erfassten, mit <a href=\"https:\/\/parashift.ai\/de\/schmerzfreie-verarbeitung-von-lehrvertragen-fur-berufsbildungsamter\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Checkboxen und Felder<\/a>. Erst damit k\u00f6nnen Unternehmen ihre Prozesse weitgehend und straight-through automatisieren. Genau hier trumpft die ML-basierte OCR gross auf. Dank maschinellem Lernen kann sie unstrukturierte Daten effizienter extrahieren, analysieren, von diesen Daten und allen zuvor extrahierten Daten (und damit immensen Datenmengen) lernen und darauf basiert automatisiert entscheiden, wie eine Aufgabe oder ein Prozess ausgef\u00fchrt werden muss. Im Detail sehen die Vorteile der Dokumentenextraktion mit der ML-basierten OCR folgendermassen aus:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Unstrukturiert, semi-strukturiert oder strukturiert, die ML-basierte OCR nimmt die Dokumente so, wie sie sind<\/li>\n\n\n\n<li>Einzelpositionen werden durch die ML-basierte OCR m\u00fchelos identifiziert, erfasst, aufbereitet und extrahiert<\/li>\n\n\n\n<li>Schnellere Durchlaufzeiten sind m\u00f6glich und dadurch eine Produktivit\u00e4tssteigerung bei gleichen Zeitressourcen<\/li>\n\n\n\n<li>Hohe Flexibilit\u00e4t dank simpler und schneller Skalierbarkeit<\/li>\n\n\n\n<li>Minimaler Koordinationsaufwand f\u00fcr Mitarbeiter (keine Wartungskosten)<\/li>\n\n\n\n<li>\u201eDokumententyp-Fabrik\u201c <a href=\"https:\/\/parashift.ai\/de\/cloud-versus-on-premise-teil-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">in der Cloud<\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Mitarbeiter k\u00f6nnen sich mit hochkomplexen Szenarien besch\u00e4ftigen, die Eingriffe beschr\u00e4nken sich auf Ausnahmen<\/li>\n\n\n\n<li>Exzellente Qualit\u00e4t der Datenaufbereitung und -extraktion und damit insgesamt eine Zeit- und Kostenreduzierung in den Prozessen<\/li>\n\n\n\n<li>Die extrahierten Daten geben tiefe Einblicke und k\u00f6nnen f\u00fcr jegliche weiteren Analysen verwendet werden<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<blockquote class=\"wp-block-quote is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\">\n<p>Machine Learning-basierte OCR erfasst und extrahiert nicht nur die Informationen, sondern interpretiert und versteht gleichzeitig auch deren Inhalt<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die ML-basierte OCR ist ein no-brainer<\/h2>\n\n\n\n<p>Die Pr\u00e4zision, Qualit\u00e4t und Effizienz, mit welcher die Machine Learning-basierte OCR auftrumpft ist bestechend, das Zukunftsbild der Dokumentenextraktion ein vielversprechendes und die Integration f\u00fcr Unternehmen ein absoluter no-brainer.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-buttons is-horizontal is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-499968f5 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--1\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/parashift.ai\/sign-up\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Kostenlos testen<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-buttons is-horizontal is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-499968f5 wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline is-style-outline--2\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/parashift.ai\/de\/kontakt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Sprechen Sie mit uns<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gordon Gekko alias Michael Douglas 1987 in Wall Street mit dem Ziegelstein von einem Handy am Strand: Ein Bild, das damals als nie zuvor gesehenes um die Welt ging und als Paradigmenwechsel galt. 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