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OCR

Texterkennung aus Bildern/PDFs zur Automatisierung von Dokumentenprozessen.

OCR (Optical Character Recognition) ist die automatische Texterkennung aus Bildern oder PDFs. Die Technologie wandelt gescannte Dokumente, Fotos oder „bildbasierte“ PDF-Dateien in durchsuchbaren und weiterverarbeitbaren Text um – z. B. für die automatische Rechnungserfassung, Archivierung oder das Befüllen von ERP- und CRM-Systemen.

Was bedeutet OCR?

OCR steht für „Optical Character Recognition“ (optische Zeichenerkennung). Gemeint ist das Erkennen von Buchstaben, Zahlen und Sonderzeichen in Bilddaten. Das Ergebnis ist meist reiner Text oder ein strukturiertes Ausgabeformat (z. B. Felder wie Rechnungsnummer, Datum, Betrag), das direkt in Workflows genutzt werden kann.

Wie funktioniert OCR?

Moderne OCR ist mehr als „Buchstaben auslesen“: Sie kombiniert Bildvorverarbeitung, Layout-Analyse und Sprachmodelle, um auch schwierige Vorlagen (schiefe Scans, schlechte Qualität, verschiedene Schriftarten) zuverlässig zu verarbeiten. Typische Schritte:

  • 1) Dokument erfassen: Scan, Foto, E-Mail-Anhang oder Upload (PDF/JPG/PNG).
  • 2) Vorverarbeitung: Entzerren, Rauschen entfernen, Kontrast erhöhen, Seiten drehen, Zuschneiden.
  • 3) Layout erkennen: Erkennen von Spalten, Tabellen, Überschriften, Fußzeilen und Formularfeldern.
  • 4) Zeichenerkennung: Umwandlung der Bildbereiche in Text (inkl. Wahrscheinlichkeiten/Confidence Scores).
  • 5) Nachbearbeitung: Rechtschreib- und Plausibilitätschecks (z. B. IBAN-Prüfung), Formatierung und ggf. strukturierte Extraktion.

Warum ist OCR für wachsende KMU wichtig?

Wenn Unternehmen wachsen, werden manuelle Dokumentenprozesse schnell zum Engpass: Rechnungen abtippen, Lieferscheine abgleichen, Verträge durchsuchen oder Kundenanfragen aus PDFs herauskopieren skaliert schlecht. OCR reduziert diese „Copy-Paste-Arbeit“ drastisch, verkürzt Durchlaufzeiten und senkt Fehlerquoten – besonders dort, wo viele Dokumente in wiederkehrenden Formaten eingehen (Eingangsrechnungen, Bestellungen, Formulare).

In der Prozessautomatisierung ist OCR oft der erste Schritt, um unstrukturierte Informationen in maschinenlesbare Daten zu verwandeln. Danach können Automationen greifen, z. B. mit Automatisierung (Automation), Workflow-Regeln oder Tools wie n8n.

Typische OCR-Use-Cases in der Praxis

  • Rechnungsverarbeitung: Lieferant, Betrag, Fälligkeit auslesen und in Buchhaltung/ERP übernehmen.
  • Vertrags- & Aktenrecherche: Scans durchsuchbar machen (Volltextsuche in Archiven).
  • Formulare & Anträge: Felder aus Formularen extrahieren und in Systeme übertragen.
  • Posteingang: PDFs klassifizieren, Daten auslesen und automatisch weiterleiten.

OCR vs. Document AI (IDP)

OCR liefert primär Text. Document AI (Intelligent Document Processing, IDP) geht weiter: Es kombiniert OCR mit Dokumentklassifikation, strukturierter Extraktion (z. B. Tabellenzeilen) und Validierungslogik. Häufig wird OCR mit Large Language Model (LLM)-gestützter Extraktion kombiniert, um Felder robuster zu erkennen – besonders bei variierenden Layouts.

Was kostet OCR?

Die Kosten hängen vor allem von Volumen (Seiten/Monat), Dokumenttypen (einfach vs. komplex), Qualitätsanforderungen (Genauigkeit, Validierung), Integrationen und Betriebsmodell (Cloud vs. On-Prem) ab. In der Praxis starten einfache OCR-Setups oft „ab“ niedrigen zweistelligen bis dreistelligen Beträgen pro Monat für kleine Volumina; bei hohem Durchsatz oder IDP-Funktionen werden Preise meist nutzungsbasiert (pro Seite) kalkuliert. Wichtig ist, den ROI über eingesparte Bearbeitungszeit und weniger Fehler zu bewerten.