Die präzise Auslesung von Handschriften, insbesondere von Fließschriften, stellt seit jeher eine große Herausforderung dar. Handschriftliche Einträge finden sich in unzähligen Dokumententypen wie Bestellscheinen, Formularen, Fragebögen oder Gutachten. Die manuelle Erfassung dieser Inhalte verursacht dabei nicht nur enormen Aufwand, sondern auch hohe Kosten. Bis vor kurzem war eine qualitativ hochwertige Lesung handschriftlicher Texte technisch kaum realisierbar. Doch die Entwicklung moderner KI-Modelle, wie sie von Anbietern wie Microsoft, Amazon oder Google bereitgestellt werden, hat diese Hürde überwunden.
Willkommen in der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI), wo ICR (Intelligent Character Recognition) mittlerweile Leseraten von über 90 % erreicht. Was früher nur schwer möglich war, ist heute Realität: Handschriften können nun fast so akkurat wie gedruckte Texte ausgelesen werden. Durch die Integration dieser Technologien in Plattformen wie die KODAK Info Input Solution, die dank ihres Open Intelligence™-Designs KI-Konnektoren für alle gängigen KI-Modelle bietet, wird der Prozess weitgehend automatisiert. Dokumente werden dabei in die Cloud gesendet, wo die KI-Tools die handschriftlichen Daten analysieren und die Ergebnisse nahezu in Echtzeit zur weiteren Verarbeitung zurücksenden.
Herausforderungen und Lösungen der Handschriftenerkennung
Handschriftliche Dokumente zeichnen sich durch eine Vielzahl individueller Schreibstile aus, die selbst für das menschliche Auge teils schwer zu entziffern sind. Während die Erkennung von Druckschriften (OCR) bereits seit Jahren nahezu fehlerfrei funktioniert, stellte die Erfassung von Handschriften eine größere Herausforderung dar. Dank der jüngsten Fortschritte in der KI-Technologie können heute jedoch auch handgeschriebene Texte in vielen Fällen mit einer Genauigkeit von über 90 % gelesen werden. Ermöglicht wird dies durch KI-Modelle, die Störungen wie Linien, Hintergrundrauschen und Verschiebungen selbstständig herausrechnen.
Enorme Zeit- und Kostenersparnis
Der Nutzen dieser KI-Konnektoren ist immens, da handschriftliche Felder bis vor kurzem fast vollständig manuell erfasst und übertragen werden mussten. Je mehr handschriftliche Felder auf einem Dokument vorhanden sind, desto höher ist der manuelle Aufwand, diese in Erfassungsmasken zu übertragen. Ein ROI ist hier in der Regel bereits in einem sehr kurzen Zeitraum von wenigen Monaten darstellbar. Dabei ist nicht unbedingt die Anzahl der Dokumente entscheidend, sondern der Aufwand pro Dokument. Dieser hängt unter anderem von der Anzahl und dem Schwierigkeitsgrad der Felder ab. So kann die Erfassung von nur 50 bis 100 Dokumenten pro Tag mit jeweils fünf bis zehn Feldern genauso aufwendig sein wie die Erfassung von ein bis zwei Feldern in tausend oder mehr Dokumenten. Die Frage ist vielmehr, wie viel Zeit die manuelle Erfassung insgesamt in Anspruch nimmt und was dieser personelle Aufwand kostet.
Beispiele aus der Praxis
Beispiel 1
Hier sehen Sie einen Text, der allein schon optisch sehr schwer lesbar ist. Das Ergebnis ist verblüffend: Die KI kann diesen Text hervorragend interpretieren mit einer Leserate von über 80 % hervorragend interpretieren (erstellt mit MS Azure AI Document Intelligence).
Hier ist der interpretierte Text (mit Fehlern): „Ein alter Veganer saß mit seinem Enkelsohn am Lagerfeuer Die Nacht hatte sich über das Land gesenkt und das Feuer knacke und krachte, während die Flammen hoch hinders in den Himmel zürgelten. Nach einer Weile des Schweigens sagte der Alte zu seinem Enkel: weißt der, manchmal fichle ich mich, als wenn zwei wölfe in meinem Herzen kämpfen würden. Einer der beiden ist rachsüch- tig, aggressiv und grausam. Der anderehingegen ist liebevoll, sauft und mitfühlend. „Welcher der beiden wird den kampf um dein Herz gewinnen?“ fragte der Junger Den Wolf, den ich füttere“, antwortete der Alte.“
Beispiel 2
Hier sehen Sie ein einen Beispieltext eines Kunden mit einer ebenfalls sehr anspruchsvollen Handschrift, hier liegt die Leserate schon bei über 90 % Genauigkeit (erstellt mit MS Azure AI Document Intelligence).
Hier ist der interpretierte Text: „Wäre wirklich fall, wenn wir zukünftig auch hässliche Handschrift einfach erfassen Könnten . Braucht die Software Überhaupt noch Scanner marken ? (Das sind die Dinger oben T und unten V auf jeder seite, was macht die Texterkennung, Wenn man solche pfeile schreibt ? Oder Smilers Bin gespannt !“
Beispiel 3
Ein Logistik Beleg („Air Waybill“ = Luftfrachtbrief) mit einem Mix aus Druck und Handschriften. Auch hier liegt die Leserate bei deutlich über 90 %, Fehler sind kaum noch feststellbar (erstellt mit MS Azure AI Document Intelligence).
Fazit: Ein echter Game-Changer
Die neuesten Entwicklungen in der KI-gestützten Handschriftenerkennung sind ein wahrer Game-Changer. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Kombination aus KI, Cloud-Technologie und leistungsstarken IDP-Lösungen wie KODAK Info Input Solution die Art und Weise, wie wir Dokumente erfassen und verarbeiten, revolutioniert hat. Dank dieser Technologien wird die Erfassung handschriftlicher Inhalte nicht nur einfacher und schneller, sondern auch präziser als je zuvor. Unternehmen profitieren von höheren Erkennungsraten, schnelleren Reaktionszeiten und einer gesteigerten Kundenzufriedenheit. Die Zukunft gehört der intelligenten Dokumentenverarbeitung – und Sie können bereits heute von diesen Vorteilen profitieren.
