10 Fabricantes de AI OCR en 2024
Esta sección ofrece una visión general de los ai ocr, así como de sus aplicaciones y principios. Consulte también la lista de 10 fabricantes de ai ocr y su ranking empresarial.
¿Qué es AI OCR?
AI OCR es una combinación de tecnología OCR (Lector Óptico de Caracteres) e IA (Inteligencia Artificial).
El OCR es una tecnología que lee texto manuscrito o impreso con un escáner o una cámara digital y lo convierte en datos de texto. La nueva tecnología de procesamiento OCR que utiliza y combina la tecnología de IA con esta tecnología OCR convencional se denomina AIOCR.
AI OCR incorpora funciones de aprendizaje profundo, en particular aprendizaje profundo, entre IA (Inteligencia Artificial), para aprender las características y patrones del texto y mejorar la precisión del reconocimiento de texto y el análisis de rangos y disposiciones de texto. Además, ahora es posible leer líneas rayadas, líneas tachadas y hábitos textuales, algo que antes era difícil de hacer.
Usos de AI OCR
AI OCR se utiliza en operaciones que requieren un reconocimiento de caracteres más preciso, como los caracteres manuscritos y los formularios con disposiciones mixtas, en las que el OCR convencional ha tenido dificultades.
1. Cuando se Trata de Caracteres Manuscritos
Se utiliza en operaciones en las que a menudo se manejan documentos escritos a mano, como recibos manuscritos, cuestionarios, cuestionarios médicos, formularios de solicitud e informes de trabajo diarios.
2. Cuando se Mezclan Varias Disposiciones
Adecuado para operaciones en las que los diseños no pueden estandarizarse, como formularios de pedido y facturas de varias empresas que suelen recibirse por fax en pequeñas y medianas empresas.
3. Cuando se Desea Aumentar la Precisión del Reconocimiento de Caracteres
El aprendizaje de la IA mejora la precisión del reconocimiento y reduce las horas de trabajo.
Principio de AI OCR
AI OCR utiliza un método de aprendizaje profundo para reconocer caracteres. El principio del reconocimiento de caracteres mediante escritura a mano es el mismo que una IA que ha aprendido, por ejemplo, "perro" mediante aprendizaje profundo, puede mirar una imagen de un perro y reconocerla como un perro. Reconocer una imagen de un perro como un perro se infiere aprendiendo un gran número de imágenes de perros, utilizando los resultados de la extracción de características y la clasificación.
Del mismo modo, al reconocer texto manuscrito, las características se extraen y clasifican aprendiendo un gran número de imágenes de texto manuscrito. Como resultado, la IA puede juzgar automáticamente el contenido de los caracteres manuscritos y mejorar la precisión de su lectura. En otras palabras, ya se trate de datos de texto atípicos, notas de texto manuscritas o resguardos que difieren de un proveedor a otro, puede determinar el elemento y convertirlo en datos.
El reto de los métodos de aprendizaje profundo es que se requiere una gran cantidad de datos de entrenamiento para combinar cada proceso. Además, es posible que se necesiten dispositivos informáticos de alto rendimiento (por ejemplo, GPU) para procesar grandes cantidades de datos.
Cómo Elegir un AI OCR
A la hora de seleccionar un producto AI OCR, deben tenerse en cuenta los siguientes puntos:
1. El Tipo de Caracteres del Documento de Destino
El producto que se puede utilizar depende de si el texto del documento que se va a leer es manuscrito, impreso o una mezcla de ambos. Cada producto es adecuado para fines diferentes y, si se selecciona el producto equivocado, la precisión del reconocimiento de caracteres se verá reducida.
2. Formato del Formulario de Destino
Depende de si el formato del formulario de destino que se va a leer es limitado o no. Si el formato es limitado, el tipo que define el formato de antemano tendrá mayor precisión de lectura.
En cambio, si el formato no es limitado, es adecuado un tipo que permita a la IA aprender el formato del formulario y extraerlo.
3. Integración con Otros Sistemas
El AI OCR no completa el proceso de leer el texto en soporte papel y convertirlo en datos de texto, sino que a menudo se convierte en datos de entrada para otros sistemas empresariales. Compruebe que el sistema puede conectarse sin problemas a los sistemas empresariales que sea necesario vincular en su empresa. Otro punto a comprobar es la compatibilidad con RPA, cada vez más popular.
4. Rentabilidad
Las estructuras de tarifas de AIOCR varían. Existen tarifas fijas mensuales y tarifas de pago por página. Seleccione un servicio que sea ventajoso teniendo en cuenta el escenario de uso y la escala de su empresa.
5. Operatividad
En realidad, AI OCR no lo utilizan los usuarios del departamento de sistemas, sino los de contabilidad, recursos humanos, marketing, etc. Para garantizar la utilización de AI OCR, es importante introducir un sistema con una excelente operatividad adaptada a la empresa.
6. Historial
También es importante comprobar el historial del sistema. En la medida de lo posible, es aconsejable seleccionar un producto que tenga una casuística similar a la de su empresa.
Lista de 10 fabricantes de AI OCR
*Incluye algunos distribuidores, proveedores, etc.
Ordenar por características
- Por defecto
- Tamaño de la empresa: de mayor a menor
- Año de fundación: de más antiguo a más reciente
- Año de fundación: de más reciente a más antiguo
-
-
-
NEO INGENIERIA INFORMATICA, S.L.
NEO INGENIERIA INFORMATICA, S.L.
-
-
-
-
-
SIGNOS NEW TECHNOLOGIES, S.L.
SiMeter OCR
-
-
-
-
-
Google
OCR con la IA
-
-
-
-
-
De Jongh Computing Systems, C. A.
Procesamiento inteligente de documentos
-
-
-
-
-
Technology & Cognition LAB Srl
OCR de aprendizaje profundo
-
-
-
-
-
B&R Industrial Automation GmbH
OCR de aprendizaje profundo
-
-
-
-
-
ABBYY
OCR Skill
-
-
-
-
-
Cognex Corporation
sistema de visión
-
-
-
-
-
SELEA S.r.l.
CPS módulos
-
-
-
-
-
Visioneer, Inc.
Scanner
-
-
Ranking de fabricantes de AI OCR
*Incluye algunos distribuidores, proveedores, etc.Ranking en España
Método de cálculo| N° | Empresa | Popularidad |
|---|---|---|
| 1 | SIGNOS NEW TECHNOLOGIES, S.L. | 50% |
| 2 | De Jongh Computing Systems, C. A. | 50% |
Ranking global
Método de cálculo| N° | Empresa | Popularidad |
|---|---|---|
| 1 | SIGNOS NEW TECHNOLOGIES, S.L. | 50% |
| 2 | De Jongh Computing Systems, C. A. | 50% |
Método de cálculo
El ranking se calcula en función a la "popularidad" de la empresa dentro de la página de ai ocr. La "popularidad" se calcula en función al número total de clics de todas las empresas dividido por el número de clics de cada empresa durante el período mencionado.Empresas más grandes (por número de empleados)
Empresas más recientes
Empresas más antiguas
