Optische Zeichenerkennung / Optical Character Recognition (OCR)

Vermutlich haben Sie bereits von Software gehört, die es möglich macht, Informationen durch Texterkennung automatisch aus Dokumenten auszulesen, z.B. durch Scannen eines Handyfotos. Bei dieser Software handelt es sich um OCR-Software beziehungsweise Software, die auf künstlicher Intelligenz (KI) beruht.

70% der eingereichten Belege erstellt Lanes & Planes selbst in Form eigener Rechnungen und hat damit eine Trefferquote von 100%. Für die restlichen 30% haben wir uns bewusst gegen eine OCR- oder KI-basierte Lösung entschieden!

Falls Sie sich nun fragen, weshalb sich Lanes & Planes gegen diese Funktion entschieden hat, möchten wir Ihnen dies gern hier beantworten.

Vielfalt an individuellen Belegen

Standardisierte Dokumente (wie z.B. einheitliche Rechnungen) können durch OCR-Technologie relativ leicht erkannt werden, da die zugrundeliegenden Algorithmen zum sogenannten "Capturing" über ein  einfaches Schema nach den wiederkehrenden Schlagworten auf dem Scan suchen können. Die Dokumente, die unsere Nutzer über den Desktop oder die App als Belege hochladen, stellen jedoch keine standardisierten Dokumente dar, sondern haben verschiedenste Ausprägungen (wie z.B. Taxibelege, Bewirtungsbelege, Tankbelege etc.). Dies erschwert der OCR-Software die Erkennung des Textinhalts, da nicht auf Basis von bekannten Schlagworten/ Formatierungen ausgelesen werden kann. OCR-Software bietet eine recht hohe Erkennungsquote bei Standarddokumenten, ist jedoch besonders dann sehr fehleranfällig, wenn der Scan von der Norm abweicht. 

Was vermuten Sie, wie hoch die Erkennungsquote einer OCR-Software bei einem Beleg wie diesem sein könnte?

taxibeleg_beispiel.png

GOBD-Konformität

Je häufiger Nutzer Belege einreichen, desto routinierter gehen sie dabei vor. Um sicherzustellen, dass die Nutzer die gespeicherten Informationen willentlich so übermitteln wollten, ist es wichtig, dass sichergestellt werden kann, dass der Nutzer die Daten bewusst so eingetragen hat und diese nicht durch den Erkennungsfehler einer OCR-Software falsch gespeichert wurden.

 

 

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