Решения ICR OCR: помощь предприятиям в модернизации повседневных операций в 2023 г.
В эпоху четвертой промышленной революции некоторые предприятия используют устаревшие подходы, которые стоят денег, снижают производительность и напрасно тратят время. Бизнес-эксперты хотят использовать инновационные цифровые решения для решения проблем и оптимизации процедуры адаптации. Таким образом, эксперты могут укрепить отношения с клиентами и увеличить продажи.
В следующей статье подробно обсуждается важность решений ICR OCR и то, как предприятия могут использовать их для достижения своих целей в бизнесе.
Что такое ИКР?
ICR — это форма оптического распознавания символов (OCR), которая использует искусственный интеллект и машинное обучение для интерпретации текста. Технология OCR используется для преобразования печатного текста в цифровой текст, который можно редактировать и искать, но ICR делает еще один шаг вперед, позволяя также интерпретировать рукописный текст. ICR может читать и анализировать текст с использованием различных шрифтов и языков, что делает его универсальным инструментом для сбора данных.
| Рекомендуемый пост: 3 новых способа применения ИИ в космических миссиях |
Услуги ICR OCR: краткий обзор
В компьютерных науках (CS) интеллектуальные системы распознавания символов представляют собой расширенную версию сервисов оптического распознавания символов. Она очень специфична и, другими словами, называется системой распознавания рукописного ввода. Инновационная система может легко обрабатывать несколько шрифтов и стилей рукописного ввода, которые компьютер может легко изучить самостоятельно благодаря поддержке моделей AI и ML. Это играет жизненно важную роль в повышении точности и идентификации рукописных символов. Системы ICR также могут извлекать информацию из рукописных заметок и быстро делать прогнозы.
ICR OCR использует самообучающуюся систему, которая является важной частью моделей ML. Алгоритмы самообучения, которые используют интеллектуальные системы распознавания символов, называются контролируемым машинным обучением (SML). SL — это задача машинного обучения для изучения функции, которая соединяет входные данные с результатом на примере пар входных и выходных данных. В SML эксперты обозначают наборы данных, а затем обучать модель, позволяющая делать прогнозы.
Согласно исследованию Markets & Markets, размер мирового рынка интеллектуального распознавания символов достигнет финансовой стоимости около 5.2 миллиарда долларов к 2027 году с 2022 по 2027 год.
Рабочий процесс, лежащий в основе услуг ICR OCR
Решения ICR поддерживают алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для немедленного получения высококачественных результатов. Следующие пункты освещают полную процедуру интеллектуальных систем распознавания символов:
- Система ICR проверяет информацию о рукописных записях и собирает необходимые данные, такие как полные имена клиентов, адреса и т. д.
- Бывают случаи, когда требуется рукописное подтверждение согласия, и пользователи могут предоставить его, следуя простым инструкциям. Система ICR OCR сканирует информацию в форме проверки согласия в течение нескольких секунд.
- После выполнения шагов клиент получает окончательные результаты, а доказательства хранятся в бэк-офисе компании.
Применение систем ICR OCR может устранить накладные расходы на процедуры ввода данных, которые занимают очень много времени. Использование средств автоматизации облегчает мгновенное извлечение данных, поэтому корпорации могут легко отказаться от традиционных подходов. Собранную информацию можно использовать для обучения различных других моделей и достижения желаемых результатов. Этот подход также полезен для создания базы данных для тестирования и исследований.
В свете всех преимуществ нет сомнений в том, что предприятия могут трансформировать свою повседневную деятельность с использованием ICR. OCR-решения. Инновационная система может легко извлекать данные из структурированных и неструктурированных документов. Передовая система мгновенно запоминает новую информацию и обновляет базу данных всякий раз, когда появляется новый вид шрифта или стиль почерка. Этот инновационный подход повышает точность рассматриваемой модели.
| Рекомендуемый пост: 6 проблем и проблем с AI ChatBot: ChatGPT, Бард, Клод |
Промышленное применение интеллектуальных решений для распознавания символов
Системы ICR OCR идеально подходят для сбора и преобразования данных из физических записей в электронные форматы. Следующие отрасли лучше всего используют интеллектуальные системы распознавания символов:
- Такие организации, как NBFC, банки и другие фирмы, собирают большие объемы пользовательских данных. ICR OCR может сканировать информацию о чеках, кредитных заявках и другой документации.
- Образовательные учреждения используют ICR для просмотра рукописных заметок и использования их в официальной системе оценок.
- Технология ICR позволяет онлайн-компаниям и платформам электронной коммерции извлекать личные подписи и хранить записи в базах данных для целей KYC.
- Просматривая записи, управляющие недвижимостью могут использовать ICR OCR для подтверждения права собственности. Кроме того, арендодатели могут использовать инновационные технологии для проверки договоров аренды.
- Несколько страховых компаний по закону обязаны оцифровывать записи и подавать претензии через ICR OCR. Такой подход способствует прозрачности. Таким образом, клиенты могут продлевать свою страховку и подавать жалобы, поскольку информация легко доступна в Интернете и может быть быстро проверена.
- Квитанции, отгрузочные документы, подтверждение адреса (POA) и другие записи можно легко сканировать в индустрии гостеприимства и логистики.
Проблемы с ICR
Технология ICR все еще развивается, и она сталкивается с некоторыми проблемами. Первая проблема — потребность в высококачественных изображениях. ICR полагается на наличие четких и высококачественных изображений для правильно интерпретировать текст. Еще одна проблема — распознавание рукописного ввода. Почерк уникален, и научить машины его интерпретировать сложно. Наконец, ICR иногда может неправильно интерпретировать текст, что может привести к ошибкам при сборе данных.
| Рекомендуемый пост: Топ 9 бесплатных Stable Diffusion ресурсы для создания изображений |
Отрасли, использующие ICR
ICR используется в различных отраслях, включая финансы, здравоохранение и логистику. В финансах ICR используется для обработки и проверки чеков, что снижает потребность в ручном вводе данных и повышает скорость и точность обработки. Поставщики медицинских услуг используют ICR для автоматизации извлечения медицинских данных из историй болезни пациентов. Это ускоряет процесс диагностики и лечения, а также повышает точность. В логистике ICR используется для автоматической обработки отгрузочных этикеток, повышая эффективность цепочки поставок.
Заключительные замечания
ICR OCR имеет нейронные сети, которые обеспечивают работу программного обеспечения, постоянно изучая и изменяя различные стили почерка. Когда дело доходит до интеллектуального распознавания символов, точность системы со временем повышается. Таким образом, предприятия могут извлечь выгоду из огромных объемов данных, потому что программное обеспечение может работать лучше.
Сотрудничество со сторонним поставщиком может предложить компаниям передовое решение, которое повышает производительность и продажи, экономя время и капитал для компании. Современное решение повышает способность прогнозирования стилей написания и автоматически обновляет репозитории. ICR OCR может прояснить все поля, которые были сделаны очевидными, путем их тщательной проверки.
Статьи по теме:
Отказ от ответственности
В соответствии с Руководство трастового проектаОбратите внимание, что информация, представленная на этой странице, не предназначена и не должна интерпретироваться как юридическая, налоговая, инвестиционная, финансовая или любая другая форма консультации. Важно инвестировать только то, что вы можете позволить себе потерять, и обращаться за независимой финансовой консультацией, если у вас есть какие-либо сомнения. Для получения дополнительной информации мы предлагаем обратиться к положениям и условиям, а также к страницам справки и поддержки, предоставленным эмитентом или рекламодателем. MetaversePost стремится предоставлять точную и объективную отчетность, однако рыночные условия могут быть изменены без предварительного уведомления.
Об авторе
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
Другие статьи
Дамир — руководитель группы, менеджер по продукту и редактор в Metaverse Post, охватывающие такие темы, как AI/ML, AGI, LLM, Metaverse и Web3-связанные поля. Его статьи ежемесячно привлекают огромную аудиторию, насчитывающую более миллиона пользователей. Похоже, он эксперт с 10-летним опытом работы в области SEO и цифрового маркетинга. Дамир упоминается в Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto и другие издания. Он путешествует между ОАЭ, Турцией, Россией и СНГ в качестве цифрового кочевника. Дамир получил степень бакалавра в области физики, что, по его мнению, дало ему навыки критического мышления, необходимые для достижения успеха в постоянно меняющемся мире Интернета.
