詳情與報名請點此 ■「手寫報表無法辨識」、「格式混亂無法處理」——這些常識正在改變 發票、申請書、訂購單、作業報告書、檢查表、現場文件——企業處理的報表種類繁多。確認紙本或PDF報表的內容,並手動轉錄到Excel或核心系統的業務,至今仍存在於許多現場。 「過去嘗試過OCR,但手寫文字的辨識率不高」、「因為交易對象的格式不同,所以無法跟上範本設定」、「結果,因為需要人工確認所有項目,所以效率並未提升」。 許多企業因此放棄導入OCR。然而,近兩三年來,OCR的技術已發生了巨大變化。 ■與傳統OCR根本不同,次世代AI-OCR的辨識方式 傳統OCR是以「辨識此座標上的文字」的方式讀取報表。因此需要事先設定範本,每次格式改變時都必須重新製作,相當費工。 次世代AI-OCR則像人閱讀報表一樣,會觀察整個頁面並自行尋找「這個項目寫在哪裡」。不需要設定範本。技術上已可能實現從包含手寫文字的報表、交易對象格式不同的報表、長達30至40頁的文件中,僅擷取必要的項目。 此外,即使辨識率很高,技術上也不可能達到100%的準確度。正因如此,重要的是建立一個機制,讓AI將沒有信心的辨識部分標示為「需確認」並交由人工處理,如此一來,便能有效率地僅確認必要的部分,而非全面檢查。 ■不僅止於辨識。為了讓轉錄作業真正趨近於零 AI-OCR的價值不在於辨識文字,而在於能減少多少轉錄作業。 從畫面複製貼上辨識的資料,匯出成CSV後再進行彙總或轉換成專用格式——這樣只是將轉錄作業的麻煩換了個形式。只有將「辨識→確認→輸出→系統整合」設計成一個流程,才能讓轉錄作業真正趨近於零。 本次網路研討會將結合具體的應用案例,解說次世代AI-OCR的技術進化,以及讓其實際運用的營運設計。 ■推薦給以下對象 希望減少手寫報表、傳真、掃描PDF轉錄作業者 過去曾嘗試OCR,但因辨識率或設定負擔而未能成功導入者 因交易對象的報表格式不同而放棄導入OCR者 希望從多頁報表中僅擷取必要項目者 希望將AI-OCR辨識的資料整合至Excel或核心系統者 正在考慮於會計、總務、訂購、製造、建設、DX推動部門進行報表業務效率化者 ■主辦/協辦 BOC股份有限公司 ■協力 Majisemi股份有限公司 詳情與報名請點此 Majisemi將持續舉辦「對參加者有益」的網路研討會。 過去研討會公開資料、其他報名中研討會請點▶這裡瀏覽。 Majisemi股份有限公司 〒102-0094 東京都千代田區紀尾井町3番12號 洽詢: https://majisemi.com/service/contact/