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Il passato e il futuro della tecnologia OCR

Se utilizzate uno scanner per documenti, probabilmente avete già sentito parlare del software Optical Character Recognition (OCR) e Intelligent Character Recognition (ICR). Ma a cosa servono questi metodi per acquisire dati e quali nuovi ed entusiasmanti sviluppi si profilano all’orizzonte? In questo articolo si esamina come viene utilizzato il riconoscimento digitale dei caratteri in relazione a documenti cartacei scansionati e informazioni manoscritte, con uno sguardo al futuro del software OCR. 

INFORMAZIONI DI BASE SULLA SCANSIONE E IL RICONOSCIMENTO DEI CARATTERI

Supponete di dover modificare un documento stampato, un libro o un articolo di un periodico, oppure un contratto stampato. Potreste digitare il documento, magari dedicandovi ore e prestando sempre attenzione a eventuali errori umani, mentre riproducete il documento in un elaboratore di testi. È qui che entra in gioco una tecnologia di scansione come OCR e ICR.  Per scansionare il documento stampato e digitalizzare l’intero testo, potete avvalervi di uno strumento OCR.

OCR è una tecnologia ampiamente conosciuta e probabilmente già a voi nota, che si impiega per riconoscere il testo all’interno di immagini, ad esempio documenti scansionati e foto. Attraverso la tecnologia OCR, il testo scritto (digitato, manoscritto o stampato) contenuto in qualsiasi documento viene convertito in dati di testo leggibili da una macchina. Gli strumenti OCR leggono documenti e fotografie e ne estraggono dettagli o modelli. È sorprendente come sappiano anche convertire i dati estratti in un formato testuale comprensibile per i computer.

ICR è più finalizzato alla conversione di informazioni manoscritte e si incentra in particolare sulla decifrazione dei vari tipi di grafia manuale. Per rendere la tecnologia di acquisizione dati più efficace in termini di comprensione della parola stampata o scritta, si sta imponendo come elemento chiave il machine learning.

SCANSIONE E PROCESSI MANUALI A CONFRONTO

Grazie alla tecnologia OCR e ICR non occorre più cercare manualmente documenti fisici per reperire specifiche informazioni, con un notevole risparmio di tempo ed energie. Se i documenti sono stati digitalizzati, sarà sufficiente effettuare sul computer una ricerca basata su particolari parole chiave.

Per cercare uno specifico termine nel documento, è possibile eseguire le ricerche all’interno di ciascun file. Un utilizzo particolarmente frequente verte sulla digitalizzazione di libri e altri documenti non strutturati destinati alla comunicazione tra esseri umani. Ad esempio, l’OCR di Google translate consente agli utenti di leggere in ogni lingua.

Grazie alla versatilità di tali soluzioni, questo approccio avanzato risulta particolarmente utile a operatori professionali dei settori bancario e amministrativo e nei campi della farmacia e dei viaggi. Nuove possibilità emergono man mano che si estende la capacità di interfacciarsi con tecnologie di ogni genere, come nell’esempio precedente delle traduzioni. Alcuni sistemi di gestione della documentazione consentono agli utenti di modificare direttamente i documenti, ma anche di creare politiche di gestione automatica dei dati.

CHI UTILIZZA LE SOLUZIONI DI SCANSIONE?

Il Covid-19 dimostra che il futuro del lavoro, almeno in una certa misura, sarà su cloud e a distanza. A causa della pandemia e del suo andamento nel 2020, le imprese hanno dovuto ingegnarsi per garantire ai dipendenti a casa un accesso sicuro ai dati.

Nelle imprese era già in atto da tempo una trasformazione digitale con effetti sul nostro modo di gestire le informazioni; la pandemia globale ha tuttavia conferito ulteriore impulso a questo cambiamento. Ora più che mai, la tecnologia della scansione (OCR inclusa) svolge un imponente ruolo nell’archiviazione e nella gestione dei dati ed è ormai un elemento essenziale per quasi tutte le imprese.

Nel settore bancario, la tecnologia può estrarre dati presenti sugli assegni per acquisire informazioni sul conto, sull’importo in denaro scritto a mano e la firma, sulle richieste di mutuo e sulle buste paga.

È particolarmente rilevante anche in ambito medico. Si procede sempre più diffusamente a scansionare le cartelle cliniche cartacee più vecchie dei pazienti che, una volta rese disponibili in svariati formati digitali, semplificano il lavoro di dottori e infermieri.

IL FUTURO DI OCR, ICR E ALTRE FORME DI ACQUISIZIONE DEI DATI

La tecnologia permette già di digitalizzare rapidamente documenti fisici e ubicarli in app mobili di containerizzazione, in risposta alle esigenze del personale che lavora sempre più in mobilità.

Come facilmente prevedibile, l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning stanno ridisegnando l’ambito della scansione e del riconoscimento dei caratteri esattamente come ogni altro settore.  Ne è un esempio la piattaforma OCR online “Tesseract” di Google.

Ne fa parte anche una combinazione di AI e machine learning, che ci consente di analizzare dati e insegnare ai sistemi a rilevare le discrepanze in grandi set di dati. Un esempio del genere è rappresentato dal settore dell’auditing, che si avvale di questa tecnologia.

Per molte organizzazioni in tutto il pianeta, il Covid-19 ha accresciuto l’importanza della trasformazione digitale, mentre i processi aziendali proseguiranno il loro sviluppo e il percorso verso l’automazione grazie a tecnologie alle quali già oggi si fa ampiamente ricorso. Nei prossimi anni, comunque, la domanda di soluzioni per lavorare da remoto sarà molto più elevata.

Il cambiamento trae impulso anche dalla tecnologia di scansione sostenuta dai big data e dal machine learning (ad esempio il servizio captcha di Google). Per il software di scansione ne deriverà una sempre maggiore capacità di identificare quali siano le immagini e di applicarvi automaticamente il rispettivo testo descrittivo. Si tratta di un aspetto importante per rispondere alle necessità di chi è affetto da disabilità visive.

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Il riconoscimento digitale dei caratteri (OCR e ICR) consente elaborazioni rapide. Grazie al machine learning, possiamo identificare i tipi di documento e riconoscere le immagini per indirizzare con efficienza i dati verso le parti giuste del sistema e le persone chiave, per un’ulteriore elaborazione.

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