OCR-Technologie: Definition, Nutzen und Software

Die Abkürzung OCR steht für Optical Character Recognition und bedeutet im Wesentlichen „Texterkennung“ bzw. optische Zeichenerkennung.

Dieser Prozess beinhaltet mehrere Schritte. Zunächst wird das Dokument gescannt oder das Bild aufgenommen. Dann verwendet die OCR-Software Algorithmen zur Erkennung von Mustern in den Bildpunkten, um die entsprechenden Zeichen oder Wörter zu identifizieren.

Vor allem im Dokumenten- und Rechnungsmanagement wird OCR-Texterkennung immer beliebter, denn mit ihrer Hilfe spart man Zeit und Geld.

Die entstandene Datei kann digital weiter bearbeitet werden und ersetzt so die manuelle Erfassung von Daten. Das spart also nicht nur mühselige Arbeit, sondern auch viel Platz in Form von Aktenschränken und Ordnern.

Um ein analoges Dokument digital nutzbar zu machen, muss es zunächst eingescannt werden. Die Fotodatei wird dann von der OCR-Technologie ausgelesen und in eine Datei umgewandelt, in der man z. B. Stichwörter suchen und die man bearbeiten kann. Die meisten Scanner oder vergleichbaren Geräte werden übrigens direkt mit einer Software geliefert, in der die OCR-Technologie verankert ist.

Wenn es um die Texterkennung geht, gibt es verschiedene Technologien, aus denen man auswählen kann:

Mustererkennung

OCR-Softwares, die mit Mustererkennung arbeiten, können Buchstaben in häufig verwendeten Schriftarten erkennen. Verdana, Arial, Times New Roman und Co. sind für eine solche OCR-Software kein Problem.

Die OCR-Software vergleicht die Darstellung mit unzähligen in der Datenbank der Software abgelegten Fonts und erstellt auf Basis derer ein neues Dokument. Handschriftliche Aufzeichnungen oder nicht gespeicherte Schriftarten werden bei der Mustererkennung jedoch häufig nicht erkannt.

Zonale OCR

Nicht immer muss das gesamte Dokument erfasst und verarbeitet werden. Die zonale OCR-Technologie ist eine spezifische Art der OCR, die nur Teile bzw. Textdatenfelder des Dokumentes übernimmt.

Die gewünschten Textparts können in einer Software mit zonaler OCR vorab ausgewählt werden. Dadurch verkürzt sich der gesamte Vorgang und die Daten können noch schneller erfasst werden.

Merkmalserkennung

Bei der Merkmalserkennung wird das Originaldokument in kleinste Teile zerlegt. Buchstaben werden beispielsweise in Linien, Ausrichtung der Linien, Bögen und Schnittstellen geteilt.

Die Merkmale werden mit anderen Zeichen abgeglichen und Hilfsmittel wie der sogenannte „k-nearest-neighbor-Algorithmus“ grenzen die Optionen ein. Auch handschriftliche Notizen können mithilfe der Merkmalserkennung digitalisiert werden.

ICR – „Intelligent Character Recognition"

Die intelligente Texterkennung ist komplexer als die konventionelle OCR-Technologie. Sie erkennt neben Wörtern und Zahlen auch Sonderzeichen, korrigiert Schreib- oder Tippfehler und erkennt, je nach Software, sogar Fremdsprachen.

Handschriftliche Notizen, Briefe oder Dokumente können ebenfalls ausgelesen werden. Das ist vor allem für historische Dokumente hilfreich, deren Inhalt so konserviert werden kann. Für diese Leistung verwenden ICR-Softwares linguistische und statistische Mittel.

OMR – „Optical Marc Recognition"

Bei OMR geht es um die Erkennung von Markierungen auf Papier. Angekreuzte Multiple-Choice-Fragebögen oder Wahlzettel können mithilfe dieser Technologie schneller ausgewertet werden.

OCR-Softwares finden an vielen Stellen Anwendung. Ob in Universitäten, Unternehmen oder Anwaltskanzleien – überall erleichtert die OCR-Texterkennung bürokratische Vorgänge. Nicht umsonst ist sie so populär, denn sie beinhaltet viele Vorteile:

Flexibilität: Nach der Texterkennung kann das Dokument nach bestimmten Begriffen durchsucht, bearbeitet oder in ein anderes Format umgewandelt werden.

Zeit- und Geldeinsparung: Auch Merkmale wie Vertrags- oder Rechnungsnummer können per OCR-Texterkennung direkt festgestellt und das Dokument so automatisch an die entsprechende Zuständigkeit weitergeleitet werden. Das spart Zeit und natürlich Geld.

Fehlerminimierung: Auch, wenn ein Originaldokument mit großer Sorgfalt erstellt wurde: Fehler sind menschlich. Die Auslesungsrate von OCR-Softwares hingegen ist sehr zuverlässig und kann sogar grobe Tippfehler, optische Unschärfen oder Schriftarten korrigieren. Das Ergebnis noch einmal gegenzulesen, ist dennoch ratsam. Insbesondere bei hohen Rechnungsbeträgen oder rechtlich wichtigen Dokumenten gibt die Kombination aus hochwertiger OCR-Texterkennung und fachlicher Kompetenz der Mitarbeiter:innen das beste Ergebnis.

Trotz aller Vorteile stößt OCR in der Praxis aber auch an ihre Grenzen, zum Beispiel bei schlecht lesbaren Thermobelegen, bei gemischten Steuersätzen oder bei Rechnungen in internationalen Zeichensystemen. Hier kann künstliche Intelligenz gezielt unterstützen: Sie liest auch zerknitterte oder verblasste Belege zuverlässig aus, erkennt gemischte Umsatzsteuersätze automatisch und verarbeitet Inhalte in unterschiedlichen Sprachen. Die Datenextraktion wird so nicht nur robuster, sondern auch bis zu 65 % präziser.

Es gibt eine Vielzahl von OCR-Softwarelösungen auf dem Markt, die auf unterschiedliche Bedürfnisse zugeschnitten sind. Hier sind fünf davon:

• Adobe Acrobat DC: Eine weit verbreitete Software, die OCR in ihre PDF-Bearbeitungsfunktionen integriert.

• ABBYY FineReader: Eine hochgelobte OCR-Software, die für ihre Genauigkeit und Benutzerfreundlichkeit bekannt ist.

• Readiris: Diese Software ist bekannt für ihre Multilingualität und Fähigkeit, komplexe Layouts zu verarbeiten.

• Tesseract: Eine Open-Source-OCR-Engine, die von Google unterstützt wird.

• Microsoft OneNote: Obwohl nicht primär eine OCR-Software, bietet OneNote OCR-Funktionen zur Textextraktion aus Bildern

Die OCR-Technologie ist schon viel weiter verbreitet, als man glauben mag. Vor allem in staatlichen Institutionen sind viele Prozesse dank OCR-Technologie bereits deutlich vereinfacht worden. Hier gibt es ein paar Beispiele:

• Rechnungsmanagement: Was früher über klassische OCR-Texterkennung lief, wurde bei Candis inzwischen durch leistungsfähige künstliche Intelligenz abgelöst. Die Candis AI liest automatisch Rechnungsdaten wie Belegdatum, Rechnungsnummer, IBAN oder Kostenstelle aus – selbst bei schlecht lesbaren oder unstrukturierten Dokumenten. Doppelerfassungen werden so vermieden, und das manuelle Abtippen gehört der Vergangenheit an. Auf Basis der extrahierten Informationen erkennt das System automatisch, wer für die Freigabe zuständig ist, und leitet die Rechnung direkt weiter.

• Anwalts- und Steuerberaterkanzleien verwenden die OCR-Texterkennung, um Ausdrucke von Gerichtsurteilen und Protokollen digital lesbar zu machen.

• Die Post verwendet die OCR-Technologie unter anderem zum Auslesen der Postleitzahlen. Dadurch vereinfacht sich die Sortierung nach Zielregion.

• Archive und Universitätsbibliotheken verwenden OCR-Softwares und können so ihre digitale Datenbank erweitern. User:innen finden so in der Volltextsuche schnell und effizient, was sie benötigen.

• Für blinde Menschen bieten OCR-Softwares eine besonders wertvolle Hilfe. Die eingescannten und erkannten Dokumente können nun per Sprachausgabe vorgelesen werden.

• Verkehrssünder:innen unterwegs? Mithilfe der OCR-Texterkennung kann die Polizei Autokennzeichen in Windeseile auslesen und über die Auswertung von Radarbildern ausfindig machen.

• Und wieder ist die Steuererklärung fällig. Mit einer OCR-Software wird sie aber direkt einfacher, weil sich Quittungen, Rechnungen und Kontoauszüge einfach auf digitalem Weg auslesen und archivieren lassen. Damit erhalten Steuerzahler:innen direkt einen besseren Überblick über die Finanzen des letzten Jahres.

• Banken und Finanzdienstleister setzen die OCR-Technologie ein, um riesige Datenmengen korrekt zu erfassen. Die Technologie dient als grundlegender Schritt in Richtung Automatisierung.

Warum OCR allein nicht reicht und was KI noch besser kann

OCR bildet die Grundlage vieler digitaler Rechnungsprozesse. Doch bei unvollständigen oder qualitativ schlechten Dokumenten stößt sie schnell an ihre Grenzen, etwa bei geknickten Papierbelegen, verblassten Thermobelegen oder eingescannten Dokumenten mit komplexen Layouts. Gerade dann, wenn wichtige Felder wie Rechnungsnummern, Beträge oder Steuersätze betroffen sind, wird die Datenerfassung fehleranfällig.

Candis AI geht hier einen Schritt weiter und ergänzt die klassische Zeichenerkennung um intelligente Funktionen, die den gesamten Prozess deutlich effizienter und zuverlässiger machen. Drei zentrale Anwendungsbereiche zeigen, wie moderne Buchhaltung davon profitiert:

1. Dokumente automatisch klassifizieren

Die KI erkennt selbstständig, ob es sich bei einem Dokument um eine Rechnung, einen Vertrag oder einen Lieferschein handelt, auch bei uneinheitlichen Formaten oder geringer Datenqualität. Wenn keine eindeutige Klassifikation möglich ist, wird ein definierter Standardpfad gewählt. Mit jedem Beleg lernt das System dazu und wird kontinuierlich präziser.

2. Rechnungsdaten erkennen und vorbelegen

Candis AI extrahiert automatisch alle relevanten Rechnungsfelder wie Betrag, Datum, Kreditor oder Buchungstext, selbst bei schlecht lesbaren Scans. Dabei merkt sich die KI frühere Entscheidungen, schlägt passende Felder vor und übernimmt Kontierungsvorschläge für wiederkehrende Lieferanten. Die Trefferquote verbessert sich mit jeder Nutzung.

3. Pflichtangaben nach § 14 UStG prüfen

In der aktuellen Betaversion erkennt Candis AI automatisch, ob alle gesetzlich erforderlichen Angaben auf der Rechnung vorhanden sind – etwa Steuersatz, Anschrift oder Rechnungsbetrag. Auch Kleinbetragsrechnungen unter 250 € werden erkannt und entsprechend anders geprüft. Damit entfällt die manuelle Sichtprüfung durch das Finanzteam und der Freigabeprozess wird weiter beschleunigt.

Fazit: Moderne Rechnungsmanagement-Systeme setzen nicht mehr nur auf OCR, sondern auf intelligente, lernfähige KI. Dadurch werden auch komplexe oder fehleranfällige Belege zuverlässig verarbeitet – schneller, genauer und mit deutlich weniger manuellem Aufwand.