數(shù)據(jù)是企業(yè)運營的核心資產(chǎn)之一。然而，超過 85% 的商業(yè)信息以非結構化數(shù)據(jù)的形式存在，如電子郵件、報告、發(fā)票和合同等，這給計算機處理帶來了極大挑戰(zhàn)。為解決這一問題，光學字符識別（OCR）技術（Mistral OCR：文檔處理領域的革新者）應運而生。在眾多 OCR 工具中，Azure AI Vision OCR 和人工智能驅動的 OCR 備受關注，它們在數(shù)據(jù)提取方面各有優(yōu)劣，究竟哪一個更適合企業(yè)需求呢？讓我們深入探討一番。

一、Azure AI Vision OCR：基礎功能與局限

Azure AI Vision OCR 是微軟 Azure AI Vision 套件的重要組成部分，旨在從圖像、PDF 和掃描文檔中提取文本。它作為一款廣為人知的 OCR 工具，對于許多已經(jīng)使用 Azure 服務的企業(yè)來說，似乎是一個自然而然的選擇。

（一）工作原理

Azure AI Vision OCR 的工作流程主要包含三個關鍵步驟：首先，掃描圖像或 PDF 文檔以檢測文本區(qū)域；接著，提取其中的單詞和字符，無論是打印文本還是手寫文本都能識別；最后，輸出未經(jīng)格式化、結構化處理和驗證的純文本。該工具支持多種語言和不同的手寫風格，在通用文本識別方面具有一定優(yōu)勢。

（二）功能局限

盡管 Azure AI Vision OCR 能滿足基本的 OCR 需求，但存在諸多明顯的局限性。其一，它無法進行結構化數(shù)據(jù)提取，在處理表格、鍵值對和表單字段時，這些數(shù)據(jù)的結構信息會丟失，僅能獲取文本內容。其二，它缺乏內置的驗證機制，難以確保提取數(shù)據(jù)的準確性，錯誤或遺漏的字符可能無法被察覺。其三，面對復雜文檔，如發(fā)票、合同等，文檔結構容易在提取過程中遭到破壞，導致后續(xù)數(shù)據(jù)使用困難。其四，后期處理能力有限，提取出的文本在成為可用數(shù)據(jù)之前，需要人工進行清理、分類和組織，耗費大量人力和時間成本。對于處理大量復雜業(yè)務文檔的企業(yè)而言，這些局限使得 Azure AI Vision OCR 難以滿足實際需求。

二、人工智能驅動的 OCR：技術革新與優(yōu)勢

人工智能驅動的 OCR 是文本識別技術的新發(fā)展階段。與傳統(tǒng) OCR 僅提取原始文本不同，它借助機器學習和自然語言處理（NLP）技術，對提取的數(shù)據(jù)進行分析、結構化處理和驗證，在企業(yè)應用中展現(xiàn)出強大的優(yōu)勢。

（一）智能結構化數(shù)據(jù)處理

人工智能驅動的 OCR 能夠將文檔轉化為結構化數(shù)據(jù)。它不再只是提供一長串無結構的文本，而是可以精準提取特定字段，如發(fā)票編號、日期、姓名等，并進行有序整理，大大提高了數(shù)據(jù)的可用性和可讀性。

（二）理解文檔布局

該技術可以理解文檔的布局，無論是表格、列還是不同的章節(jié)，都能完整保留其結構，避免關鍵數(shù)據(jù)的丟失或誤讀。這一特性在處理包含大量格式信息的復雜文檔時尤為重要，確保了數(shù)據(jù)的完整性和準確性。

（三）提升準確性

通過機器學習算法，人工智能驅動的 OCR 模型不斷優(yōu)化和改進。隨著數(shù)據(jù)的積累和模型的訓練，其識別錯誤和誤讀的風險逐漸降低，數(shù)據(jù)提取的準確性得到顯著提升。

（四）自動化工作流程

人工智能驅動的 OCR 還能夠實現(xiàn)工作流程的自動化。提取的數(shù)據(jù)可以自動進行分類、驗證，并傳輸?shù)较鄳臉I(yè)務系統(tǒng)中，減少了人工干預，節(jié)省了時間和人力成本，提高了工作效率。

三、Azure AI Document Intelligence：進階之選的優(yōu)劣

作為 Azure AI Vision OCR 的進階版本，Azure AI Document Intelligence 旨在進行結構化數(shù)據(jù)提取，為企業(yè)提供了更高級的功能。

（一）優(yōu)勢體現(xiàn)

1. 預訓練模型豐富針對常見的文檔類型，如發(fā)票、收據(jù)、身份證和業(yè)務表單等，Azure AI Document Intelligence 配備了預訓練模型，企業(yè)可以直接使用，無需從頭開始訓練，節(jié)省了大量時間和精力。
2. 集成優(yōu)勢明顯它與微軟生態(tài)系統(tǒng)無縫集成，對于已經(jīng)在使用 Azure 服務的企業(yè)來說，使用該工具能夠輕松融入現(xiàn)有工作流程，實現(xiàn)協(xié)同辦公。
3. 結構化數(shù)據(jù)提取能力提升相較于 Azure AI Vision OCR，它能夠提取結構化數(shù)據(jù)，而不是僅僅提取無組織的文本塊，更符合企業(yè)對數(shù)據(jù)處理的實際需求。

（二）存在的不足

1. 成本較高Azure AI Document Intelligence 采用按使用量付費的模式，對于需要處理大量文檔的企業(yè)來說，成本可能較高。相比之下，一些固定費率的智能文檔處理（IDP）解決方案可能更具成本效益。
2. 對文檔質量要求高在處理低分辨率掃描件、旋轉文本或復雜多列文檔時，其準確性會明顯下降。這意味著企業(yè)在使用過程中，需要確保文檔掃描質量較高，否則可能影響數(shù)據(jù)提取的準確性。
3. 靈活性受限雖然提供了常見文檔的預訓練模型，但對于特殊或不常見的文檔，需要進行定制訓練。這不僅耗時，還需要大量的訓練數(shù)據(jù)集，增加了企業(yè)的使用難度和成本。
4. 生態(tài)系統(tǒng)依賴該工具深度依賴微軟生態(tài)系統(tǒng)，對于使用其他云服務提供商的企業(yè)來說，在集成和工作流程適配方面可能面臨挑戰(zhàn)，需要額外投入開發(fā)工作來實現(xiàn)兼容。

四、Klippa DocHorizon：更優(yōu)選擇的全方位剖析

與 Azure AI Document Intelligence 相比，Klippa DocHorizon 等先進的人工智能驅動的 OCR 解決方案在多個方面展現(xiàn)出更強大的性能。

（一）更高的準確性與透明度

Klippa DocHorizon 的數(shù)據(jù)提取準確率高達 99%，而微軟并未公開 Azure AI Document Intelligence 的具體準確率。此外，Klippa DocHorizon 通過人工智能驅動的驗證機制，對提取的數(shù)據(jù)進行交叉核對，有效降低了錯誤率，確保數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。

（二）更靈活的處理能力

Azure AI Document Intelligence 存在諸多輸入限制，如要求可靠文本提取的最小字體大小為 8 磅、分辨率為 150 DPI，同時對文檔頁數(shù)也有限制（免費層僅支持文檔的前 2 頁，付費層每文件最多 2000 頁），定制訓練的數(shù)據(jù)量也有上限。而 Klippa DocHorizon 不受這些限制，能夠處理各種實際場景中的文檔，無需企業(yè)調整文檔格式以適應特定標準，極大地提高了使用的靈活性。

（三）強大的合規(guī)功能

在處理敏感數(shù)據(jù)時，合規(guī)性至關重要。Klippa DocHorizon 提供內置的數(shù)據(jù)匿名化功能，允許企業(yè)在存儲或處理文檔之前，對機密信息進行掩碼或編輯處理，符合金融、醫(yī)療、法律等行業(yè)嚴格的數(shù)據(jù)處理法規(guī)要求，如 GDPR、HIPAA 等。

（四）支持密碼保護的 PDF 處理

Azure AI Document Intelligence 無法處理密碼保護的 PDF 文件，企業(yè)需要手動解鎖文件才能進行處理。而 Klippa DocHorizon 原生支持密碼保護的 PDF 文件處理，簡化了工作流程，提高了自動化程度。

（五）更完善的集成與業(yè)務支持

Azure AI Document Intelligence 更側重于開發(fā)者，企業(yè)在進行集成時需要自行構建，且支持選項有限，缺乏無代碼自動化和直接的銷售支持，給非技術人員的使用帶來困難。Klippa DocHorizon 則提供了無代碼的工作流程構建器，支持多種集成選項（不僅限于 Azure），并為企業(yè)提供直接的技術支持、定制化服務和入職幫助，方便企業(yè)快速上手和使用。

五、企業(yè)如何選擇合適的 OCR 工具

企業(yè)在選擇 OCR 工具時，需要綜合考慮自身需求、業(yè)務規(guī)模和預算等因素。

（一）基本文本提取需求

如果企業(yè)只是偶爾需要從圖像或掃描文檔中提取文本，對數(shù)據(jù)結構和準確性要求不高，Azure AI Vision OCR 可以作為一個基本的選擇。它能夠滿足簡單的文本識別任務，且對于已經(jīng)使用 Azure 服務的企業(yè)來說，集成成本較低。

（二）依賴微軟生態(tài)系統(tǒng)的企業(yè)

對于深度依賴微軟生態(tài)系統(tǒng)的企業(yè)，且需要處理一定量的結構化文檔，如發(fā)票、收據(jù)等，Azure AI Document Intelligence 是一個相對合適的進階選擇。雖然它存在一些局限性，但預訓練模型和集成優(yōu)勢可以為企業(yè)提供一定的便利。

（三）追求高準確性和自動化的企業(yè)

如果企業(yè)對數(shù)據(jù)提取的準確性、自動化程度和合規(guī)性有較高要求，處理的文檔量較大且格式多樣，那么 Klippa DocHorizon 等人工智能驅動的 OCR 解決方案則更為合適。它們能夠提供更高的準確性、更靈活的處理能力和強大的合規(guī)功能，幫助企業(yè)實現(xiàn)高效、可靠的文檔處理工作流程。

Azure AI Vision OCR、Azure AI Document Intelligence 和以 Klippa DocHorizon 為代表的人工智能驅動的 OCR 在數(shù)據(jù)提取方面各有特點。企業(yè)應根據(jù)自身實際需求進行全面評估，選擇最適合自己的 OCR 工具，以實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)提取和處理，提升企業(yè)的競爭力和運營效率。