ABBYY FlexiCapture vs Rossum: Может ли традиционный OCR конкурировать с современным глубоким обучением?

Введение

В последние годы технологии обработки документов значительно эволюционировали, и на рынке появилось множество решений, способных автоматизировать извлечение данных. Два из таких решений — ABBYY FlexiCapture и Rossum. В этой статье мы сравним их по ключевым критериям, чтобы помочь вам понять, какое из решений лучше подходит для ваших нужд, особенно в контексте перехода от традиционного OCR к современным подходам глубокого обучения.

Описание продуктов

ABBYY FlexiCapture

ABBYY FlexiCapture — это зрелая платформа для интеллектуальной обработки документов (IDP), основанная на мощной технологии оптического распознавания символов (OCR). Хотя она включает элементы искусственного интеллекта и машинного обучения, FlexiCapture в значительной степени полагается на обработку на основе шаблонов и проверку человеком. Эта система хорошо справляется со сложными, структурированными и полуструктурированными документами и хорошо интегрируется с существующими корпоративными системами.

Rossum

Rossum — это облачное решение IDP, использующее глубокое обучение для автоматического извлечения данных из различных неструктурированных и полуструктурированных документов, особенно счетов. Rossum стремится минимизировать необходимость в ручных шаблонах и вмешательстве человека, предлагая быструю настройку и масштабируемость.

1. Точность и качество извлечения данных

ABBYY FlexiCapture демонстрирует высокую точность, особенно при использовании четко определенных шаблонов. Однако она может испытывать трудности с новыми макетами документов без значительной настройки. С другой стороны, Rossum, благодаря глубокому обучению, показывает впечатляющую точность даже на незнакомых форматах документов. Хотя в начале он может не достигать пиковой точности FlexiCapture, он быстро обучается и улучшает свои результаты.

2. Управление шаблонами и гибкость

FlexiCapture обладает мощными возможностями управления шаблонами, позволяя создавать детализированные шаблоны для практически любого типа документа. Однако это требует значительных временных затрат и экспертных знаний. Rossum минимизирует зависимость от шаблонов, что позволяет ускорить развертывание и снизить затраты на обслуживание.

3. Поддержка типов документов

FlexiCapture отлично справляется с широким спектром типов документов, включая сложные формы и юридические документы. Rossum, изначально сосредоточенный на обработке счетов, расширил свои возможности, но его поддержка все еще менее обширна, чем у FlexiCapture.

4. Возможности интеграции

FlexiCapture имеет хорошо налаженные возможности интеграции с различными системами управления контентом и другими бизнес-приложениями. Rossum предлагает современные API интеграции, но его экосистема интеграций все еще развивается.

5. Масштабируемость и производительность

FlexiCapture можно масштабировать для обработки больших объемов документов, но это требует значительных инвестиций в ИТ-инфраструктуру. Rossum, как облачное решение, предлагает встроенную масштабируемость, что делает его более подходящим для бизнеса с непредсказуемыми рабочими нагрузками.

6. Модель ценообразования

Ценообразование FlexiCapture может быть сложным и включать лицензионные сборы и затраты на обслуживание. Rossum использует подписочную модель, основанную на объеме документов, что делает затраты более предсказуемыми.

7. Простота внедрения и обучения

Внедрение FlexiCapture может занять много времени и потребовать специализированных знаний. Rossum, напротив, разработан для быстрой настройки и простоты использования, позволяя пользователям быстро начать работу.

8. Возможности «человек в процессе» (HITL)

FlexiCapture предлагает зрелые функции HITL, позволяя легко проверять и исправлять извлеченные данные. Rossum также предлагает HITL, но его интерфейс более ориентирован на эффективность, чем на детальный контроль.

9. Сложность ИИ и машинного обучения

Хотя FlexiCapture использует ИИ и машинное обучение, они чаще применяются для улучшения обработки на основе шаблонов. Rossum же строится на глубоком обучении, позволяя ему адаптироваться к новым типам документов и улучшать точность со временем.

10. Поддержка поставщика и сообщество

ABBYY имеет долгую историю и хорошо налаженную сеть поддержки, включая обширную документацию и ресурсы для обучения. Поддержка Rossum растет, но еще не достигает уровня ABBYY.

Кейс-стадии и статистика

Рассмотрим пример из реальной практики. Одна крупная финансовая организация использовала ABBYY FlexiCapture для обработки своих документов. Они отмечали высокую точность, но столкнулись с проблемами при работе с новыми типами документов. В результате они решили протестировать Rossum и обнаружили, что новое решение может обрабатывать документы быстрее и с меньшими затратами на поддержку.

Выводы

ABBYY FlexiCapture и Rossum имеют свои сильные и слабые стороны. Rossum превосходит в сценариях, требующих быстрой настройки и адаптивности, в то время как FlexiCapture остается мощным решением для организаций с комплексными потребностями в обработке документов. Важно провести собственные испытания, чтобы определить, какое решение лучше подходит для ваших специфических требований.

Если вам нужна помощь в управлении ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@aidone.ru. Чтобы быть в курсе последних новостей в области ИИ, подписывайтесь на наш Telegram.