数据是企业运营的核心资产之一。然而，超过 85% 的商业信息以非结构化数据的形式存在，如电子邮件、报告、发票和合同等，这给计算机处理带来了极大挑战。为解决这一问题，光学字符识别（OCR）技术（Mistral OCR：文档处理领域的革新者）应运而生。在众多 OCR 工具中，Azure AI Vision OCR 和人工智能驱动的 OCR 备受关注，它们在数据提取方面各有优劣，究竟哪一个更适合企业需求呢？让我们深入探讨一番。
一、Azure AI Vision OCR：基础功能与局限
Azure AI Vision OCR 是微软 Azure AI Vision 套件的重要组成部分，旨在从图像、PDF 和扫描文档中提取文本。它作为一款广为人知的 OCR 工具，对于许多已经使用 Azure 服务的企业来说，似乎是一个自然而然的选择。
（一）工作原理
Azure AI Vision OCR 的工作流程主要包含三个关键步骤：首先，扫描图像或 PDF 文档以检测文本区域；接着，提取其中的单词和字符，无论是打印文本还是手写文本都能识别；最后，输出未经格式化、结构化处理和验证的纯文本。该工具支持多种语言和不同的手写风格，在通用文本识别方面具有一定优势。
（二）功能局限
尽管 Azure AI Vision OCR 能满足基本的 OCR 需求，但存在诸多明显的局限性。其一，它无法进行结构化数据提取，在处理表格、键值对和表单字段时，这些数据的结构信息会丢失，仅能获取文本内容。其二，它缺乏内置的验证机制，难以确保提取数据的准确性，错误或遗漏的字符可能无法被察觉。其三，面对复杂文档，如发票、合同等，文档结构容易在提取过程中遭到破坏，导致后续数据使用困难。其四，后期处理能力有限，提取出的文本在成为可用数据之前，需要人工进行清理、分类和组织，耗费大量人力和时间成本。对于处理大量复杂业务文档的企业而言，这些局限使得 Azure AI Vision OCR 难以满足实际需求。
二、人工智能驱动的 OCR：技术革新与优势
人工智能驱动的 OCR 是文本识别技术的新发展阶段。与传统 OCR 仅提取原始文本不同，它借助机器学习和自然语言处理（NLP）技术，对提取的数据进行分析、结构化处理和验证，在企业应用中展现出强大的优势。
（一）智能结构化数据处理
人工智能驱动的 OCR 能够将文档转化为结构化数据。它不再只是提供一长串无结构的文本，而是可以精准提取特定字段，如发票编号、日期、姓名等，并进行有序整理，大大提高了数据的可用性和可读性。
（二）理解文档布局
该技术可以理解文档的布局，无论是表格、列还是不同的章节，都能完整保留其结构，避免关键数据的丢失或误读。这一特性在处理包含大量格式信息的复杂文档时尤为重要，确保了数据的完整性和准确性。
（三）提升准确性
通过机器学习算法，人工智能驱动的 OCR 模型不断优化和改进。随着数据的积累和模型的训练，其识别错误和误读的风险逐渐降低，数据提取的准确性得到显著提升。
（四）自动化工作流程
人工智能驱动的 OCR 还能够实现工作流程的自动化。提取的数据可以自动进行分类、验证，并传输到相应的业务系统中，减少了人工干预，节省了时间和人力成本，提高了工作效率。
三、Azure AI Document Intelligence：进阶之选的优劣
作为 Azure AI Vision OCR 的进阶版本，Azure AI Document Intelligence 旨在进行结构化数据提取，为企业提供了更高级的功能。
（一）优势体现
- 预训练模型丰富针对常见的文档类型，如发票、收据、身份证和业务表单等，Azure AI Document Intelligence 配备了预训练模型，企业可以直接使用，无需从头开始训练，节省了大量时间和精力。
- 集成优势明显它与微软生态系统无缝集成，对于已经在使用 Azure 服务的企业来说，使用该工具能够轻松融入现有工作流程，实现协同办公。
- 结构化数据提取能力提升相较于 Azure AI Vision OCR，它能够提取结构化数据，而不是仅仅提取无组织的文本块，更符合企业对数据处理的实际需求。
（二）存在的不足
- 成本较高Azure AI Document Intelligence 采用按使用量付费的模式，对于需要处理大量文档的企业来说，成本可能较高。相比之下，一些固定费率的智能文档处理（IDP）解决方案可能更具成本效益。
- 对文档质量要求高在处理低分辨率扫描件、旋转文本或复杂多列文档时，其准确性会明显下降。这意味着企业在使用过程中，需要确保文档扫描质量较高，否则可能影响数据提取的准确性。
- 灵活性受限虽然提供了常见文档的预训练模型，但对于特殊或不常见的文档，需要进行定制训练。这不仅耗时，还需要大量的训练数据集，增加了企业的使用难度和成本。
- 生态系统依赖该工具深度依赖微软生态系统，对于使用其他云服务提供商的企业来说，在集成和工作流程适配方面可能面临挑战，需要额外投入开发工作来实现兼容。
四、Klippa DocHorizon：更优选择的全方位剖析
与 Azure AI Document Intelligence 相比，Klippa DocHorizon 等先进的人工智能驱动的 OCR 解决方案在多个方面展现出更强大的性能。
（一）更高的准确性与透明度
Klippa DocHorizon 的数据提取准确率高达 99%，而微软并未公开 Azure AI Document Intelligence 的具体准确率。此外，Klippa DocHorizon 通过人工智能驱动的验证机制，对提取的数据进行交叉核对，有效降低了错误率，确保数据的准确性和可靠性。
（二）更灵活的处理能力
Azure AI Document Intelligence 存在诸多输入限制，如要求可靠文本提取的最小字体大小为 8 磅、分辨率为 150 DPI，同时对文档页数也有限制（免费层仅支持文档的前 2 页，付费层每文件最多 2000 页），定制训练的数据量也有上限。而 Klippa DocHorizon 不受这些限制，能够处理各种实际场景中的文档，无需企业调整文档格式以适应特定标准，极大地提高了使用的灵活性。
（三）强大的合规功能
在处理敏感数据时，合规性至关重要。Klippa DocHorizon 提供内置的数据匿名化功能，允许企业在存储或处理文档之前，对机密信息进行掩码或编辑处理，符合金融、医疗、法律等行业严格的数据处理法规要求，如 GDPR、HIPAA 等。
（四）支持密码保护的 PDF 处理
Azure AI Document Intelligence 无法处理密码保护的 PDF 文件，企业需要手动解锁文件才能进行处理。而 Klippa DocHorizon 原生支持密码保护的 PDF 文件处理，简化了工作流程，提高了自动化程度。
（五）更完善的集成与业务支持
Azure AI Document Intelligence 更侧重于开发者，企业在进行集成时需要自行构建，且支持选项有限，缺乏无代码自动化和直接的销售支持，给非技术人员的使用带来困难。Klippa DocHorizon 则提供了无代码的工作流程构建器，支持多种集成选项（不仅限于 Azure），并为企业提供直接的技术支持、定制化服务和入职帮助，方便企业快速上手和使用。
五、企业如何选择合适的 OCR 工具
企业在选择 OCR 工具时，需要综合考虑自身需求、业务规模和预算等因素。
（一）基本文本提取需求
如果企业只是偶尔需要从图像或扫描文档中提取文本，对数据结构和准确性要求不高，Azure AI Vision OCR 可以作为一个基本的选择。它能够满足简单的文本识别任务，且对于已经使用 Azure 服务的企业来说，集成成本较低。
（二）依赖微软生态系统的企业
对于深度依赖微软生态系统的企业，且需要处理一定量的结构化文档，如发票、收据等，Azure AI Document Intelligence 是一个相对合适的进阶选择。虽然它存在一些局限性，但预训练模型和集成优势可以为企业提供一定的便利。
（三）追求高准确性和自动化的企业
如果企业对数据提取的准确性、自动化程度和合规性有较高要求，处理的文档量较大且格式多样，那么 Klippa DocHorizon 等人工智能驱动的 OCR 解决方案则更为合适。它们能够提供更高的准确性、更灵活的处理能力和强大的合规功能，帮助企业实现高效、可靠的文档处理工作流程。
Azure AI Vision OCR、Azure AI Document Intelligence 和以 Klippa DocHorizon 为代表的人工智能驱动的 OCR 在数据提取方面各有特点。企业应根据自身实际需求进行全面评估，选择最适合自己的 OCR 工具，以实现高效的数据提取和处理，提升企业的竞争力和运营效率。
