Optische Zeichenerkennung (OCR)
Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist eine Technologie, die Bilder von Text — gescannte Dokumente, Fotos oder PDFs — in maschinenlesbare Textdaten umwandelt. Im Kontext der Dokumentenprüfung ermöglicht OCR die automatische Extraktion von Identitätsdaten aus Nachweisdokumenten.
OCR bildet den grundlegenden ersten Schritt in jedem automatisierten Dokumentenprüfungsprozess. Wenn ein Nutzer einen Personalausweis, einen Wohnsitznachweis oder einen Kontoauszug einreicht, analysiert die OCR-Technologie das Bild Pixel für Pixel, um gedruckte oder handgeschriebene Zeichen zu identifizieren und zu extrahieren. Moderne Algorithmen kombinieren traditionelle Mustererkennung mit tiefen neuronalen Netzen und erreichen bei standardisierten Dokumenten Genauigkeitsraten von über 99 %.
Im Rahmen von KYC und regulatorischer Compliance reduziert OCR die Bearbeitungszeiten von Vorgängen erheblich. Während ein menschlicher Sachbearbeiter mehrere Minuten benötigen würde, um Daten manuell aus einem Dokument zu erfassen, erledigt OCR diese Extraktion in Sekunden. Diese Geschwindigkeit ist entscheidend, um ein reibungsloses Kundenerlebnis zu bieten und gleichzeitig die Anforderungen der Geldwäschebekämpfungsvorschriften zu erfüllen.
Fortgeschrittene OCR-Lösungen, wie sie in CheckFile integriert sind, gehen über die reine Textextraktion hinaus. Sie strukturieren die extrahierten Daten (Name, Geburtsdatum, Dokumentennummer, Adresse) und ordnen sie bestimmten Zonen auf dem Dokument zu, was Kreuzprüfungen und die Erkennung von Fälschungen erleichtert.
Vorschriften
Praxisbeispiele
- 1.Eine Online-Bank nutzt OCR, um bei der Kontoeröffnung automatisch Name, Geburtsdatum und Personalausweisnummer zu extrahieren und so die Onboarding-Zeit von 15 Minuten auf 30 Sekunden zu reduzieren.
- 2.Eine Wirtschaftsprüfungsgesellschaft scannt Wohnsitznachweise neuer Mandanten, und OCR extrahiert Adresse, Inhabername und Ausstellungsdatum, um die KYC-Akte direkt zu befüllen.
- 3.Eine Immobilienagentur nutzt OCR, um Gehaltsabrechnungen von Mietinteressenten auszulesen und automatisch die Übereinstimmung der angegebenen Beträge mit den extrahierten Daten zu prüfen.