Ввод первичных документов - оцифровка OCR – назначение - распонавание Поточный ввод | В закладках ниже представлены данные о системах, использующихся в России, а также уникальная информация о компаниях-интеграторах и их проектах. Приглашаем компании зарегистрировать свои системы и проекты в TAdviser. | |||
Ввод первичных документов - оцифровка (image-processing, document capture) Средства Image-processing применяются при автоматическом вводе данных в информационные системы из любых видов документов (удостоверяющих личность, бухгалтерских, юридических и т. д.) для создания электронных архивов с возможностью быстрого поиска нужных документов, при обработке больших массивов данных (перепись населения, единый госэкзамен и пр.), а также для перевода отсканированных документов, изображений и PDF-файлов в редактируемые форматы. внедрение современных средств потокового ввода позволяет снизить затраты на обработку документов более чем на 50%, достичь увеличения скорости ввода в информационные системы в 3—10 раз, обеспечить повышение удобства и качества работы с данными (высокий уровень безопасности конфиденциальных данных, сокращение количества ошибок, связанных с человеческим фактором при вводе данных), оптимизировать бизнес-процессы за счет автоматизации рутинной функции ввода данных и освобождения времени сотрудников на решение профильных задач. При этом средняя окупаемость внедрения составляет от трех месяцев до одного года. Главными потребителями Image-processing в мире являются крупные организации (немногим более половины объема рынка в денежном выражении), на долю средних предприятий приходится около трети, остальное — малый бизнес.
|
Статьи
- Илья Петухов, Directum: Технологиями OCR и ML сегодня никого не удивишь
- Web Content Management (мировой рынок)
- Карта рынка Цифровизация ритейла 2024
- Оцифровка документов (мировой рынок)
- СЭД (рынок России)
- Электронные транспортные накладные ЭТрН (Автоматизация документооборота в грузоперевозках)
- SOICA: как OCR помогает автоматизировать документооборот
- Генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук и доцент Владимир Арлазаров
- В рекордные сроки: российские средства интеллектуальной обработки документов на 100 готовы к импортозамещению
- Владимир Арлазаров, Smart Engines: Мошенник находит в соцсетях фото человека, рисует паспорт и идет за кредитом, а мы его ловим
Новости
- «Безлимит» внедрил систему распознавания паспортов от Smart Engines
- Завершена оцифровка уникальных книг в детской библиотеке им. А.С. Пушкина в Санкт-Петербурге
- Ученые Smart Engines обучили ИИ распознавать трудночитаемые рукописные слова
- IDP-платформа ContentCapture совместима с СУБД Tantor
- Smart Engines сделала ИИ для диагностики турбореактивных двигателей в сборке
- Цифровизация меняет работу Центра государственной кадастровой оценки Амурской области
- «Санкт-Петербургская международная товарно-сырьевая биржа» автоматизировала совещания и заседания с системой «Ареопад»
- Smart Engines представила ИИ для распознавания номеров контейнеров за 0,08 секунды
- Jusan Garant использует искусственный интеллект для обслуживания клиентов из Китая
- Специализированный депозитарий «Инфинитум» внедрил систему распознавания паспортов Smart Engines
Доли городов по заказчикам






Доли федеральных округов по заказчикам



























Доли городов по заказчикам
Доли федеральных округов по заказчикам
Федеральный округ РФ | Заказчиков | Подрядчиков | Проектов |
---|---|---|---|
Центральный ФО РФ | 611 | 195 | 754 |
Северо-Западный ФО РФ | 111 | 55 | 119 |
Приволжский ФО РФ | 80 | 47 | 86 |
Южный ФО РФ | 66 | 30 | 70 |
Сибирский ФО РФ | 68 | 48 | 75 |
Уральский ФО РФ | 61 | 48 | 70 |
Дальневосточный ФО РФ | 36 | 19 | 37 |
Северо-Кавказский ФО РФ | 12 | 13 | 13 |
Доли стран по заказчикам
Страна | Заказчиков | Подрядчиков | Проектов |
---|---|---|---|
Россия | 1072 | 426 | 1253 |
Казахстан | 23 | 16 | 25 |
Европа | 26 | 30 | 29 |
Азия | 28 | 26 | 31 |
Ближний Восток | 6 | 4 | 6 |
Украина | 11 | 11 | 11 |
Белоруссия | 12 | 13 | 12 |
Северная Америка | 4 | 6 | 5 |
США | 6 | 7 | 6 |
Узбекистан | 3 | 3 | 3 |
Китай | 1 | 2 | 1 |
Южная Америка | 4 | 6 | 4 |
Африка | 1 | 1 | 1 |
Австралия | 1 | 1 | 1 |